数字化车间设备集成技术探析

数字化车间设备集成技术探析

郎建荣

金字火腿股份有限公司  浙江省金华市  321000

摘要：数字化车间设备集成技术是将传统车间中的各种独立设备和系统通过信息技术整合在一起，实现设备之间的互联互通的技术手段。该技术的引入可以提升生产效率、优化生产调度、强化质量管理和安全防护，同时也是推动智能制造的重要驱动因素。通过数字化车间设备集成技术，制造企业可以实现生产数据的集中管理、实时监控和智能分析，提高生产效率和产品质量，加强工业安全和环境监测，推动制造业向智能化、柔性化和可持续发展方向迈进。

关键词：数字化；车间设备；集成技术

数字化车间设备集成技术是当前制造业智能化转型的重要组成部分，它将传统车间中存在的各种独立设备和系统整合在一起，并利用信息技术实现设备之间的互联互通。引入数字化车间设备集成技术，可以实现生产数据的集中管理、实时监控和智能分析，提高生产效率和产品质量，加强工业安全和环境监测，推动制造业向智能化、柔性化和可持续发展方向迈进。

1.数字化车间的相关概述

数字化车间是以信息技术为基础，将传统车间生产过程进行数字化、智能化改造的一种现代化生产管理模式。它利用物联网、大数据分析、人工智能等技术，将车间内的设备、工序、人员等各种资源进行连接和集成，实现生产过程的可视化、智能化管理和优化。

数字化车间的主要目标是提升生产效率、降低生产成本、优化资源配置，以及提高产品质量和产能。具体来说，它可以实现以下功能：

实时监控：通过物联网技术，将车间内的各种设备和传感器连接起来，实时采集和监控生产过程中的各项指标和数据，如设备状态、能耗、质量参数等，以便及时发现问题和进行调整。

数据分析与优化：通过对采集的大量数据进行分析和挖掘，找出生产过程中的瓶颈和优化点，提供决策支持，优化生产计划和工艺流程，提高生产效率和质量。

自动化控制：数字化车间可以通过自动化设备和控制系统实现生产过程的自动化操作和控制，减少人为因素的影响，提高生产的一致性和稳定性。

协同管理：数字化车间可以实现车间内各个环节的协同管理，通过信息共享和通信技术，让相关岗位的人员实时了解生产进度和问题，及时协调和解决，提高生产效率和响应速度。

资源优化：数字化车间可以通过对资源的实时监控和调度，合理分配设备、人力资源和物料，减少浪费，提高资源利用率[1]。

2.数字化车间的基本构架

现场感知层：感知层是数字化车间的数据采集和传感器网络层，用于实时监测和采集生产过程中的各种数据，如设备状态、温度、压力、湿度等。这些感知设备可以包括传感器、仪器仪表、视觉相机、扫码器等。

网络通信层：网络通信层是实现不同设备之间、设备与上位机之间数据传输和通信的层级。主要以现场总线 PROFIBUS,工业以太网PROFINET、MODUBUS TCP/IP,无线Wifi或5G等通信技术为传输网络,将感知层采集到的数据传输给上层的数据处理和应用系统。

设备控制层：控制层主要包括可编程逻辑控制器(PLC)、单片机、NC数控系统、数据采集与监视控制系统(SCADA)、分布式控制系统(DCS)等自动化控制和驱动装置及人机交互界面(HMI)。主要是负责现场运行设备的运行状态监测和控制。

数据处理层：数据处理层主要负责对从感知层传来的数据进行处理和分析，以获取有价值的信息。该层主要包括数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据分析和模型训练等功能模块，通过各种算法和技术，对数据进行处理和分析，提供决策支持和优化方案。

应用执行层：应用执行层由生产制造执行系统MES等构成，用于实现具体的生产管理和业务应用。这些应用可以根据企业的需求而定，如生产计划管理、设备维护管理、质量控制、追溯管理等。应用层可以通过可视化界面、移动终端等方式，将数据呈现给相关人员，并提供实时监控和计划调度的功能[2]。

管理决策层：管理决策层是是数字化车间的最上层，包括企业资源计划(ERP)等上层系统。ERP主要面向企业进行物质资源、资金资源、人力资源和信息资源集成一体化管理的企业信息管理系统，负责企业内部资源的配置和协调[2]。

