CN107003661A - 对来自至少一台计算机数控机器或工业机器人的进程相关的大量数据进行数据采集和预处理的客户端装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种客户端装置(1)和一种系统(100),用于对来自至少一台计算机数控机器(10)或一个工业机器人的进程相关的大量数据进行数据采集和预处理,以及用于发送所述进程相关数据到至少一个数据接收器(20),例如到一个云服务器;所述客户端装置(1)包括连接到所述计算机数控机器(10)或工业机器人的至少一个控制器(11)的至少一个第一数据通信接口(2),用于经由至少一个实时数据信道(7)连续地记录硬实时进程相关数据,并用于经由至少一个非实时数据信道(8)记录非实时进程相关数据的相关数据。所述客户端装置(1)还包括至少一个数据处理单元(5),用于至少将所述记录的非实时数据映射到所述记录的硬实时数据,以聚合一情境化进程相关数据组。此外,所述客户端装置(1)包括至少一个第二数据接口(3),用于将所述一情境化进程相关数据组传送给所述数据接收器(20),以及用于与所述数据接收器(20)的进一步数据通信。
Description
技术领域
本发明涉及一种客户端装置,用于对来自至少一台计算机数控机器或一台工业机器人的进程相关的大量数据进行数据采集和预处理,以及用于发送所述进程相关数据到至少一个数据接收器,特别是到一个云平台,用于通过实施/运行在其上的软件应用实现数据分析。
背景技术
大数据分析通常是指收集、组织和分析大量数据集以发现模式和其它有用信息的过程。沿着这条线,大数据分析有助于更好地了解数据中包含的信息,还可帮助确定对业务和未来业务决策最重要的数据。
在这种情况下,工业制造系统,例如计算机数控机器,特别是其控制器、其电驱动和机器嵌入式测量装置,所产生的大量的进程相关数据注定应用到制造系统和过程的一个广泛分析。使用适当的软件应用对这些数据的评估、分析和测量可方便诊断制造过程的工件质量、进程质量或产品潜力。例如,显示和评估持续监测的进程变量的关系,例如一台计算机数控机器的激光输出和进给速度或工具转速和进给速度,可方便推断出关于进程质量、制造公差等的结论。同样地,所述工具路径的分析可方便与工件质量相关的描述。为了使分析尽可准确和有意义,许多这些应用需要大量的实时数据,优选完全表征要尽可能详细分析的制造系统或进程。
到目前为止,对这种工业数据的访问通常仅限于有限的数据量,不允许如上所述应用任何详细设计的应用程序。此外,数据访问通常仅限于与生成数据的工业控制器共享一个普通网络的应用程序和装置。这些限制的主要原因是大多数工业制造系统的性质,例如计算机数控机器或工业机器人,由所谓的嵌入式系统控制。嵌入式系统是具有专用功能的计算机系统,用于大量应用领域,例如航空航天、汽车、能源生成和传输以及加工工业。在所有这些细分领域,嵌入式系统的主要任务是控制实时进程。为了执行这个控制任务,嵌入式系统正在从正在进行进程中读取数据,并高频率地比较指令数据和实际数据之间的差异。如果差异高于定义的值,则系统计算新的指令/期望值,以便将进程保持在定义的状态。
相比之下,与进程控制相比,大数据情境下的数据分析的要求是完全不同的。特别是,根据分析应用程序,大数据应用程序需要从正在运行的进程中记录大量数据。这些大量数据需要由强大的数据库管理。为此,大数据通常需要卓越技术和高计算资源才能在容忍的流逝时间内高效地处理这些大量数据。因此,大多数大数据应用程序都运行在所谓的计算云平台上,大量数据传输到计算云平台上用于高性能分析。除此之外,云平台方便多个用户以及多个应用程序同时实现数据访问。
然而,在用于大数据记录以在大数据情境下执行数据分析应用方面,当今的嵌入式系统存在许多缺陷。目前嵌入式系统不能提供足够的计算资源,用于额外记录大多数大数据应用所需的大量数据量。特别是,嵌入式系统的计算能力、存储容量和通信带宽被限制在实际的控制任务上。如果要求嵌入式系统额外读取并记录大量数据,系统将失去确定性进程控制的能力。首先,处理器将通过读取和记录大量数据而过载;其次,本地存储器将不足;最后,系统的通信带宽不足以将大量数据传送到一个数据接收器,例如通过互联网的一个云平台。
除此之外,两个系统,一方是嵌入式系统和另一方是云计算平台,是完全不同的IT系统,它们历来是完全单独开发的,每个都基于自己的方法和技术。嵌入式系统旨在控制进程,而不是为大数据分析而收集和提供大量数据。此外,嵌入式系统本质上仍然是专有的,因此大多数接口也是如此。与大多数大数据应用程序所要求的在一个层次上与一个数据接收器的通信在技术上是不可行的,没有任何桥接技术。
特别是,两个系统都受到不同的时间制度的限制。用于控制任务的嵌入式系统需要硬实时计算,这需要在规定的时间限制内保证严格的响应,通常在几毫秒到亚毫秒范围内的时间尺度上。相比之下,云计算平台属于非实时网络通信的方式,其特征是数据包的重复传输。因此,集成在内部工厂网络中的大多数嵌入式系统不能通过互联网实现通信,因为它们的通信基础设施仅用于内部通信。
另外,嵌入式系统和云平台系统的安全要求和安全手段有很大的不同。特别是,网络安全在行业内获得了更高的优先级。通过研究将网络安全实施到计算机系统中的方法和进程,需要指出的是,大多数网络安全进程无法实施到嵌入式系统中,因为安全进程的动作将影响嵌入式系统的完整性。此外,大多数嵌入式系统缺乏可更新性,即更新能力,这与任何合理的网络安全概念相矛盾。
除此之外,许多用于分析工业制造系统的应用程序,例如计算机数控机器的进程和生产率分析的应用程序想要比计算机数控机器的控制器更多的数据。例如,大数据应用程序肯能需要计算一台计算机数控铣床的平均生产率,然而根据当今计算机数控控制器可访问的传感器数据,这是无法计算的。对于该具体应用,需要关于铣削力的数据,以确定铣床的利用生产率。然而,为了在当今的系列生产中控制铣床,计算机数控机器的控制器即不测量也不考虑铣削力。
由于这些原因,当今的计算机数控机器或工业机器人控制器由于其计算资源有限,所以能够向数据接收器提供进程相关的大量数据的能力有限。截至今天,可提供的数据仅反映制造过程的选定方面和有限的时间序列,通常约为十秒左右。然而,反映完整制造过程的大量数据无法获得。现在的解决方案试图扩展现有控制器的功能,以部分覆盖基于云的大数据应用所需的功能。然而,由于这些解决方案保留在专有软件和硬件的边界之内,因此无法在更广阔意义上解决问题。
发明内容
因此,本发明的目的是弥合高度专有的工业制造系统与大数据分析系统之间的间隙。特别是,本发明的目的是提供用一种装置,用于对来自至少一台计算机数控机器或一个工业机器人的进程相关的大量数据进行数据采集和预处理,以及用于发送所述进程相关数据到至少一个数据接收器,特别是一个云平台或者云服务器,用于在其上执行的软件应用程序进行数据分析。
根据本发明,该目的通过根据权利要求1的客户端装置以及根据权利要求15的系统来实现。
计算机数控机器或工业机器人的制造过程数据分析的许多新建议,例如计算机数控机器的进程质量或生产率分析应用,都依赖于广泛的进程相关大量数据的可用性,这些数据优选地尽可详细地描述和反映了完整的制造过程,通常来自制造系统的不同来源。一方面,这些与进程相关的大量数据包括硬实时数据,因为计算机数控机器和工业机器人被称为实时系统。根据定义,实时系统允许通过足够快地接收数据、处理数据、控制环境,并且返回结果来影响当时的环境,其必须在严格的期限内对事件作出反应。对于一台计算机数控机器,硬实时进程相关数据可包括,例如一个加工工具的工具路径参数,例如关于一台计算机数控机器的特定线性或旋转驱动轴的指令和实际位置、速度、加速度、冲击、转矩、驱动力、驱动电流。通常,这些硬实时数据仅存在于特定时间,并被下一个控制器周期的新值所替代。
另一方面,许多提出的分析应用程序还需要非实时数据,例如数控程序代码和/或数控程序配置数据、机器配置数据、驱动器配置数据、控制器配置数据和加工工具的配置数据,特别是加工几何和加工特性,例如材料去除特性。
在第一种情况下,这些实时和非实时进程数据通常来自计算机数控机器或工业机器人的控制器。然而,一些数据也可从计算机数控机器或机器人的电驱动和致动器/电动机或从机器内置的测量装置直接接收。
根据本发明,已经认识到,当今工业控制器采集和传送进程相关的大量数据的计算资源-如上所述-通常不能由计算机数控机器人或工业机器人本身提供。因此,对于更大量的数据和高数据采样率,这些资源只能由与嵌入式系统并行的独立/单独的自主系统提供,这是本发明的客户端装置,其提供直接记录进程相关的大量数据以及将数据预处理和传输到数据接收器(例如一云服务器)的能力。
对于该任务,客户端装置包括至少一第一数据通信接口,连接至计算机数控机器或工业机器人的至少一控制器,用于经由至少一个实时数据信道连续记录硬实时进程相关数据,以及用于经由至少一个非实时数据信道记录非实时进程相关数据。
根据本发明的一个优选实施例,第一数据通信接口被配置用于经由计算机数控机器或工业机器人的现场总线实现数据通信,例如,通过Profinet、EtherCAT(控制自动化技术以太网),CAN(控制器局域网),SERCOS(实验室实时通信系统)。通过这些标准化现场总线,计算机数控机器或机器人的控制器通常与线性和旋转电驱动、机器嵌入式测量装置、致动器和机器内的其它外围装置甚至其它机器通信。因此,现场总线也可被客户端装置使用,不仅可作为控制器本身的接口,还可作为与电气驱动器和电机以及机器内置测量装置的直接数据接口。根据本发明的另一方面,现场总线可包括至少实时数据信道。
