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工业物联网在3C制造领域的应用

2021-04-27 14:02:47 2143

一、 企业物联网应用总体架构

如图1所示,智能工厂整体业务模型自底向上包括设备层、集成层、核心业务层、透视层。设备层是基础,包括生产加工、物料配送质量检测等设备;集成层主要指系统集成和数据集成,系统包括企业资源计划(enterprise resource planning,ERP)、目标管理(management by objectives,MBO)、制造执行系统(manufacturing execution system,MES)、统计过程控制(statistical process control,SPC)、模块控制(block control,BC)、物料控制系统(material control system,MCS)等,数据集成包括虚拟产品、虚拟产线、虚拟设计、虚拟制造等来源数据;核心业务层主要包括生产管控、质量管控、物流管控、计划管控;透视层包括设备可视化、工序可视化、车间可视化、工厂可视化、企业可视化。


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图1 智能工厂的总体架构


二、 物联网应用层次结构

1.设备层级物联网应用

(1)数据采集与分析:通过物联网技术,实时采集物料信息,包括物料编码、物料的位置、物料的状态、库存信息、各批次物料的使用状态与加工状况、缺料信息等。这些信息被采集后,由物流管控系统对其进行处理和分析,实现对物料的高效调度,降低物流成本。并在此基础上对物料在生产过程中使用的数量和质量进行准确的统计分析,从而得出不同物料的最佳使用数量,生产管理系统通过与ERP系统进行对接与数据共享,即可为物料的采购计划提供科学依据。

(2)设备互联互通:智能化的生产设备需要主动地感知生产环境的变化,主动采取相应控制策略进行自我调整、自我学习,实现生产过程的稳定运行;智能化的生产设备将相关的信息通过工业数据总线或物联网及时、准确、完整地传递到其他设备和系统,不但实现单个设备的智能化,而且实现整套生产工艺设备的互联互通,确保整个生产工艺过程处于优化运行状态,降低物料和能源的消耗,提高产品的质量;智能化的生产设备具有强大的自诊断能力,在实现有效的设备资产管理的同时,能够借助大数据分析,实现生产设备的预测性维护,降低非计划停机的可能性。从底至上从设备层到控制层再到车间管理层,最后到企业层全部互联互通。

(3)智能化设备维护与故障预警:如图2所示,智能化设备维护与故障预警系统包括:通讯控制器、驱动控制、设备上位机、报警灯、报警看板、邮件、短信。设备I/O板连接上下游设备,实现整条线的连接,设备的PLC与整条线的PLC进行连接,实时监控设备状态。设备的运行状态,报警信息,产品信息都可实施上报系统。设备上人机界面便于对设备的单机操作,设备的PC单元用于记录设备的运行状态,并与服务器连接,实施上报生产数据,便于追溯跟踪。

 

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图2 智能化设备维护与故障预警系统架构图

SPM—智能流程管理;oracle—关系数据库管理系统


2.产线层级物联网应用

(1)生产过程监控:根据事先约定的编码及读码原则为每种/每件/每框产品生产二维码。每种/每件/每框产品有唯一一个ID,此ID其代表产品始终,一直可追溯到客户端。可将VCR装置安装于每条产线上,用于读取产品二维码来识别产品信息。每台读码器要有可识别的ID,用于工作状态的监控。实时将数据上报给MES。整个生产过程监控的的技术架构体系如图3所示。


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图3 生产过程监控的技术架构


(2)生产过程智能优化控制:SPC的作用在于通过收集制造过程中的检验数据,依据统计原理建立制程管制程序及方法,以改善制程能力及提高产品质量、良率。SPC系统架构如图4所示。主要是通过SPC系统实时传递数据,通过互联网实现了数据收集、实时控制、异常处理、报表生成、统计分析与查询,且在同一页面可以监控一个控制特性的过程状态,数据表和不同的控制图表。

 

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图4 SPC系统架构

EDC—电子数据捕获系统;BRM—企业商务资源管理系统


(3)产线互联:光纤网,光纤网是设备和设备之间连接的网络,通过可编程控制器(PLC)在设备之间传输信号;无线物联网,无线物联网(IOTs)通过射频接受装置采集设备端使用的能源数据,以自动组网的方式通过Gateway将数据传输到以太网上;以太网,车间控制系统位于无尘室外面的服务器机房,通过以太网与产线控制系统连接;通过将各种信息系统(MES,ERP,QMS,EMS)的相关信息(能耗、生产,质量,设备、成本)集成起来,实现互联互通。

3.车间层级物联网应用

(1)智能在线检测:在线自动检测设备(AOI)(图5)对产品进行CCD图像传感器摄取成像,提交给影像处理卡进行处理,处理后交由主控制电脑进行分析,根据设定数据模型演算,并输出结果。系统包括:光源、CCD影像采集处理装置。CCD影像采集处理装置主要由影像采集卡、影像处理器、主电脑、PLC控制运输系统和输出装置组成。