3.数字化车间设备集成技术应用

3.1物联网技术应用

设备数据采集：通过传感器、射频识别RFID等物联网技术，可以将车间设备，机器人等数据连接到物联网平台，实时采集设备的各种数据和状态信息，如电流、温度、振动、压力等，经数据处理后根据采集时间存储在时序数据库中。

设备监控诊断：通过物联网平台，可以随时随地监控车间设备的运行状态和性能指标，根据各类参数的控制标准，设定的报警阈值，运用算法建立报警机制，可以及时诊断设备故障，提前采取维修措施，避免因设备故障导致的停机损失。同时，也可以通过远程升级和调整设备参数，提高设备的稳定性和性能。

设备协同优化：通过设备集成，不同的设备之间可以进行信息交换和协同工作。例如，在生产线上，各个设备之间可以通过物联网平台进行数据交换，实现自动化调度和优化生产流程。一旦某一台设备出现问题，其他设备可以及时做出相应的调整，以保证整个生产线的运行效率和品质。

3.2数据库技术应用

数据存储：首先，需要选择适合的数据库系统来存储设备数据。常用的数据库类型包括关系型数据库和时序数据库。关系型数据库如MySQL、Oracle等可以用于结构化数据存储，而时序型数据库如InfluxDB等则适用于时间序列性的数据存储。选择数据库时需要考虑数据量、性能要求、数据类型等因素。

数据清洗与处理：数据从设备中采集到数据库之后，通常需要进行数据清洗，即对数据进行预处理和修正，包括去除重复数据、填充缺失数据、纠正错误数据等，以确保数据的准确可靠性，有利于后续的分析和应用。在将数据存储到数据库之前，还可以对数据进行一些处理操作，如数据转换、数据归一化、特征提取等，提高数据的可用性和分析效果，使数据更好地支持业务决策和应用开发。

数据索引与查询：为了提高数据的检索效率，可以在数据库中建立索引。索引可以根据某列或多列的值进行排序和查找，加快数据检索的速度。同时，合适的查询语句和查询优化技术也可以提高数据库的查询性能。

数据备份与恢复：为了保证数据的安全性和可靠性，需要定期进行数据备份，并建立相应的恢复机制。数据备份可以避免数据丢失或损坏时无法恢复，而数据恢复可以快速恢复数据库到最新备份的状态。

3.3系统数据挖掘分析应用

设备管理系统：设备管理系统主要包括设备台账、运行监控、故障诊断、维护保养、备品备件等功能模块。利用设备管理系统，以数据可视化的方式展示设备画像，对设备进行全生命周期的管理，能够可以预测设备故障风险，及时进行维护解决运行问题，减少停机时间和生产损失。并提升设备运行的稳定性，延长设备使用寿命。

质量管控系统：质量管控系统主要利用采集的质量数据来监控产品的生产过程和质量参数。通过设备数据的分析，可以追踪和记录各个环节的关键质量指标，并实时进行质量检测和控制。在产品出现质量问题时，可以通过数据分析找出问题根源，并及时调整生产参数或改进工艺，提高产品质量稳定性和一致性。

数据挖掘分析利用：基于数字化车间设备的大量数据，可以利用数据挖掘和分析技术，挖掘潜在的知识和规律，为车间运营管理和质量管控提供更深入的洞察和决策支持。例如，可以利用机器学习算法对设备数据进行建模和预测，预测设备故障风险、生产效率等关键指标。同时，还可以通过挖掘历史数据中的隐藏模式和趋势，优化生产计划和资源配置，提升生产效率和产品质量[3]。

结语

数字化车间设备集成技术的出现和应用为制造业带来了巨大的变革和机遇。通过将各种独立设备和系统连接起来，实现数据共享和实时监控，制造企业可以更加高效地管理生产过程，提升生产效率和产品质量，并实现智能制造的目标。制造企业应积极拥抱数字化车间设备集成技术，推动数字化转型，实现智能制造的跨越式发展。只有共同努力，才能实现制造业的高质量发展和全面升级。

参考文献

[1]GB/T 41996-2022, 开关设备数字化车间运行管理模型指南[S].

[2]黎明,张云志,关大力等.数字化车间异构设备数据源集成关键技术研究与应用[J].航空制造技术,2022,65(07):38-43+53.

[3]纪勇峰.数字化车间设备集成技术应用分析[J].现代信息科技,2018,2(03):180-181.