此外,已经认识到,与进程相关的大量数据的任何有意义的数据分析严格依赖于正确地被情境化或被引用/映射到彼此的原始数据。情境化/映射的要求是由于原始数据来源于计算机数控机器内的不同来源以及来自外部来源(例如外部传感器等)的事实。此外,记录的原始数据通常基于不同的时间制度,主要是实时和非实时数据。此外,在实时数据中,不同的数据源,例如位置周期控制器、内插器和电驱动控制器,以不同的速率生成实时数据,例如不同的周期时间层次。为了对记录的大量数据提供有意义的洞察,并且能够发现任何模式或因果关系,大多数分析应用程序需要对记录的原始数据进行情境化,特别是在非实时数据和硬实时数据之间以及在实时数据内。例如,为了识别错误的数控程序与工件上的缺陷之间的任何因果关系,计算机数控机器的实时轴位置绝对必须参见非实时有效的数控程序代码行和数控程序中的内插循环。为此,本发明的客户端装置包括至少一数据处理单元,用于至少将所记录的非实时数据与所记录的实时数据实现数据映射,以聚集一情境化进程相关数据组。最著名的参见、映射或情境化方式相应地是使用时间戳。除此之外,客户端装置可提供不同类型的进程相关元数据,以便方便在云服务器上运行的应用程序按照进程数据实现分析。
最后,根据本发明的客户端装置,包括至少一个第二数据通信接口,用于将情境化的进程相关数据集发送到数据接收器。该第二数据通信接口还能够在客户端装置和数据接收器之间实现进一步的数据通信。
数据接收器可包括内部网络的至少一服务器和/或开放网络(例如互联网)的至少一服务器。如上所述,数据接收器可优选地包括在其上运行多个数据分析应用的云基础设施的至少一服务器。云基础设施本身可集成在内部网络中,例如,在工厂内,或在开放网络中。例如,内部网络可以是工厂内的现有局域网,其中集成了一或多个嵌入式系统,并且其已经用于数据传输,例如命令、指令程序以及其它数据。除了内部局域网通信之外或替代内部局域网通信,客户端装置可包括因特网接口。为此,为了安全起见,客户端装置与互联网的通信优选地使用严格的出站通信。这基本上意味着任何通信总是由客户端装置启动,并且该客户端装置不可寻址。
此外,客户端装置优选仅与授权服务器通信。特别是,已经证明在通信会话期间服务器地址不能被改变是有益的。客户端装置和数据接收器(服务器)之间的通信只能由客户端装置启动。这就是为什么该装置被命名为“客户端”。所有通信优选地被加密。除了经过身份验证的服务器,客户端装置不允许任何本地软件更新。此外,客户端装置优选地被本地防火墙、入侵检测和病毒扫描器保护。
根据另一优选实施例,客户端装置还负责计算机数控机器或工业机器人的嵌入式控制器的网络安全。客户端装置优选地为附接的控制器提供以下安全功能:
-监测所有控制器通信的不规则通信;
-嵌入式控制器可选择切断任何威胁性的服务器通信。
因此,计算机数控机器或工业机器人的控制器与互联网没有直接的连接,这又降低了控制器的资源和复杂性。另外,使用靠近控制器的单独/独立客户端装置实现本地自动化装置的互联网通信,也可满足客户的IT策略限制。
根据另一优选实施例,客户端装置还可向连接装置(例如计算机数控控制器、机器嵌入式和外部测量/感测装置、诸如致动器的外围装置)提供网络服务器接口,其将装置完全从在局域网(局域网)中的直接网络访问断开。这些装置无法在其本地网络中直接访问,但将始终通过客户端装置向其通信伙伴发起任何局域网通信。
根据本发明的另一优选实施例,客户端装置的第二数据通信接口被配置用于至少部分地经由有线通信和/或无线通信与数据接收器实现数据通信。为此,客户端装置可包括以太网端口和/或无线局域网端口。此外,客户端装置可用于TCP/IP(传输控制协议/因特网协议)和/或http/https(超文本传输协议/超文本传输协议安全)。
虽然当今的大多数控制器为实时数据提供了一集成的数据记录功能,这对于数据记录的诸多要求已经足够了,但是在提高大数据要求的进程中,嵌入式控制器并不具有用于大量数据记录而不会损害主控制器的任务进程控制的资源。对于这种极端的数据记录要求,客户端可直接与传感器和致动器通信。为此,以及为可能的数据分析应用提供尽可多的相关数据,客户端装置还可包括另外一个数据接口,连接到至少一外部感测装置和/或至少一外围装置(例如所述数控机器或工业机器人的一个致动器、一个电气驱动器或一个机器嵌入式测量装置),用于直接和连续记录绕过所述计算机数控机器或工业机器人的控制器的实时进程相关数据。为此,客户端装置可包括特定的子系统,该子系统负责通过不同的接口(例如A/D转换器、蓝牙接口、数字输入/输出接口、现场总线接口)收集来自于所述计算机数控机器或工业机器人的外部感测装置和/或外围装置的数据。特别是,该子系统可能从大量并行传感器收集传感器数据,并且可以高频读取那些传感器。这些传感器和外围装置可包括线性刻度表、旋转刻度表、线性驱动器、旋转驱动器和/或力传感器。
关于数据映射的要求,所述至少一个数据处理单元优选地还被配置用于将经由另外数据接口所记录的硬实时进程相关数据进行数据映射到经由所述第一数据接口所记录的所述硬实时和非实时进程相关数据,以聚合一情境化进程相关数据组。
关于采样率,客户端装置可根据本发明的另一优选实施例,被配置为根据所述计算机数控机器或工业机器人的所述控制器的最低回路时间水平的采样率采集和记录实时进程相关数据。特别是,在控制器包括几个子控制器的情况下,数据采集和记录可根据最快子控制器的最低回路时间水平的采样率发生,优选地根据所述计算机数控机器或工业机器人的一个位置回路控制器的所述回路时间水平。
数字上,所述客户端装置可以被配置为至少以20Hz的采样率来采集并记录实时进程相关数据,特别是至少33Hz,优选至少50Hz,最优选至少100Hz。反之亦然,采样时间最多为50毫秒,特别是最多30毫秒,优选最多20毫秒,最优选最多10毫秒。
实时数据的记录可以非常快速地创建大量数据,预期不会通过第二数据通信接口和例如互联网足够快地传送到云平台。因此,客户端装置可以提供用于数据压缩的大量方法。因此,根据本发明的另一方面,客户端装置可以被配置用于与所述数据接收器的加密和/或压缩数据通信,特别是加密和/或压缩所述情境化进程相关数据组。
如上所述,机器系统和数据接收器的系统属于不同的时间制度。因此,控制器侧的大量数据生成的特定大小和速度/频率,与数据接收器侧的频率和大小不同。因为这个原因,证明了客户端装置可在控制器侧进程数据的数据生成和数据接收器侧的数据接受之间实现平衡是有益的。因此,优选地,客户端装置提供足够的通信资源来处理对计算机数控机器/工业机器人和数据接收器的通信负载。此外,已经证明,下述是有利的:客户端装置方便将记录的数据临时存储在本地存储器中,特别是在客户端装置和数据接收器之间的通信被中断的情况下。因此,根据本发明的另一方面,客户端装置还包括存储装置,用于对所述记录的实时进程相关数据、所述非实时进程相关数据和/或所述一情境化进程相关数据组的数据进行缓存。
此外,已经意识到,进程相关大量数据的数据分析的重要性取决于记录的大量数据的确切和完整性。因此,非常优选的是,计算机数控机器或工业机器人能够以基本上100%的概率提供原始数据,特别是实时数据。因此,还优选的是,客户端装置被配置为以基本上100%的概率采集和记录实时进程相关数据。由于本发明的客户端装置是与计算机数控机器或工业机器人的嵌入式系统作为一方及数据接收器作为另一方相分离的自主系统,所以该途径方便开展上述的所有功能和特征,并行于上述计算机数控机器或工业机器人的嵌入式系统,而不损害其完整性。客户端装置可被实现为胖客户端装置,例如,作为具有诸如Windows或Linux的标准操作系统的行业个人计算机,优选地具有用于互联网通信的直接接入点。胖客户端装置可包含以下三个主要子系统:首先,运行标准PC操作系统(Linux,Windows)的子系统。该子系统负责局域网/广域网集成,它是可能的本地应用的运行时环境,并承载客户端装置的安全基础设施的主要部分。它也是客户端装置的所有高级管理任务的平台,例如配置管理、版本控制、用户管理等。第二,负责网络通信(局域网/广域网/通用移动电信系统/蓝牙等)的子系统。第三,能够执行实时任务并作为连接控制器和实时现场总线的前端的子系统,也是外部传感装置和/或外围装置的直接数据接口。
在需要用于有限分析功能的非常短的响应时间的情况下,客户端装置可提供单独的数据分析功能。这些功能的结果可直接传送到局域网装置(自动化装置、PC、服务器等)。在客户端装置连接到具有非常有限带宽的网络的情况下或者仅在与数据接收器(例如一个云平台)实现部分时间连接的情况下,特别可预见单独的能力。因此,根据本发明的另一方面,客户端装置被配置为在本地执行关于情境化进程相关数据组的数据分析。特别是,客户端装置可被配置为在本地执行情境化进程相关数据组的实时数据分析任务,以便通过所述本地执行的实时数据分析的所述结果来影响所述计算机数控机器或工业机器人在闭环中的所述运行进程。所述闭环反馈可以实现,特别是通过一个闭环实时数据通信接口和/或一个闭环实时现场总线。
不同的大数据可按照大小/体积、频率和数据情境信息,需要不同的原始数据同。因此,根据本发明的另一方面,客户端装置可存在指向向所述计算机数控机器或工业机器人的控制器的一组指令,以根据特定数据分析应用,将所述控制器配置用于记录特定数据。控制器的这些指令是高度专有的,并取决于控制器的功能。这些数据采集指令可优选地通过经由第二数据通信接口从数据接收器(例如一云平台)下载的可执行软件应用程序来执行。可执行软件应用程序可使用隐藏从下载的应用程序的嵌入式控制器的细节的客户端装置的驱动程序软件层。因此,根据本发明的另一方面,客户端装置可被配置经由所述第二数据通信接口接收并执行来自所述数据接收器的可执行软件应用和/或软件更新,特别是执行指示所述客户端装置开展一个特定数据记录任务和/或一个本地数据分析任务的可执行软件应用程序。
为了进一步增强数据分析的意义,客户端装置还可包括关于所述计算机数控机器或工业机器人的所述至少一个控制器、所述至少一个外部感测装置和/或所述至少一个外围装置的独特识别装置,相应地促成所述数据接收器将来自所述客户端装置接收的所述数据与其相应源相关联。
