自从工业自动化开始，制造业就开始使用传感器。最初，它们被用来触发机械反应，以减少手工劳动。随着传感器技术的发展，这些设备经过改进，可以从单个机器上收集数据，因此公司可以使用这些数据来分析生产过程，并确定需要改进的领域。
由于机器监控解决方案和工业物联网的兴起，人工分析数据和对传感器输入的简单机械响应已经变得低效和不必要。随着收集数据并以惊人的速度和精度进行分析的能力呈指数级增长，传感器技术已经进化为物联网系统的饲料，而不是成为自动化过程的停止点。
今天，制造传感器仍然是物联网和数据收集难题的重要组成部分。制造商发现，尽管在可预见的未来(由于遗留设备)仍需要工业传感器，但物联网的进步已经帮助确定了它们在工厂车间和数据收集方面的作用。
制造传感器用于数据采集，以测量机器上的物理条件。它们由接收或测量输入并在数据中产生输出的设备组成。这些数据可以用来触发机器响应，也可以用来收集数据进行分析和存储。
工业传感器适用于广泛的测量类型。今天,智能传感器可以把数据传输到云的边缘,一个智能设备或平台可以处理和分析它,之前它被发送到云。然后，这些信息可以实现可操作性，无论是填充生产仪表板，触发维护请求，还是简单地收集数据进行历史分析。
一个制造传感器的例子。这些设备有能力连接遗留设备，或“哑”设备，并监测各种机器和环境条件。
通过使用5G、Wi-Fi、蜂窝连接和EtherNet等各种通信方式，实时数据收集使平台能够产生洞察，帮助改进生产流程，降低成本，并实现预测性维护。但单靠传感器无法收集到足够的数据，从而提供对机器总体健康状况的洞察。这就是为什么它们仍然是一个完整连接解决方案的补充，而不是其本身的解决方案。
传感器是一种相当简单的设备。它们帮助解锁从未打算共享的数据，比如在“哑巴”设备的情况下。未启用物联网的设备)或设备本身不能提供终端用户所需的数据点的情况。
机器数据平台能够与传感器一起收集数据，以确保从所有设备和标准化成一个通用模型使可控诉的情形。
如果只使用传感器，制造商将不得不手动收集和标准化数据。然后手动分析，或者构建能够实现分析和可操作性的应用程序。
工业环境中常用的传感器类型有哪些?
制造设备中有很多车削零件。三轴加速度计监测和测量旋转部件和设备上的振动。这些智能传感器还可以测量其他变量，如位移、加速度和速度。结合物联网高级分析，这些数据可以产生有价值的见解，让管理人员和技术人员知道机器是否运行良好，或者偏差是一次性事件还是令人不安的模式。
移动的设备会产生大量的热量，许多工业使用额外的过程热量为他们的工厂地板。热量是机器整体健康状况的一个极好的指标。温度传感器可以帮助识别机器磨损，损坏的部分，过热，导致故障和质量控制问题。
振动不仅仅发生在旋转部件上。振动传感器可以与传送带、面板和其他机器部件一起使用，让操作人员和技术人员知道什么地方出了问题。
MEMS传感器是跟踪运动和性能的运动传感器。在最简单的形式中，它们检测运动并触发机器响应，以重新调整设备的一个组件。在CNC加工中，它们可以更复杂，跟踪轴网格上的倾斜、加速度和重力，以帮助保持精密加工。
高速电机可以在机器上产生强大的转矩力。这些力在负载下更加显著。当扭矩传感器监测电机或轴时，其洞察可以帮助制造商确保质量，减少机器磨损，并在问题发生前排除故障。这些智能传感器通常与其他传感器结合，以创建设备健康状况的高度详细视图。
压力传感器监测流体或气体使用的任何机器组件，包括液压、水、化学品、空气和氮。当达到高或低的极限时，它们可以被设置为向工厂监控系统报警。
智能传感器释放了大数据的潜力，因为它们提供了物联网高级分析工作所需的数据。然而，这些数据需要上下文化和标准化，以便为用户和系统驱动价值。
