制造业设备改造及数据采集方法

机械设备的使用为现代工厂减轻了不少负担。在中国 2025 智能制造的浪潮下,原有的机械设备已经无法完全满足数字化工厂建设的需要,对传统制造业中原有的设备进行改造,使之适应数字化工厂的需要势在必行。在数字化制造时代,通过设备在生产过程产生的数据,实现数据的自动化采集至关重要。

1 背景技术

在数字化工厂建设过程中,须对设备进行联网管理。但对于原有设备,不提供 PLN 等通讯装置,无法联网并实现数据的采集,主要存在以下方面内容:

(1)设备联网情况:传统制造业中,设备是关键一环,是原有设备在设计及购置过程中没有进行数字化工厂建设的考虑,为提供 PLN,不可直接进行联网使用。但又不可进行报废另购新设备,因此对于设备的改造,使之适应数字化工厂建设,实现设备联网是第一步要进行的工作。

(2)设备数据采集情况;各零部件尺寸测量多、精度高、质量控制严格,但是现场仍然普遍采用手动普通测量工具进行操作,尺寸测量精度低、可追溯性差,卡片人工填写工作量大,影响产品生产效率的提高,通过研究开发设备采集系统来实现制造数据的自动上传,提高现场生产的信息化程度,达到质量信息流转的无纸化,且减轻操作工人的工作负担,操作更简单,能够显著提升产品质量和生产效率。

(3)数据分析情况:处于大数据时代,为了有效利用生产过程中产生的数据,有必要进行大数据分析,找到数据发展趋势,及时发现问题点,为技术改进提供科学数据依据。

2 主要技术特点

2. 1 设备改造

根据工厂的实际情况,针对不同设备情况采取不同的改造方案。以尽可能不动设备本身为原则,通过外装工控机的方式实现设备的联网与数据的采集,既可以避免对设备的人为破坏,同时又可以获取设备的相关信息,灵活快捷。硬件为小型工控机NanoPi(无固态硬盘,无风扇)作为数采网关。操作系统为 Linux,内部组件包括内存数据库 Redis。现场人机交互设计智能平板,通过现场办公 wifi 网络进行接入,开发设计语言为 Python。通过设备的改造,获取设备生产数据,以及设备状态数据。以工厂现有的静压试验台为例,对硬件安装图例说明,如图1 所示。

图 1 静压试验台硬件安装图

2. 2 数据采集

采集系统采用 JAVA 语言基于 B / S + C / S 双重架构进行开发,系统配置界面及用户操作界面以B / S 架构下的 Web 端为主,数据采集模块采用 C / S架构的客户端程序,兼容底层硬件操作能力,提高数据采集的效率与性能。数据库采用轻量、高效的小型关系数据库 MySQL。系统采用三层架构,数据层、服务层和应用层,从而增强系统的稳健性和可扩展性,如图 2 所示。

图 2 系统结构图

建立数据传输接口,将设备采集数据通过订单作为载体进行数据传递,与上游生产执行系统 MOM(MES)进行数据贯通,实现数据共享,具体数据传输如图 3 所示。

图 3 数据传输关系图

3 开发应遵循的原则

(1)兼容性原则:确保软件改造的兼容性,有利于兼容多种生产工具设备接入,进行数据采集与处理,在保证功能的前提下,最大限度降低系统成本。

(2)易用性原则:对系统的开发设计力求操作简便,维护简单,易学易懂。

(3)可靠性原则:确保系统能够长期稳定运行,同时保证各型配套工具和接收器的连接稳定,以保证设备的可靠性。

(4)安全性原则:系统用户根据业务需求的不同,具有不同的安全级别及操作权限,以保证数据的安全性。

(5)易二次开发、易维护性原则:采用封装技巧,建立稳定的底层工具,方便后期维护或二次开发。

4 数据采集业务流程

在生产过程中,以生产工单为数据主线,以结构化检查卡片为数据采集点,进行数据采集。通过设备与检查卡片项点的数据建立关联关系,实现设备采集数据的自动匹配,获得准确的检测数据,并通过设备相关生产数据与 MES 系统的数据贯通,提高数据准确度,减少操作人员劳动量,并可提供数据的结构化,为数据分析、数据应用提供数据支撑。数据处理业务流程如图 4 所示。