基于泛在网络技术的智慧车间构建研究

柴俊 徐夏民

摘  要 针对传统车间生产管理作用日益突出的问题，为强化车间生产管理，提高车间生产管理水平，基于泛在网络技术，对智慧车间构建进行研究。通过智能感知技术对车间的信息进行采集，并对采集的信息进行分析处理;构建出智慧车间，在生产计划的制订、执行和跟踪的制成等方面为车间管理和操作人员提供分析服务。研究发现，该车间构建具有可行性、创新性和实用价值。

关键词 泛在网络;智慧车间;智能感知;车间构建

中图分类号：G712    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2018）20-0019-03

Research on Structure of Smart Workshop based on Ubiquitous Network Technology//CHAI Jun， XU Xiamin

Abstract In order to solve the increasingly prominent issues of work-

shop production management， strengthen the workshop production management and improve the workshop production management level， the paper studies the smart workshop construction based on the

ubiquitous network technology. It uses intelligent perception tech-nology to collect information of the workshop， and carries out the collection of information. Through building a smart workshop，it pro-

vides analysis service for workshop management and operation per-sonnel on the production plan preparation， execution， tracking and so on. The study shows that the workshop construction is feasible， innovative and practical.

Key words ubiquitous network; smart workshop; intelligent percep-tion; workshop construction

1 引言

目前，我國大多中小型制造企业面临品种多样化、生产批量小、制造过程不集中等问题，而且我国大部分中小型制造企业依然采用需人工干预的被动信息交互的方法，难以满足制造过程信息化的需求，制约了企业的稳定、快速发展。针对这些问题，基于网络技术构建智慧车间成为必然的趋势。

近年来，国内外对于智慧车间的研究逐渐增多，提出过若干解决方案。文献[1]主要是介绍了工业4.0的概念，以及制药工业在工业4.0智慧工厂中运用的相关技术的概要等，但没有深入探讨所需技术。文献[2-3]分析了汽车制造行业与CNC规模化生产中目前使用的智能化制造方案，探讨了其优劣，并提出一种基于CNC智慧工厂的“自动化+互联网+精益生产=智慧工厂”的生产模式，但未考虑实际生产的复杂程度。文献[4]提出一种基于工厂设计为主要环节的智慧工厂参考模型，定义了智慧工厂组成域及各个组成元素的内外联系，并对该模型进行了验证，但并未对具体的生产组织方式进行设计。文献[5-6]基于物联网技术，深入分析了物联网、云计算及大数据技术在智慧工厂建设中的地位，提出基于大数据驱动的“关联+预测+调控”的车间运行、分析和决策的生产新模式。文献[7]针对国内目前未形成有效合理的智慧工厂模式这一问题，分析工厂建模重难点，运用多种传感器技术设计了一种应用于工业企业的智慧工厂综合管理信息系统。

本文针对传统型车间加工制造管理中存在的困难，结合上述论文的方法，以高职院校实习车间为蓝本，提出一种基于泛在网络技术的智慧车间构建研究。研究发现，基于泛在网络技术的智慧车间构建可呈现出生产的可视化，为管理和操作人员提供各种分析服务，对于降低生产成本，提高实习效率，改善车间管理，具有显著效果，具有较高的实用价值。

2 智慧车间

智慧车间的概念  随着物联网、云计算、大数据等新技术的兴起，智慧概念逐渐渗透到生产生活的方方面面。IBM最早提出“智慧城市”的概念，已逐渐被国内外广泛接受，而后德国主导的“工业4.0”概念进一步将“智慧制造”这一概念带入生产制造领域。目前，我国工业企业都在逐步进行智慧化升级改造，多种多样的智慧工厂概念、方法、模式在不断涌现，进一步促进了国内企业向智慧化方面的转型。

智慧车间是在数字化、信息化的基础之上增加了智能感知和智能分析的车间，运用智能感知技术对车间的信息进行采集，并对采集的信息进行分析处理，为管理和操作人员进行生产计划制订、执行和跟踪提供分析服务，并可呈现生产的可视化信息。

