基于工业互联网的异构设备在线管理平台

张德伟 郑方明 李碧波

摘  要：为降低研发型企业实验室管理成本，实现设备故障在线诊断预警和自动计算KPI指标，提出基于工业互联网的设备在线管理平台解决方案。方案将设备在线管理平台分为设备层、感知层、传输层和应用层四层，通过互联网技术打破各个设备供应商的技术壁垒，实现异构设备数据实时采集传输;同时，将业务管理系统与设备在线监控相结合，进行故障预警和消息推送，自动计算设备开动率，实现单人多机值守，推动智慧实验室建设发展。

关键词：工业互联网;设备在线管理;设备监控;集中监控;智慧实验室

中图分类号：TP277;TP391.1       文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）22-0136-05

Heterogeneous Equipment Online Management Platform Based on Industrial Internet

ZHANG Dewei，ZHENG Fangming，LI Bibo

（Guangzhou Automobile Company Engineering Institute，Guangzhou  511434，China）

Abstract：In order to reduce the cost of laboratory management in R & D enterprises，realize online diagnosis and early warning of equipment failures and automatic calculation of KPI indicators，a solution for an online equipment management platform based on the industrial internet is proposed. The plan divides the equipment online management platform into four layers：the equipment layer，the perception layer，the transmission layer and the application layer. Through internet technology，it breaks the technical barriers of various equipment suppliers and realizes the real-time collection and transmission of heterogeneous equipment data;at the same time，the business management system and equipment online monitoring is combined to carry out fault early warning and message push，automatically calculate the operating rate of equipment，realize single-person multi-machine on duty，and promote the construction and development of smart laboratory.

Keywords：industrial internet;equipment online management;equipment monitoring;centralized monitoring;smart laboratory

0  引  言

“工業互联网”的概念是由美国企业通用公司在2012年发布的《工业互联网：突破智慧与机器的界限》白皮书中首次提出，是面向工业系统利用互联网技术将设备、数据与人连接起来，实现异构设备与控制系统和信息系统互联互通，形成具备自我改善功能的智能工业网络，是工业与互联网结合产生的结果[1-3]。随着信息技术的应用和“中国智能制造2025”的深入推进，以互联网、大数据和人工智能为代表的新一代信息通信技术和数字化技术与制造业深度融合，正在全方位重构制造效率、成本和质量管控新体系，全方位重塑制造业的生产主体、生产对象、生产工具和生产方式。工业互联网正逐步推进从单机智能到系统智能的转变，整个汽车产业朝向信息化、数字化、互联网和在线化迅速发展。

广汽新能源智能生态工厂具备钢铝车身柔性生产、数字化自主决策、互动式定制和能源综合利用等四大全球优势，被e-works评为“2020中国标杆智能工厂”，东风装备数字化项目也已进入了2.0的规划和实施阶段，实现了经营管理的数字化，工业互联网已与汽车制造业深度融合，但是在研发型企业尚未得到广泛应用。生产型企业建设工业网络进行现场数据采集，但设备种类单一、同类型设备数量多，设备组网难度较小。汽车研发机构是技术密集型企业，涵盖造型、发动机、新能源、底盘、电子电器、NVH、车身、碰撞安全等多个技术领域，同时也是资产密集型企业，所使用的设备具有单机智能化程度高、种类多、品牌多和同类设备数量少的特点，这些特点也导致工业互联网在研发型企业应用案例十分稀少[4]。

按照传统实验室设备管理模式，一台大型设备需要多名操作人员管理，设备运行时间通过手工填写《设备运行手册》，存在记录数据不准确，统计难度大，人力成本高、管理效率低和KPI指标统计困难等问题。本文设计了设备在线管理平台（Equipment Online Management），通过工业互联网技术实现研发型设备数据实时采集，对设备进行监控和故障预警，搭建集中监控中心，实现单人多机值守，精确统计设备运行时间，提高设备利用率，降低企业经营成本。

1  设备在线管理平台架构

设备在线管理平台由网络、系统和安全三部分组成。平台的建设难点不仅在于设备结构差异大，而且各个设备供应所使用的编程语言、软件版本、通信协议各不相同，甚至部分设备的接口协议不开放。在线监控平台的核心是使用互联网技术破除各个设备供应商的技术壁垒，将不同类型的试验台架联网进行数据采集，结合有线和无线网络实现数据实时传输。如图1所示，设备在线管理平台架构分为四层：设备层、感知层、传输层和应用层。

