해결 방법은 다음과 같습니다.
적절한 센서 및 모니터링 장비 선택: 생산 프로세스의 특성과 요구 사항에 따라 적절한 센서 및 모니터링 장비를 선택하고 장비 작동 상태, 온도, 습도, 압력, 진동 등의 매개변수에 대한 데이터를 수집합니다. 이러한 센서는 네트워크 연결을 통해 클라우드 또는 LAN 서버에 데이터를 자동으로 업로드하여 전체 데이터 수집 및 관리를 더욱 용이하게 합니다.
데이터 수집 시스템 설계 및 통합: 기업의 구체적인 요구에 따라 엔터프라이즈 애플리케이션 시나리오에 맞는 대규모 데이터 수집 시스템을 설계하고 통합합니다. 예를 들어, Wifi, Bluetooth, NB-IoT 등의 통신 프로토콜을 기반으로 데이터 수집 플랫폼을 구축하기 위해 인터넷 기술을 사용할 수 있습니다.
데이터 정리 및 아카이빙 정책 개발: 실시간 데이터를 빠르고 정확하게 저장할 수 있도록 데이터 정리 및 전처리 알고리즘을 구축합니다. 또한 비즈니스 요구 사항 및 업계 표준에 따라 적시에 데이터를 백업하고 안전하게 저장할 수 있는 정교한 데이터 아카이빙 전략을 개발합니다.
데이터 분석 및 활용: 수집된 장비 데이터에서 정보를 추출하고, 통계 분석을 수행하고, 생산 프로세스 결함, 장애 등 생산 데이터의 분석 결과를 얻고, 생산 관리자에게 피드백을 제공하고, 적시에 문제를 해결하고, 생산 프로세스를 더 잘 최적화하고, 제품 품질을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
요약하자면, 스마트 공장의 장비 데이터 수집은 기업에게 매우 중요하다. 적절한 센서와 모니터링 장비를 선택하여 효율적인 데이터 수집 시스템을 구축하고, 효율적인 데이터 관리 및 분석 기술을 사용하여 공장 생산 데이터를 자동으로 수집하고 신속하게 분석하여 생산 프로세스의 디지털화와 지능을 실현할 수 있습니다.