智能工厂新型数据采集系统构建

龚　涛，赵赫男

(北京和利时智能技术有限公司，北京 100176)

0　引言

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式[1]。可以看出这是一项宏伟远大的目标，需要经历长期艰苦的努力才能达成。从有序推进的角度可以将智能制造分为数字化、网络化和智能化三个标志性阶段，循序渐进、迭代发展。其中数字化阶段针对的是单设备、单系统、单业务的信息化。网络化阶段则是实现多台设备、多个系统和多种业务的数据融合、功能集成和作业任务协同。未来在智能化阶段，人工智能技术将全面深度介入到企业生产活动的各个层次和方面，它具备像人一样的认知、思考、学习和适应能力，将极大提升生产的灵活性，并最终把人类从繁重具体的生产活动中解放出来。

数字化阶段的标志就是各种数字化的传感器、执行器、设备、系统以及各类软件在企业中得到普遍应用。这在一些现代化企业中已经基本实现，其下一步的发展重点是从数字化向网络化的过渡与提升，所面临的关键问题是如何用规范化、系统化的方式实现数据互通、系统互联和应用创新。其难点在于既要兼顾当前数字化阶段广泛存在的设备、系统和软件的现实状况，还要面向未来设计出新框架、制定新方案、引入新技术，实现新老系统融合发展，有序向网络化协同阶段演进。

1　 智能工厂集成架构

本文重点关注智能工厂纵向、横向和端到端三大集成中的纵向集成，也就是生产制造的自动化和信息化集成这一关键环节，这方面通常是参照ANSI/ISA-95[2]及其改进版IEC/ISO 62264[3]企业控制系统集成国际标准，将企业生产系统自底而上划分成生产现场层、产线控制层、数据采集与操作层、车间管理层和企业管理层五层，如图1所示，体现出标准化、层次化、网络化和集成化的系统结构。

图1　智能工厂系统集成架构

第一层生产现场层，主要是用于生产制造过程的各类机电设备，包括数控机床和工业机器人，以及生产加工、测试装配、物流仓储和其他各类辅助设备，当前这些设备的自动化程度快速提升。

第二层产线控制层，根据生产工艺要求对现场主要设备进行拼接组合形成一条条产线，并由可编程逻辑控制器(PLC)或分布式控制系统(DCS)控制运行，形成高度自动化的生产流水线。

第三层数据采集与操作层，实现对生产过程中各类设备设施、元部件、产成品、环境能耗，以及劳动者信息的采集、处理、存储和显示，实现对生产的实时全面集中监控。

第四层车间管理层，主要面向车间生产层面的生产、仓储、质量和设备运行管理，包括生产执行系统(MES)、仓储管理系统(WMS)、统计过程控制系统(SPC)和设备维护系统(MRO)等。

第五层企业管理层，主要是企业层面的供应、生产、销售和服务的综合型管理，包括企业资源计划系统(ERP)、客户关系管理系统(CRM)、供应链管理系统(SCM)和产品生命周期管理系统(PLM)。

1.1　流程工业与离散工业在系统集成方面的异同

制造业从整体上分为流程工业和离散工业两大类型。流程型企业的生产场所分布广、面积大、自动化程度高、现场无人或少人，因此普遍采用数据采集与监视控制(SCADA)系统，操作员在调度室中对生产进行远程监视与控制。相比较而言，传统上离散制造业自动化程度低，工人都在现场进行手工作业，这种生产方式不会产生对集中监控的需求。但是，现今离散制造业生产系统日趋复杂、自动化水平显著提升、现场作业人员持续减少，这样对生产的连续性、稳定性和安全性等提出了更高的要求，变得越来越像流程工业，为此也需要建设SCADA系统，实现全面的数据采集、报警服务和远程监控。

不同类型流程工业之间，如电厂、化工、水泥、冶金等行业，虽然生产工艺过程和规模不同，但是控制系统和信息化系统相似，集成方案基本相同。然而不同类型离散制造业，如电子、服装、家电、汽车、机械和装备制造业之间的差异巨大，即便同一类型行业，但由于企业规模不同也是如此，其中的生产设备、加工工艺、自动化程度以及信息化系统类型和功能也截然不同，因此，离散制造业的的自动化和信息化集成具有强烈的行业和规模特征。

1.2　离散制造业对SCADA的高级需求

离散制造过程所面临的问题维度远远超出流程工业，需求个性化更强、产品生命周期更短、原料部件类型更多、加工检测手段千差万别、内外部各类生产扰动更加频繁。由此各生产系统所产生和涉及的数据类型也更加丰富(如：物料清单、工艺文件、订单、设备状态、工艺参数、标识标志、位置路径、照片影像、质检记录等)、系统功能更加多样(如：工作流、排产排班、出入库、运输配送、质量检验、防呆防错、看板与安灯等)。传统流程工业SCADA系统主要是针对生产过程中的温度、压力、流量、浓度、液位等模拟量和开关、起停、频率等数字量的采集、报警和展示，数据类型少、功能简单。为此，需要对流程工业SCADA系统进行彻底改进，支持对多源异构数据的处理，增添对更多类型对象的建模方法，设计更具价值的分析算法，提供更周全的专有功能，展示更丰富的图表，以及开放更多的开发接口和定制工具。

