基于物聯網技術的數字化工廠應用研究

駱海艷 李林

摘要：金屬加工行業設備種類繁雜，生產數據量龐大，設備信息分散而彼此缺乏共享。金屬加工行業的采集模塊種類多且使用的協議內容不統一，很容易出現采集數據不完善、數據分析不深入等問題，最終導致企業管理者難以全面了解車間級別或者廠區級別的生產效益。而隨著工業物聯網技術的成熟發展，大數據、云計算的廣泛應用，工業轉型與升級得到了發展。因此，解決金屬加工行業存在的問題，可以滿足管理者的管理需求?？紤]到數據的安全性，企業利用云平臺大數據分析、云計算等優勢對所需的運算資源做彈性調配，能降低運維成本以及實現敏捷開發，使得管理者能夠更深入了解設備以及車間的整體生產狀況。

關鍵詞：金屬加工?數據采集?組態?云平臺?數據可視化

中圖分類號：U285

Research?on?the?Application?of?Digital?Factories?Based?on?Internet?of?Things?Technology

LUO?Haiyan??LI?Lin

（Jiangsu?Suqian?Secondary?Vocational?School，?Suqian，?Jiangsu?Province，?223814?China）

Abstract：?The?metalworking?industry?has?a?wide?variety?of?equipment，?a?huge?amount?of?production?data，?and?scattered?equipment?information?but?a?lack?of?sharing?with?each?other.?There?are?many?types?of?collection?modules?and?nonuniform?protocol?content?in?the?metalworking?industry，?which?is?easy?to?have?problems?such?as?imperfect?collection?data?and?incomplete?data?analysis，?and?ultimately?leads?to?the?difficulty?of?enterprise?managers?to?fully?understand?the?production?benefits?at?the?workshop?level?or?factory?level.?However，?with?the?maturity?and?development?of?industrial?Internet?of?Things?technology?and?the?wide?application?of?big?data?and?cloud?computing，?industrial?transformation?and?upgrading?have?been?developed，?so?solving?the?problems?existing?in?the?metalworking?industry?can?meet?the?management?needs?of?managers.?Considering?the?security?of?data，?enterprises?use?the?advantages?of?big?data?analysis?and?cloud?computing?on?cloud?platforms?to?flexibly?allocate?the?required?computing?resources，?which?can?reduce?operation?and?maintenance?costs，?achieve?agile?development，?and?enable?managers?to?have?a?deeper?understanding?of?the?overall?production?status?of?equipment?and?workshops.

Key?Words：Metalworking;?Data?collection;?Configuration;?Cloud?platform;?Data?visualization

根據金屬加工車間數據采集與組態系統，利用采集的數據進行數據處理與分析，結合實際需求，設計具有公共配置管理、設備移動管理、工單管理和異常管理4個功能模塊的監控管理系統。這個系統能從多個維度深度挖掘初始數據，從而使車間管理人員通過該系統了解車間的生產狀況及各個生產指標，為其優化生產結構、提高生產效提供重要的參考依據。加快推進制造業創新發展和提質增效，未來我國可實現由制造大國向制造強國轉變[1]。

1國內外現狀

本文基于工業物聯網技術，打造金屬加工行業中的數字化工廠。通過對國內外相關技術現狀研究的綜合分析，為開發、設計適合金屬加工行業特性的數字化解決方案提供參考。

工業物聯網IIoT?（?Industrial?Internet?of?Things）?是物聯網IoT?（?Internet?of?Things）與產業融合產生的新業態，國外較為知名的組態軟件有Wonderware的InTouch、Honeywell?的Plantscape、CiT的CiTech、Siemens的WinCC等。國內的組態軟件有亞控的KingView、紫金橋的RealInfo、昆企通泰的MCGS[2]、研華的WebAccess等。這些組態軟件結合我國特點和實際需求，在可操作性、數據處理性能、穩定可靠性、兼容性、界面、數據報表等方面取得很不錯的成果。

2設備數據采集與組態系統

2.1設備數據采集系統方案

為了實時監測金屬加工設備的生產運行參數，提高故障檢測效率，降低企業成本，確保各個設備安全、可靠運行[3]，須從設備本身特性、監測參數、通信式等方面綜合考量，從而設計出合理的設備組態系統。

對于金屬加工設備來說，擁有多種通信接口并盡可能滿足用戶監控設備運行、報警、故障等參數的種種需求，而在這些接口中有支持RS-232、RS-485和TCP/IP[4]通信協議中的一種或多種。

數據采集模塊由傳感器、控制器等單元組成，是連接服務器與外部設備的橋梁，以實現二者之間的數據傳輸，同時也是實現工業物聯網的關鍵設備。數據采集模塊為工業系統檢測、管理和控制過程提供了原始數據[5]。目前，在金屬加工行業中，數據采集模塊大多選擇可編程邏輯控制器（PLC），如德國的西門子、施耐德，日本的歐姆龍[6]、三菱等。PLC以其在穩定性、抗干擾性、可擴展性等方面的優勢而被廣泛應用于各類工業控制領域。

2.2基于Web?Access軟件/SCADA系統的設備組態

基于研華的Web?Access軟件/數據采集與監視控制系統（Supervisory?Control?And?Data?Acquisition，SCADA）的基本功能組件有5個。

2.2.1項目節點

這是一個項目開發平臺，此外，它還幫助所有客戶端連接開發項目的Web服務器，從而便于遠程監控和系統控制。所有系統配置的設置、項目數據庫的文件和圖形都存儲在此項目節點中。

