数字化车间生产现场数据采集与智能管理研究

童 群



数字化车间生产现场数据采集与智能管理研究

童 群

（慈兴集团有限公司 浙江 慈溪 315300）

随着科技的日新月异，以物联网和计算机为核心的现代信息技术在工业制造业生产中占据着非常重要的地位。当前，多数制造业车间在管理模式和生产方式上缺乏自动化的信息交换技术，具有生产过程掌控性不高，数据采集不及时以及有效率地下等问题，很难能够适应当前制造业信息化实时性的需求。因此，需要在制造业生产车间大力应用数据采集技术，如：传感器技术、自动识别技术等，积极改善车间信息化管理的不足，推动数字化车间的建立。

数字化；数据采集；工业制造业

0 引言

工业制造业随着中国经济的快速增长迅速崛起，中国逐步由制造大国向制造强国迈进，对于制造企业而言，要想在全球制造业市场中占据制高点，提升我国制造业的国际地位，就必须要具备先进的信息化水平。以物联网和计算机为核心的信息技术在我们日常生活和工作中占据的地位越来越重要，成为了当前世界各个领域都不可或缺的一项技术。而制造企业技术也以传统的以人工劳力和机器为代表逐步向信息化技术时代过渡。制造业信息化就是说将信息技术、数据采集技术与现代管理技术有效结合起来，通过对这些技术的应用、信息数据的传递、集成和共享，以此来实现制造业车间现场数据采集的有效性，优化配置企业资源。

1 车间数据采集与系统采用的物联技术

（1）车间数据采集分析

利用自动化设备进行数据采集。通过条码读写器、RFID读写器以及嵌入式采集终端，运用光电磁、温度等技术，自动识别信息载体，然后再通过系统内部解析系统，将获取的数据信息传送至指定位 置[1]。其中条码读写器主要是在成品管理中进行应用，因为条码是唯一的，一旦确定，成品内部的所有信息就确定了，因此对于动态的制造过程数据的存储一般不使用条码，通常是贴在产品的外包装上，以此来实现对箱内物料的自动识别。而RFID标签则具有容量大、存储数字信息多样化的特点，因此RFID读写器适用于动态和静态数据的读写。

利用生成设备获取数据。随着数控伺服系统的大力发展，操作人员可以利用设备终端的借口来获取所需的数据[2]。常见的设备终端有数控机床、加工机器人、PLC等。通过DCOM技术以及OPC标准能够创建一个可相互操控的控制系统。利用OPC借口和一些软件配置，通过上位机就可以直接对机床数据进行实时采集。

（2）物联网RFID技术

作为物联网数据采集的重要手段，自动识别技术包含射频识别、条码识别、光信号识别、卡识别等。在这些识别技术中，RFID是将计算机技术、网络技术、无线通信技术等先进技术融合在一起，近几年发展比较迅猛，取得了可喜的成效[3]。与其他技术相比，RFID技术具有较大的优势，主要表现在：第一，识别精准度高，能够在最短时间内对识别对象进行识别；第二，无线射频技术不需要光源，能够直接透过外部材料就直接对数据进行识别；第三，可以在不同形式、不同类型的产品上进行嵌入，而且还能够实时跟踪附有RFID标签的产品并对其定位；第四，能够同时识别多个物体，并且在信息碰撞和干扰的解决方法上具有灵活性；第五，具有信息存储量大的特点，同时还能够对动态数据进行存储和识别。因此，RFID射频识别技术在物联网中具有非常重要的地位，是实现物联网的核心技术。

2 制造过程数据采集与智能管理系统设计

（1）系统架构设计

基于数字化车间现场数据类型分析和分类的基础上，对现场数据采集技术系统的构架进行了设计。该系统构架主要由车间层、数据层以及管理层三部分组成[4]。其中车间层主要是对车间生产现场数据进行采集和传输，其中主要的数据采集设备有：传感器、RFID、加工设备等；数据处理层则主要是对车间生产现场所采集的数据进行整合集成，数据整合就是对车间生产现场数据进行关联运算、统一建模、标准化封装等程序处理。而数据集成就是就根据生产现场数据的特点和用途进行存储，实现与其他系统对数据的共享；管理层则主要是根据车间生产需求，对数据库里面的数据进行调取，并通过科学的分析，从而为管理层和决策者提供决策辅助 依据。