智慧车间可行性分析  工业自动化的发展经历了两个主要阶段：第一个阶段是单一化阶段，解决了直接与人力接触的、生产单一的问题，针对工人劳动强度大、成本高的环节，开发出功能较为单一的、离散的自动化生产设备;第二阶段是将现场实体设备进行连接，将工厂内生产过程进行整体设计规划，降低了车间内的人力物流成本，开发出自动化流水线等技术，将工厂内原本离散的生产设备、工位等有效地连接，减少了中间环节，提高了生产效率，进一步降低了成本及中间损耗。经过这两个阶段的发展，工厂自动化的发展日趋成熟，全面加强了规模工业化生产的实力。流水线自动化设备的大量使用以及工业机器人的逐渐投入，大大降低了工业生产中的人力需求，为解决企业“用工难”等问题发挥了重大作用。

建立智慧车间，是为了提升企业生产效率以及资源的利用率，创造出不断发掘企业工业化潜力的生产环境，以原先的自动化技术作为基础，将车间设备及管理系统通过网络连接，建立“自动化+互联网+精益生产”的智慧循环系统（图1），将原有的生产要素一并融入网络中，进行实时的数据采集，并通过有线或无线网络，交换信息，对生产进行集中分析管理，保持生产的持续高效稳定。

3 基于泛在网络技术的智慧车间构建

泛在网络技术概述  以感知技术和智能技术为特点的泛在技术的提出，成为推动制造业技术发展的一个新的动力，制造技术也将由传统的信息有限时代进入信息丰富的新阶段。泛在（Ubiquitous）一词源自拉丁语，其意思是存在于任意地方。泛在网络是指把先进的计算技术及数字处理技术和智能网络等其他先进技术结合而成的技术社会形态。泛在网络以“无所不包”“无所不在”“无所不能”为主要特点，使人们达到任何地点（anywhere）、任何时间（anytime）、任何物（anything）、任何人（anyone）都可以顺畅通信的4A化通信。

泛在计算是由美国Xerox PAPC实验室的Mark Weiser于1991年提出的一种超越传统桌面计算而存在的全新的计算模式。泛在计算有两个关键特点：一是不可见性;二是具有能随时随地访问到信息的能力。通过在环境中安插大量传感器、处理器、通信设备和其他信息处理设备，在用户无须察觉的情况下进行各种计算、通信、信息处理服务，最大限度减少用户对系统的介入。

在泛在计算发展的基础上进一步衍生出泛在网络。泛在网络是一种无所不在的网络，建立泛在网络是要在建立人与人、物与物、人与计算机、物与计算机广泛连接的网络架构基础上，加载各类应用以提高人們生活的效率和便利性。泛在网络的体系标准研究内容主要包括泛在网络的系统架构、泛在网络技术特点、泛在网络体系中各个组件和功能模块及各个模块间的接口、应用服务标准等。

泛在网络与智慧车间的联系  对于将制造作为首要功能的智慧车间，其泛在网络是将工业级传感器及其网络、工厂控制网络、面向管理的RFID网络和企业信息互联网的融合和集成，是未来制造之中将人和人、机器和机器以及人和机器有机关联、交互信息的有效手段。

对于智慧车间的生产设计，要求通过传感器收集现场信息，并实时通过网络传输到监控终端，远程了解现场生产状况;对于设备方面，要求持续监控现场设备的磨损老化状况，预计设备可能出现的故障，及时控制风险，合理安排维护，减少维修成本;对于控制方面，全面详尽地获取数据和产品信息，以便为控制提供最优策略;对于管理，要求持续不断地取得现场各个设备的运行状况，监控跟踪资产信息，收集车间作业人员各项相关信息，以提高智慧车间的自动化水准。

基于泛在网络的智慧车间的实现  传统加工制造车间制造环境复杂，底层加工设备的差异性过大，在车间中无法将设备联动，生产加工状态成为企业管理的信息盲点。泛在网络的出现，提供了一种车间信息传递的新方法，使得智慧车间的实现成为可能。

本文根据智慧车间的要求标准以及泛在网络的特点，设计了一种具有三层构架的设备监控及信息交换系统。

1）数据采集层。数据采集层是设备监控及信息交换系统的最底层，其功能是采集设备当前的工序和状态信息。对于开放系统的设备，可以直接通过开放的接口获得设备数据，其余的可以通过在设备上大量安置传感器的方式获取。