除了所述计算机数控机器/工业机器人的所述第一和第二数据通信接口以及所述连接外部传感装置和/或外围装置的另外直接数据接口之外,客户端装置还可包括客户端装置间接口,用于与至少另一客户端装置的数据通信。
本发明的目的还通过一种系统来实现,该系统用于将来自至少一台计算机数控机器或工业机器人的一个控制器的进程相关的大量数据提供给至少一个数据接收器。所述系统包括:
-根据本发明的至少一个客户端装置;
-与所述至少一台客户端装置实现数据通信的至少一台计算机数控机器或工业机器人的至少一个控制器,用于经由至少一个实时数据信道连续记录实时进程相关数据,以及经由至少一个非实时数据信道记录非实时进程相关数据;
-经由所述至少一个第二数据通信接口与所述客户端装置实现数据通信的至少一个数据接收器,用于接收由所述客户端装置提供的所述情境化进程相关数据组。
如上所述,数据接收器其可包括一个内部网络的至少一台服务器,一个开放网络(例如,互联网)的至少一台服务器,和/或至少一云基础设施的一台服务器。
根据所述系统的一个优选实施例,数据接收器提供一个基于云的用户平台,特别是为不同用户,以对所述客户端装置提供的所述情境化进程相关数据组开展分析运用。关于多用户拓扑,这意味着云上的分析应用程序可被不同的用户组使用。同时,云数据库可被不同的用户组用来实现自己的应用。用户组可以是IT公司、OEM(机器制造商,自动化、驱动器、监测控制和数据采集供应商)、最终用户(生产公司)、服务提供商、组件供应商、设计公司和/或大学/研究机构。
不同用户组开发的软件应用程序可通过云平台的开放架构接口上传到云平台。通常,应用程序可分为服务器应用程序和客户端装置应用程序。服务器应用程序通常是使用由客户端装置上传的数据的分析算法,而客户端应用程序被下载到客户端装置上,以指示客户端装置实现特定的数据记录任务。
根据本发明的另一方面,可提供用于这类应用的开发环境,其将特别地覆盖用于服务器应用和客户端应用的应用编程接口(API)的使用。开发环境还可包含一基于PC的模拟器,来集成和测试这两种应用程序,而无需首先在目标系统上运行应用程序。从不同用户组上传和运行软件的能力对于大数据的概念至关重要,因为这是来自涵盖不同进程和装置的不同技术的大量应用程序的基础。
由于新的大数据分析的要求越来越高,客户端装置最好可通过软件不断升级。因此,云平台以及客户端装置可以提供用于更新第三方应用程序的基础设施。出于安全考虑,软件上传到云服务器和/或客户端装置是由中央管理机构控制,并通过中央管理服务器系统。
如上所述,关于客户端装置的另外数据接口,系统还可包括经由至少另外一个数据接口与所述客户端装置实现数据通信的所述计算机数控机器或工业机器人的至少一个外部感测装置和/或至少一个外围装置(例如所述计算机数控机器或工业机器人的一个致动器)。该另外一个数据接口可以包括一个A/D转换器、一个蓝牙接口、一个数字输入/输出接口、一个现场总线接口。为此,所述客户端装置可被配置为直接并连续地记录来自所述外部感测装置和/或外围装置的实时进程相关数据。
关于所述记录的原始数据的情境化,至少一控制器可被配置为将情境标签作为一元数据,例如时间标签,附到实时进程相关数据以及非实时进程相关数据。该时间标签经由所述实时和非实时信道提供给客户端装置,也便于客户端装置将由所述控制器提供的所述情境标签(例如所述时间标签)附到来自外部感测装置和/或外围装置的所记录的实时进程相关数据。关于用于数据映射的客户端装置的功能,客户端装置或其用于数据映射的至少一数据处理单元被配置为使用情境标签来合并不同的数据信道,以形成提供给所述数据接受器用于数据分析应用程序的一组一致的情境化数据。
根据本发明的另一方面,系统可包括多个客户端装置和多个控制器,其中所述多个客户端装置的每个客户端装置与所述多个控制器中的一个实现数据通信,并与所述至少一个数据接收器实现数据通信。并且,所述多个客户端装置可以彼此数据通信,例如在局域网内,优选地通过其相应的客户端装置间接口。
此配置可有助于共享资源。例如,如果一客户端装置用尽缓冲存储,局域网中的其它客户端装置可提供额外的缓冲存储。同样,如果一客户端装置和数据接收器之间的通信中断,其它客户端装置也可用作连接桥接器或旁路。如果需要跨几个客户端装置和连接到其上的计算机数控机器/工业机器人实现数据映射,则一客户端装置可提供主情境标签,例如,主时间标签,用于系统内的所有互连的客户端装置。此外,如果数据接收器(例如云服务器)与特定客户端装置的连接丢失,可以要求系统内的其它客户端装置检查特定的客户端装置。此外,数据接收器还可被配置为发起特定客户端装置的重新启动,而不需要在该特定客户端装置和数据接收器之间的直接连接。
通常,也可能是系统包括与多个计算机数控机器或工业机器人实现数据通信的至少一客户端装置。
关于基于云的数据分析应用程序,客户端装置可提供以下基础设施,并由基于云的应用程序使用以执行其数据分析功能:
-根据客户端装置的要求,将软件应用程序下载到客户端装置上,
-可启动、停止和删除软件应用程序;
-提供用于与应用程序通信的API(应用程式界面);
-客户端装置的系统软件和应用程序可由云服务器实现升级。
客户端装置向本地应用程序提供API的运行时环境:
-装置-API方便软件应用程序访问附加嵌入式系统(即所述计算机数控机器或工业机器人)的数据;
-应用程序可通过服务器-API交换数据和指令;
-客户端装置上的运行时库为应用程序提供广泛的功能。
客户端装置上的运行时引擎控制应用程序的管理和执行,并控制进一步的任务,如安全管理和系统更新。运行时引擎能够执行多个应用程序。客户端装置的驱动层解耦了不同嵌入式装置的特定协议和数据格式。
客户端装置没有附加的用户界面装置(例如监视器),因为客户端装置在大多数情况下集成在机器、隐藏在封闭机架内等。另一方面,在很多情况下,用户实现直接与客户端装置通信是很重要的,如配置和设置、维护、紧急情况等。客户端装置可通过网络(局域网,无线局域网)为手持装置(如智能手机或平板电脑)以及连接的PC提供此用户界面。该用户界面可由远程装置上的特殊应用程序支持。
客户端装置还可提供可在装置的初始设置期间使用以配置其运行时环境的设置环境。以下功能可以是此工具的一部分:
-网络配置和设置;
-输入/输出配置(传感器、致动器);
-现场总线系统的设置;
-客户端装置的系统配置;
-自动化装置设置(“即插即用”);
-安全设置。
客户端装置还可提供管理接口,以便在不同环境中管理其软件和硬件。该工具可提供以下功能中的至少一:装置状态;网络拓扑,软件更新管理和/或安全管理。
对于客户端装置本身的本地和远程维护活动,它可提供一组自我诊断功能:硬件诊断(例如存储盘、温度、良好状态等)、网络状态、配置检查和/或通信阶段传感器和连接装置。自诊断软件被认为是应用程序,因此不是客户端装置的系统软件的一部分。它可在客户端装置的系统启动时被下载到客户端装置。所述数据接收器/服务器端的应用程序可使用所述数据来提供状态监视功能,作为数据接收器/云服务器的系统管理工具集的一部分。自诊断功能也可通过本地图形用户界面,
向本地服务活动提供对于诊断数据和功能的访问,而无需访问云服务器。
在许多情况下,客户端装置是云服务器系统的数据以及在这些云服务器上运行的数据库应用程序的收集前端。但对于小型安装和紧急情况下而言,客户端装置也能够提供一些降低的功能,这通常由云服务器系统提供。用于这些功能的用户界面通过如上所述的所述本地图形用户界面来提供。
所述客户端装置可支持各种功能,用于其自身、连接的装置和附接的传感器和致动器的配置管理。所连接装置的所有配置数据被存储,并可通过云服务器和本地用户界面请求。这些数据的所有更改将通过适当参见数据来跟踪并存储。可执行硬件/软件兼容性检查,以提供更新/升级/维护案例的信息。所有这些数据都可通过本地用户界面实现访问,并可通过适当的跟踪信息手动更改。
客户端装置可包括一组作为其自身硬件的部分的内部传感器。这些传感器支持客户端装置的状态监测和一些管理功能。例如,内部传感器可包括内部温度传感器、GPS(全球定位系统)传感器或LPS传感器(线性位置传感器)。
对于标准局域网服务软件,如MES(制造执行系统),客户端装置可会提供一数据接口,确实要求将软件下载到客户端装置上。该数据接口可包括客户端装置上的预先安装的接口软件,其使用与从连接所述数据接收器/云服务器通常下载的软件相同的运行时环境。这种方法有助于现有服务器软件从客户端装置采集数据,因为这些服务器只需要使用他们在装置上访问数据的标准方法,而不必为其连接的装置提供一个软件下载基础设施。
在许多配置中,多个客户端装置可以是局域网/无线局域网系统的一部分。因为这些客户端装置优选地能够彼此通信,所以它们提供了几个基于几个客户端装置的协作的功能。这种协作能力可用于网络中的客户端装置之间的舰队管理、安全性和可用性控制,和/或在紧急情况下更换通信功能。
客户端装置可访问其附接的嵌入式系统(即计算机数控机器或工业机器人)的整个配置数据,并且可包括用于管理软件更新和升级的专用基础设施。因此,客户端装置可能实施用于更新/升级客户端装置可访问的所有软件系统的功能。
此外,客户端装置可包括被配置为直接连接到移动网络(例如通用移动电信系统)的硬件和软件基础设施。这种连接可在几种情况下使用,例如在局域网访问可不可用时用于系统设置,或在局域网访问可能丢失时的紧急情况下。客户端装置的软件还可提供热点功能,使得多个客户端装置可使用一客户端装置作为因特网网关。
本发明的其它优点和细节通过以下文本中所示的示例性实施例并结合附图而展现。
附图说明
图1示出了根据本发明的一客户端装置和一系统的示例性实施例;和
图2示出了本发明的另一实施例,其示出了包括多个客户端装置的系统。
具体实施方式