1.1  设备层

设备层分为设备本体和前端采集装置两大类，不仅包含各种不同品牌的多台设备，而且包含通过独立采集装置采集振动、温度、压力和电流等信號的采集前端。设备本体类数据指的是由设备控制电脑、主机或工控机提供的数据，设备上为了实现某些功能安装了很多传感器采集数据，例如：发动机台架通过编码器、压力传感器和温度传感器采集电机转速、机油压力、进水温度和出水温度;前端采集装置通过增加各类传感器采集数据，例如：发动机台架本身没有振动信号量监测，但震动是衡量设备健康状态最重要的指标之一，振动信号动态监测是设备故障预警最灵敏、最有效的预测方法，所以振动信号的采集极为重要[5]。

汽车研发机构异构设备主要包括AVL发动机台架、湘仪台架、常测台架、AVL底盘测功机、MAHA底盘测功机、WEISS环境仓、AND台架、MTS道路模拟设备、五轴加工中心、智能电表等，设备种类和品牌根据通信方式经过转换最常用的为四种，即：CAN通信协议、TCP/IP协议、UPD协议、串口通信协议。

1.2  感知层

数据采集是通过Node数采主机使用互联网技术实现对设备运行状态、重要运行参数等信息采集，为统计设备开动率、实现设备故障预警、分析被测试件的隐形缺陷等提供基础数据。因为设备结构差异大，通信方式基本不同，所以一台Node数采主机只负责一台设备的数据采集。在Node主机上部署Linux操作系统，使用Python语言编写程序代码实现数据采集和分析。在采样频率设置上需要同时考虑数据采集的实时性和对设备电脑的资源消耗，采样频率太大会占用设备电脑较多的时间进行响应，可能会导致设备原有部分功能响应延迟，引发重大安全事故。如表1所示，不同类型数据对采样频率的要求不同。

经过数据分析，采样频率设在0.2 Hz～1.0 Hz之间，Node主机可以在不影响设备使用的情况下做到实时监控。

1.3  传输层

感知层和传输层是数据从设备本体传递到服务器的桥梁，监控平台使用Node数采主机通过多种通信协议进行与设备控制主机或数据采集装置进行通信，并通过以太网将预处理后的数据传输至应用层服务器中。在传输层实现接口标准化，将Node数采主机采集到的数据按照一定格式进行标准化处理，再将数据传输至服务器。设备联网数据需要进行实时展示，要求网络稳定可靠，由于部分设备控制电脑型号老旧，仍然使用Windows XP系统，微软已经不再更新该系统补丁包，Windows XP系统的安全漏洞将不会被修复，并且为了不影响设备操作软件的使用，一般不在设备操作电脑上安装杀毒软件，设备电脑不具备接入外网条件，所以需要重新搭建一套基础网络，专门用于设备在线监控。

设备网络采用扩展星形拓扑架构，如图2所示，一级交换机与二级交换机、二级交换机与三级交换机之间使用光纤进行通信，三级交换机与四级交换机或Node数采主机使用网线进行连接，局域网内任意一台三级交换机故障都不会影响到其他交换机的使用，相比于链式架构稳定性更高，比纯星型结构网络价格更低，施工难度相对较小。对于前端采集硬件则通过Wi-Fi接入设备局域网。

安全是工业互联网的基础，不仅影响设备在线管理平台的稳定运行，同时也对试验设备有着重大影响，在整个网络中设置三层防护措施保证网络安全。首先，应用服务器和数据库服务器处在不同的网络环境，数据库服务器仅允许通过局域网访问，而应用服务器支持外网访问，在应用服务器和数据库服务器上安装杀毒软件，杀毒软件可以有效识别木马等病毒，对病毒进行隔离处理，同时在服务器中配置允许接入接出的指定端口号，实现第一层防御双保护。在一级交换机增加硬件防火墙作为第二层防护，硬件防火墙可以有效阻断黑客和病毒攻击。由于Linux操作系统本身比Windows操作系统安全，并且运行于Windows系统上的病毒一般不能在Linux操作系统上运行，因此服务器和Node数采主机使用Linux操作系统对网络安全进行第三层保护。

1.4  应用层

应用层接收设备在线监控采集和传输的实时数据，按照时间维度持续写入数据库，具有以下特点：

（1）写入频率快，每秒一次;

（2）测点多、信息量大，在线监测设备数量多，每台设备上百个数据点;

（3）按照时间顺序产生，且一经产生便不再变化;

（4）单点数据价值小，分析数据需要一次读取大量数据;

（5）数据一旦记录后无须更新或者删除[6]。

根据设备采集数据的特点使用InfluxDB时间序列数据库进行数据存储，InfluxDB时间序列数据库具有较高的读、写性能，可以使用类似SQL的查询语言，提供WebAPI，安装UI Chronograf插件后在浏览器中输入：http：//168.168.3.XX：8888可以直接以可视化的方式访问InfluxDB数据。计算得出的KPI指标值，如设备每日开动时间、耗电量等和应用系统的基础数据表均存储在关系型数据库中，使用MySQL数据库进行存储。