C/S架构是一个车间联网框架，是以设备（传感器）为核心构建的框架，设备（传感器）的协议无关性，可以随意挂载设备驱动在框架下运行。所以其本质上可以协调设备驱动（协议）、IO通道（COM和NET）、运行机制（模式）之间的关系，使之无缝结合、运行。同时，C/S架构具有实时通信速率高、信息处理能力强及操作页面形式多样等特点，故采用其实现对现场级别采集软件的设计与程序编写，从而有效协调设备驱动、IO通道、控制模式和实际硬件设备。

串口和网络通信时，采集软件架构通过轮询模式对系统进行控制。将机床等设备都虚拟成IDevice设备驱动，当有多个设备连接到通信平台时，通信平台会轮询调度设备进行通信任务，保证每一时刻只有一个设备发送请求命令并等待接收返回数据。应用场景下，服务端与设备均遵循呼叫应答的方式进行通信，即在IO可用的情况下，服务端发出通信命令请求后，设备根据命令信息返回数据给服务端，实现数据更新。智慧车间数据采集流程如图2所示。

2）数据处理层。数据处理层用于对机床、工况等信息的实时掌握，从而实现从环境、资源到运作的全部数字化。以车间工作人员为核心，在传统工厂的基础上构建一个数字空间，方便对资源利用的最大化和高效化，实现有效的人机互动。数据处理层包括管理人员、机床、班级、学生和物料五个基本模块。通过查询管理人员资源和机床资源，提供数据依据，完成对数据的采集分析，通过对工作过程产生的数据进行统计分析，进而判断不同时间段、不同人的工作情况。该数据管理层可以用于辅助车间管理，提高日常管理效率，进行进一步的人机智能化管理，是实现精细化管理的有效工具。

数据处理过程中，首先要将这些通过采集层获得的数据统一传输到处理平台，因车间内环境较为复杂，应选用无线通信方式进行数据的传输;将信息整合后需要进行分析处理并过滤分类，进而判断当前设备状态并为接下来的运作提供编排依据。为了记录实际产品内部每个操作的真实情况，机台一旦开始实操，就要记录之后的每个过程的数据，并将所有数据保存于独立文件内，用于后期的其他分析。同时，每次试验完成后，应对导入独立文件的数据以曲线或散点形式进行分析。具体数据处理流程如图3所示。

3）数据应用层。数据应用层处于此系统顶端，其功能是对已取得的监控结果进行应用。应用层分为常规管理级和实时报警级：常规管理级用于日常教学班级和学生的管理和统计，让车间管理人员对生产车间的生产状况进行掌控，实现监管的实时化、细节化;实时报警级用于加强教师与实习学生的实时联系，方便教师和工作人员及时处理实习时发生的故障和困难。

基于以上对数据采集层、数据处理层和数据应用层的描述，可以得到图4所示的基于泛在网络技术的智慧车间理论模型。

4 结论

本文基于泛在网络技术，提出一种应用于高职院校智慧车间的构建方法，设计了一种具有数据采集层、数据处理层和数据应用层的三层架构系统，及基于此系统的理论模型框图。该系统可在生产实习计划的制订、执行和跟踪等方面为车间管理和操作人员提供管理和分析服务，有效提高生产实习的效率，提升车间管理的信息化程度，具有一定的实用和参考价值。■

参考文献

[1]张冬雪.制药工业4.0智慧工厂探索[J].化工与医药工程，2015，36（5）：7-12.

[2]姜红德.智慧工厂：智能制造路径探索[J].中国信息化，

2015，23（2）：42-44.

[3]程晓蒙.规模化生产中智慧工厂的初步建立[J].制造技术与机床，2016，33（9）：24-29.

[4]张益，冯毅萍，荣冈.智慧工厂的参考模型与关键技术[J].计算机集成制造系统，2016，22（1）：1-12.

[5]张洁，高亮，秦威，等.大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法体系[J].计算机集成制造系统，2016，22（5）：

1220-1228.

[6]吕佑龙，张洁.基于大数据的智慧工厂技术框架[J].计算机集成制造系统，2016，22（11）：2691-2697.

[7]张志强，胡山鹰，胡雪瑶，等.智慧工厂综合管理信息系统开发及应用[J].化工进展，2016，35（4）：1000-1006.