本发明的一个示例性实施例-如附图1中所示意性地示出的-通过一示例性系统100描述,该示例性系统100使用客户端装置1,用于将来自一台计算机数控机10的一个控制器11的与进程相关的大量数据提供给一云服务器20,用于使用在所述云服务器20上运行的软件应用进行数据分析。
尽管将计算机数控机器描述为可使用本发明的自动化系统类型的主要示例,根据本发明的所述系统100和所述客户端装置1可以通过涉及工业装置(例如工业机器人)的实时控制的任何自动化系统一起使用。
图1示出了一台5轴计算机数控铣削中心的示例。所述计算机数控机器10由一台计算机数控控制器11操作,并且包括所述相应机器轴的每个致动器15.1-15.5的电驱动13.1-13.5。根据本实施例,所述计算机数控机器包括具有线性致动器14.1-14.3的三个线性笛卡尔机床轴,以及具有旋转致动器14.4和14.5的两个额外的旋转机床轴,其中,例如,旋转轴之一可以被用作旋转机台托架,另一个旋转轴可用于换刀器。
所述计算机数控机器对一个特定工件的加工是基于一个相应数控程序的加工指令,所述指令由所述计算机数控机器10转换成加工动作,即转换成不同机器轴的致动器14.1-14.5的运动,和转换成所述铣削工具的一个主轴致动器16的一个旋转运动。这些致动器属于计算机数控机器10的机械/加工部件18。为此,所述计算机数控控制器11对于每个轴和铣削工具产生相应的指令值,经由一个本地现场总线12(例如Profinet)向所有轴电动驱动器13.1-13.5和主轴致动器16的电主轴驱动器17传送。现场总线12是用于所述计算机数控控制器11和电驱动13.1-13.5,17之间的所述数控机器10的内部通信的实时通信现场总线。用于测量每个轴的实际位置的嵌入式测量装置/传感器15.1-15.5也可连接到所述现场总线12。所述电驱动13.1-13.5也是包括控制装置和放大器的电气装置,其从所述计算机数控控制器11接收指令轴位置和轴速度,并将其转换成用于驱动所述相应轴的所述致动器14.1-14.4的电功率/电流。为了控制沿着每个轴的移动,机器嵌入式测量装置15.1-15.5,例如高分辨率线性比例尺,通过相应地通向所述电驱动13.1-13.5内的所述控制器和所述计算机数控控制器11的现场总线12,连续测量用于反馈的实际位置。
如上所述,在大数据、物联网和工业4.0的背景下,数据分析的新建议集中在计算机数控机器或工业机器人的制造过程中,例如计算机数控机器的进程质量或生产率分析应用。基于大数据方法的大多数分析应用依赖于广泛的与进程相关的大量数据的可用性,数据优选地反映尽可详细的数控机器的完整制造过程,并且数据通常来源于不同的制造来源系统。一方面,这些与进程相关的大量数据预期包括与计算机数控机器的制造过程相关的硬实时数据,例如加工工具的工具路径参数,例如关于计算机数控机器的每个线性和旋转驱动轴的指令和实际位置、速度、加速度、冲击、扭矩、驱动力、驱动电流。通常,这些硬实时数据仅存在于特定时间,并被下一控制器周期内的新值替代。另一方面,许多分析应用还需要非实时数据,例如数控程序代码和/或数控程序配置数据、机器配置数据、驱动器配置数据、控制器配置数据和加工工具的配置数据,特别是加工几何和加工特性,例如材料去除特性。如上所述,当今计算机数控控制器的计算资源受到限制,仅能够将这些数据记录在与控制器的主要任务直接相关的进程中,即控制进程。只有,如果需要采集有限数量的数据时,缓冲跟踪功能可方便采集数据(并行于控制正在进行的进程)并且在接口上提供它们,但是取决于所述计算机数控控制器的性能和内存资源的限制。
根据本发明,已经认识到,将来自计算机数控机器10中的进程相关大量数据提供给诸如用于大数据分析的云服务器的数据接收器20,只能通过使用单独的自主装置,该装置并行于所述计算机数控机器10中的所述控制器11,一方面能够用于来自所述计算机数控机器10的进程相关的大量数据的数据采集和预处理,另一方面,用于发送所述进程相关的大量数据到一个相应的数据接收器20,例如一云服务器。
根据本发明,该单独的装置被作为客户端装置1实现,所述客户端装置1是所述数据接收器20(即在本实施例中的云服务器)和所述计算机数控机器10之间的互连网关。为此,所述客户端装置1包括一个第一数据通信接口2,用于经由至少一个实时数据信道7连续地记录硬实时进程相关数据,并用于经由至少一个非实时数据信道8记录非实时进程相关数据的相关数据。该第一数据通信接口2被配置用于经由所述计算机数控机器10的所述现场总线12的数据通信,即所述客户端装置1直接耦合到所述现场总线12以至少记录正在经由如上所述的所述现场总线在所述计算机数控机器10内传达的所述硬实时数据。然而,所述非实时进程相关数据也可经由所述现场总线12被记录/传达。或者,经由所述非实时信道传送的所述非实时进程相关数据可经由与所述现场总线不同的一条单独线路传送,例如通过基于以太网和TCP/IP的单独信道,如附图1所示。
当今的现场总线被设计用于小数据包、指令和状态信息。然而,现场总线协议可通过指令和进程轻松扩展,以便传达更大的数据量。对于协议,客户端装置1可经由TCP/IP(传输控制协议/因特网协议)与所述计算机数控机器10通信。
为了为向预期数据分析应用提供尽可多的相关数据,客户端装置1被配置为采集并记录实时进程相关数据,采样率根据所述计算机数控机器或工业机器人的所述控制器的最低回路时间水平,特别是根据最快子控制器的最低回路时间水平,其被称之为所述计算机数控机10的所谓的所述位置回路控制器。关于当前实施例,所述客户端装置1被配置为至少以20Hz的采样率来采集并记录实时进程相关数据,最优选至少100Hz。
根据本发明,所述客户端装置1还包括一个第二数据通信接口3,用于将所述记录的进程相关大量数据发送到所述数据接收器20,并进一步用于与所述数据接收器20进行数据通信。关于本实施例,该第二数据通信接口3被配置为用于经由因特网与所述云服务器20进行数据通信。为此,所述客户端装置1可包括以太网端口和/或无线局域网端口。此外,所述客户端装置1被启用用于TCP/IP(传输控制协议/因特网协议)和http/https(超文本传输协议/超文本传输协议安全)。因此,根据本发明的所述客户端装置1,管理所述计算机数控机器10的互联网通信,有助于减少计算机数控控制器11的计算资源需求和复杂性。此外,由于所述计算机数控控制器11没有直接连接到互联网,所述计算机数控控制器11在网络安全方面的完整性得到保证,符合客户的IT政策。此外,所述客户端装置1的计算资源允许接近所述计算机数控机器10的附加安全功能,这进一步提高了所述计算机数控控制器11的网络安全性。出于安全原因,所述客户端装置1与互联网的通信正在严格地使用出站通信来实现。这基本上意味着任何通信总是由所述客户端装置21启动,而客户端装置21又不能寻址。
如上所述,所述计算机数控控制器11的主要任务是控制所述实时加工进程。对于这个任务,所述计算机数控机器10包括机器嵌入式传感器15.1-15.5,所述控制器11可通过所述现场总线12访问。然而,许多大数据应用程序需要比目前安装的传感器能够提供的更多原始数据。由于这个原因,所述客户端装置1可包括连接到至少一外部感测装置和/或至少一外围装置(例如所述计算机数控机器或工业机器人的致动器、电驱动或机器嵌入式测量装置)的至少一另外数据接口4,用于直接且连续地记录绕过所述计算机数控机器10的所述控制器11的硬实时进程相关数据。对于在附图1中所示的本示例性实施例,一个额外的力传感器30被安装在所述铣削工具16的所述主轴致动器17中,经由所述另外数据接口4直接连接到所述客户端装置1。在访问这些铣削力数据之后,可实现在所述云服务器20上的一个具体应用,来计算所述机器的所述平均生产率以及来显露未使用的生产率潜力。所述至少一另外数据接口4优选地包括A/D转换器、蓝牙接口、数字输入/输出接口和/或现场总线接口。
所述客户端装置1可被作为胖客户端装置实现,例如,作为具有诸如Windows或Linux的标准操作系统的行业个人计算机,优选地具有用于互联网通信的一个直接接入点和一个数据处理单元5。
为了对记录的大量数据提供有意义的洞察,并且能够发现所述进程数据内的任何模式或因果关系,所述分析应用程序需要对所述记录的原始数据进行情境化,特别是在所述非实时数据和所述硬实时数据之间以及在所述硬实时数据内。为此,本实施例的所述计算机数控控制器11被配置为将一个情境标签作为一元数据,例如时间标签,附到所述实时进程相关数据以及所述非实时进程相关数据。该时间标签经由所述实时7和非实时信道8提供给所述客户端装置1,使得所述客户端装置1,即其数据处理单元5,也能够将由计算机数控控制器11提供的所述情境标签,例如所述时间标签,附到来自外部感测装置和/或一外围装置的所记录的实时进程相关数据。最后,所述客户端装置1的所述数据处理单元5被配置为使用所述情境标签来合并所述不同数据信道,以形成提供给所述云服务器20用于数据分析的一组一致的情境化数据。例如,所述客户端装置1被配置为根据所述计算机数控机器10的所述位置回路控制器的所述最低回路时间水平,经由包括一个连续时间标签的实时信道7,记录来自所述计算机数控机10的所述轴位置(硬实时数据)。所述时间标签还提供给所述计算机数控机器10的所述控制器11使用的所述主动数控程序代码。所述硬实时轴位置数据和所述数控程序数据两者都由所述客户端装置1经由包括所述附加时间标签的所述第一数据通信接口2记录。虽然在所述硬实时轴位置经由所述现场总线的所述实时通道7连续地传送,但是所述数控程序数据经由所述非实时通道8来传送。此外,所述客户端装置1可将由所述计算机数控控制器提供的所述时间标签附到经由所述另外数据接口4所记录的来自附接于所述主轴致动器17的所述额外力传感器30的所述硬实时数据。作为本发明的一个非常重要的方面,所述客户端装置1的所述数据处理单元将使用所述时间标签的所述不同数据信道合并,以形成一组一致的情境化数据,其中所述硬实时轴位置数据和所述硬实时力传感器数据被映射/参见到当所述相应硬实时被生成时处于活跃的所述特定数控程序代码。