2.2.2?SCADA節點

這個節點通過各種內置的設備驅動程序，通過串行、以太網或專有通信協議與自動化設備進行實時通信并控制設備。此外，它還為所有遠程客戶端提供實時數據的訪問功能。

2.2.3?ViewDAQ客戶端

通過Microsoft?Internet?Explorer的Active?X控件，對SCADA節點進行監控?？蛻舳嗽谂cSCADA節點直接通信前，必須先連接到項目節點，獲取SCADA節點地址。該客戶端將數據實時可視化為動態圖形，為用戶呈現歷史趨勢和預警信息，用戶可以自定義報表格式并將其打印出來。除此之外，View?DAQ客戶端可以確認異常報警，調整設定點數據和狀態數據等功能。

2.2.4?Dashboard客戶端

用戶可以通過iOS、Android或Windows平臺上的任何瀏覽器訪問Dashboard服務器。

3金屬加工車間監控管理系統

3.1車間監控系統數據

車間作業人員根據下派的相關生產任務按照相應的作業指導、配送計劃、質量標準等執行生產任務。在生產、加工、質量檢驗等過程中，數據采集系統通過采集模塊自動采集生產、質量、異常等相關數據，并通過組態系統將采集的和生產相關的數據實時存儲到現場服務器數據庫中，并為車間管理人員提供生產設備相關的基本監控畫面。根據數據采集與組態系統所提供的初始數據，車間監控管理系統對其進行數據處理與分析，并從多個維度讓車間管理人員了解車間的生產狀況。

常見的UML模型包括順序圖、對象圖、例圖、類圖、合作圖、包圖、狀態圖、活動圖、構件圖這9類[7]。通過類圖可以清楚地了解整個系統數據庫的表結構以及表之間的關聯，為后續數據庫設計提供重要參考，大大節約以此為基礎的系統數據庫的開發設計時間，也為系統各功能模塊實現數據處理提供有力支撐。

3.2?車間監控系統軟件

近年來，用戶對軟件開發性能及開發周期的要求越來越高，單一的軟件開發模式對開發人員綜合能力要求很高，其擴展性、開放性較差，維護成本高，且難以滿足用戶要求。而隨著軟件開發技術的不斷發展，開發模式漸漸從早期的單一模式過渡到以團隊為核心的模式，并發展出目前非常流行的前后端分離開發模式[8]。

開源框架（NET?Core）是用于構建基于云鏈接互聯網的應用程序。它有跨平臺、依賴注入、模塊化、開源、MVC與Web?API統一的編程模型和可測試性6個特點。Vue這個框架采用的是自底而上的逐層開發模式，其核心庫只關注視圖層，主要特點有MVVM（Model?View?View?Model）、響應式數據綁定、組件化、虛擬DOM[9]。Vue與現代化的工具鏈或各種類庫組合使用時，能為復雜的單頁應用（Single?Page?Application，SPA）提供驅動，此外，可以與第三方庫或既有的項目整合，因為它的兼容性好，所以對于具有HTML、JavaScript、CSS基礎知識的開發者來說非常容易上手。

4基于WISE?PaaS的云平臺系統

研華WISE-PaaS工業物聯網云平臺是一個集成的物聯網服務平臺，提供邊緣到云端的數據連接、傳送、管理及應用，旨在推動物聯網生態體系的融合，并建立一個產業鏈上下游都能融入的平臺。該物聯網平臺面向制造業數字化、網絡化、智能化需求，基于海量數據采集、匯聚、分析，構建多元基礎設施即服務（Infrastructure?as?a?Service，Iaa?S）的交付選項及微服務靈活架構。云原生平臺環境具有高可擴展性與應對業務規模彈性化的特點，從底層硬件到云端軟件服務，WISE-PaaS云端無縫整合，實現了完整數據連接與應用流程。

（1）登錄WISE-PaaS?EnSaaS，進入到WISE-PaaS?DataHub?Portal，在該Portal?中建立工程和節點，并取得Node?ID、Credential?Key、DCCS?API?Url等連接信息。（2）配置WebAccess工程頁面，點擊工程節點，在菜單欄中點擊“MQTT?Connection?Setting”，在加載出來頁面菜單欄中點擊“WISE-PaaS連線信息設定”。（3）在WISE-PaaS?DataHub中生成的Node?ID、Credential?Key、DCCS?API?Url分別填入到設定中的節點ID、金鑰和DCCS?API?Url，并點擊保存即可。

基于WISE?PaaS云平臺基礎架構，應用部署至云平臺過程中需要用到容器化技術Docker和容器集群管理系統Kubernetes。容器化技術是通過輕量級方式虛擬化應用程序[10]。容器與宿主機共享操作系統內核，將應用進程與所在的操作系統本身之外的其他進程隔離，相比于硬件虛擬化技術，容器化技術在性能和資源利用率上更具優勢。鑒于容器具備可移植性、可伸縮性、高效性、高安全性、高響應性等優點，容器技術被廣泛應用于云計算、機器學習等領域。在使用容器化技術時，一般采用基于Go語言開發的開源容器引擎Docker。Docker采用C/S架構，通過遠程的API實現對Docker容器的管理和創建[11]。

5?結語

本文利用工業物聯網技術，通過深入調研金屬加工行業的生產設備及數據采集情況，設計出合理的設備數據采集系統網絡架構?；诖?，搭建出具有設備信息、生產任務追蹤、異常報警、質量檢驗和資源狀態5大功能模塊的設備數據采集系統。從地端到云端雖聚焦于金屬加工行業，但在開發過程中充分考慮擴展性和復用性，其他工業領域也可參考復制，不同行業的企業之間也可互相共享大數據分析與處理結果，從而促進企業間協同生產。

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