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積木可視化構建概念,讓OT設備與DT數據交握

服務4步驟
  • 1. 評估部署環境
  • 2. 可視化策略建議
  • 3. 數據採集應用
  • 4. AI智能演算搭載

正式官網即將公開
2020年底,敬請期待


民國103年,行政院環保署公告第一階段符合室內空氣品質管理辦法行文,於是我們收到北部某大學應政令需增設IAQ空氣品質管理辦法邀請,設置了第一套IAQ室內空氣品質多媒體平台… 當數據不只是數據 除了環保署規定的二氧化碳、一氧化碳、甲醛與PM2.5空氣品質監控以外,校方更希望能夠撥放有關校內政令宣導影片與各社團活動與校內外競賽影片,讓單調的看板增加更多豐富有趣資訊內容,而非冷冰的空氣品質數據室內聊勝於無地輪番播送… 。 對於校方來說,可能只是裝一台能感測空氣內容的電腦,但對我們來說,更能在必要的溫濕度條件分析下,智能驅動空調換氣設備作動,達到長期維持空氣品質與節能的經濟效益,內建系統長期數據採集與空氣品質紀錄,更能有效幫助校方做長期監控管理。 空汙環保不只是政策更是趨勢 民國106年環保署又公告第二批符合公私場所之管制室內場所及管制室內空氣污染物項目 的場域範圍,大專院校、圖書館、博物館、美術館、醫療機構、社福機構、政府機關辦公場所、鐵路車站、民航局航空站、大眾捷運系統車站、金融機構營業場所、國家級劇院表演廳、公眾電影院、視聽歌唱業、各大百貨公司商場、運動中心健身房等,通通都需要長期監測二氧化碳、甲醛、細菌、一氧化碳與PM2.5~PM10懸浮微粒與揮發性有機化合物。 IAQ室內空氣品質管理平台,不僅有效紀錄數據,有效利用感測器偵測即時空氣品質狀況,連動換氣設備改善室內空氣,更能結合多媒體公播系統,整合數據,紀錄趨勢圖,EXCEL報表,集環保政令宣導與分析空氣品質指數AQI(Air Quality Index) 的最佳解決方案。 ...

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受邀雲林科技工業區某日商集團工廠, 「工廠能源效率管理修正方案」是客戶希望我們對工廠發出改正的議題。每個月超過契約容量所提列的電費成本,加上採用人工報表抄表方式計算,數據根本無法整合資料庫被記錄與分析。會議室現場,我們更嗅出OT自動化部門(第一線生產)與IT資訊部門(後端資料庫整合)的矛盾與無奈…… 一個能源分析管理師的告白 三位廠長們率先發聲,由於用電長期處於容量爆炸狀態,但費用攤提卻是平均認列,造成部門設備無法有效汰換,於是廠長們決議應與時俱進,結合工業物聯網與大數據分析趨勢,將廠內六大主題項目所消耗的能源資訊逐筆紀錄,日後按照各廠每月所消耗的平均功率來攤提部門費用,有效降低成本支出。 導入EMS 能源管理系統平台後,廠內每一組電錶能耗都被記錄在資料庫內,透過採集後的用電數據進行分析比對,先從全廠總用電量去年/今年同期數據比對,再對應各廠區內前/後期用電數據比對後,延展至各廠區內單一設備前/後期用電量比較,真正做到 Top-down and Bottom-up 數據分析設計,身為能源分析管理師的我們,能比以往更迅速提出產線與設備用電不合理之處,透過BI圖表直觀釐清錯誤的用電節點。 分析有時比保養更加重要 同樣一張工單內容,為什麼第一廠總是比第三廠的總生產費用來的偏高? 收到林廠長的委託,自然我們將管理系統植入這三大廠內十二條生產線,先將工單進行原物料與環境做紀錄,以及每日消耗電量紀錄,之後透過能源管理平台去分析這十二條生產線,發現第一廠每個月在進行低溫共燒陶瓷製程時所消耗的電力比第三廠高出30% ,透過能源分析逐一比對後,確認是在排膠與燒結環節發生異常用電,後於廠內進行歲修後發現是燒結爐故障,但這問題卻卡在廠長心裡三年多…,動員製程工程師與設備工程師卻無法釐清異常,原來只要找到源頭,透過能源分析後,馬上可以溯及設備異常。 當數據結合完美經驗 有時候,按照積年累月的習慣來思考流程問題,反而更容易疏忽簡單又關鍵的錯誤,當然我們並非LTCC製程專家,但卻只花一個月的時間,採集足夠分析第一第三廠的設備能耗數據後,找出是在低溫共燒陶瓷製程產生異常耗電,而廠長便能馬上以過往經驗分析出燒結爐設備異常為耗電元凶,分析後的報表數據更直接指出結燒爐的異常用電峰值,順利將廠長內心長期的莫名給結案。 我們堅信,生產製造是一連串管理的結果,管理細節與品質,絕對是來自於高度可靠的數據採集應用。 ...