 

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图5 在线检查机AOI的硬件结构


(2)数字化物流跟踪:车间物料跟踪系统包括仓库管理过程监控、物料状态监控、配送作业监控、运输工具监控以及线边库存监控。通过物联网技术实现对物料和物料运输工具的实时定位、追踪与监控,获取物料和运输工具的状态和位置等信息,并可以通过对这些信息的分析实现对物料的高效调度。

(3)车间互联:智能制造的首要任务是信息的处理与优化,车间内各层网络的互联互通则是其基础与前提。无论是工业云,还是工业大数都需要车间工厂的互联互通和数据采集与交互来支持。可以通过无线物联网和互联网,将车间层管理系统与企业层管理系统连接起来,实现车间互联。在建立各业务领域的信息化基础平台的基础上(如MES,生产计划、ERP,QMS,EMS)实现各种资源的互联互通。实现车间互联能够将实物在车间中的全生命流程通过信息化透明的展现。使实物的数量,状态,位置清晰的体现,使用户能够更好地掌握车间情况。通过打通从车间领料到成品下线的全业务流程,将物料的信息相互串联,更好的进行追溯管理。通过数据采集和分析,也可为管理层的决策提供了准确的依据。

4.工厂层级物联网应用

工厂互联是顺应全球新工业革命以及互联网时代的潮流,对大规模生产转型大规模定制的创新性探索,是互联网转型的重要组成部分。与传统工厂不同,互联工厂实现了与用户相连,目标是从“产销分离”到“产消合一”,满足用户无缝化、透明化、可视化的最佳体验。通过建立起互联工厂体系,打造互联工厂的引领样板,可实时、同步响应企业全球用户需求,并快速交付智慧化、个性化的方案。

通过工厂互联可以将工厂的各方面能力清楚地反应,达到对工厂生产作业的管控目的。通过系统中的实时监控,使用户能够清晰了解对应计划的施行状态与流程进度。在生产过程中或生产结束后对于产品存在争议时,也能更好的追溯,及时查到问题所在。

从底至上从设备层到控制层再到车间管理层,最后到企业层全部互联互通。设备层包括自动化设备和智能设备,自动化设备内部包括驱动器、传感器、模拟量I/O、执行器。设备与设备之间通过设备的现场总线设备进行I/O(Handshake)、I/O(Grass data)互联互通。

工厂设备层与控制层BC产线控制之间的互联互通是通过Master PLC来实现。控制层与车间管理层的MES、SPC的互联互通使通过以太网实现。最后是车间管理层与企业层的ERP、SPM、MBO、EMS。

工厂可视化。在生产第一线提升生产率、效率化、提高品质、削减成本、降低能耗,是制造业一直不断改进完善的课题。实施建立工厂可视化系统,可实时追踪生产现场的生产运转情况、品质信息、能源消耗量等数据,通过在信息系统灵活运用生产现场的可视化信息,可大大提高工厂的效率和生产率。

同时,部署可视化监控中心和电子看板,可以对生产过程实时可视化监控,使得生产情况一目了然,对在制品过库存或库存不足、生产进度与计划差异、库存周转速度、产品质量等,进行监督和管理。集成监控信息,综合应用电子化看板、移动终端等,查询、监控跨地域的生产、工时、质量、物料等信息。监督和控制生产现场的制造执行和协同作业,提高传递效率,提高执行力。

5.决策层级物联网应用

决策可视化的内容包括:工厂的销售状况,订单执行状况;整体的能耗状况;工厂整体的库存状况以及库存周转率;工厂整体的设备管理效率的各项KPI;工厂整体的各项成本,财务KPI;工厂整体的环境状况等。基于可视化的智能决策如图6所示。

 

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图6 基于可视化的智能决策


三、关键核心技术

1.面向设备/工序/现场/工厂的可视化技术

面向设备、工序、现场、工厂的可视化技术可视化技术具体包括设备可视化、工序可视化、现场可视化、全工厂可视化,如图7所示。

 

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图7 智能制造工厂可视化通用技术


通过可视化,将不明状况数字化,通过关键KPI的展示。实现工厂整体的可视化并以此为视角展开工厂整体的透明化,通过洞察力促进工厂发现问题,并改善问题。

2.互联互通技术

以无线物联网(IOTs)技术对自动化设备和智能设备能源消耗量采集改造,建立能源消耗的固定能源、变动能源和与生产相关联的能源三段式管理。通过现场IOTs技术的应用将4M+E(人、机、料、法、环)数据化,同时建立实际数据在虚拟工厂中的现象路径。

在建立各业务领域的信息化基础平台的基础上(如MES,生产计划、ERP,QMS,EMS)实现各种资源的互联互通,通过对各业务系统数据的关联实时分析建立模型,实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。

