基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析

刘三平 龚伟

摘  要：离散制造车间的物联网系统，可以为整个车间的制造提供数据支撑，降低信息设备运行过程当中的不兼容现象，提高远程指导的控制效率。在物联网技术发展的背景下，对这种信息采集方式进行相关的数据分析，可以全面提升信息维护的系统性，对各个离散车间的生产进行优化安排，提高生产的综合经济效益。基于此，该文主要从离散制造车间数据管理的关键技术内容入手，分析物联网体系在目前离散制造车间当中的具体应用，从而提高数据管理的效能。

关键词：物联网;离散车间;制造数据;数据管理

中图分类号：TP274              文献标志码：A

0 引言

物联网技术的飞速发展，大大提高了离散车间生产效率与管理效率，尤其是我国进入21世纪以来，国家和政府大力支持物联网系统，在离散制造车间的具体应用，很多企业在相关技术领域，进行了自主研发，基本上建成了制造管理数据系统。

1 数据管理关键技术在离散车间制造体系中应用的重要性

目前国内外主要应用RFID技术进行离散车间数据管理，该种技术可以在物联网的基础上，对离散车间的制造特点进行优化设计，并分析整个离散车间现场制造数据的多元化、海量化需求，建立一个离散模型。通过物联网系统中不同智能化设备的高度连接，进行相关的体系构建，完成系统的功能模块建立与运行模块定义。主要包括以下3个方面。1）离散制造车间可以参照STEP标准化管理系统，应用EXPRESS-G对离散车间数据管理的模型，进行重新划分，并应用这种数据化的模块表达方式，对数据映射集合进行多元化掌握。2）运用RFID制造系统，对于整个车间的智能化制造模块进行优化分析，并通过有限元分析方法，对于不同的状态数据进行实时把握。3）这种多元化的形式定义可以真实地反映出离散车间目前的工序状态、制造状态、制造方案和设计方案等，并且通过优化职能设计对象的方式，对于agent系统进行操作方式上的优化，避免中间技术过于复杂，影响整个企业离散制造的效率。

2 离散制造车间数据管理中存在的问题

物联网技术主要是基于智能传感技术、信息技术、网络技术发展而成的一种集合技术。在未来，基于物联网的离散制造车间，数据管理效能将会不断提升，但是，目前很多企业在进行数据管理的过程中，存在4个问题。1）很多企业已经开始广泛使用ERP/MES/PDM 体系进行关键数据的管理，但是这些数据当中，有一些底层数据高度依赖现场工人的手工填写，这就影响了数据获取的全面性、真实性和实时性。还有一些工作人员由于工作态度问题，工作能力问题和操作手段问题，在填写数据的过程当中，无法保障数据的真实准确性，这就影响了数据管理的效能。2）一些离散制造车间在进行信息管理的过程当中，由于缺乏相应的监督与管理机制，导致车间的实际管理人员很难通过传统的监控网络，掌握离散制造车间的实际生产运营情况。这些车间由于缺乏现场的实时数据采集体系，整个车间犹如一个黑箱作业，导致管理部门无法按照相关的时间计划，进行执行计划的监督，现场存在生产流程混乱、物料浪费严重和质量检查松弛等现象。3）在进行生产的过程当中，车间工人往往不能在第一时间，获得自己需要的一些加工数据。企业的加工流程不透明，工人无法根据自己目前从事的位置和从事的工作，了解到所有的加工工艺文件和零件图纸，因此，在进行操作的过程当中，无法按照完整的操作流程进行系统的加工，这也严重地影响了离散制造车间数据管理的效率。4）在现代化的数据管理过程中，工作人员往往需要花费大量的时间和精力，进行相关的数据整理与数据归类工作，这也导致了数据分析的有效性不足，人员配合如果不当，就可能会增加设备的空闲时间，造成比较严重的人员浪费与物质浪费。

3 在物联网环境下提高数据管理效率的路径

3.1 数据库分析系统建设

3.1.1 检具数据表

检具数据表主要包括检具名称、检具状态、检具分类、检具类型、检具规格、校验时间、检具成本和折旧率。

3.1.2 夹具数据表

夹具数据表主要包括夹具名称、夹具状态、夹具分类、夹具类型、夹具规格、夹具成本、夾具折旧率和夹具维修时间。

3.1.3 机床数据表

机床数据表包括机床名称、机床状态、机床型号、机床规格、最大走刀量、最小走刀量、最大转速、加工精度、维修时间和车间编码。

3.1.4 工艺文件表

工艺文件表主要包括工艺文件名称、工序编码、工序名称、编写人员、编写日期、校对人员、校对日期、审核人员和审核日期。

3.1.5 工序数据表

工序数据表主要包括工序文件编码、工序描述、车间编码、加工工时、等待时间、工序图路径、开始时间、结束时间、夹具编码、检具编码和工序编码。

3.1.6 在制品数据标识

在制品数据标识主要包括在制品图号、工艺文件编号、物料牌号、物料类型、物料尺寸、零件图路径、工序编码、下道工序产品编码、生产计划编码和质检文件编码。

3.1.7 制造数据源表

制造数据源表主要包括机床编码、人员编码、工序状态和当前时间。

3.1.8 人员数据表

人员数据表包括人员状态、工作岗位、人员、职称、性别、家庭住址、联系方式、系统权限、私人编码、所属部门、车间编码和工位编码。

3.1.9 工位编码

工位编码主要包括工位名称、绑定机床和工位性质。

3.1.10 产品编码

产品编码主要包括产品型号、产品批号、产品数量、零件编号、零件名称、产品图路径、产品进度、产品功能和产品规格。

3.1.11 质检数据源表

质检数据源表主要包括工位编码、人员编码、质检状态、质检结果和质检时间。

3.1.12 车间数据标准

车间数据标准主要包括车间名称、车间温度、车间湿度和车间粉尘。通过建设这样的数据库，可以保证所有的工人在进入车间进行生产的过程当中，只要通过扫描相关的编码，就可以获得完整的工人数据、操作数据、产品数据。

3.2 自动信息获取

这种自动化的信息录入方式与信息获取方式，可以利用计算机技术完成整个数据的分类统计和分析。管理层获得的这些数据是真实、实时的，消除了滞后性对于整个系统造成的负面影响。工人在完成加工时，不需要填写各种表单，可以显著提高工作效率和信息获取的真实性。

3.3 自动流程查询

在离散制造车间的相关管理网站上，不同人员可以根据自己的管理权限，进行流程的查询，这样管理人员就可以明显地了解车间计划的执行情况、在制品情况、物料到位情况、质量检验情况、破除原本的暗箱操作，对于企业造成的负面影响，同时，车间的管理人员可以按照数据库当中的自动交货期、施工进度等，上传一些施工处理的细节，大大提高事务处理的实时性和敏捷性。

3.4 自动加工信息安排

工人只有在获得相关的数据允许之后，了解自己目前所从事的加工任务，并获取相关的加工工艺文件，零件图纸以及质检文件，才能够进行相应的加工施工，这就可以使施工人员可以充分了解自己施工的相关目标要求，大大提高工程的实际效率。这就可以有效解决工人对生产信息了解不全面，从而造成的生产工艺不达标、生产质量不满足计划的问题，有利于全面提升产品的质量，促进生产工作的顺利进行。

4 结论

综上所述，建设这种信息管理数据模型，有利于全面提高离散制造车间的数据管理效果。从该文的分析可知，研究数据管理的关键技术，有利于我們分析目前数据管理当中存在的不足，因而我们要加强物联网数据库的建设，通过完整、实时、全面的数据获取与数据分类，提高数据管理的一体化程度。

参考文献

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