數控機床工業物聯網解決方案
近年來，我國數控機床行業發展迅速，行業規模不斷擴大。中國機經網數據顯示，2020年，我國數控金屬加工機床產量為21.1萬臺，同比增長20.7%，數控機床產業規模為4405億元，同比增長34.7%，預計到2026年，中國數控機床市場規模將超過6200億元。
（一）傳統數控機床痛點問題
1.設備運維成本高
數控機床應用行業廣泛，設備價值較高，傳統數控機床運維主要采取事后維修或定期維護，難以實時檢測數控機床設備的溫度、電壓、壓力、振動等各種運行數據并準確識別設備故障。一方面，容易給數控機床使用方造成停機，影響生產計劃且浪費其他設備成本，造成巨額經濟損失甚至人員傷亡；另一方面，數控機床制造商需要組建專門的售后工程師團隊隨時奔赴現場，容易產生很高的人力成本。
2.設備利用率低
數控機床行業數字化、信息化水平較低，生產過程重要參數的人工統計、離線存儲等現象普遍存在。難以對設備的加工情況、故障情況、使用效率等方面進行綜合分析處理。導致企業在生產、維護等環節的精準管控能力相對較弱。全行業內機床資源的綜合利用率較低。
3.生產管理差
大量數控機床車間生產情況存在離線孤島問題，部分數據不能及時上報車間主任、廠長等管理者，影響管理者即時決策。管理者無法及時獲得設備的健康狀態、產量信息等準確數據，無法結合設備的加工過程數據進行準確的產能分析或良品率分析，經常不得不僅憑經驗進行備件管理或只根據訂單進行粗放式排產。
（二）數控機床工業物聯網解決方案
1.設備健康管理
推動數控機床設備工業物聯改造，實時數據采集，通過在物通博聯工業智能網關，實時采集數機床運行數據，上次工業數據云平臺，利用邊緣計算，數據分析，數據管理等可視化管理，增強設備管理的透明化水平。
2.設備智能運維
綜合利用采集的數控機床設備數據，結合已有的設備故障診斷模型，對設備故障進行分析和預警，確定故障發生的部位、原因、時間，通過設備遠程維護系統，實現數控機床的遠程集中監控、機床效率分析、實時故障告警、基于知識庫的故障診斷、故障預測和遠程維護。
3.刀具管理
通過采集多類異構數據，準確掌握刀具的健康狀態，合刀具運行狀態數據，在云端基于深度學習訓練刀具剩余壽命預測模型，并部署到邊緣側，實施監測分析刀具狀態數據，智能預測斷刀、崩裂和壽命的異常情況，減少刀具異常帶來的損失。
例如，富士康基于深度學習建立的刀具壽命智能預測模型，實現了從計件換刀到精準換刀的轉變，實現刀具崩刃及斷刀的即時判定準確率93%，刀具壽命預計延長15%，預計減少刀具成本15%，提升產品良率30%，節省材料成本約10%，提高生產效率15%。
4.生產能力共享
通過數控機床上云，可實時掌控機床的開停機狀態，可有效整合機床行業閑置生產能力，精準對接訂單需求和加工能力供給，提高整個行業的生產效率。
物通博聯可實時收集設備運行數據，分析生產運營數據，預測故障發生時間，實現設備遠程運維，優化生產工藝，改進升級設備，提升設備營運管理能力。
廈門物通博聯是一家領先的工業物聯網產品及工業數字化應用方案提供商。公司成立于2011年，專注于為設備制造商、智能工廠及行業項目（水務、環保、能源、市政、農業等領域）應用提供物聯終端、智能網關、遠程維護系統及工業互聯網云平臺等產品和方案，協助客戶實現數字化運營管理和工業互聯網產業升級。
物通博聯憑借在兩化融合、設備物聯、邊緣計算和大數據分析建模的核心技術優勢和沉淀，產品得到國內外頂級客戶（三一重工、富士康、京東方、寧德時代等）及廣大中小企業的青睞！ 物通博聯，助您開啟工業4.0的未來！
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