設備管理與監控
實時狀態監測:平臺能夠實時獲取機器人的運行狀態,包括是否處于工作中、空閑狀態或出現故障等。同時,還能監測機器人的關鍵部件,如電機、傳感器等的工作狀態,確保對機器人的整體運行情況有全面的了解。
集中管理:可以同時對多個機器人進行集中監控和管理。在設備電子地圖界面上,管理人員可以方便地切換查看不同機器人的運行狀態、位置分布、數量類型、告警頻率、運維周期等信息,提升統籌管理力度,提高管理效率。
遠程控制與調試:用戶可以通過平臺對機器人進行遠程控制和調試,包括程序上下載、參數調整等操作,減少現場維護需求,提高維護效率。
數據處理與分析
數據采集與存儲:平臺能夠從各種設備中采集數據,并將這些數據存儲在本地數據庫中,以便進行訪問和分析。
數據分析與可視化:通過對采集到的數據進行分析,平臺可以提供實時可視化展示,幫助用戶了解機器人的運行狀態、健康狀況和性能表現。用戶可以通過標準的 Web 瀏覽器界面查看這些信息,包括當前、每小時和每天的運行速率及生產量。
報警與預警:平臺具備報警通知功能,能夠實時發送報警信息。同時,通過建立預警規則,對可能導致機器人故障的潛在問題進行告警,提醒運維人員提前進行檢查和維護,預防故障的發生。
運維管理
智能運維:根據不同機器人的告警數據與運維需求,平臺能夠合理進行任務分配和資源協調。實現運維工單的創建、編輯、分發、審核、回退等操作,查看設備告警日志、維護日志、負責人員、處理進度等信息,加強維護水平。
預防性維護:通過監測機器人的運行數據,平臺可以預測設備的維護需求,提醒用戶在適當的時間進行維護,減少設備停機時間。
生產管理
生產監控與優化:平臺可以實時監控生產過程,提供生產數據的分析和報告,幫助用戶優化生產流程,提高生產效率。
質量控制:通過對生產數據的分析,平臺能夠幫助用戶監控產品質量,及時發現生產過程中的問題,采取相應的措施進行改進。
智能決策
決策支持:基于對機器人運行數據和生產數據的分析,平臺能夠為用戶提供決策支持,幫助用戶做出更明智的決策。
自主學習與優化:利用機器學習和人工智能技術,平臺能夠實現自主學習和優化,不斷提高機器人的性能和生產效率。
集成與擴展
系統集成:平臺可以與企業的其他系統(如MES、ERP等)進行集成,實現數據的共享和協同工作。
開放接口:提供豐富的API接口資源,方便用戶進行二次開發和功能擴展。
審核編輯 黃宇
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