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4.1 生产现场数据的来源与分类

工业数据/生产现场数据,在传统意义上指制造生产线在生产、管理及管控过程中产生的海量资料的数字化信息 [1] 。数据采集是生产线信息化以及建立产线监测系统的基础工作,其采集主体包括各类传感器、监控设备、生产设备、物流设备和生产人员等。上层订单管理计划与下层技术人员执行之间的通信监督,也需要生产线物流、设备、产品等数据信息的协助;这些信息的获取是上层管理层及时了解生产线的实际生产过程、及时把握设备生产状态、制定合理有效的调度方案和生产排程,乃至优化生产线传输技术、节省生产线网络信息传输耗能、提高生产线管理监测效率的关键。

信息化生产线的异构数据采集是生产线信息化的关键部分。针对生产线监测管理的问题和需求,生产现场数据采集的主体包括各类传感器、监控设备、生产设备、物流设备和生产人员等。生产现场数据种类纷杂多样,为获取完整的数据,需要对其进行科学的分类。如图4-2所示,生产现场数据可以按照数据源分为五类:人员数据、设备数据、物料数据、质量数据、环境数据。

图4-2 生产现场数据分类

1)人员数据。人员数据是与车间工作人员相关的数据,是计算员工绩效、保证生产执行进度、追溯产品质量的重要保障,包含人员静态数据和动态数据。其中静态数据包括车间生产人员、管理人员的工号、姓名等数据,动态数据包括健康状态、工时等数据。实际操作中可通过将员工工号关联数据库中其他信息来实现,员工使用员工卡在车间或者工位上进行登记,可得到员工与车间或者工位的绑定关系。读卡器的数据传输方式一般包括串口、以太网等。在制造过程中,人员数据可以对制造排程进行辅助决策与优化,提升车间的生产效率。

2)设备数据。设备数据是与车间生产设备密切相关的数据,完善的设备数据是设备维护、产品质量因素分析等流程的重要依据。设备数据可以分为三种:设备自身静态数据包括设备自身的稳定、静态特征,如设备型号、名称、出厂批次等;设备运转统计数据包括累计工作时长、维修记录、加工某零件使用时长、加工零件的批次等;设备当前运行数据包括机床的进给速度、主轴转速、AGV所处的位置、运行速度等。基于通信接口的设备主要包含串口设备与联网设备等,其中机器人、AGV等设备可直接通过控制中心通信接口或者软件二次开发获取其运行参数。

3)物料数据。车间物料数据反映了生产过程以及产品库存状况,是车间加工物料管理的重要工具。车间物料数据包含物料的静态数据,如物料编号、批次号、物料库存等;也包括各类动态数据,如加工环节、加工时长等。为方便物料或者产品的追踪与回溯,可以采用粘贴条形码或者RFID标签的形式标记数据。获取上述数据的扫码枪或者RFID读写器多使用以太网或者串口通信。

4)质量数据。加工过程中的质量数据包括生产批次、质量指标、缺陷原因、用户反馈等,为产品质量追溯、缺陷因素分析优化提供重要支撑。质量数据的获取主要依赖于机器检测和人工检测。机器检测数据,可以直接通过通信接口上传,而人工检测数据需要工人通过工业便携式设备或者计算机录入后上传。

5)环境数据。车间生产环境的数据包括当前加工车间的温度、湿度、粉尘浓度等。该类数据可以通过部署各种不同的传感器来实现。适用于远距离传输的工业现场仪表使用数字信号传输数据,该类传感器的传输链路一般为串口、以太网、无线传输等。

根据数据产生过程和产生主体的不同,生产现场数据也可以被划分为企业信息化数据、工业物联网数据以及外部跨界数据三类,其中企业信息化数据和工业物联网数据是生产现场数据的主要来源。

企业信息化数据主要指被收集并存储在企业信息系统内部的各类生产数据,包括生产现场和企业后端对接的生产系统管理平台数据、企业资源计划数据、产品生命周期数据、供应链数据和环境管理系统数据等。通过累积大量的产品研发数据、生产性数据、经营性数据、客户信息数据、物流供应数据及环境数据等产线数据资产,企业可以对生产现场进行管理,如通过企业信息化数据的挖掘和分析,进行需求分析和成分控制,及时调整生产现场各个生产线的生产计划和工作排程,对生产工序进行优化,最大化生产线的利用率和工作效率。

工业物联网数据主要指产品和工业生产设备在物联网运行模式下,实时产生、收集的相关数据,此类数据涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等各个方面,是生产现场中增长最快的数据。这类数据主要由数控装备等物理设备自身产生,由生产设备中内嵌的传感器、摄像机和RFID读取器等部件采集。这些数据处理方案都可以将数据转化为有价值的信息,可用于帮助生产现场人员或智能机器做出更具相关性和指导性的决策。

外部跨界数据是指来自于生产现场流程和产品相关的企业外部互联网的数据,包括第二方、第三方数据等。其中的典型数据包括产品运营成本、可用率、维修率等。生产现场(尤其是各类大宗工业产品的生产线)的运行和优化决策也需要深度分析既成产品的产后使用妥善率等数据,以提升其生产质量。

总而言之,大数据技术、高新传感器技术、产线排程和通信等技术的发展使得通过数据挖掘和知识发现为数字化生产线等制造主体提供全面而系统的信息成为可能。来自企业平台、外部客户、生产线设备传感器各个主体,涵盖生产设备、生产物流等各个流程的生产现场数据为车间的数字化、智能化提供了关键动力。 9A9kmBVPgvdSq5EvWcRae9zDpFH3/ZEf+1ooO3ZxzuZodzNWbFaW8R+LvTTu75xo

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