以至少20Hz的采样率记录硬实时数据非常快地创建大量数据,这通常不能通过互联网足够快地传递给所述云平台20。因此,所述客户端装置1被配置为压缩与所述云服务器的数据通信。此外,所述客户端装置包括存储装置6,用于数据缓冲所记录的大量数据以缓冲网络故障。除此之外,所述客户端装置被配置为以基本上100%的概率采集和记录硬实时进程相关数据,以保证数据分析的意义。
另外,根据附图1所示的本示例性实施例的所述客户端装置1,被配置为经由所述第二数据通信接口3接收并执行来自所述云服务器20的可执行软件应用和/或软件更新,特别是执行指示所述客户端装置1开展一个特定数据记录任务和/或一个本地数据分析任务的可执行软件应用程序。
在需要用于有限分析功能的非常短时间的情况下,或者在所述客户端装置与所述云服务器20的所述通信带宽非常有限的情形下,这些单独的本地数据分析任务是尤其非常优选的。特别是,所述客户端装置1可被配置为在本地执行所述情境化进程相关数据组的实时数据分析任务,以便通过所述本地执行的实时数据分析的所述结果来影响所述计算机数控机器或工业机器人在闭环中的所述运行进程。所述闭环反馈可以实现,特别是通过一个闭环实时数据通信接口和/或一个闭环实时现场总线。
如附图1所示。如附图1所示,具有通过互联网与所述云服务器20实现数据通信的所述客户端装置1的所述系统100实现多用户拓扑,以对所述记录的大量数据执行分析应用。这意味着在所述云服务器20上的所述数据和所述分析应用程序可被不同的用户组使用,并且同时,所述云数据库可被不同的用户组用来实施自己的应用。这些用户组可以是IT公司、OEM(机器制造商,自动化、驱动器、监测控制和数据采集供应商)、最终用户(生产公司)、服务提供商、组件供应商、设计公司和/或大学/研究机构。
现在参见图在图2中,示出了本发明的另一实施例,其示意性地示出了一个系统100,用于获取和预处理来自多个计算机数控机器10.1-10.3的与进程相关的大量数据,并用于将所述与进程相关的大量数据传送到一个云服务器20用于数据分析。为此,所述系统100包括根据本发明的多个客户端装置1.1-1.3,其中每个客户端装置1.1-1.3,与所述计算机数控机器10.1-10.3的所述多个的一个相应的接受控制器经由其第一数据通信接口2.1-2.3在数据通信。相应地,每个客户端装置1.1-1.3都在与所述云服务器20通过其第二数据通信接口3.1-3.3在数据通信(例如经由互联网)。由一台计算机数控机10.1-10.3、一互连客户端装置1.1-1.3和所述云服务器20组成的每条/个数据线/单元可基本上被配置为类似于或等于如关于附图1所描述的所述系统100的所述实施例。此外,所述多个客户端装置1.1-1.3可彼此在数据通信,例如在局域网内经由其各自相应的客户端装置间接口9.1-9.3。此配置方便共享资源。例如,如果一客户端装置用尽缓冲存储,则局域网中的其它客户端装置可提供额外的缓冲存储。同样,在一客户端装置1.1和所述云服务器20之间的通信中断的情况下,其它客户端装置1.2,1.3可用作连接旁路。此外,在所述云服务器20丢失对于一个特定客户端装置的连接的情况下,它可要求所述系统内的另一客户端装置检查该特定客户端装置。通常,所述客户端装置中的至少一个,例如客户端装置1.2,与多台计算机数控机器在数据通信。为此,所述特定客户端装置1.2可包括多个第一数据通信接口2.2,对于每个计算机数控机器一个。
Claims (23)
1.一种客户端装置(1),用于对来自至少一台计算机数控机器(10)或一台工业机器人的进程相关的大量数据进行数据采集和预处理,以及用于发送所述进程相关数据到至少一个数据接收器(20),例如一个云服务器,所述客户端装置(1)包括:
连接到所述计算机数控机器(10)或工业机器人的至少一个控制器(11)的至少一个第一数据通信接口(2),用于经由至少一个实时数据信道(7)连续地记录硬实时进程相关数据,并用于经由至少一个非实时数据信道(8)记录非实时进程相关数据;
至少一个数据处理单元(5),用于至少将所述记录的非实时数据映射到所述记录的硬实时数据,以聚合一情境化进程相关数据组;
至少一个第二数据接口(3),用于将所述情境化进程相关数据组传送给所述数据接收器(20),以及用于与所述数据接收器(20)的进一步数据通信。
2.根据权利要求1所述的客户端装置(1),还包括连到至少一个外部感测装置(30)和/或连接到至少一个外围装置(14.1,15.1)--例如所述计算机数控机器(10)或工业机器人的致动器、电驱动或机器嵌入式测量装置--的至少一个另外数据接口(4),用于直接且连续地记录绕过所述计算机数控机器(10)或工业机器人的所述控制器(11)的硬实时进程相关数据,其中所述至少一个另外数据接口(4)优选地包括A/D转换器、蓝牙接口、数字输入/输出接口和/或现场总线接口。
3.根据权利要求2所述的客户端装置(1),其特征在于:至少一个数据处理单元(5)被配置用于将经由所述另外数据接口(4)记录的所述硬实时进程相关数据映射到经由所述第一数据接口(2)记录的所述硬实时和非实时进程相关数据,以聚合一情境化进程相关数据组。
4.根据权利要求1至3中的任意一项所述的客户端装置(1),其特征在于:所述客户端装置(1)被配置为采集并记录硬实时进程相关数据,其采样率根据所述计算机数控机器(10)或工业机器人的所述控制器(11)的最低回路时间水平,特别是在所述控制器(11)包括几个子控制器的情况下,根据最快子控制器的最低回路时间水平,最优选地根据所述计算机数控机器(10)或工业机器人的位置回路控制器的所述回路时间水平。
5.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),其特征在于:所述客户端装置(1)被配置为至少以20Hz的采样率来采集并记录硬实时进程相关数据,特别是至少33Hz,优选至少50Hz,最优选至少100Hz。
6.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),还包括存储装置(6),用于对所述记录的硬实时进程相关数据、所述非实时进程相关数据和/或所述情境化进程相关数据组的数据进行缓存。
7.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),其特征在于:所述第一数据通信接口(2)被配置用于经由包括至少所述实时数据信道(8)的所述计算机数控机器(10)或工业机器人的一个现场总线(12)进行数据通信。
8.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),其特征在于:所述第二数据通信接口(3)被配置用于至少部分地通过有线通信和/或无线通信与所述数据接收器(20)实现数据通信。
9.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),其特征在于:所述客户端装置(1)被配置用于与所述数据接收器(20)的加密和/或压缩数据通信,特别是加密和/或压缩所述情境化进程相关数据组。
10.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),其中所述客户端装置(1)被配置为以基本上100%的概率采集和记录硬实时进程相关数据。
11.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),其特征在于:所述客户端装置(1)被配置为在本地执行所述情境化进程相关数据组的数据分析。
12.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),其特征在于:所述客户端装置(1)被配置为经由所述第二数据通信接口(3)接收并执行来自所述数据接收器(20)的可执行软件应用和/或软件更新,特别是执行指示所述客户端装置(1)开展一个特定数据记录任务和/或一个本地数据分析任务的可执行软件应用程序。
13.根据权利要求11或12所述的客户端装置(1),其特征在于:所述客户端装置(1)被配置为在本地执行所述情境化进程相关数据组的实时数据分析任务,以便通过所述本地执行的实时数据分析的所述结果来影响所述计算机数控机器(10)或工业机器人在闭环中的所述运行进程,特别是通过一个闭环实时数据通信接口和/或一个闭环实时现场总线。
14.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),还包括关于所述至少一个控制器(11)、所述至少一个外部感测装置(30)和/或所述至少一个外围装置(14.1,15.1)的独特识别装置,相应地使所述数据接收器(20)将来自所述客户端装置(1)接收的所述数据与其相应源相关联。
15.根据前述权利要求中的任意一项所述的客户端装置(1),还包括用于与至少另一个客户端装置(1)进行数据通信的客户端装置间接口(9)。
16.一种系统(100),用于将来自至少一台计算机数控机器(10)或工业机器人的至少一个控制器(11)的进程相关的大量数据提供给至少一个数据接收器(20),所述系统包括:
根据前述权利要求中的任意一项的至少一个客户端装置(1);
与所述至少一台客户端装置(1)实现数据通信的至少一台计算机数控机器(10)或工业机器人的至少一个控制器(11),用于经由至少一个实时数据信道(7)连续记录硬实时进程相关数据,以及经由至少一个非实时数据信道(8)记录非实时进程相关数据;
经由所述至少一个第二数据通信接口(3)与所述客户端装置(1)实现数据通信的至少一个数据接收器(20),用于接收由所述客户端装置(1)提供的所述情境化进程相关数据组。
