Syntegon
Este conjunto de datos contiene datos de maquinaria pesada del sector industrial brasileño. Los datos se recogieron en una fábrica de piensos para aves de corral situada en el estado de Minas Gerais, Brasil. Su proceso puede resumirse en la creación de pellets de ración para aves de corral a partir de maíz o soja y nutrientes añadidos. La fábrica produce a escala completa durante todo el año, por lo que tiene unos patrones de uso bien controlados en cualquier momento. Funciona de lunes a viernes (y ocasionalmente los sábados, en caso de que la producción esté por debajo del objetivo mensual) en un turno diario de tres vueltas de 10:00 PM a 05:00 PM. De las 17:00 a las 22:00 horas los precios de la electricidad son más altos, por lo que la fábrica está cerrada.
El contador del emplazamiento recoge los datos en la subestación eléctrica de la fábrica desde el transformador principal de media tensión/baja tensión (MT/BT), que transforma 13,4 kV en 380 V. La fábrica tiene cuatro LVDB diferentes después del MT/BT. Uno (1) para las luces y los aparatos relacionados con la administración, el segundo (2) para la maquinaria relacionada con la granulación, el tercero (3) para la maquinaria relacionada con la molienda y el último (4) para la maquinaria general relacionada con la producción. Se instalaron once contadores de energía GreenAnt en la fábrica: uno como contador de obra y los otros diez para el análisis de la verdad sobre el terreno. Estos contadores muestrean los datos a 8 kMuestras/segundo internamente y los reducen a 1 Hz. Cada paquete incluye: Tensión RMS, corriente RMS, potencia activa, potencia reactiva y potencia aparente.
Bausch+ströbel
La Plataforma de Datos Industriales crea la columna vertebral para una estrategia de datos avanzada. AWS ofrece soluciones de la Plataforma de Datos Industriales, aplicaciones preconfiguradas basadas en la nube del Internet de las Cosas (IoT) diseñadas para acelerar las iniciativas de fabricación inteligente. Estas aplicaciones reducen sustancialmente el costo total de propiedad para administrar los datos industriales a escala, a la vez que permiten una innovación más rápida en muchos casos de uso de la fabricación inteligente. Estas soluciones ayudan a las empresas a liberar sus datos industriales y a mantener y administrar la propiedad de esos datos en una cuenta de AWS.
Dará envasadora
¡Necesitamos más gente! Tal vez… ¿Y si ayudamos a nuestro equipo actual a ser más eficiente? ¿Y si capacitamos a nuestro personal de taller con la información y las herramientas adecuadas para garantizar que puedan centrarse en el
Las empresas manufactureras siempre se centran en los tiempos de inactividad para mejorar los procesos y aumentar la eficiencia de las instalaciones. Hay muchas categorías diferentes de tiempo de inactividad, incluyendo el tiempo de inactividad por atascos, averías,
Los equipos de fabricación automatizados (máquinas CNC, por ejemplo), y el personal que los maneja, son el corazón de cualquier operación de fabricación y representan uno de los mayores gastos de capital para los fabricantes. Estas máquinas valen cientos de miles de dólares y producen más datos que los de cualquier otra industria, pero estos datos no se capturan ni se analizan para mejorar la eficiencia a pesar de todas las innovaciones en robótica y automatización
Estas máquinas producen cientos de puntos de datos cada milisegundo, y la estructura de datos es diferente para cada máquina. Esto hace que sea increíblemente importante estandarizar los datos en todas las máquinas. Sin embargo, esto es difícil de hacer para ciertas piezas de equipo.
Groninger
LLuis Ramon Ramirez RodriguezContesta en Open Industrial Data ¿Cuál es el enfoque recomendado para usar las órdenes de trabajo para identificar eventos de interés? He estado revisando muchas órdenes de trabajo buscando fallas o anomalías, pero en este momento no estoy seguro de aprovechar al máximo la información compartida, como ejemplo tomaré los dos eventos siguientes: La orden de trabajo 6516382362467974 tiene los siguientes detalles disponibles:
Parece que el compresor se apagó unas dos semanas antes de la hora de inicio prevista (Como muestra la línea de puntos verde) ¿Es seguro asumir que la discrepancia se debe al retraso de dos semanas en compartir los datos?
Hay un conjunto de señales que puedo mirar en esta orden de trabajo, estoy asumiendo que ya que hay una fuga, la serie de tiempo relacionados con el aceite lubricante podría verse afectada, o tal vez la presión del compresor.
majofoalposted in Open Industrial Data ¿Cómo generar un secreto de cliente para Open Industrial Data? En Open Industrial Data (OID), nos hemos alejado de las claves API. Actualmente, Open Industrial Data es compatible con Open ID connect. Puede consultar más información sobre cómo configurar OpenID Connect en Open Industrial Data.Si tiene previsto utilizar OID y autenticarse mediante el flujo de credenciales de cliente, necesitará un secreto de cliente del registro de la aplicación en Azure Active Directory. Ve a Open Industrial Data y observarás que hay un widget para generar un nuevo ID secreto de clienteEn el desplegable, puedes seleccionar dos opciones:Other: Utiliza esta opción si estás utilizando Postman o Python SDK