通过智能感知接口标准,完成制造装备间的互联互通,工序的互联互通,车间的互联互通、工厂的互联互通和企业的互联互通。互联思想是从互联互通视觉展开,包括设备互联、产线互联、车间互联、工厂互联,最后形成决策云。

3.基于制造物联的生产过程精益管控技术

通过协同制造环境支撑关键技术,包括传感器组网与优化配路技术、多源数据感知和多网传输技术、数据汇聚与服务技术、全生命周期信息动态管理技术,为制造协同技术推广奠定应用基础。

(1)设备管控:生产设备作为一个公司最重要的资产之一,通过提高设备的利用率及产能,降低设备发生故障的机率,是帮助“3C”企业提高利润、降低成本的一个重要途径,全面实现设备效率、异常信息反馈及维护保养的电子化、网络化、智能化,同时实现设备状态的实时集中监控、实时报警,使每台设备都成为一个子智能中心,各子智能中心共同组成一个智能网络,为管理层提供实时的数据信息,全面提升企业的管理能力。

(2)产线管控:对于生产线工序、人员、设备等做产线平衡分析,对生产的全部工序进行平均化,调整作业负荷,以使各作业时间尽可能相近。消除作业间不平衡的效率损失以及生产过剩。公司综合运用生产线管理理论,包括生产线平衡、改善七大手段、鱼刺因果分析、生产线改善原则和方法、生产线的生产过程可视化等精益生产技术。

(3)车间管控:健全车间生产组织,合理组织生产。加强劳动组织、加强工艺纪律、建立车间指标体系。根据厂部下达的计划任务,为车间各工段安排生产和工作任务,组织均衡生产,使人、财、物能够得到有效地运转,取得最优的经济效益。完善车间管理制度。车间在贯彻企业各项规章制度的前提下,要结合自身的特点,按照经济责任制的原则,制定各项管理制度以及车间内部职能组、工段、班组等各项组织和车间主任、职能组长、工段长、班组长、技术人员、工人等各类人员的工作职责、工作标准。

(4)工厂管控:利用计划、组织、用人、指导、控制等活动,对生产过程和生产者进行管理,包括工厂可视化管理、工厂物流管理、仓储管理等模式。

(5)决策管控:站在企业的战略决策视角,主要分析在今天这个急剧变化的市场上,高效的业务决策管理可以带来重要的竞争优势。包括战略目标、战略规划、产品市场分析、相关利益方分析、企业之间的横向集成、大数据分析决策等。

4.基于制造物联的生产过程多信息资源集成

在产品制造过程中,将物联网技术与制造技术有机融合,实现生产现场设备信息集成、多信息系统数据集成、智能产品信息集成、供应链物流信息集成以及仓储信息集成技术等多信息资源有效集成,完成多源信息技术的融合,开创新型生产制造模式与管控模式。

5.制造过程信息实时跟踪与追溯技术

采用面向质量目标的在线质量监测与控制技术,实现对车间生产过程的质量监控,将最新的在线测量和现代质量控制技术相结合,以最低制造成本实现最佳的配合质量和预期的质量目标,实现制造过程的质量监测与控制,保持制造过程产品质量的稳定性,为系统提供真实、有效、充足、实时的制造质量信息。

可通过条码、设备参数等手段,采集物料信息、质量特性,建立采购生产制造销售全过程跟踪和管理。实时跟踪与反馈制造过程信息,提升对制造过程的掌控、调度能力,实现敏捷制造;整合采购、制造、销售全过程物料信息,形成从原材料到成品的多维度产品追溯,提升产品质量追溯能力。构建物联网,同时实现MES系统与关键质量控制点的检测设备的集成,可直接读取设备中的质量检测数据与MES系统实时集成,通过前后关联与验证功能,能够提高生产过程的防错能力,降低质量不良损失。通过对制造过程信息进行采集,以及制造过程信息统计分析与关联集成技术,建立制造过程的关键节点与关键路径,实现制造过程信息的正向跟踪与产品质量的反向追溯,以及因订单执行异常、产品质量异常等事件的分析与预警。

四、效益分析

1.经济效益

通过实现智能设备互联、信息系统的构建和集成和供应链的信息集成,可以提高智能制造能力,更快速、敏捷地对应客户需求,提高供应链效率,降低制造成本,提升企业核心竞争力。同时,通过对“3C”行业智能制造智能化车间的改造,以及对工业互联网的融合应用,可以实现产能的提升,缩短产品的研发周期,提高产品效率,降低整体运营成本和不良品率,以及整体安全性的提升有显著作用。

2.社会效益

(1)促进我国传统制造系统的管理模式向精益制造模式发展;

(2)促进数字化技术在制造领域的深化应用与牵引示范;

(3)促进物联网技术在制造领域的深化应用与牵引示范。


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