17.根据权利要求16所述的系统(100),其特征在于:其中所述数据接收器(20)包括一个内部网络的至少一台服务器,一个开放网络--例如,互联网--的至少一台服务器,和/或至少一发云基础设施的一台服务器。
18.根据权利要求16或17所述的系统(100),其特征在于:所述数据接收器提供一个用户平台,特别是为不同用户(21),以对所述客户端装置(1)提供的所述情境化进程相关数据组开展分析运用。
19.根据权利要求16至18中的任意一项所述的系统(100),其特征在于:所述至少一个控制器(11)被配置为将一个情境标签,例如时间标签,附到所述硬实时进程相关数据以及所述非实时进程相关数据。
20.根据权利要求16至19中的任意一项所述的系统(100),还包括经由至少另外一个数据接口(4)--例如A/D转换器、蓝牙接口、数字输入/输出接口、现场总线接口--与所述客户端装置(1)实现数据通信的至少一个外部感测装置(30)和/或至少一个外围装置(14.1,15.1)--例如所述计算机数控机器(10)或工业机器人的一个致动器,其中所述客户端装置(1)被配置为直接并连续地记录来自所述计算机数控机器(10)或工业机器人的所述外部感测装置(30)和/或外围装置(14.1,15.1)的实时进程相关数据。
21.根据权利要求19或20所述的系统(100),其特征在于:其中所述客户端装置(1)被配置为将由所述控制器(11)提供的所述情境标签(例如所述时间标签)附到所述计算机数控机器(10)或工业机器人的至少一个外部感测装置(30)和/或外围装置(14.1,15.1)的所述记录的硬实时进程相关数据。
22.根据权利要求16至21中的任意一项所述的系统(100),其特征在于:所述系统(100)包括多个客户端装置(1.1-1.3)和多个控制器(11),所述多个客户端装置(1.1-1.3)的每个客户端装置(1)与所述多个控制器(11)中的一个实现数据通信,并与所述至少一个数据接收器(20)实现数据通信。
23.根据权利要求22所述的系统(100),其特征在于:所述多个客户端装置(1.1-1.3)彼此实现数据通信,特别是通过其客户端装置间接口(9.1-9.3)。
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Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
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---|---|---|---|
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---|---|
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DE (2) | DE212015000254U1 (zh) |
WO (1) | WO2016065493A1 (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112241150A (zh) * | 2019-07-17 | 2021-01-19 | Abb瑞士股份有限公司 | 工业过程控制系统中的信道映射的方法 |
CN112351057A (zh) * | 2019-08-07 | 2021-02-09 | 耐驰-仪器制造有限公司 | 数据采集系统,实时在线监控工业制造过程的系统和方法 |
CN112511604A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-16 | 用友网络科技股份有限公司 | 计算装置的关联方法、系统、电子设备和存储介质 |
CN114365052A (zh) * | 2019-10-10 | 2022-04-15 | 舍弗勒技术股份两合公司 | 用于连接生产机器和监测生产机器的过程的设备和方法 |
CN115174376A (zh) * | 2022-07-14 | 2022-10-11 | 深圳市汇川技术股份有限公司 | 数据采集方法、装置、设备及存储介质 |
Families Citing this family (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10637951B2 (en) * | 2016-04-08 | 2020-04-28 | Massachusetts Institute Of Technology | Systems and methods for managing data proxies |
EP3249481B1 (en) * | 2016-05-25 | 2019-10-02 | Siemens Aktiengesellschaft | System, industrial controller and method configured to execute a closed loop control on data for cloud based applications |
US10558197B2 (en) | 2017-02-28 | 2020-02-11 | Sap Se | Manufacturing process data collection and analytics |
US10678216B2 (en) * | 2017-02-28 | 2020-06-09 | Sap Se | Manufacturing process data collection and analytics |
US10520919B2 (en) | 2017-05-01 | 2019-12-31 | General Electric Company | Systems and methods for receiving sensor data for an operating additive manufacturing machine and mapping the sensor data with process data which controls the operation of the machine |
DE102017005068A1 (de) * | 2017-05-20 | 2018-11-22 | Michael Weinig Ag | Temperatur-Überwachungseinrichtung für Werkzeugspindeln von Holzbearbeitungsmaschinen, vorzugsweise Kehlmaschinen, Holzbearbeitungsmaschinen mit einer solchen Temperatur- Überwachungseinrichtung sowie Verfahren unter Verwendung einer Temperatur-Überwachungseinrichtung |
TWI657325B (zh) * | 2017-08-01 | 2019-04-21 | 財團法人台灣發展研究院 | 數控工具機加工程式分享方法 |
DE102018000361A1 (de) * | 2018-01-18 | 2019-07-18 | Gebr. Saacke Gmbh & Co. Kg | Vorrichtung und Verfahren zur Bereitstellung von Maschinendaten |
EP3514640B1 (de) | 2018-01-18 | 2023-05-17 | Gebr. Saacke GmbH & Co.KG | Vorrichtung und verfahren zur bereitstellung von maschinendaten |
DE102018208788A1 (de) * | 2018-06-05 | 2019-12-05 | Robert Bosch Gmbh | Übertragungsverfahren |
CN109765840A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-05-17 | 工业互联网创新中心(上海)有限公司 | 高档数控机床换刀预测系统 |
EP3671379B1 (de) * | 2018-12-19 | 2023-07-26 | Francotyp-Postalia GmbH | Authentisierungs-system und authentisierungs-verfahren zur durchführung eines arbeitsprozesses an einem objekt |
JP7040484B2 (ja) * | 2019-03-14 | 2022-03-23 | オムロン株式会社 | 制御システム、サポート装置、およびサポートプログラム |
CN110049110B (zh) * | 2019-03-27 | 2022-02-11 | 苏州艾米妮娜工业智能技术有限公司 | 一种云智能系统 |
CN110213347B (zh) * | 2019-05-15 | 2021-12-07 | 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 | 通讯管理机的控制方法及通讯管理机 |
