撰稿：张海珍

协会精益智能专委会、工业互联网专委会专家

大部分制造企业在过去10年间均先后实施了ERP（企业资源计划）和MES（制造执行系统）等管理信息化项目。2013年4月，德国提出“工业4.0”概念，其核心是CPS，智能制造便成为全球制造业的研究热点，与其对接，2015年3月我国提出“中国制造2025”国家发展战略。

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无米之炊 实施智能制造面临的问题

企业通过实施管理信息化项目横向上打通了价值链各个环节，但在生产计划下发到成品入库的整个过程还是个巨大盲区，制造环节最核心的工艺、质量、设备、能源、物料、安环等数据散落在车间各个角落，MES系统开发的诸如设备管理、质量管理、能源管理等犹如空中楼阁。大部分的关键生产数据是人工录入的，数据的及时性、准确性、唯一性、完整性都无法保证，不但无法提升生产运营效益，反而会造成员工的诸多不适。企业在开始实施智能制造时，面临的生产现状和存在的主要问题是缺少生产实时数据：1. 没有对生产过程、生产设备、质量控制等进行全面的实时数据采集，生产过程无法随时跟踪，工艺质量不可实时监控，运营报表不能及时呈报。例如，生产经营管理的订单下发、物料管理、生产安排、质量控制等只能采用人为下单、人工统计，以填表方式进行管理。2. 各生产线的生产设备、检验设备种类繁多，控制器、执行器类型各异，进口设备、国产设备混杂，其中一部分国产设备不具备通讯能力，数据无法直接上传。例如，检验设备数据主要还靠人工录入，全流程质量追溯存在断点，无法进行全过程质量控制。3. 进口设备虽然自动化程度较高，有完备的加工检测装置、数据通讯接口及用户操作界面，但设备均为孤岛式分布，设备之间没有任何联系，无法进行数据互联和信息传递。例如，上道工序的生产工艺和产品质量的实际情况，下道工序的操作人员无法及时了解，工序之间配合只能采用人工控制。4. 物流、仓储等信息系统缺乏数据采集整体考虑，数据不能互联和共享，收集的局部数据没有整合在一起有效的利用，信息孤岛问题较为严重。例如，虽然应用了条码系统，已经能够从单体设备上采集数据，但是缺乏集中的数据采集平台做数据互联，精细化成本管理无法实现。

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溯本求源寻求解决问题的方案

数据是智能制造的柴米油盐，是智能工厂的原材料，制造企业要实施智能制造，打通物理层和数据层的数据通道是当务之急，采集生产实时数据是重中之重，数据采集系统是实现智能制造之基石。因此，企业开始实施智能制造时，首先从数据采集项目起动，通过建立数据采集系统来提升企业的生产过程自动化水平，实现数据采集、设备监控、物料跟踪、检测化验、质量控制、参数调节、信号报警等各项功能，为智能制造提供各种实时数据。数据采集系统建设总体方案为：

1. 建设工控主干网，实现全公司工业网络全覆盖；建立机—机间的网络通道、人—机间的网络通讯，使PAD、工业平板等无线终端按照不同的权限，随时随地接入数据采集系统，读取各项指标数据。

2. 设计数据采集系统层次结构，构建生产数据、质量数据、设备数据、能耗数据等采集和管理模块对各种实时数据进行采集和管理，并建立各模块之间的联系，使各模块的数据能互联、互动、协调和共享；建立实时和历史数据库，并以动态分析图表、静态统计报表等形式，分析生产运营状态及预测未来可能的发展趋势。

3. 搭建生产过程监控中心，对各分公司、各工序的关键生产设备、检测设备的设备信息、生产信息、工艺信息、能耗信息等进行监控。

4. 通过RFID（射频识别）、物流、仓储等其他智能制造子系统的建立和ERP、MES等系统的完善，将其它系统的数据与数据采集系统采集的设备、工艺、生产、能耗等实时数据、历史数据进行互联和集成，形成产品从订单下发到成品出厂详细的数据信息流，为智能制造提供各种数据信息。

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层层递进数据采集系统的设计

1. 数据采集系统层次

数据采集系统采用层次化、模块化结构，由现场设备控制层、数据采集网络层、监控应用层、管理层4个层次和生产数据采集、质量数据采集、设备数据采集、能耗数据采集等模块组成。数据采集系统层次如图1所示。

图1数据采集系统层次

（1）现场设备控制层现场设备控制层对现场生产设备的控制系统进行数据采集。（2）数据采集网络层数据采集网络层的网关提供网络通讯的协议转换，网络控制器提供数据采集的标准化格式，统一数据模型，将采集的数据进行存储。（3）监控应用层生产监控中心对各分公司生产工艺数据、工艺配方、工艺路线、物料跟踪、工艺质量判定、质量缺陷分析、设备实时监控、设备产能分析、设备保养、能源、安全等生产过程进行实时监控，生产过程一旦出现异常情况，以图形、文字、语音、短信等方式及时报警。（4）管理层管理层对各分公司产品数据进行管理，对各分公司生产计划及各模块的管理画面实时监控，数据采集系统出现故障及时报警。