2　HiaSCADA平台

针对智能工厂和数字车间建设过程中在多源异构数据采集处理和分发、多类型子分系统集成和联动、大数据和敏捷应用创新方面的需求，采用新一代信息技术和架构研发出工厂数据综合采集与应用开发平台HiaSCADA。HiaSCADA平台主要包括数据建模工具、可视化组态工具，通信接口管理、数据采集服务、对象模型服务和开放数据服务，规则引擎、计算引擎、工作流引擎，以及各种类型的数据库，如图2所示。它具有对企业范围内各类多源异构数据的采集、建模、处理和转发等基本功能，以及可视化监控、高级数据分析和定制化应用开发等高级功能。

建模是HiaSCADA最显著的特点，工厂中的设备、产线、物料、产品、设计文件、制造工艺以及人都是普遍概念上的“实体”或“物”。利用面向对象概念对每个要素、单元、实体进行信息化封装，为其各自包装上一个数字化外壳，形成物理实体之上的数字虚体即“信息

图2　HiaSCADA工厂数据综合采集与应用开发平台

模型”，每个信息模型都内置有属性、方法、事件和规则，使得模型在数字空间中具有生命活力，实现了“数字孪生”。

为企业内的所有实体进行建模，一方面，信息模型与对应实体之间通过感知和反馈实现物质、能量、信息在两个世界间的交换；另一方面，信息模型之间也通过信息通信机制在数字空间进行信息传递与交互，从而建立起集计算、通信与反馈于一体的信息物理系统(CPS)。现实中各实体之间的联系和作用在数字空间中用模型对象及对象之间的关系重现，在数字空间中再现企业的运营，开启软件定义制造新时代。

2.1　HiaSCADA采用OPC UA统一架构

HiaSCADA采用OPC UA统一架构[4]进行信息建模、服务封装和对象交互，构建出一个分布、开放、可扩展的生产管理级平台，支持开发各种生产运营模块并插接到平台上运行，共同实现生产数据的全面融合及各项管控功能的无缝集成，并支持分期建设和持续改进。

OPC UA是由工业界提出的集信息模型、服务管理与通信规范于一体的标准化技术框架。OPC UA规范由OPC基金会主导制定，并成为IEC 62541[5]标准，2017年中国以GB/T 33863[6]发布。德国工业4.0参考架构模型RAMI 4.0[7]在通信层方面也选择使用OPC UA。OPC UA框架包括模型的发现、注册、交互及安全机制，实现模型的动态加载、即插即工作、请求-响应模式通信、发布-订阅模式通信以及事件处理机制。

企业信息系统架构的发展方向是扁平化、网络化、IP化，OPC UA为企业内的万物互联、数据自由流动提供了支撑。对于智能部件提供商而言，OPC UA是一套符合标准规范的实时数据中间件开发框架，厂商可以将产品的功能嵌入到OPC UA框架中，从而提供与其他智能部件相互兼容的数据与服务。对于智能工厂的解决方案集成商而言，OPC UA是一套标准化的整合机制，用于集成符合OPC UA规范的各类硬件和软件，如传感器、执行器、控制器、MES、ERP等。

2.2　HiaSCADA部署方式

HiaSCADA中的各功能组件之间也是通过统一的OPC UA实现数据交换、消息传递与互操作，具有松耦合、跨平台的特点。因此，根据系统规模和现场实际情况，HiaSCADA平台中的各个功能组件既可以集中部署到一台计算机上，也可以分散部署到多个物理或虚拟计算机上，充分体现出分布式、冗余后备、弹性伸缩、按需部署的特点。

2.3　基于OPC UA的信息安全机制

信息通信安全是互操作性的基础，OPC UA安全机制基于互联网标准，包括用户身份验证、签名消息和加密用户数据。为实现互联网数据交换，OPC UA支持基于TCP的OPC UA二进制协议，可有效地通过防火墙，消息可以通过HTTP或其他端口转发。此外，OPC UA支持可配置的超时、自动错误检测和恢复机制，以防止数据丢失，提高系统可用性系统。

3　HiaSCADA在智能工厂中的应用

在某大型电器制造企业新建工厂项目中，提出建设全面互联的数字化、网络化工厂。项目建设目标是实现对工厂中各类物理设备、软件系统和人的连接，支持对生产过程、设备状态、安全设施和环境能耗等实时数据的采集处理，以及对工艺文件、关系数据库、检验记录、空间定位信息和音视频多媒体数据的集成与应用，并借助大数据技术开展资源优化配置和工艺优化运行，同时还把采集到的数据按需分发给其他系统使用。