上下文数据意味着将相关的真实世界信息添加到发送到IoT平台的传感器数据中。如果没有上下文，原始数据可能对最终用户没有帮助。例如,跟踪和分析停机事件对厂商很重要。但如果没有操作员对停机事件背后的“原因”的输入，这些数据就不那么有用了。
仅仅捕获数据是不够的——收集到的数据必须是相关的。这意味着智能传感器必须挑出高价值的信息，丢弃冗余或不必要的信息。
传感器可以提供数据，但物联网平台的工作是确保所有设备和设备的数据标准化。没有数据标准化,将不同数据类型的一团糟,不允许可控诉的情形的利益相关者和其他系统。
设备数据对于提高运营效率和生产力至关重要，因为它提供了生产性能的准确图像，可以作为可操作的见解传递给整个车间。具有实时通知的可操作数据使操作人员能够采取主动措施，减少机器的停机时间和故障。此外，它为管理人员提供了完整的操作可视性。
工业传感器通过与先进的物联网平台集成，向生产车间和其他地方提供可操作的见解，从而改善制造业。智能传感器技术为这一生态系统提供了卓越的贡献机器状况的可见性，工艺，生产等。
在这个生态系统中，工业传感器(与不需要传感器的机器数据直接连接相结合)有助于捕获数据，从而改进生产流程，使预测性维护程序的设计成为可能，并降低运营成本。
数字传感器在制造业中有很多应用，包括:
当与先进的物联网结合时，工业传感器收集的数据可以实时返回给用户，作为有价值和可操作的见解。通过允许员工监控、调节和增强操作，这将彻底改变工厂和车间。
因为它们是与人工智能分析紧密相关的系统的一部分，数字传感器可以为公司带来安全效益。这可能包括精确停止工作,当发现危险或实时通知紧急危机前员工。例如，如果一个机床正在经历比正常情况下更大的负载，它可以自动停止，以避免灾难性的工具故障。
带有数字传感器的物联网可以检测设备故障，使维护人员可以在设备出现故障前开始一项程序。它还可以用来安排在最佳时间进行维修。
许多制造公司要处理大量的法规遵从性问题。通过从智能传感器技术返回的数据并在云端进行组织，精确的生产记录可以实现更好的透明度和产品监管链。这使得管理人员能够设定准确的生产基准和预测业绩。
许多制造企业需要严格的遵守标准作业程式。这在医疗和航空航天的CNC加工等行业尤其如此。因为这些过程可以作为上下文数据添加进来，传感器可以检测到过程是否偏离轨道，并向管理人员发出警报。这同样适用于质量通知,一个特别重要的功能在很高的监管环境。
实时数据的强大之处在于它能够立即采取主动的行动。这意味着，企业中的每个人都可以随时掌握信息。对市场趋势的反应——无论是好的还是坏的——可以帮助公司在快速变化的环境中导航，并保持竞争力。
传感器通过提供实时诊断数据，实现云端高级分析引擎的深入洞察，从而实现真正的互联操作。这确保了制造商能够访问所有设备数据，甚至是遗留资产，并使传感器在可预见的未来继续发挥作用。
然而，传感器本身并不能驱动高级用例或有效的机器监控。它们需要技术资源来收集、标准化和可视化数据。但传感器与物联网平台一起，有助于确保整个车间准确、可靠的数据捕获。
MachineMetrics能够与机器控制直接集成，并提供添加传感器的能力，以即插即用的方式收集更多的数据，立即将数据转换为跨所有设备的通用模型。此外，我们提供预构建和可定制的报告，可立即开箱即用。
与机器直接连接是MachineMetrics系统的关键组成部分，数据转换也是如此。MachineMetrics平台将机器和传感器数据转化为一个公共模型，利益相关者和系统可以依靠它做出更好、更快的决策。
这确保了制造商可以有效地监控他们的生产，同时为更高级的用例创造持续改进的基础。
准备好为你的车间赋权了吗?
了解更多.svg)
评论