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快速搭建智能数字化工厂

来源:云腾舆情监测 时间:2020-08-06 19:20

​随着物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术快速发展,给制造业带来巨大的变革,工业互联网、智能制造、数字工厂等形态不断出现。数字工厂将监测、控制、管理有机融合,对全厂各生产环节进行综合监控,对生产作业过程中产生的大量数据进行自动、实时采集,对实时报警事件进行及时处理,对生产效率和能耗情况进行分析,同时为了兼容未来信息化、智能化的发展要求,预留与其他系统类似MES/ERP 等的数据通信接口,具备从外界接收生产指令并向其反馈处理结果的能力。

数字工厂不仅能有效解决企业对生产现场作业管理的难题,使企业能更轻松地管理生产过程,实现全流程的实时监视和追踪,而且也能为企业提供生产效能统计、能耗分析等数据,提高企业经营分析水平。

基于该平台实现全厂区所有生产车间的工业以太网全覆盖、全连接,为生产综合监控系统采集工业数据和视频监控提供网络基础。搭建“数据采集中心”,对各车间各工序的不同接口、不同协议的关键生产设备、检测设备的设备信息、生产信息、工艺信息、能耗信息进行实时采集。

建设生产综合监控平台,包括可视化门户、厂貌厂况、生产监控、数据管理、报表管理、能耗管理、设备管理、系统管理功能,以动态分析图表、静态统计报表等形式分析生产工况及运营情况。

集成现有系统和第三方通讯接口,方便与其他智能制造子系统通信或集成。一方面与现有的ERP、MES、BPM等业务系统对接,同时直接和已有物联设备系统对接。

成本管理控制一体化,对成本自动核算,实现对成本管理有效统计与分析。生产执行一体化,与智能下料系统和BIM平台全面集成,对生产全过程进行有效管理。质量管理一体化,做到生产进度可把控、质量情况可追溯,成品出库可跟踪。

建设三维模拟仿真平台,建立数字工厂的主体规划,周边地形地貌三维数据,各主要车间和主要作业工艺流程的三维立体图像建模及工艺流程三维动态模拟,展示整体厂区、主要车间的三维信息。

 

一、数据采集管理

数字工厂会自带I/O数据采集器,里面集成了各种数据驱动,支持通过RJ45接口传输的常见的工业标准协议,绝大部分子系统可通过这些综合监控软件内置的驱动进行数据采集,少量的子系统需定制开发相应驱动或解析软件,极少数子系统需通过专用的接口转换/协议规范设备才能实现实时采集。

系统支持通过MODBUS/TCP通讯协议接入、OPC UA通讯协议接入、MODBUS/RTU通讯协议接入等多种接入方式。采集包括生产现场子系统设备的开闭情况、运行状态、关键部件的电压、电流值、电机频率、用电量及各种仪表、传感器的运行状态、实时及累积读数等。

对于采用PLC控制的子系统,平台I/O服务器通过工业以太网与PLC的以太网接口相连,而该PLC通过其私有或标准的工业通讯协议与I/O服务器进行信息交互。该联接方式须具备两个条件:一是该PLC具有以太网通讯模块或可插入以太通讯模块,其次是子系统的控制逻辑在PLC中,而不是在其上位机中,并且配套厂家需提供PLC的接口协议资料。

嵌入式控制器以其系统结构简单、价格便宜,但功能强大而受到工控业内人士青睐,I/O服务器通过MODBUSRTU/TCP或定制开发接口协议与该类型的嵌入式控制器PC相联。传输该联接方式须具备两个条件:一是该嵌入式控制器具有以太网通讯接口,或控制器采用RS232\RS485的接口通讯,可通过串口转换设备将其转化成以太网的接口。其次配套厂家提供的统一格式的MODBUS等方式通讯的设备类型配置表。

 

对于专业性较强的子系统,I/O服务器通过工业以太网及OPC/DDE/FTP/XML接口协议与该类型的子系统主机相联。传输该联接方式须具备两个条件:一是该上位机具有以太网通讯模块。其次配套厂家提供的统一格式的OPC/DDE/FTP/XML等方式通讯的设备类型配置表。

