Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Техническое обслуживание и ремонт оборудования

Labs полностью автоматизирует показания счетчиков с помощью Raspberry Pi и Fiix

До сих пор многое было сделано в области автоматизации считывания показаний счетчиков. В Labs мы создали программы для решения таких проблем, но чего-то еще не хватает. Именно здесь на помощь приходит Raspberry Pi. Поскольку автоматизированный обработчик файлов для считывания показаний счетчиков предназначен для работы как настольное приложение, а считыватель последовательного порта действительно является настольным приложением, необходимость в компьютере не может быть устранена. Однако ставить ноутбук рядом с любым оборудованием становится слишком дорого и быстро становится нелепо. Вместо этого давайте посмотрим на Raspberry Pi и на то, как он может помочь в решении этой проблемы.

Несъедобно

Raspberry Pi - это полнофункциональный компьютер размером с кредитную карту, для питания которого требуется только кабель micro USB. Он может подключаться к Интернету через кабель Ethernet или с помощью беспроводного адаптера, подключенного к одному из его собственных USB-портов. Он также имеет цифровые входные и выходные контакты для взаимодействия с оборудованием. Это может быть как ноутбук, так и микроконтроллер, и по размеру он похож на небольшую плату Arduino Uno. В отличие от решения для автоматизации считывания показаний счетчиков, представленного в нашем предыдущем сообщении в блоге, эта система является автономной. Показания счетчиков снимаются с оборудования, вводятся в Raspberry Pi, обрабатываются мини-программами, а затем отправляются в журнал для регистрации и запуска любых событий или планового обслуживания. В основе этой операции лежит разновидность обработчика файла автоматического считывания показаний счетчиков Labs, который принимает все данные в виде электронной таблицы и отправляет их в CMMS. Мини-программы настраиваются для каждого датчика, а их данные превращаются в электронные таблицы для передачи обработчику. Эта функция также идеально подходит для оборудования с более чем одним датчиком, потому что, если для этого есть мини-программа, вы можете подключить любые датчики к одному Raspberry Pi.

Маленькие роботы

Изгиб в цепи по-настоящему автоматизированного считывания показаний счетчиков заключается в передаче информации от датчиков, принимающих данные, к чему-то, способному их обрабатывать. Вы можете попросить технического специалиста записывать показания счетчиков с циферблатов, вводить их в файл CSV и отправлять в обработчик файла автоматического считывания показаний счетчиков, но это побеждает цель автоматизации, которую мы пытаемся достичь. Даже с Arduino необходимость размещать компьютеры рядом с каждым элементом оборудования и использовать отдельный Arduino для каждого датчика становится слишком дорогим. Пока вам нужен человек, который ходит и делает заметки, систему нельзя автоматизировать. Устройства, снимающие показания, должны иметь возможность отправлять данные в другое место или быть достаточно умными, чтобы обрабатывать их самостоятельно, и удерживать их в рамках бюджета, в то время как это становится все труднее. Эта программа, версия Node JavaScript автоматизированного обработчика считывания показаний счетчиков Labs, в сочетании с мощностью и размером Raspberry Pi образуют идеальное решение для решения проблемы. Это полностью автоматизированное решение для снятия показаний счетчиков по принципу «установил и забыл». От начала до конца никому не нужно вручную проверять или записывать информацию. Технические специалисты знают, правильно ли что-то работает, благодаря регистрации всех показаний, и им не нужно беспокоиться о том, что что-то пойдет не так, если они не узнают об этом заранее.

Разработчики не включены

Однако программе требуется разработчик. Хотя программа невероятно похожа на исходный обработчик файлов для автоматического считывания показаний счетчиков, использование Raspberry Pi для подготовки всех пакетов и модулей, необходимых для запуска программы, может быть затруднено без опыта работы в вычислительной технике. Другой сложный аспект этой автоматизированной системы - это набор мини-программ, которые работают параллельно. Из-за особенностей оборудования все марки и модели различаются, поэтому требуется разный подход к сбору данных. Мы создали четыре примера программ, по одной для каждого из наших датчиков (температуры, фотоэлемента и потенциометра) и одну для всех трех сразу, в качестве основы для понимания структуры скрипта Python, а также выходных данных, необходимых для того, чтобы для работы с главным обработчиком. Есть надежда, что это, вместе с включенной подробной документацией, может помочь другим разработчикам создать свои собственные мини-скрипты для отдельных датчиков, используемых в оборудовании. Весь проект вместе со всеми остальными доступен на странице "Лаборатория".

Основная часть работы выполняется в автоматизированном обработчике, поэтому разработчикам достаточно создать небольшие скрипты, чтобы их автоматизированная система считывания показаний работала как можно быстрее. Эти умные машины могут произвести революцию в обслуживании в том виде, в каком мы их знаем, регистрируя все изменения, через которые проходит любое оборудование, и сообщая об этом вашему обслуживающему персоналу, когда они в этом нуждаются. Готовы получить кусочек Raspberry Pi?


Техническое обслуживание и ремонт оборудования

  1. Журнал и график событий термостата 24 В (оптопара + Raspberry Pi) с использованием малины
  2. Датчик температуры Python и Raspberry Pi
  3. Датчик освещенности с поддержкой голоса и SMS с использованием Raspberry Pi и Twilio
  4. Аналоговые датчики на Raspberry Pi с использованием MCP3008
  5. Использование импульсного радиолокационного датчика A111 с Raspberry Pi
  6. Начало работы со шлюзом RAK831 LoRa и RPi3
  7. ОБНАРУЖЕНИЕ ЧЕЛОВЕКА РОБОТА SONBI С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ KINECT И МАЛИНЫ PI
  8. Использование CMMS для повышения производительности труда техников в нефтегазовой отрасли
  9. Использование Интернета вещей для развития отраслей и поддержки экономики в целом
  10. Использование ИИ для выявления дикой природы и торговли людьми в цепочке поставок