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基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台
  • 企业:     行业:网络通讯     领域:智能云    
  • 点击数:2112     发布时间:2018-06-07 13:54:32
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1 概述

市场上目前有刀具加工计数预测法、加装传感器物理监测法等刀具监测解决方案,均存在成本高、部署慢、准确率低等弊端。边缘侧环境部署复杂、灵活性低,不利于大规模统一管理,整体维护、监控和升级成本高。传统刀具粗放式管理的痛点如下:

① 无法精确追溯刀具流转,刀具寿命统计人工手动统计,费时费力;

② 30%以上的刀具寿命都被设置为冗余而浪费;

③ 刀具磨损、崩刀等过程无监控,质量风险大;

④ 边缘侧环境部署效率低下,大规模部署和管理难度高;

⑤ 机加工设备多,缺乏统一的监控,随机性大;

⑥ 刀具异常管为事后管理,无预测性监控管理;

基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台基于OpenStack技术,以CNC机加工设备的物联为基础,对主轴负载数据进行采集与分析,实现边缘侧刀具在加工过程中的实时状态监测和寿命预测管理以及数据信息可视化。边缘数据能够统一在核心云平台进行管理,集成了市场上约85%的不同品牌类型的CNC系统,可实现车间看板、PC端、移动端的同时在线监控和索引。

2 方案介绍

2.1 系统架构

基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台的系统架构如图`所示,九州云Animbus边缘计算套件作为基础设施平台,为西格数据刀具智能管理系统提供运行基础设施与资源。借助九州云Animbus边缘计算套件强大的应用编排、服务交付、以及应用生命周期管理能力,西格数据刀具智能管理系统能够快速稳定地交付至用户生产环境,在用户侧(即边缘侧)为客户提供智能制造与计算能力。系统架构由三层构成:

 1.png

图1 系统架构图

(1)硬件资源层:依托边缘侧的物理资源提供计算、存储、网络等资源

(2)边缘虚拟化层:依托九州云Animbus边缘计算套件,在硬件资源层的基础上,提供边缘侧虚拟化资源与能力,帮助智能制造系统实现灵活快速的应用编排、交付及生命周期管理。Animbus边缘计算套件基于OpenStack打造,提供强大的资源虚拟化能力,支持虚拟机以及容器两种虚拟化模式,支持边缘计算中心的网络、存储虚拟化功能

(3)智能制造应用层:西格数据刀具智能管理系统利用九州云Animbus边缘计算套件,能够快速灵活的在用户侧进行部署并提供智能制造服务。西格数据刀具智能管理系统是针对工业制造领域内企业在刀具使用过程中的痛点,为用户打造的一款刀具智能管理应用,通过智能采集分析生产设备的实时数据,预测分析生产刀具寿命并实时告警,从而保护生产设备不受损坏。

2.2 软硬件平台

· 软件平台

CentOS 7.3操作系统

九州云Animbus边缘计算套件

西格数据刀具智能管理系统

· 硬件平台

x86边缘计算节点*3(Intel Xeon E52650v2,64G内存,4*3T HDD硬盘)

24口千兆网络交换机

2.3 数据通信与全生命周期

· 边缘侧数据是在网络边缘侧产生的,包括生产机器运行数据、环境数据以及信息系统数据等,具有高通量、流动速度快、类型多样、关联性强、分析处理实时性要求高的特点。其全生命周期包含以下流程,如图2所示:

 2.png

图2 数据全生命周期流程

· 数据预处理

对原始生产数据的过滤、清洗、聚合、质量优化与语义分析

· 数据分析

基于流式数据分析对数据即来即处理,可以快速响应事件和不断变化的业务条件与需求,加速对数据执行持续分析

· 数据分发和策略执行

基于预定义规则和数据分析结果,在本地进行策略执行

· 数据可视化与存储

采用时序数据库等技术可以大大节省存储空间并满足高速的读写操作需求

2.4 安全措施与服务

· 边缘计算节点安全

系统提供基础的边缘计算节点安全,端点安全、软件加固与安全配置、可靠的远程升级。安全与可靠的远程升级能够及时完成漏洞与补丁的修复

· 网络安全

包含防火墙、入侵检测和防护、DDoS防护、VPN/TLS功能

· 边缘侧数据安全

包含边缘侧数据加密、隔离、销毁、防篡改、隐私保护、访问控制与防泄漏。其中边缘侧数据加密包含在数据传输过程中的加密以及存储时的加密

· 应用安全

包含白名单、应用安全审计、恶意代码防范、Web应用防火墙等安全功能。白名单是边缘计算架构中非常重要的功能,由于终端的海量异构设备接入,传统的IT安全授权模式不再适用,需要采用最小授权的安全模型管理应用及访问权限

· 身份认证管理

身份和认证管理功能在系统架构中遍布所有层级,本系统提供去中心化、分布式的认证方式和证书管理方法

3 创新与优势

3.1 技术创新点

① 边缘侧两台服务器同时监测256台机床,基于以太网环境下的通讯协议进行连接获取负载数据,实现即插即用(15min以内),硬件资源灵活调配,硬件成本相比传统的监测方式降低95%以上;

② 基于95%置信度条件下主轴负载与刀具寿命的判定,机床刀具异常(磨损、断刀、崩刃、卷刃等)50毫秒级监测和反馈;

③ 刀具负载趋势自学习和规则判断,提取加工过程特征值与刀具寿命的关系,异常判定准确度100%,刀具成本节约30%以上;

④ 业内首个可以同时集成运行市场上85%以上的不同品牌和不同类型的CNC系统(FANUC oi系列/30i/31i/32i等、SIEMENS、华中数控、新代、三菱M60/M70/M80等、兄弟、马扎克、阿奇 夏米尔、OSP、罗德斯、牧野、海德汉、 哈斯等)的工业智能解决方案;并且可同时监测不同类型、不同尺寸的加工刀具(车削、铣削、钻削、拉刀等);

⑤  基于OpenStack的核心云和边缘云计算平台,提供大数据分析和数据挖掘技术的PaaS平台,与CNC控制技术的智能集成,实现负载曲线图表化可视化。

3.2 技术优势:

① 基于OpenStack的开源云平台,实现边缘侧工业数据的快速处理和基础服务的快速提供;

② 强大的CNC底层数据采集能力,强大的集成能力,适配不同品牌不同型号的数控设备;

③ 加工过程可视化,基于边缘计算、平台化部署;

④ 紧跟工业4.0潮流,多种移动端接入,微信服务号或者APP;

⑤ 强大的数据运算处理能力,自学习算法,实现图表可视化;

⑥ 基于多年的工厂实际经验,设计丰富的报表,可一键导出和打印,切合用户需求;

⑦ 边缘侧基于连接通讯协议获取数据,中心云端储存分析,部署时间比传统刀具监测模式提高90%以上;硬件成本比传统模式节约95%以上,给用户更好的技术体验。

4 结语

刀具智能管理解决方案基于机联网技术,基于历史趋势数据对刀具寿命进行预测与集中化管理,刀具寿命预测准确率达到95%以上;可对断刀、磨损、崩刃等现象实时监控与分析,刀具过程监控曲线实现自学习,图表化可视化呈现,准确率99%;刀具智能管理云平台集成了强大的大数据分析和挖掘技术,可以自主设置,将正常加工时间段内的数据经过算法训练,自学习,成为一块置信区域(即“包络图”)。目前该方案已成功部署运用于昆山富士和机械、昆山六丰机械、铁姆肯轴承、苏州九邦机电、菲舍尔航空部件等机加工企业。

来源:浙江九州云信息科技有限公司

 


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