一个典型的制造业工厂会包含以下分层结构,从最底层的设备层,到自动控和数据传输管理、生产执行管理、业务管理以及决策分析。由于在生产、质检、管理等各个环节,制造行业都在产生着庞大的数据。内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通,导致产销存等各环节无法协同工作,难以完全释放数据的真正价值。

除了以上系统外,还可以直接对接现有的财务、人力、OACRM、物流等各种系统,实现多来源数据打通和融合,建立企业数据统一平台,为企业提供统一的数据支持,推动企业精细化运营,实现传统制造业业务创新和差异化竞争。

 

二、数据分析管理

能耗管理:

生产能耗作为制造型企业日常生产成本的一项重要开支,如何进行科学的能耗管控成为企业精细化管理的重要手段和途径。能耗在线监测和能耗管理。一方面能够为企业提供所有的能耗情况;另一方面帮助企业从根本上进行生产节能。

通过现场数据自动采集或人工录入方式分类对生产过程中的能源数据进行管理,进行水、电、气等消耗量的统计;结合不同工序每条线生产量情况,进行能耗成本平均核算;可以对企业设备信息进行统计以及设备报警、维修次数等。可以并根据相应的指标及形式,生成能耗趋势图和能耗日报表。

成本管理:

根据用户需求利用系统中的历史数据可以对生产现场的生产效率、物料的良率、人员的工作效率、设备效率、订单的完成状况等进行统计分析。并能够将分析结果生成图表统计形式,满足工厂管理层的要求。成本核算我们主要以项目为核算主体,通过设备监控数据以及生产耗能统计获取的数据进行汇总。

设备运行监控:

实时数据可以通过目前现场生产管理系统进行数据对接采集,对于未监测的机械设备可通过安装智能传感进行采集。目前可采集展示的参数有:设备的开闭情况、运行状态、关键部件的电压、电流值、电机频率、用电量及各种仪表、传感器的运行状态、实时及累积读数等。针对特殊设备可根据实际需求情况进行特定数值采集。

进度管理:

生产管理是指对整个生产运行系统中各个环节进行计划、组织、协调和控制,达到降低成本,满足产品交付,提升效益和实现公司各项运营目标。

 

三、可视化展示

基于三维模拟仿真平台,建立数字工厂的主体规划,周边地形地貌三维数据,各主要车间和主要作业工艺流程的三维立体图像建模及工艺流程三维动态模拟,展示整体厂区、主要车间的三维信息,能够通过互动,实现三维场景各个角度的呈现以及站内的虚拟漫游;并可以展示静态文字、视频以及 3D 交互展示等多媒体信息。

 

利用高分辨率的航拍图片、DEM 数据、矢量数据、工厂CAD 数据等等,通过一定的三维建模技术和三维显示方法,快速构建真实的三维工厂,做到能够实时、任意角度浏览工厂不同的车间场景、工厂的结构布局、车间的内部结构、生产线的重要设施,提供真实的三维空间环境。在三维场景中提供重要信息显示功能,例如工厂出入口的信息。

在一个门户页面展示全厂关键、综合生产相关数据,如:产量统计、车间进度、车间任务、任务保有量、任务状态、负荷信息、关键设备状态、各类数据统计。

智能制造的实现主要依托两个基础能力,一个是工业制造技术,另一个就是工业互联网。前者包括先进装备、先进材料和先进工艺等,是决定制造边界与制造能力的根本;后者包括智能传感控制软硬件、新型工业网络、工业互联网平台等,是充分发挥工业装备、工艺和材料潜能,提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值的关键。通过行业经验知识积累,搜集智能工厂、车间计划调度控制执行的实时数据,动态智能决策是工业大数据的关键应用,它将为智能制造提供关键的基础设施,并打造新的工业生态体系。

观向报表通过融合各种数据,建立统一数据模型,应用层通过拖拽方式实现快速报表呈现以及相关数据分析,协助快速搭建智能数字工厂。

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