基于工業物聯網的數字化生產車間設計

馬麗麗 劉源

傳統制造業生產車間普遍存在生產過程不透明、效率低下的問題，工業物聯網技術的發展為傳統生產車間數字化轉型提供了強有力的支撐。本文重點介紹了基于工業物聯網的數字化生產車間設計方案，為制造業車間的數字化智能化轉型提供參考。

一、引言

在傳統制造業的生產車間中，實時掌握生產狀態、有效協調各方資源以及持續提升生產效率和產品良率，一直是生產管理者面臨的重大挑戰。工業物聯網技術的發展，為這些問題的解決提供了新的思路和工具。通過工業物聯網，可以實時監控生產車間的各項數據，包括工單執行、人員和設備的狀態、物料流轉、產品質量及環境參數等，從而精準掌握生產狀態。同時，物聯網技術還可以實現設備間的互聯互通，實現部門間業務數據的共享，使得車間協同更加順暢高效。此外，通過數字建模和數據分析，能夠不斷優化生產流程和工藝參數，持續提高生產效率和產品良率，為企業的可持續發展奠定堅實的基礎。

二、工業物聯網技術在數字化車間的應用

傳統制造業生產車間的數字化轉型，離不開工業物聯網的幾大關鍵技術，具體表現為：

感知技術：數字化車間首要解決的就是“采不到”問題。應用傳感器、RFID、條碼、圖像識別等感知技術，采集車間人員、機器、原料、工藝流程、環境和質量檢測等信息，實現對復雜工業生產環境的動態監測。

網絡與通信技術：在完成數據的原始采集后，網絡與通信技術為數字化車間工業資源間、工業資源與上層系統間的互聯互通提供了可能。主要涉及近程通信技術和遠程通信技術。近程通信技術包括窄帶物聯網、藍牙、ZigBee等，遠程通信技術涉及互聯網的組網、網關等。

信息處理技術：主要包括數據清洗、數據建模分析和數據存儲等。在數字化生產車間中，將采集的工業生產過程全要素映射到數字空間，應用信息處理技術對收集到的數據進行處理、分析和挖掘，提供生產過程優化的決策性支持和預測性維護等功能。

精準控制技術：將數字空間處理后的結果，作用于生產車間實體的人機料法環協作運行中，主要應用如SCADA、DCS等系統，或直接通過智能傳感器將工業控制命令透傳至PLC等底層控制器中，實現設備的自動化控制和監測，促進生產實體間的協同，提高生產效率和運作效能。

安全管理技術：制造業車間數字化轉型，涉及新一代信息技術與工廠自動化運營技術OT的深度融合，保證融合過程的安全可靠，不泄露企業生產核心技術，是工業物聯網部署的關鍵。主要技術包括加密認證、防火墻、入侵檢測等，以保障數據和設備的安全。

三、基于工業物聯網的數字化生產車間設計

基于工業物聯網的數字化生產車間，自下而上依次分為設備層、網絡層、平臺層和應用層?？傮w架構如圖1所示。

（一）設備層

設備層是數字化車間的底層，主要負責數據的采集和設備的控制。生產車間需重點管控的設備包括關鍵性的生產設備（如CNC機床）、檢驗檢測設備（如AQI檢測設備）、物流設備（如AGV小車）和環保設備（如脫硫脫硝裝置）等，通過應用智能傳感器等感知技術，采集設備數據，實時監控產品產出、物料配送、員工生產績效、產品質量、設備狀態、環境參數等關鍵指標，為工藝優化、提升產能、減少污染、避免非計劃性停機、防范安全生產奠定數據基礎。

（二）網絡層

網絡層主要負責數據的傳輸和處理。通過建立穩定、可靠的數據傳輸網絡，保證數據的雙向實時傳輸和通信質量。本層次建設過程中，應主要參照國際主流的通信協議，如傳統工業協議，Modbus、OPC UA等，與有線、無線網絡，寬帶、窄帶蜂窩網絡相結合，進行混合組網。實現設備間、設備與系統間、系統與平臺間的數據通信和互操作性。