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品嘗威士忌,無論是純飲抑或加冰,迷人的關鍵永遠是「溫度」。 威士忌就像個美麗的女人,博取眼球, 等你一見鍾情,就是喝酒的時候了.. 回歸溯源,釀造威士忌的發酵,溫溼度是絕對機密的配方,這也是為什麼吳師傅找上我們…… 一個釀酒師的日常 吳師傅每逢周末,習慣以一杯自家釀造的威士忌犒賞自己。豈知某天返工上班,發現空調異常導致溫度異常過高,雪莉桶原料早已超過釀造溫度,造成整區原料重大損壞。 溫溼度監控管理平台 因沒有設計溫溼度管理平台監控現場,所以根本沒有數據可以分析原料損壞的原因,究竟是空調跳電未復歸?還是台電未告知的異常停電?不過損失已造成,無法挽回...

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OEE

走進歷史悠久的台南古城,一間精密車床的老加工廠,迎面而來的是老廠長兼創始人「洪師傅」。 他說:給我一套可以自動產出「日/月/年三種報表」、「紀錄三色燈即時狀態」、 「生產良率與稼動率」的大數據系統,重點是要讓我們的老師傅們覺得簡單、好用…… 一個車床師傅的日常 洪師傅底下有三位創廠至今跟隨他三十年的車床老師傅,看著二側斑鬢的師傅們輪流操作機台, 正當沉溺此風景時,一句「等一下,尺寸跟切刀厚度有問題!」 劃破我今日造訪關鍵。原來傳統老師傅們習慣直接以手抄方式填寫客戶切割刀工參數與尺寸材數,且因車床師傅們在工作期間難免手上沾滿油或污漬,導致密麻工單的關鍵切刀厚度與材料資訊根本與上一份工單數字不同,造成剛加工好的 500pcs 準備存貨報廢。 Cyan 數據採集可視化管理平台 洪師傅,這套軟體能幫您改善傳統人工手抄報造成的錯誤環節,透過監控管理平台會先將工單電腦化,再將所有工單內容配方的數據資料紀錄於SCADA資料庫,由系統內部自動按照配方內容開始計算生產力、產線效率、產品良率、機台設備即時工作動態、機台預約保養通知,重點是建立起來的數據將透過分析產出對應BI圖表分析、良率降低溯源分析,師傅們可以每日月報表去分析設備最大操作時間,以及透過稼動率數據去推算設備生產實際運轉百分比率,若遇設備異常時,本系統更能第一時間以Line或其他通訊軟體來做即時告警通知,更能設定定時回報, 只要固定每天三個時段收到系統發報通知即時狀態, 即便出國出差也能透過Web瀏覽器了解現況,掌握工廠運籌帷幄。 一個月後,重返加工廠探望洪老闆與三位老師傅們,不知是誰早買回一大袋「富盛號碗粿」在等待我們。迎風搖曳的老榕樹,聆聽著師傅們精采的創業奮鬥史,提及以前因搬家不小心而遺失的大客戶的加工配方內容,光重新抄寫建立資料就花將近半年時間。 導入Cyan 數據採集可視化管理平台後,現在只需輸入客戶資料ID ,電腦立馬回復正確應對尺寸材料與切刀厚度數據,當手抄容易發生錯誤的傳統走向設備聯網,走向數據資料庫化,工廠一樣是工廠,但是整體效率會完全脫胎換骨。正當我們準備起身告辭時,老師傅們已經約好下次要請我嘗一嘗「一味品碗粿」,那才是正宗台南人的最愛。 工業物聯網時代,生產管理靠傳統人工手抄方式已接近尾聲。未來將全面向「將數據採集進資料庫作生產配方管理與OEE/TPEE分析」邁進。我們堅信,生產與製造效率絕對是一連串經過管理的結果,品質則來自於高可靠度與精確的數據分析。 ...

