CIMCO MDC-Max jest zintegrowanym systemem gromadzenia i raportowania danych produkcyjnych parku maszynowego. Umożliwia zarówno bieżące raportowanie wartości charakterystycznych dla wydajności maszyny lub grupy maszyn, jak również raportowanie wielkości historycznych, takich jak: bilans pracy maszyny, min/max/średni czas cyklu, współczynniki OEE i inne.![](/jwww/images/stories/cimco_im/cimco mdc - info_01.jpg)
Podstawowe cechy CIMCO MDC-Max
• Automatyczne i bezobsługowe gromadzenie danych na podstawie sygnałów wewnątrz urządzenia monitorowanego • Automatyczne i bezobsługowe gromadzenie danych na podstawie komunikatów wysyłanych przez maszynę przez port transmisji danych w trakcie pracy maszyny • Dodatkowe dane gromadzone za pomocą czytników kodów kreskowych i/lub paneli operatorskich na stanowisku pracy • Podgląd bieżących danych produkcyjnych maszyny (tryb pracy, czas cyklu, ilość sztuk od rozpoczęcia zmiany, itp.) • Elastyczna konfiguracja historycznych raportów ilościowych, jakościowych i wydajnościowych maszyny • Otwarta baza danych SQL umożliwiająca integrację z innymi systemami w przedsiębiorstwie
CIMCO MDC-Max - monitorowanie poprzez Ethernet
System umożliwia monitorowanie poprzez sieć Ethernet maszyn ze sterowaniem:
• FANUC
• HAAS
• HEIDENHAIN
• BROTHER
• maszyny wyposażone w protokół MT Connect
• Sinumerik
Zalety rozwiązania
• Bieżące informacje na temat wykorzystania parku maszynowego • Raporty danych historycznych do wykorzystania przez służby utrzymania ruchu i planowania • Powiadomienia SMS/e-mail w przypadku krytycznych zdarzeń • Elastyczna architektura systemu umożliwiająca dowolną modyfikację czy rozbudowę w przyszłości
![](/jwww/images/stories/cimco_im/cimco mdc - raporty.jpg)
Metody zbierania statusów pracy w CIMCO MDC-Max
- automatyczne, oparte na sygnałach pochodzących ze sterowań maszyn
![](/jwww/images/stories/cimco_im/cimco%20mdc%20-%20sie.jpg)
Podłączenie maszyn w sieć - rozwiązanie oparte na sieci LAN
- manualne, oparte na wprowadzaniu statusów pracy maszyn, operatorów za pomocą paneli operatorskich
![](/jwww/images/stories/cimco_im/cimco%20mdc%20-%20panel%20operatorski.jpg)
Przykładowy panel operatorski
- manualne, oparte na wprowadzaniu statusów pracy maszyn, operatorów za pomocą kodów kreskowych
![](/jwww/images/stories/cimco_im/cimco%20mdc%20-%20skaner.jpg)
Przykładowe kody kreskowe
![](data:image/png;base64,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)
|