（2）系统软件结构

本次数据采集系统的软件结构包括：C/S和B/S两种。

C/S（Client/Server）架构。也就是客户端/服务器端的架构形式，是通过合理的设计后，将任务划分为两部分：由客户端软件在对用户的大部分业务逻辑、图像画面等进行本地处理。客户端要想提供访问支持或是实现数据交换，就必须要建立在服务器与客户端所使用的TCP/IP协议的Socket接口连接的基础上，同时服务器软件也可以处理用户与其他客户端之间的数据交换。通常，服务器软件要想对多个客户端的数据进行管理、存储和共享，就需要与数据库进行配合[5]。这种架构的优势在于，在本地就可以对主要业务进行运行，减少了不必要的额外通讯开销，并且响应速度很快。所以，客户端能够承担起丰富功能以及多样界面加载的重任。缺点是用户要想与服务器进行数据交互就必须要安装客户端软件，同时对客户端的硬件要求非常高，系统维护起来不方便，如果服务器端软件更新了新的功能，那么客户端也必须要随之进行更新，以此来适应服务器端的变化。

B/S（Browser/Server）架构。也就是浏览器/服务器架构。这种架构形式是基于信息技术基础上，对传统的客户端/服务器端架构进行改进后的另外一种形式。其特点是用户通过互联网浏览器就能够从服务器端获得交互界面，在本地浏览器中能够完成UI界面的更新工作以及部分事务逻辑，而服务器端则主要是处理主要事务逻辑，处理完毕后直接将新的交互界面传送到用户端，从而形成MVC（Model-View-Controller）结构，通过多种脚本语言和浏览器容器，就能够通过服务器的处理能力对用户的业务进行处理。而对于本地硬件以及相对复杂的业务逻辑则可以通过Active X控制来实现交互工作[7]。与C/S（Client/Server）架构相比，这是一种全新的软件架构，其优势在于客户无需安装客户端软件，只需要通过浏览器就能够实现以往需要专门软件才能完成的功能，对于客户端的要求大大降低。如果浏览器应用发生改变，也不会给用户造成任何的影响，大大提高了用户的感知度。

（3）车间异构数据采集方案硬件设计

为了解决制造业企业车间生产现场异构数据采集的问题，根据生产车间数据的种类，分别采取自动识别技术、传感器技术、加工设备物联网技术等手段对车间生产现场数据进行采集。

1）自动识别技术。自动识别技术包括RFID技术、条形码技术等，通过这两类技术能够对生产现场所产品所设计的信息数据进行识别。主要是物料采集、物料状态、人员信息、设备信息以及零件加工信息等[8]。

2）传感器技术。在车间生产过程中，外部环境会对产品的质量造成影响，传感器技术就是通过车间工业以太网与数据服务器相连，对生产过程中的数据进行实时采集，并对车间的环境因素进行实时监控。主要是对生产过程中的温度、湿度以及电磁等信息进行采集。

3）加工设备联网技术

根据制造企业生产车间的实际情况，加工设备可以分为数控机床以及其他设备两种；对于数控机床而言，目前数控机床的传输接口有以下三类：无通讯接口、串行口以及网口[9]；而其他设备，例如测试设备、热处理设备等，其传输接口主要是以RS-232/RJ45为主，可以直接通过不同的采集器对车间生产现场的数据进行采集。