由此可见该项目重点关注设备互联、数据共享和分析利用，为此在项目一开始就摒弃了以往建设中各子分系统独立规划、分头设计、单独建设、到头孤立运行的落后做法，而采用系统化、集成化思想进行整体规划、联合设计、统一建设，最终实现全集成运行。

3.1　智能工厂数据采集全集成方案

工厂中央集控指挥中心采用HiaSCADA工厂数据综合采集与应用开发平台，将整个工厂内与生产相关的产线自动化系统、专机设备、配电照明系统和通风系统，与弱电集成相关的网络通信系统、机房监控系统、广播语音系统和信息发布系统，以及与安全防护相关的门禁系统、消防系统、视频监控系统和货运车场管理系统，共计三十余类子分系统全部由HiaSCADA平台进行统一的数据采集、分析处理、功能集成和可视化呈现，执行集中统一监控调度。同时也为MES、WMS、ERP等生产运行系统提供一致性的数据来源。

图3　工厂中央集控指挥中心

3.2　HiaSCADA与外部设备和系统的数据交换

HiaSCADA中的通信接口管理组件和数据采集服务负责管理各类设备和系统的通信接入、执行协议解析、提取应用数据。组件支持丰富的标准接口和协议类型，也提供对各类私有协议的定制。

(1)OPC UA或者OPC协议。如果设备采用工控机或者高档PLC，通常支持OPC UA或OPC协议，则可以直接通过以太网接口与HiaSCADA系统之间进行数据交换。

(2)通用工业以太网通信协议。如果设备中的PLC或其他控制器具有以太网接口，则一般都支持某种常见的工业以太网协议，如Profinet、CCLink-IE、Ethernet/IP、EtherCAT、Powerlink、Modbus TCP等，可以直接通过以太网接口按照相应协议与HiaSCADA系统之间进行数据交换。

(3)通用工业总线通信协议。如果设备中的PLC或其他控制器只有RS485、RS232或者CAN接口，则一般会支持某种工业总线协议，如Modbus-RTU/ASCII、Profibus-DP、CCLink、DeviceNet等， 可以直接以总线方式接入HiaSCADA系统，或者将总线转换为工业以太网再接入HiaSCADA系统。

(4)设备有PLC或控制器，但无通讯接口。需要在PLC或控制器上加装通信模块，将需要的数据通过通信模块接入到HiaSCADA系统。

(5)设备是无PLC和控制器的哑设备。需要加装PLC进行数据采集，再接入HiaSCADA系统。

(6)设备采用私有通信协议。需要为HiaSCADA定制开发相应的协议解析程序实现数据交换。

在智能工厂规划与建设过程中，尽量按以上6种设备数据交换方式的排列顺序进行设计和选型，以便达到更高效、更灵活、更安全的数据交换。

对于工厂中必须单独建设的各种子分系统，如视频监控系统、语音广播系统、门禁系统、人员定位系统、AGV系统、WMS、MES和网管系统等，一般采用软件接口的方式接入到HiaSCADA，实现数据交换和系统联动，如OPC UA、OPC、Web Service、RESTful、MQ 、ODBC、SNMP或私有API接口。

同时HiaSCADA系统还通过开放数据服务组件，以OPC UA 、OPC、Web Service、RESTful、MQ、API等多种方式对外提供数据访问和集成服务，供第三方系统从HaiSCADA获取数据和触发联动。

另外，基于HiaSCADA平台的快速开发工具和二次开发接口，针对各种应用场景可通过简单配置或编程实现多个系统间基于时间、事件和预置条件的联动机制，既丰富了运行模式又提升了监控效率。

4　结论

当前我国的智能制造还处在数字化、网络化阶段，数据采集和系统集成是主要建设内容。离散工业在各方面的复杂性远远超过流程工业，其自动化程度和生产连续型日益提高，因此需要在数据采集与操作层引入并改进传统SCADA系统，为此选择OPC UA作为新一代HiaSCADA的核心技术架构，支持信息建模、服务封装和对象交互，实现面向全工厂范围的多源异构数据采集和数据跨系统自由流动。通过在实际智能工厂项目中应用HiaSCADA，实现了与全厂各类设备设施、各种专业化子分系统以及人的互联互通、数据采集与信息交换、功能集成与应用创新，达到规划设计目标，具有应用推广价值。

[1] 工业和信息化部,财政部.智能制造发展规划(2016-2020年)[Z].2016.

[2] ANSI/ISA95, enterprise-control system integration [S].2010.

[3] IEC/ISO 62264, enterprise-control system integration [S].2013.

[4] OPC Unified Architecture (UA) [S].2008.

[5] IEC 62541, OPC unified architecture (OPC UA) [S].2015-2016.

[6] GB/T 33863, OPC统一架构 [S].2017.

[7] RAMI 4.0 -the reference architectural model for industrie 4.0 [S].2015.