2  系统功能设计与实现

2.1  系统功能设计

设备在线管理平台从功能上分为以下8个功能模块，如图3所示，包含系统设置功能，设备台账功能，设备预约管理功能，试验进度查询功能，设备操作证管理功能，设备故障预警功能，设备开动率统计功能和设备能耗信息统计功能。

所构建系统采用B/S架构，集成于统一身份认证平台，用户登录统一身份认证平台后点击对应的图标按钮即可跳转登录系统，无须输入账号密码，用户权限由PC端系统进行控制。PC端建立设备台账，对设备运行、使用、维修、保养进行管理，并对每台监控设备设置故障预警条件，通过故障预警提前发现设备故障隐患，以报表的方式展示全部设备状态和开动率。

2.2  监控大屏实现

按照“全院总控+按区分控”的方式规划建设多个监控中心。如图4所示，设备进行实时数据采集后通过监控大屏进行数据展示。

采用超大屏幕和PC显示器显示的方式集中监控，主要用于资产管理、设备管理保全人员监控、接待参观和对外宣传，在监控大屏上展示全院设备设施总体状态，资产管理指标和动态报表，所有数据通过分控中心传输，与分控中心集成，可随意切换显示各分控中心的数据。按照区域和设备类别建立多个分控中心，各个设备分控中心具有设备运行监测、设备健康监测、视频监测和气体监测等功能，同时还建立有能源监测分控中心、消防监测分控中心。各个设备分控中心建立视频墙和操作台，将设备实时数据和视频信息显示在视频墙，主要用于监控设备设施的运行数据、试验进度、设备及试验的具体参数，进行集中监控，实现耐久类实验统一监控，一个操作员可以同时监管多台设备。

2.3  移动端实现

设备在线管理平台移动端接入企业微信移动平台，设备管理人员无需安装APP即可访问系统，相对比开发Android和iOS应用程序，开发HTML5格式的网页版程序成本低，同时避免了每次更新功能都需要发布新版本程序的问题。如图5所示，用户在移动端通过摄像头可以查看到实验室内的视频信息，同时可以查看设备的KPI指标值和关键参数曲线。

根据消息推送与通知的重要程度将消息分为三个级别：

Ⅰ级，误入通知，在设备运行中任何人不得打开实验室房间强行进入，若有人误入则向设备操作人发送Ⅰ级预警;

Ⅱ级，设备故障监测预警通知，根据设备运行参数实时判断预测，避免设备损坏和发生重大安全事故;

Ⅲ级，业务类消息通知，故障维修通知、设备保养通知、试验结束通知、设备每日运行记录等业务类消息。

3  结  论

随着工业互联网的深入推进，互联网技术广泛应用于汽车企业，设备管理在线化成为必然趋势。本文分析了设备在线管理平台的技术架构，设计包含台账、设备维修保养、操作证查询和报表等业务功能和软件系统。以设备网络为基础，通过互联网技术将不同种类、多种品牌和各种规格型号的设备组网，实现设备数据实时采集传输;以企业微信为载体进行故障预警和消息推送;以管理平台为核心，自动计算设备开动率等KPI指标，搭建集中监控中心对设备集中监控，实现单人多机值守变革原有设备管理模式和方法，实现数据共通共享，推动智慧实验室建设发展。

参考文献：

[1] 牛晗，韩超，梁涛，等.工业互联网体系架构在城市供水全过程监管业务化平台建设中的应用 [J].给水排水，2020，56（6）：163-167.

[2] 任强，徐旻.浅谈智能制造的核心——信息物理系统 [J].纺织器材，2018，45（4）：59-63.

[3] 杨帅.工业4.0与工业互联网：比较、启示与应对策略 [J].当代财经，2015（8）：99-107.

[4] 林春荣，杨晓英，张志文.基于物联网+APP的设备状态监管系统 [J].机械设计与制造，2020（4）：294-297.

[5] 高金吉.工业互联网赋能装备智能运维与自主健康 [J].计算机集成制造系统，2019，25（12）：3013-3025.

[6] 徐化巖，初彦龙.基于influxDB的工业时序数据库引擎设计 [J].计算机应用与软件，2019，36（9）：33-36+40.

作者简介：张德伟（1993—），男，汉族，山西忻州人，资产管理责任职员，本科，研究方向：物联网、资产管理、设备管理、样车管理及资产管理信息化建设。