2.数据采集系统架构数据采集系统由集团公司总部的各种服务器、生产监控中心和各分公司的数据采集服务器、生产过程数据采集、现场操作站、现场看板等组成。数据采集系统架构如图2所示。

图 2 数据采集系统架构

各分公司的数据采集服务器对各种生产设备和生产过程的实时数据，通过数据通讯接口、网关和边缘控制器进行采集，其中关键的生产、设备、质量等数据在现场操作站和现场看板上显示，同时将这些数据通过分公司汇聚交换机传送到集团公司的数据采集服务器。

集团公司的数据采集服务器收集来自各个分公司生产现场的生产过程数据，将不同工艺段的生产过程数据集中起来，协调不同生产环节间的数据交换和互联，形成集中的生产过程监控。同时，实时的生产过程数据同步传送到历史数据库服务器，历史数据库服务器对关键的生产过程、设备运行、质量控制等参数进行历史数据记录和存储。

数据应用服务器向相关用户提供数据的应用和分析功能，使其能够对数据进行查询和分析；并将相关数据整合到其他信息系统，如供给报表管理系统查询、分析等。

WEB/报表服务器将各种数据和监控画面在WEB上发布，相关人员可通过自己的账号，采用IE客户端或移动终端（如iPAD）接收发布的监控画面，从而可以随时随地实时掌控现场的生产状况。

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对症下药——数据采集系统实施内容

根据智能制造的需求，数据采集系统项目实施主要包括以下内容：1.建设全公司数据采集计算机网络，在集团公司本部敷设光缆和构建网络中心，位于集团公司本部的各分公司直接与网络中心连接，外部基地的分公司可租用移动或电信公司VPN光缆与集团公司本部网络中心连接。2.建立实时数据库，改造各种生产设备的数据通讯接口，统一数据通讯协议规范，对现场生产设备的PLC（可编程逻辑控制器）、传感器、控制器、执行器、在线检化验仪器、智能仪表等控制系统和设备进行数据采集，采集的数据包括控制参数、工艺参数、产量数据、设备运行记录、物流信息、仓储数据、产品质量数据、能耗数据等。3.建立工业级历史数据库存储历史数据，对生产和设备状况进行数据分析、查询和统计；企业的生产管理人员、专业技术人员、车间管理人员通过远程访问，对生产过程的情况进行了解和分析。4.生产现场操作站设计操作界面，实现操作人员与生产系统的人机交互，操作界面包括主菜单、工艺流程监控、实时趋势、历史趋势、实时报警、报表查询、设备操作等画面，实现生产工艺过程的实时监控。5.生产现场安装电子看板，大屏显示各生产过程主要工艺参数和设备运行状态。6.数据采集系统与ERP、MES等信息系统集成，实现彼此之间数据互联。

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冰解冻释 数据采集系统实施效果

数据采集系统项目的实施，克服了智能制造缺少生产实时数据的困境。1.对生产、检验等设备进行联网，从生产过程中的各个工序、各种设备采集生产和设备数据，整合了生产过程和设备的数据资源；满足了集团公司的各个分公司、各条生产线、各种系统数据集成需要，解决了数据不能互联共享、信息孤岛等问题。2.建立了一个集数据采集、存储、分析、计算、应用、查询及维护为一体完整的数据采集和管理平台，为实现产品的产量分析、质量分析、事故分析等提供了真实可靠的数据，并对生产数据进行分析和处理，为生产线的生产过程优化和精益生产提供依据，实现数字化车间的全透明化生产管控。3.通过实时跟踪各分公司生产、设备、质量等信息，使生产经营管理人员对企业的生产过程有一个全面的了解，为生产经营管理人员计算和分析生产成本提供依据，并将生产现场信息传送到公司管理层和决策者面前，为实现整个生产的安全、可靠、经济运行提供了高效、准确、及时的管理和决策手段。4.数据采集系统为智能制造其它系统提供及时、详尽的生产现场信息，为智能制造对生产决策、计划调度、订单下发、物料管理、生产安排、质量控制等智能化管理提供可靠的数据源；其它系统可以按自身的需求，访问、组织和使用数据采集系统中的相关数据，构成整体信息化的信息流，覆盖智能工厂的业务流转。数据采集系统项目的实施为智能制造迈出了第一步，今后将与物联网、大数据、云计算等信息化技术紧密结合，构建企业大数据中心，为智能工厂各项业务提供基础数据保障，为智能制造在企业落地打下坚实的基础。

主要参考文献

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[3]龚涛,赵赫男.智能工厂新型数据采集系统构建[J].信息技术与网络安全,2018,3:15-19.

[4]李洁,张东,常洁,等.面向智能制造的工业连接现状及关键技术分析[J].电信科学,2017,11:146-153.

[5]陈开胜.制造业数据采集技术探究[J].开封大学学报,2017,2:93-96.

[6]周本华,吴旭光,郭培龙,等.现场数据采集技术及在智能制造系统中的应用[J].制造技术与机床,2016,6:33-39.

作者：张海珍