[实用新型]一种基于云平台标准零件库智能管理系统有效

专利信息
申请号: 201921650054.7 申请日: 2019-09-30
公开(公告)号: CN210776250U 公开(公告)日: 2020-06-16
发明(设计)人: 冯宜辉 申请(专利权)人: 冯宜辉
主分类号: G05B19/042 分类号: G05B19/042
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 261000 山东省潍*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 平台 标准 零件 智能 管理 系统
【说明书】:

实用新型公开了一种基于云平台标准零件库智能管理系统,包括STM32单片机处理器、元器件存储盒和物联网云平台,所述STM32单片机处理器通过数据传输线与每个元器件存储盒相连接,通过TFT显示屏进行获取显示STM32单片机处理器所获取的数据,所述STM32单片机处理器通过ESP8266传输芯片与物联网云平台连接,且物联网云平台可以与计算机终端和手机终端连接,所述元器件存储盒的内部设有温度传感器和湿度传感器,本实用新型可监测仓库零件的库存情况和储存环境,并可根据零件库存情况对管理系统进行少件提示,实时监测仓库的运行情况,可以实现仓库找件、取件、记录的自动化,大大加快了仓库取件速度,而且对工件库存的测量数据更加准确可靠。

技术领域

本实用新型涉及智能管理技术领域,具体是一种基于云平台标准零件库智能管理系统。

背景技术

目前很多大型工厂仓库在查询工件数量剩余情况时仍使用人工记录检测,在保障生产效益的情况下,由于每天进出零件量巨大,人工监测过程中不可避免的会有误差。然而错误的零件信息不仅耽搁工厂项目进度,还会对厂家的声誉有很坏的影响,因此工件的仓库储存环节极其重要。

在仓库零件数量记录过程中也存在着人工记录速度慢,效率低的情况,且在记录检测速度过快时,容易发生漏检、错检等现象。人工记录检测无法保证数据准确度,并存在人工疲劳的情况,也对检测准确性有很大的影响,仓库零件数量的记录检测数据得不到保证。仓库数据不能即时统计分析,从而对工厂制造的效率不能得知。

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种基于云平台标准零件库智能管理系统,以解决传统采用人工记录速度慢,效率低,很容易发生漏检、错检等现象,并且仓库零件数量的记录检测数据得不到保证的问题。

为实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案:一种基于云平台标准零件库智能管理系统,包括STM32单片机处理器、元器件存储盒、ESP8266传输芯片、物联网云平台和TFT显示屏,所述STM32单片机处理器通过数据传输线与每个元器件存储盒相连接,通过TFT显示屏进行获取显示STM32单片机处理器所获取的数据,所述STM32单片机处理器通过ESP8266传输芯片与物联网云平台连接,且物联网云平台可以与计算机终端和手机终端连接,所述元器件存储盒的内部设有温度传感器和湿度传感器。

优选的,所述元器件存储盒选用防静电材料制作,在元器件存储盒内部设有电磁控制锁具,且元器件存储盒的内侧设有LED指示灯、蜂鸣器和定位模块,可以将元器件存储盒自动开启,取件比较方便,还能将元器件存储盒进行定位。

优选的,所述TFT显示屏的上部设有扩音预警器,可以及时获取报警,发生意外时能将损失降到最低。

优选的,所述元器件存储盒的前端设有光电传感工件检验器,可以进行检测工件的大小,将数据送到微处理器进行数据分析对比,更加省时准确。

与现有技术相比,本实用新型的有益效果是:本实用新型由云平台搭建而成,该系统可监测仓库零件的库存情况和储存环境,并可根据零件库存情况对管理系统进行少件提示,实时监测仓库的运行情况,实现管理人员可通过计算机或手机等设备远程监测并控制零件出库,进行多地区多仓库联网功能,实现多地区资源宏观调控,利用温度传感器和湿度传感器进行实时采集数据,实时掌握传感设备信息,了解零件库数目和仓库的温湿度情况,及时获取报警信息,可以实现仓库找件、取件、记录的自动化,大大加快了仓库取件速度,而且对工件库存的测量数据更加准确可靠,对数据实时综合分析,不需要定时去现场检测工件数量。

附图说明

图1为本实用新型结构示意图。

图2为本实用新型元器件存储盒结构示意图。

图3为本实用新型的TFT显示屏结构示意图。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于冯宜辉,未经冯宜辉许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201921650054.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top