EP3772842A1 (de) * | 2019-08-07 | 2021-02-10 | Siemens Aktiengesellschaft | Erkennung von manipulierten clients eines leitsystems |
CN110659270A (zh) * | 2019-08-19 | 2020-01-07 | 苏宁金融科技(南京)有限公司 | 一种数据处理及传输方法和装置 |
DE102019006482A1 (de) * | 2019-09-10 | 2021-03-11 | Sauter Feinmechanik Gmbh | Kommunikationssystem nebst Maschinenvorrichtung |
DE102019128724A1 (de) * | 2019-10-24 | 2021-04-29 | Homag Gmbh | Multifunktionale Gatewayeinheit, Produktionssystem und Verfahren zum Betreiben eines Produktionssystems |
CN110850768B (zh) * | 2019-11-05 | 2021-02-26 | 中通服咨询设计研究院有限公司 | 一种基于5g的大数据物联网系统 |
IT201900023067A1 (it) * | 2019-12-05 | 2021-06-05 | Friuldev S R L | Sistema di automazione, dispositivo di tracciamento di detto sistema di automazione, e metodo di controllo dello stesso |
JP2023506195A (ja) | 2019-12-13 | 2023-02-15 | ビーエーエスエフ ソシエタス・ヨーロピア | 1つまたは複数の化学プラントを監視および/または制御するための製造システム |
EP4073606A1 (en) | 2019-12-13 | 2022-10-19 | Basf Se | Manufacturing system for monitoring and/or controlling one or more chemical plant(s) |
JP2023505594A (ja) | 2019-12-13 | 2023-02-09 | ビーエーエスエフ ソシエタス・ヨーロピア | 1つまたは複数の化学プラントを監視および/または制御するための方法 |
DE102020206963A1 (de) | 2020-06-04 | 2021-12-09 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren und System zur Verdichtung eines Datenstroms zwischen Netzwerkvorrichtungen |
DE102020122403A1 (de) * | 2020-08-27 | 2022-03-03 | Homag Gmbh | Produktionssystem und Verfahren zum Betreiben eines Produktionssystems |
CN116149226B (zh) * | 2023-02-22 | 2023-11-10 | 山东中安电力科技有限公司 | 一种基于数据分析的开关柜远程控制系统 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001155033A (ja) * | 1999-11-25 | 2001-06-08 | Kondo Noritsugu | ネットワークに送信されたロボット・プログラムによってデータ検索を行い、データを格納したネットワーク・クライアント装置上でデータ処理を行うことで、データの安全性の向上と負荷の分散を実現した開放分散型ネットワーク・データベース機構 |
US20050004707A1 (en) * | 2003-03-28 | 2005-01-06 | Arif Kazi | Method and device for controlling a plurality of manipulators |
CN202135167U (zh) * | 2011-07-07 | 2012-02-01 | 张剑 | 基于云计算架构的工业设计平台装置 |
CN102449617A (zh) * | 2009-04-01 | 2012-05-09 | 霍尼韦尔国际公司 | 用于工业自动化和制造系统的云计算 |
CN102929219A (zh) * | 2012-09-24 | 2013-02-13 | 四川大学 | 基于云计算的生产监控和智能调度决策系统 |
US20130211555A1 (en) * | 2012-02-09 | 2013-08-15 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Transformation of industrial data into useful cloud informaton |
CN103337150A (zh) * | 2013-06-19 | 2013-10-02 | 桂林鸿程矿山设备制造有限责任公司 | 磨粉机远程智能监控系统 |
CN103348694A (zh) * | 2010-12-07 | 2013-10-09 | 三星电子株式会社 | 发送用于构成内容的数据的发射机、接收和处理该数据的接收机及其方法 |
EP2887236A1 (en) * | 2013-12-23 | 2015-06-24 | D square N.V. | System and method for similarity search in process data |
Family Cites Families (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4878002A (en) * | 1988-10-27 | 1989-10-31 | Advanced Engineering Systems, Operations & Products, Inc. | Multi-axis DSP-based parallel processing servo controller for machine tools and robots |
KR100201020B1 (ko) | 1994-03-11 | 1999-06-15 | 모리시타 요이찌 | 컴퓨터시뮬레이션부착 nc제어미세가공방법과 이 방법에 사용하는 장치 |
US6428252B1 (en) | 1997-04-02 | 2002-08-06 | Tino Oldani | Method for machining |
US6242880B1 (en) | 1998-09-08 | 2001-06-05 | Cimplus, Inc. | Tolerance based motion control system |
JP2000084794A (ja) | 1998-09-14 | 2000-03-28 | Makino Milling Mach Co Ltd | 加工処理装置 |
AU2001245510A1 (en) | 2000-03-24 | 2001-10-08 | Manufacturing Science Technologies, Ltd. | Dynamic feed control optimization system for cnc machining |
US7953842B2 (en) * | 2003-02-19 | 2011-05-31 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Open network-based data acquisition, aggregation and optimization for use with process control systems |
KR100517880B1 (ko) | 2003-11-20 | 2005-09-28 | 학교법인 포항공과대학교 | Cnc 가공에서 생산시간 단축과 가공 정밀도 향상을위한 이송속도 스케줄링 방법 |
DE102004052790B3 (de) * | 2004-10-30 | 2006-06-14 | Comara Kg | Verfahren zur Optimierung von Vorschubwerten in NC-Programmen CNC-gesteuerter Werkzeugmaschinen |
EP1869531B1 (en) | 2005-03-23 | 2020-04-22 | Hurco Companies Inc. | Method of tolerance-based trajectory planning |
DE102005047543A1 (de) | 2005-09-30 | 2007-04-05 | Siemens Ag | Verfahren zur Simulation eines Steuerungs- und/oder Maschinenverhaltens einer Werkzeugmaschine oder einer Produktionsmaschine |