根據實際需求和網絡規模，選擇合適的網絡設備，如路由器、交換機、網關等，并進行合理的配置。需要保證設備的性能和可靠性，以滿足數字化車間的網絡需求。

（三）平臺層

平臺層為企業業務上云、云上數據處理和智能化服務提供支撐。包括云平臺、數據服務平臺和智能服務組件。

云平臺：是數字化車間工業物聯網的核心基礎設施，提供計算、存儲、網絡等基礎資源服務。在云平臺上，可以部署各類應用和數據服務，并實現資源的動態管理和調度。

數據服務平臺：是數字化車間工業物聯網的數據管理和服務組件，提供數據接入、存儲、處理、分析和可視化等功能。數據服務平臺應具備分布式存儲和計算能力，以應對海量數據的處理需求；同時，應提供多種數據服務和API接口，方便應用層進行數據調用和集成。

智能服務組件：是數字化車間工業物聯網的智能分析和決策組件，提供車間生產業務微服務組件、低代碼開發平臺，并內置智能監測、預警、診斷等工業機理模型。

（四）應用層

應用層主要負責實現面向車間生產要素的各種生產和管理應用。按照車間生產作業的流程，這一層的建設重點包括：

生產計劃管理：工單導入車間后，通過實時采集設備狀態、物料供應等數據，及時掌握車間實際生產情況，對車間生產能力進行綜合評估，對產線、工作中心進行智能化排產。

開完工管理：對于自動化程度高的車間，通過工業智能傳感器感知設備狀態，采集生產開完工數據，統計生產績效；對自動化程度低且需要人工報工的車間，可依據生產數據自動生成報工單，人工以條碼掃描打卡等方式，簡化報工作業。

上下料管理：通過在物料上采用RFID標簽，實現對物料位置和數量的實時跟蹤和管理，避免物料丟失或因時效性過期帶來的浪費。同時，通過與生產計劃的智能匹配，應用智能物流系統，實現物料的自動配送和調度，進一步提高生產效率。

設備管理：在設備上安裝傳感器和執行器，可以實時監測設備的運行狀態，調用工業機理模型，自動發現設備故障并進行預警?？梢勒战７治龅慕Y果，反控設備，開展遠程運維，提高設備的運行效率和可靠性。

質量管理：實時采集半成品、產成品質量檢測信息，在及時篩查不良品予以報警提示的同時，對質量一致性曲線進行分析，對產品質量一致性較差的環節，調整工藝參數、優化設備配置或改進生產流程。

安全和環境管理：通過布置監控系統，對設備運行狀態、人員操作情況、環境條件的變化、能源消耗和污染物排放情況進行實時監測，通過設置閾值和報警機制，在異常情況發生時及時發出警報并啟動相應的處置程序，同時結合監測數據進行分析，改進作業流程、調整工藝參數，消除生產隱患和降低污染排放。

包裝管理：包裝管理環節中，通過RFID、條碼等，將產品包裝信息與生產過程信息、原料信息、質檢信息自動進行關聯，實現智能跟蹤和質量追溯，有效避免包裝的丟失和不良品出貨混淆。

人員績效管理：實時采集員工在生產過程中的操作數據、工作時長、產出產品質量等信息，分析工作效率和操作規范性，實現客觀、公正的績效評估。

四、結語

應用工業物聯網對生產車間進行數字化改造，是傳統制造企業邁向智能制造的重要手段，它通過智慧感知、實時監控、在線動態建模分析、精準控制等技術，實現了生產過程的透明化、可視化和協同化，有效提升了生產效率，提高了產品質量。未來，企業還需要不斷引入數字孿生、大模型等新技術，并將業務形態向以數據驅動的決策積極靠攏，構建數據文化、培養業務人員數據分析思維和能力，實現生產車間的智能化、柔性化和可持續化發展，提升競爭力并滿足市場的多樣化需求。

作者單位：馬麗麗 電科云（北京）科技有限公司

劉源 首信云技術有限公司