Real-Time Error Tracking and Handling in JSW's Manufacturing Plants with OpenLegacy

技术

应用基础设施与中间件 - 数据库管理和存储
基础设施即服务 (IaaS) - 云数据库

适用行业

水泥
设备与机械

适用功能

维护
产品研发

用例

添加剂制造
根因分析与诊断

服务

系统集成
培训

挑战

JSW 的钢铁制造分布在多个制造工厂，每个工厂拥有数十台各种类型的机器。每台机器都有许多传感器跟踪多个数据点并每 2-3 秒提供一次事件数据。数据类型包括现场维护、材料消耗和机器使用情况。数据以专有的制造商格式保存在每台机器的数据库中。然后，每台机器将数据传输到中央 Oracle 数据库。

尽管该过程有效，但缺少错误报告和处理。因为每台机器都使用自己的数据协议，所以数据传输过程是“封闭的”，并且没有标准的方法来报告发生的错误或将错误代码传递给其他系统。因此，一些错误会在很长一段时间内被忽视。一个例子是生产尺寸不正确的金属。当这个错误暂时被忽视时，它会导致经济损失。

客户

JSW钢铁有限公司

关于客户

JSW Steel Ltd是一家位于孟买的印度跨国炼钢公司，隶属于 JSW 集团。 ISPAT Steel 合并后，JSW Steel 成为印度第二大私营钢铁公司。公司目前的装机容量为 18 MTPA。

JSW的历史可以追溯到1982年，当时金达尔集团收购了在马哈拉施特拉邦塔拉普尔经营小型钢厂的Piramal Steel Limited，并将其更名为金达尔钢铁公司（JISCO）。收购后不久，该集团于 1982 年在孟买附近的 Vasind 建立了第一家钢铁厂。 Jindal Vijayanagar Steel Ltd. (JVSL) 成立于 1994 年，其工厂位于卡纳塔克邦巴拉里的 Toranagallu，是高品位铁矿带的中心地带，占地超过 10,000 英亩（40 平方公里）。它距班加罗尔 340 公里，与果阿和钦奈港相连。 2005年，酒钢和JVSL合并成立了JSW Steel Ltd。JSW Ballari工厂是世界第六大钢铁厂。

解决方案

JSW 使用 OpenLegacy 的平台自动生成基于微服务的 API，这些 API 封装了在机器和中央 Oracle 数据库之间传输数据的过程。

OpenLegacy 生成可在任何开发环境中轻松扩展的标准 Java 代码。该公司的开发人员可以完全灵活地决定如何处理任何粒度级别的异常和错误。

此外，该公司希望在其 SAP ECC 质量控制模块中以编程方式显示车间的错误。 OpenLegacy 通过支持从传感器到 Oracle 数据库和 SAP 的无缝数据传输，快速轻松地实现了这种集成。

运营影响

The implementation of OpenLegacy's platform has revolutionized JSW's error detection and handling process. Errors are now detected in real-time, leading to improved performance, less waste, and substantial savings. The platform has also ensured the timely availability of authenticated data, handling an impressive service level agreement (SLA) of 300 records per second. Furthermore, OpenLegacy uses standard technologies, eliminating the need for JSW to hire external development resources or invest in training on multiple proprietary protocols. This has led to cost savings, faster implementation, and better usage of existing teams, enhancing the overall operational efficiency of JSW's manufacturing plants.

数量效益

Real-time error detection leading to improved performance and substantial cost savings
Timely availability of authenticated data, handling an SLA of 300 records per second
Cost savings and faster implementation by relying on in-house developers and standard, open technologies