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電力,對企業來說佔據大筆資本支出。對學校而言,亦如是……位於中台灣的科技大學,因電費成本高,參與迅杰智能EMS-Lite 用電分析諮詢活動,試圖進行用電管理。 讓數據抓怪獸說真話 校園內師生為數眾多,教室、學生宿舍用電使用頻繁,大量照明、空調、建物能耗需求產生龐大費用支出。此外,因學術研究評鑑需求,新設立實驗室與資訊機房,碰巧趕上比特幣挖礦熱潮,有些機靈的學生也用校園網路挖礦,造成校園內畜養了多頭吃電怪獸,電費著實居高不下。 管理需要數據佐證,唯有數據說話才能有效樽節電費,沒有數據驗證的校方,通常只能透過「節能宣導」與「更換更節能的設備(T8換T5)」等硬著陸措施,往往沒辦法抓到真正用電元凶,也抓不到挖礦礦工,導致節電成效稽核窒礙難行。 從硬著陸到軟著手 用電管理非常多元,節電第一步其實從來「不是硬著陸,而是軟著手」。多數企業與機關學校,都存在著契約容量偏高現象。得到校方同意後,迅杰智能電力顧問取得校方過去兩年的電費帳單,使用 iNeurons 內建智能演算法,協助校方釐清建議用電契約容量。 用電管理非常多元,節電第一步其實從來「不是硬著陸,而是軟著手」。多數企業與機關學校,都存在著契約容量偏高現象。得到校方同意後,迅杰智能電力顧問取得校方過去兩年的電費帳單,使用 iNeurons 內建智能演算法,協助校方釐清建議用電契約容量。 損失 = 能耗未知 x 超額用電費 契約容量如何簽得漂亮?超過契約容量,需支付超約附加費。低於契約容量,仍須繳納相同電費,著實兩難。 若企業要調整契約容量,收費原則為調低不收費,調高契約容量,則需繳納線路設置費,避免了部分違約金,但加入線路設置費是否划算?企業兩難處便於此。 究竟要買多少契約容量對企業來說最划算? EMS-Lite AIPP Solution 智能為你算! 答案都在數據裡。 Sol 1> 中部科技大學 簽訂經常契約容量 : 【3800】千瓦 演算最佳契約容量 : 【2780】千瓦 一年省下【82萬5128】元 節電高達【22%】 當然,搭配迅杰智能專屬顧問整合用電設備與電力架構,更能查取能耗兇手。 Sol 2> 桃園金屬加工廠 簽訂經常契約容量 :【400】千瓦 演算最佳契約容量 :【290】千瓦 一年省下【20萬3711】元 節電效率【4%】 調整契約容量後,業主選擇將節省的資本支出第一時間投資在員工福利與福委會,提升員工士氣,公司經營進入良性循環。 想知道你們公司如果調整契約容量後,可以節省多少電費成本嗎? 依網站步驟指示輸入公司一月&七月的電費帳單資訊,系統立即預測! https://electricity.ineurons.com/ ...

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電子世界樹

  工業化進程教育我們一件事,這是一場聚合與離散的依存,工廠拚製程、提升良率、改善設備稼動率,沒日夜地生產重複性商品在市場流通,使用著以為源源不絕的能源電力。近年來環保永續議題抬頭,儘管我們一再口號樽節,但節能措施往往不得其法,尤其是高耗能產業,配置的台電契約容量仍焚燒著大量新台幣。 2020年未過半,澳洲超級大火延燒超過240天,超過20%的森林被燒毀;日本北海道雪祭無雪,滑雪場被迫停業,一月上旬降雪量28%;南極洲有紀錄以來首次測量到突破20度的高溫,在在突顯氣候異常的嚴重性,身為地球的一份子,節能減碳也成為人類的重要任務。 工業物聯網故事中的困境,往往也是智能科技最有能力解決的問題,比如:用電系統分析、溫濕度管理、OEE稼動率、水質檢測分析、工業控儀數據採集……迅杰智能所推出的 iNeurons 智能軟體,將能運用數據採集技術完美處理上述議題,解決現今工廠的困境,助力企業順利邁向智造趨勢。 EMS-Lite 能源用電管理 現在新推出的EMS-Lite也正是如此!套裝售價僅市面的1/4,內建電力分析契約容量演算法,為客戶計算出最佳契約容量,並提供線上定期免費更新的軟體演算模型,讓客戶的用電負載隨時智能調變,預期節省4%電力需量,達到有效節能、精省成本的效果,為台灣企業中眾多的用電契約大戶解決心頭大患。 我們的優勢 EMS Lite 用電分析管理平台,不只省錢,一齊讓地球變得更好! 歡迎您參與電力契約容量免費健檢企劃! ...

