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MACNICA:来自日本的工业物联网(IIoT)应用实战

2017-02-28 09:00
一分日元
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町田:上面所说的每个开发阶段都出现了很多问题。首先在选择传感器时,在监控机械状态这一阶段,首先就是不懂选择传感器的方法,不知道选用什么传感器才能检测到异常状态。有些已经装上传感器,采集了一些数据的工厂甚至说,“不懂传感器的规格,所以就选了价格便宜的装上了”,这样说的客户不在少数。“很多客人第一次选择的规格都不能顺利使用啊”,实际是这样一种情况。

根城:后面我会来展示一下,有很多客户,他们希望采集的数据需要高频率传感器才能抓取到,但却又说“一般的传感器就行了吧”。我们从中认识到,首先选择最适合的传感器这一点就是一个大课题。

町田: 到了下一个传感数据收集阶段,需要用无线芯片传输检测数据时,客人会说“想用无线芯片传输采集到的数据,但是没有经验,到底怎样才能做到呢?”

到了数据存储阶段,问题变成“想用云储存取代本地储存,但是没有使用过云,不知道怎么实现”。然后还有工厂数据上传到云端时的安全问题。还有人说,向一些大公司咨询价格,得到了天文数字的价格回复,“考虑到费用和效率比,没办法使用”。

我们了解到现状是,各个阶段客户都会遇到很多头疼的问题。这时Macnica就开始了下面的“导入支援服务”项目,帮助客户解决各种问题。

服务项目可划分为4大块,下面我来一一介绍。

1.挑选传感器的咨询服务

町田:第一项服务是,把握客户的需求,选择最适合的传感器,确定安装位置,选择通信方式,就这几个方面为客户提供咨询,然后确定传感器。

选择传感器,首先最重要的是“数据挖掘问题”。想监控机械的哪一个部位,什么样的异常模式,机械转速是多少,是要检测故障发生前最初阶段的细微不良征兆,还是说机器马上就要坏掉了,只要能发现这种紧急情况就可以了。也就是说,根据“到底想要掌握哪种状态的预知数据”,根据客人的目标设定,我们协助选择传感器。向下深挖问题内容时,比如说计算故障频率是在哪个频率区域出现,实际上会使用到各种计算公式。

此时,根据各种不同的状态,异常模式来选定传感器。比如,加速度传感器适用范围宽泛,可监控机械的多种异常模式;检测金属干涉造成微观破坏时,可适用能够捕捉伴生能量的声发射传感器。

还有电磁波传感器,燃油监控传感器等,不拘泥于是模拟还是数字形式,也不是单纯的打包销售工作,而是根据客人实际需求,帮他选定真正合适的传感器,这才是关键。

2.实证实验支援

町田:不经过实证实验阶段,就不能到达终点,所以我们一直都在积极进行实证实验,努力提出结果。

例如,有的客人说,“想实现无线”“不会布线”,面对这样的客户,我们就会提供Macnica销售的最新无线模块,给客户做出切合实际工厂环境和机械环境的提案。

提案时,使用光谱分析仪等先进工具,验证无线安装位置,环境等条件。

很多客人说,“刚开始动作不要太大,尽量小规模”,那我们就会尽量使用现有传感器和通讯模块,网关等,尽量使用现有生态系统中已有的部门,进行合理组合搭配,甚至我们还会承担装配施工工作。

另外,我们也实际到现场对传感器进行设置,现场采集数据,并提供分析支援,从抓取的数据中分析是否能找出异常征兆。

有的客户说,我已经有数据了,这种情况下我们从客户处拿来数据,提供分析服务,看看从中是否能得到什么线索。有些客户使用全天候监控系统判断,又提出“AI也想放进去”,这样的话,我们就使用客户已经采集到的数据,研究是否能够制作模型,能够制作怎样的学习模型。这也是我们服务的一部分。

围绕PDC进行工作的这个过程中,不断出现新的服务形式,例如,如果发现数据不足,又会补充新的传感器。

3.全天候监控系统的导入提案

町田:全天候监控系统的设置,要依据你想监控机器的何种异常模式而定,比如说“必须是高频率的传感器”,那我们就是用EM传感器或振动传感器等,配备模拟输出频率高的传感器类型,将数据上传到数据记录器上,做出这样的体统方案。如果根据实证实验结果,异常频率很低的话,就会提出使用半导体加速度传感器的方案。这样做的好处就是成本就比模拟传感器低。我们也曾经根据客户的需求,开发了使用半导体定制传感器模块。

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