DE102006043390B4 (de) | 2006-09-15 | 2010-05-27 | Dmg Electronics Gmbh | Vorrichtung und Verfahren zur Simulation eines Ablaufs zur Bearbeitung eines Werkstücks an einer Werkzeugmaschine |
US20080313228A1 (en) * | 2007-06-15 | 2008-12-18 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Controller log and log aggregation |
JP5173510B2 (ja) | 2008-03-24 | 2013-04-03 | オークマ株式会社 | 加工シミュレーション装置 |
FR2934370B1 (fr) | 2008-07-25 | 2010-09-03 | Snecma | Procede de determination des conditions d'une phase d'usinage d'une piece avec modulation de la vitesse de coupe |
CN101615038B (zh) | 2009-07-21 | 2011-06-01 | 西安交通大学 | 高速加工中心速度优化与平滑运动控制方法 |
JP5418322B2 (ja) | 2010-03-15 | 2014-02-19 | オムロン株式会社 | 表示装置、表示制御方法、プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
US8362876B2 (en) * | 2010-04-08 | 2013-01-29 | Merten C William | Interlock system and method |
US8615683B2 (en) * | 2011-06-24 | 2013-12-24 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Capturing data during operation of an industrial controller for the debugging of control programs |
US8726091B2 (en) * | 2011-06-24 | 2014-05-13 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Troubleshooting system for industrial control programs |
US9143563B2 (en) * | 2011-11-11 | 2015-09-22 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Integrated and scalable architecture for accessing and delivering data |
CN102398226B (zh) | 2011-11-25 | 2013-12-11 | 江苏大学 | 基于压力传感器的水刀切割速度优化控制方法 |
JP5838873B2 (ja) | 2012-03-15 | 2016-01-06 | オムロン株式会社 | シミュレーション装置、シミュレーション方法、および、シミュレーションプログラム |
US9696707B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-07-04 | Makino Inc. | Method of controlling tool orientation and step-over distance in face milling of curvilinear surfaces |
US10067973B2 (en) * | 2013-12-12 | 2018-09-04 | Halliburton Energy Services, Inc. | Double-time analysis of oil rig activity |
-
2015
- 2015-10-30 WO PCT/CH2015/000160 patent/WO2016065493A1/en active Application Filing
- 2015-10-30 CN CN201580059058.6A patent/CN107003661B/zh active Active
- 2015-10-30 DE DE212015000254.3U patent/DE212015000254U1/de active Active
- 2015-10-30 DE DE112015004984.3T patent/DE112015004984T5/de not_active Withdrawn
- 2015-10-30 US US15/521,407 patent/US10890900B2/en active Active
- 2015-10-30 EP EP15804304.2A patent/EP3213163B1/en active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001155033A (ja) * | 1999-11-25 | 2001-06-08 | Kondo Noritsugu | ネットワークに送信されたロボット・プログラムによってデータ検索を行い、データを格納したネットワーク・クライアント装置上でデータ処理を行うことで、データの安全性の向上と負荷の分散を実現した開放分散型ネットワーク・データベース機構 |
US20050004707A1 (en) * | 2003-03-28 | 2005-01-06 | Arif Kazi | Method and device for controlling a plurality of manipulators |
CN102449617A (zh) * | 2009-04-01 | 2012-05-09 | 霍尼韦尔国际公司 | 用于工业自动化和制造系统的云计算 |
CN103348694A (zh) * | 2010-12-07 | 2013-10-09 | 三星电子株式会社 | 发送用于构成内容的数据的发射机、接收和处理该数据的接收机及其方法 |
CN202135167U (zh) * | 2011-07-07 | 2012-02-01 | 张剑 | 基于云计算架构的工业设计平台装置 |
US20130211555A1 (en) * | 2012-02-09 | 2013-08-15 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Transformation of industrial data into useful cloud informaton |
CN102929219A (zh) * | 2012-09-24 | 2013-02-13 | 四川大学 | 基于云计算的生产监控和智能调度决策系统 |
CN103337150A (zh) * | 2013-06-19 | 2013-10-02 | 桂林鸿程矿山设备制造有限责任公司 | 磨粉机远程智能监控系统 |
EP2887236A1 (en) * | 2013-12-23 | 2015-06-24 | D square N.V. | System and method for similarity search in process data |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112241150A (zh) * | 2019-07-17 | 2021-01-19 | Abb瑞士股份有限公司 | 工业过程控制系统中的信道映射的方法 |
CN112241150B (zh) * | 2019-07-17 | 2024-05-24 | Abb瑞士股份有限公司 | 工业过程控制系统中的信道映射的方法 |
CN112351057A (zh) * | 2019-08-07 | 2021-02-09 | 耐驰-仪器制造有限公司 | 数据采集系统,实时在线监控工业制造过程的系统和方法 |
CN114365052A (zh) * | 2019-10-10 | 2022-04-15 | 舍弗勒技术股份两合公司 | 用于连接生产机器和监测生产机器的过程的设备和方法 |
CN112511604A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-16 | 用友网络科技股份有限公司 | 计算装置的关联方法、系统、电子设备和存储介质 |
CN115174376A (zh) * | 2022-07-14 | 2022-10-11 | 深圳市汇川技术股份有限公司 | 数据采集方法、装置、设备及存储介质 |
CN115174376B (zh) * | 2022-07-14 | 2023-12-19 | 深圳市汇川技术股份有限公司 | 数据采集方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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---|---|---|
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