Zapytanie ofertowe na system IIoT – wspomagający proces robotyzacji

System IIoT – wspomagający proces robotyzacji Przedmiotem zamówienia jest: System IIoT – wspomagający proces robotyzacji / The subject-matter of the contract is: IIoT system supporting the robotization process Ogólne parametry minimalne: - Oprogramowanie dedykowane zbierające automatycznie komplet danych z maszyn za pomocą technologii EDGE. - Źródło danych czujniki i sterowniki maszyn. - Charakter produkcji: Proces ciągły - System w postaci aplikacji tabletowej przy każdym stanowisku / maszynie. Główne funkcjonalności: - Zbieranie danych w czasie rzeczywistym - Przetwarzanie na krawędzi (EDGE Computing) - Zaawansowana analiza w chmurze - Monitorowanie wskaźników OEE - Generowanie alertów w przypadku wykrycia anomalii/spadku wskaźników efektywności poniżej określonego progu - Zdalne dostosowanie parametrów pracy maszyn - Automatyczne generowanie raportów dotyczących efektywności, zużycia energii i przeglądów stanu technicznego maszyn - Panel brygadzisty - narzędzie do monitorowania realizacji planu produkcji, kontroli pracy maszyn i komunikacji z operatorem. - Panel operatora - dostęp do monitorowania tempa produkcji, zgłaszania awarii - Panel mechanika - baza wiedzy o maszynach, zarządzanie harmonogramem i zgłaszanie usterek - Tablica do zarządzania produkcją i utrzymaniem ruchu System powinien posiadać następujące kluczowe funkcjonalności: • Oprogramowanie zbierające automatycznie komplet danych z maszyn za pomocą technologii EDGE. • Źródło danych: czujniki i sterowniki maszyn. • Charakter produkcji: Proces ciągły • System w postaci aplikacji tabletowej przy każdym stanowisku / maszynie. • Zbieranie danych w czasie rzeczywistym: dane z maszyn i czujników muszą być zbierane i przetwarzane w czasie rzeczywistym. • Przetwarzanie na krawędzi (EDGE Computing): lokalne przetwarzanie danych pozwalające na szybkie analizy i minimalizację opóźnień. • Zaawansowana analiza w chmurze: przesyłanie danych do chmury w celu dalszej analizy, agregacji i długoterminowego przechowywania. • Monitorowanie wskaźników OEE: automatyczne obliczanie wskaźników OEE (Overall Equipment Effectiveness) w celu oceny efektywności maszyn. • Alerty i powiadomienia: generowanie alertów w przypadku wykrycia anomalii lub spadku wskaźników efektywności poniżej określonego progu. • Zdalna kontrola: możliwość zdalnego dostosowania parametrów pracy maszyn za pośrednictwem interfejsu użytkownika. • Raportowanie i analiza: automatyczne generowanie raportów dotyczących efektywności, zużycia energii oraz przeglądów stanu technicznego maszyn. • Panel operatora: dostęp do monitorowania tempa produkcji, zgłaszania awarii oraz dostępu do dokumentacji technicznej. • Panel brygadzisty: narzędzie do monitorowania realizacji planu produkcji, kontroli efektywności pracy maszyn oraz szybkiej komunikacji z operatorem. • Panel mechanika: Baza wiedzy o maszynach, zarządzanie harmonogramem i zgłaszanie usterek. • Tablica do zarządzania produkcją i utrzymaniem ruchu: narzędzie wspomagające zarządzanie projektami PDCA, optymalizację pracy oraz monitorowanie statusów linii produkcyjnych. Wymagania dla systemu: • Chmura obliczeniowa: system musi posiadać integrację z chmurą obliczeniową, która umożliwi zaawansowaną analizę danych, ich przechowywanie oraz implementację algorytmów machine learning. • Interfejs użytkownika: system musi mieć interfejs dostępny na różnych urządzeniach, w tym tabletach, umożliwiający zdalny dostęp oraz monitorowanie pracy maszyn. • Bezpieczeństwo danych: system musi zapewniać zaawansowane metody szyfrowania i autoryzacji dla bezpiecznego przesyłu danych między maszynami, urządzeniami edge i chmurą. • Skalowalność: system powinien być projektowany w sposób umożliwiający łatwe zwiększanie liczby obsługiwanych maszyn oraz skalowanie mocy obliczeniowej • Sterowniki PLC i czujniki: Aby system działał prawidłowo, każda maszyna musi być wyposażona w sterowniki PLC oraz czujniki mierzące parametry takie jak temperatura, ciśnienie, prędkość obrotowa. • Urządzenia Edge Computing: lokalne urządzenia do przetwarzania danych muszą być zdolne do analizy danych w czasie rzeczywistym oraz szybkiego reagowania na anomalie.