（4）系统物理架构设计

在数字化车间生产现场数据采集系统物理架构设计中，每个车间都有制造工作站、库房等结构，各单元的硬件设备可以通过工业以太网的连接形成车间局域网，而车间局域网要想连接到公司主干网络就需要通过与交换机相连，通过建立通信链路来实现车间层对上层ERP服务器、CAPP/PDM数据服务器以及数据采集器的访问。其中，对于中间件提交的EPC码的解析是由ONS服务器负责的，与互联网域名解析DNS服务有异曲同工之妙[10]。对于RFID系统而言，ONS服务器能够向中间件发出指令去访问企业内部的服务器，而且这种服务器也算是指明了RFID中间件的产品存储的相关信息。通过ONS服务器能够实现开环应用系统对外协件的相关信息的查询工作。作为数字化车间管理系统信息之间进行传递的桥梁，工作的下机位一方面为不同的用户提供其所需的工业页面，受理用用户请求后进行提交，并对提交结果进行显示；另一方面作为软件中间件的载体，肩负着根据用户指令发出控制底层硬件设备的命令，与底层设备进行连接，并将设备的处理结果反馈到上层数据处理器中[11]。而通过车间的无线网络能够使得用户随时能够通过移动终端设备访问企业内部网络，同时，用户通过手机的APP软件，也可以通过3G网络与管理服务器和数据采集器进行相连，方便用户能够随时对车间现场数据进行采集，掌握车间的生产状况。

3 结论

总而言之，将物联网等现代化技术应用到车间数据采集中，构建智能化的数据采集系统，能够确保数据采集的实效性和有效性，而且也能够为企业车间管理层提供更为精准的生产能力数值。系统实现了对车间业务管理、现场生产数据采集以及数据分析、数据追溯等，在确保企业生产效率的基础上，也促进了车间不断向数字化、智能化的生产方式发展，具有广阔的发展前景。本设计的核心技术为自动识别技术、传感器技术以及加工设备联网技术，通过这些技术能够强化车间信息化管理的薄弱局势，推动工业制造业车间更好地与时代接轨，以此来提升企业的信息化水平，提高企业的核心竞争力，帮助企业在激烈的市场竞争中走得更远。

[1] 秦睿. 基于MES的离散制造车间生产过程数据采集系统研究[D]. 昆明理工大学, 2016.

[2] 于乃功, 方林, 王新爱, 等. 异构数控机床数据采集系统的设计与实现[J]. 现代制造工程, 2016(7): 56-60.

[3] 方灿娟. 基于物联网的车间工作流管理系统研究[D]. 南京航空航天大学, 2015.

[4] 陈静云. 车间物联网数据采集关键技术研究[D]. 南京航空航天大学, 2014.

[5] 杨雷, 胡亚. 基于物联网的数字化制造车间信息采集技术研究[J]. 机械设计与制造工程, 2017, 46(12).

[6] 徐楚桥. 基于物联网的智能车间产品实时跟踪监控系统开发[D]. 新疆大学, 2017.

[7] 陈静云. 车间物联网数据采集关键技术研究[D]. 南京航空航天大学, 2014.

[8] 聂志, 冷晟, 叶文华, 等. 基于物联网技术的数字化车间制造数据采集与管理[J]. 机械制造与自动化, 2015(4): 98- 101.

[9] 刘忠凯. 数控机床状态及生产信息采集系统设计研究[D]. 大连理工大学, 2014.

[10] 陈岚, 杨雪松, 戴蒙. 基于物联网的机械装备智能监控系统设计[J]. 机电产品开发与创新, 2014, 27(5): 108-110.

[11] 蒋婷. 基于物联网技术的工程机械监控系统设计[J]. 数码世界, 2017(8): 191-191.

Research on Data Collection and Intelligent Management of Production Site in Digital Workshop

TONG Qun

(Cixing Group Co., Ltd. Zhejiang Cixi 315300)

With the rapid development of science and technology, modern information technology, centered on the Internet of Things and computers, occupies a very important position in the industrial manufacturing industry. At present, most manufacturing workshops lack automated information exchange technology in management mode and production mode. They have problems such as low control of the production process, inaccurate data collection, and low efficiency. It is difficult to adapt to the current real-time information of manufacturing informatization. Demand. Therefore, it is necessary to vigorously apply data acquisition technology in manufacturing workshops, such as sensor technology and automatic identification technology, actively improve the insufficiency of workshop information management, and promote the establishment of a digital workshop.

Digitization; Data acquisition; Industrial manufacturing

TP23

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.08.036

童群(1977-)，博士研究生，工程师，研究方向：机电一体化，自动化信息化，软件，人工智能，智能制造技术，工业大数据。

本文著录格式：童群. 数字化车间生产现场数据采集与智能管理研究[J]. 软件，2018，39（8）：178-180