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cyan

2015年成立的迅杰智能,專業於「數據採集」與「設備聯網」的 IIoT工業物聯網解決方案,秉持以設備聯網為圓心,讓OT與IT產生交握互聯為半徑,協助中小企業以點、線、面方式,分析出最有效的數據資料庫,業務範圍包括工業物聯網雲端平台、設備聯網解決方案、數據資料庫程式開發。 迅杰智能致力於讓數據作最有效採集,應用於圖形 監控、控制器、系統整合等,跨入樓宇監控、中央空調節能監控更是強項。營業項目包:SCADA監控系統、西門子樓宇系統、空調節能、工業數據採集、系統整合、自動控制等。 副總經理林得銓表示,物聯網與工業4.0也是迅杰智能的發展重點,已為多家上市櫃PCB廠產業建置大數據系統整合與工業4.0規劃,協助客戶與國際接軌。該公司開發的 iNeurons,是一套結合「雲端與邊緣」運算的全新物聯網開放式平台,以核心積木邏輯語言降低程式開發撰寫難易度,為IT 整合OT升級智慧工廠的完美解決方案。 iNeurons以『積木』概念組合,將原生數千行程式代碼視覺化,加速 OT 生產數據進入後端 IT,數據在資料庫內不斷排列組合、翻譯編譯、迴歸分析、模型建立,是建立智慧工廠不可或缺的工業物聯網軟體方案,有效加速OT/IT鏈入生產線與 ERP.PLM 的高速整合能力。 IIoT 將製程中冰冷的數字,化為一連串有意義及價值的數據。即便一杯精品咖啡的背後,都存在著SOP標準化流程,如咖啡豆生產履歷數據、日曬時數分析、最佳烘焙溫度與採購交易數據。智慧工廠轉型的關鍵在於打破傳統OT/IT不協作的技術壁壘,當數據不再只是數字,而成為有價值的數據,是決策者首要面對工業4.0的升級與轉型挑戰。 .最新文章 ...

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智慧醫療

iNeurons 服務範圍包括工業物聯網雲端平台、設備聯網解決方案、數據資料庫系統解決方案。 『先讓數據賦能、再讓數據賦值』 秉持以設備聯網為圓心,讓 OT 與 IT 產生交握互聯為半徑,協助中小企業加速進入 IIoT 數據開發時代。 重點功能.功能策略評估:產業知識領域引擎規則模組化功能選擇(統計、分析、迴歸…) .智能數據採集平台:Low-Code 流程化導向平台空調規則解析、維持手術室無菌率電力消耗採樣分析紀錄溫濕度數據採集支援原生控制器通訊(Siemens)支援 RESTful API . WebSocket. RS-232、RS485 .不停機、數據不遺失:叢集心跳偵測資料異地備援AI 智能判斷、主動接管系統異常 適用對象SI 系統整合商 適用產業智能樓宇智慧城市智慧家庭冷鏈物流 客戶實例.國內醫學中心: 手術室空調箱恆溫恆濕系統室內溫濕度智能管理平台智能空調變頻控制系統 .最新文章 ...

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智慧製造

iNeurons 服務範圍包括工業物聯網雲端平台、設備聯網解決方案、數據資料庫系統解決方案。 『先讓數據賦能、再讓數據賦值』  秉持以設備聯網為圓心,讓 OT 與 IT 產生交握互聯為半徑,協助中小企業加速進入 IIoT 數據開發時代。 重點功能.功能策略評估: 產業知識領域引擎規則模組化功能選擇:統計、分析、迴歸……   .智能數據採集平台 Azure Machine Learning Studio(Extend)Low-Code 流程化導向平台配方規則解析、稼動率製程良率分析產線設備聯網、數據近線存儲產線異常訊息推播(Line、WhatsAPP、Message)  .不停機、數據不遺失: 叢集心跳偵測資料異地備援AI 智能判斷、主動接管系統異常 .適用對象中小型生產製造業 .適用產業工業自動化控制工業物聯網產業傳統生產製造智慧工廠製造 .客戶實例大型高分子應用材料科技公司: 智能製造數據採集生產自動化設備聯網製程改善管理分析環保應用材料監控系統戰情室數據資訊看板 .最新文章 ...

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