瑞松科技推出数字化平台RIDP

时间:2023年08月11日
瑞松科技推出的数字化平台RIDP将有力地促进产品全流程、生产各环节、供应链上下游的数据互通、资源协同,加速企业数字化转型,助力智能制造高质量发展。
随着工业互联网创新发展战略扎实推进,网络、平台、安全等体系建设不断完善,工业互联网在智能制造上融合应用发展越来越广泛。作为智能制造的实现路径,基于工业互联网的数字化平台在生产制造中也越来越重要。
 
通过自主研发和不断创新攻克,近日,瑞松科技子公司广州瑞松北斗汽车装备有限公司基于十多年整车厂行业制造经验和数十家车企服务经验的积累,创新性开发并推出满足行业发展需求的瑞松智能数字化平台RIDP(R:瑞松,Intelligent:智能,Digital:数字化,Platform:平台),能有效解决制造产线运行中存在的痛点问题。
 


数字化平台RIDP

瑞松科技数字化平台RIDP是将人、机器和数据紧密链接的核心平台,包含了产线运行监视系统、设备运维管理系统、设备征兆管理系统、焊接质量管理系统,将产线、设备运维、设备诊断、焊接监视等数据系统整合,做到生产管理的可视化、便捷化、直观化、数据化,实现产线的精细化管理。

 

RIDP通过利用工业互联网和数据采集技术,搭建边缘数据采集网关,自主开发数据采集服务软件,打通OT与IT之间的数据交流。通过IOT融合,消除数据孤岛,实现设备数据采集、分析和应用,实现产线运行监视、设备运维管理、设备征兆管理、焊接质量管理等多种管理功能。
 

 


 

 


01

产线运行监视

 

RIDP平台上的产线运行监视系统,可以监控产线整体运行状态,实现故障实时告警,对工序步骤进行紧密监视及数据回传,以快速进行故障定位和修复。该系统也可实时了解生产节拍、统计车型、产量、稼动率、故障时间等生产数据,消除信息时间差,针对性进行生产节拍优化,提高产线效率。

 

02

设备运维管理

 


RIDP平台上的设备运维管理系统,可以对工位、报警次数、停线时长等各维度信息进行统计,方便跟踪重点故障,实现报警数据可视化管理,保证数据的可追溯。用户在系统上可以对机器人程序进行一键备份,快捷查阅系统预置的故障帮助文档、各类设备信息、程序差分对照表等数据,系统记录了各类伺服参数,方便用户对参数的历史修改进行前后比对,减少不同人员上线工作的沟通成本,和降低新增设备的时间,做到系统管理,提高效率。

 

03

设备征兆管理


 

RIDP平台上的设备征兆管理系统,可以对设备的健康状态进行实时监视,加强对亚健康状态设备的监视,预防机械疲劳,以便对设备进行定期针对性的维护,延长使用寿命,保证生产顺利进行。该系统可对气缸、电机、导轨等设备进行数据分析,比对历史数据,实时监视设备各项数据,更加全面了解设备健康状态,以设置告警阈值和及时进行人工干预。

 

04

焊接质量管理

 

RIDP平台上的焊接质量管理系统,利用服务器对机器人、机器人控制器和产线PLC的信息进行收集,并建立数据库,可视化的呈现给用户,用户可以根据这些信息,和预先训练好的AI模型,进行焊接参数制定、焊接参数下发、焊接执行、质量预测等焊接工作,对焊接良品的上下限电阻阈值进行科学智能的设置,以及实时预警。该系统可对弧焊、点焊等多种焊接工艺进行数据监视和数据追溯,便于分析利用,有效降低生产成本,提升焊接良品率。

 

RIDP

我们的优势?
 

个性化

提供个性化定制,根据不同设备类型定制个性化产品。

行业积累

十多年整车厂行业制造经验、数十家车企经验积累。

需求跟进

迅速跟进客户需求,软件具备可拓展性,满足客户需求变更及追加,根据客户需求进行升级迭代。

采集方案

“数据读取+传感器测量”两个方式并行,优先使用网络读取数据,减少外部传感器的使用。数据准确性更高,成本更低。

 

RIDP

应用案例

项目概况

某日系整车厂焊装车间,设备使用至今已有十多年,导轨、拖链、电机等设备逐渐老化,故障率也随之变高。计划导入设备监视诊断系统,对设备的健康状态进行诊断,以及趋势化管理,提前预测故障安排检修更换,减少生产过程中的临时停线。

客户需求

⚪ 导轨监控状态监视,查看关键数据历史趋势。

⚪ 拖链健康状态监视,查看关键数据历史趋势。

⚪ 实时诊断,亚健康状态设备触发预警。

⚪ 开发可视化界面,可通过电脑进行远程访问。

解决方案

⚪ 安装感应器实时监测导轨振动信号,拖链拉力及预紧力信号。

⚪ 采用分布式数采方案,把各条线体检测信号传输到服务器。

⚪ 服务器分析处理数据,输出处理结果提供决策依据。

⚪ 开发Web端的可视化界面,通过局域网远程访问。

 

工业互联网正在赋能千行百业数字化转型,已显示出巨大发展前景和强大的支撑力。瑞松科技推出的数字化平台RIDP将有力地促进产品全流程、生产各环节、供应链上下游的数据互通、资源协同,加速企业数字化转型,助力智能制造高质量发展。