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★菲尼克斯（南京）智能制造技術工程有限公司 付崗

1 摘要

隨著德國工業4.0、美國工業互聯網和中國制造2025計劃的提出，新一輪的工業改革拉開序幕，而這一切的工業改革，其核心都是智能制造，企業如何面對智能化生產的變革，以及如何在這一變革中保持領先優勢，是制造業面臨的一個機遇和挑戰。基于智能制造理念下的智能工廠建設，將成為中國工業企業自身發展的主旋律，并持續演進提升、不斷優化，菲尼克斯電氣為客戶提供從規劃設計到運營實施的智能工廠建設數字工業解決方案。

2 智能工廠建設的總體情況

智能工廠的總體設計包括工廠的整體布局設計、實物流、信息流和工藝流的規劃設計。在充分考慮工藝與物流的合理分布的基礎上，采用最先進的智能工廠理念，從工廠整體布局總體設計著手，考慮多種智能設備產線、系統集成及互聯互通。同時，在整個系統設計中構建從ERP、MES、設備控制的縱向價值網絡的聯通，以及智慧化能源和環境監控管理系統。

在智能工廠信息化建設過程中，充分借鑒工業4.0、工業互聯網、大數據等新技術，信息流總體方案如圖1所示。

圖1 工廠整體架構圖

設計研發端以PLM系統為核心，將產品的設計、驗證、仿真、工藝等研發工作集中管理，同時以嚴格的權限控制為基礎的信息共享，實現設計研發過程的數字化，實現以三維模型為中心的生產組織準備活動。

業務端以ERP系統為核心，前端與PLM系統進行集成，承接研發設計的生產制造數據；后端通過與APS系統、WMS系統、MES系統等系統集成，實現了與供應商、客戶、企業內部各部門的信息共享。

制造端以MES系統為核心，前端與ERP系統、PLM系統進行集成，承接ERP系統計劃數據、PLM系統工藝數據；MES系統對生產過程中的計劃、制造、物流、質量、資源等進行集中管理，覆蓋完整的生產制造過程管理；后端與底層設備進行集成，實現工藝參數、DNC文件、計劃的下達機臺和制造執行參數的采集。

底層通過設備購置、改造、升級等，將未實現互通互聯的設備實現互通互聯，主要包括自動化產線、數字化機床、三坐標儀、視覺設備、計量設備等，并且數據可與MES系統進行集成，實現數據共享。

智能工廠通信系統采用PROFINET工業以太網技術、安全橋SafetyBridge技術、工業無線WLAN技術（IEEE802.11n）等，通過開放的PLCnext平臺，實現機器人、AGV、自動化產線與信息系統的數據庫直接進行數據交互，可根據生產工藝的要求實現各單元之間協調控制，同時各單元系統還可獨立運行并實施控制。如圖2所示。

圖2 工廠設備互通互聯示意圖

3 智能工廠設備互聯與數據采集分析的特色

在智能工廠的架構中，系統將利用開放的PLCnext平臺，通過各類通訊協議從不同的設備中采集到相關的數據。并將采集到的生產、設備、各類工藝數據，分別與FMS（柔性制造系統）和MES系統等系統進行交互。在FMS系統中，系統將科學編排生產任務順序，實現高效、穩定的混線生產。同時，通過優化調度策略拉動庫房配送，可以實現產線內物料高效轉運，滿足JIT需求。MES將生產訂單、生產工藝、物料等信息傳遞給制造設備、模具、檢測工具、AGV等。同時，系統也會將采集到的設備及生產過程數據反饋給MES中進行處理。最終，所有數據可以通過PLCnext平臺，直接上傳至Proficloud中，快速地實現遠程監控和大數據分析。智能數據采集系統圖如圖3所示。

圖3 智能數據采集系統圖

工廠可采用MES系統實現生產過程數據采集和分析，對制造進度、現場操作、質量檢驗、設備狀態等生產現場信息進行采集和跟蹤，并對這些信息進行分析。

（1）注塑機數據采集硬件結構如圖4所示。

圖4 注塑機數據采集硬件結構

通過自主研發的智能連接箱完成設備數據、生產數據的采集并與MES系統進行數據的傳輸交換。

（2）自主開發的自動化產線數據采集與控制系統（如圖5所示）

圖5 智能產線數據采集與控制系統

該系統由控制器PLC和測量數據系統（MEASURINGDATA）、視覺測試系統（Camera）和載具數據檢測系統（DataManage）等組成。PLC與各數據監測系統通過管道功能進行數據信息交換，并進行邏輯及設備的運動控制。

（3）故障報警

圖6 待料顯示

圖6表示設備當前的等待狀態，該圖說明該設備的壓夾供應較整體設備運行速度偏低，提醒操作人員進行加料處理，使設備處于高效運行狀態。

圖7 報警顯示

圖7表示設備處于報警等待，且顯示了具體故障的工位及具體的報警傳感器的信息，提醒操作人員盡快處理相應的故障，以使設備正常運行。

圖8 照相機檢測界面

圖8中相機檢測界面詳細地展示了對應檢測產品的具體檢測項目，包括具體的檢測子項，如尋找邊界、表面污跡或客體缺料等等。

（4）故障分析

如圖9所示，所有的報警數量及工位信息，通過排序，可以指導相應人員關注報警頻次較高的工位，進行有針對性的優化，提高設備穩定性。

圖9 故障分析

4 智能工廠設備互聯與數據采集成效分析

通過智能工廠建設，建設覆蓋全廠的MES生產管理系統，使得工廠能夠對整個生產工藝做出實時的檢測與規劃；工廠借助全廠網絡平臺實現機器、人員的互聯，實現生產數據與人員的無縫對接，生產管理人員可以借助系統采集來的數據，進行現場的感知和管控，實現生產數字化；智能工廠利用大數據對各應用系統的數據進行集中存儲分析，協助公司領導層及時發現問題、分析問題和解決問題，并提高能夠按生產的實際需求進行風險預警的能力，實現決策科學化；工廠建立信息化的管理平臺，向上層面的企業經營管理層的ERP系統和面向生產工廠實時數據高度集成化的MES系統，實現管理和生產數據相連接成一個整體，使得生產數據高度集成化和信息共享性。智能工廠設備互聯與數據采集分析將在以下方面帶來顯著的提升：

（1）減少/消除數據錄入時間30%～70%；

（2）數據完整性提高95%以上；

（3）減少生產數據統計工作80%的工作量；

（4）書面作業損失平均降低56%。

菲尼克斯電氣智能工廠建設數字工業解決方案能夠幫助客戶實現工廠智能化、數字化、信息化、網絡化，有效提高生產效率，確保全生命周期的安全可靠，為制造業注入新的活力，為中國智造增添新的助力。

精彩觀點

菲尼克斯（南京）智能制造技術工程有限公司ISS經理 付崗

智能工廠的興起承載了政府、企業對未來制造模式發展的無限想象和期待。它似乎應該是到處都布滿機器人和自動化設備，車間里沒有或很少有人在操作，所有的任務都是由機器自動完成的。但是目前有條件實現此目標的企業，還是相對較少的，它受所在行業、企業現狀，以及建設資金等因素所限制。但是要想建成理想中的智能工廠，以下三個階段是必須要經歷的：

（1）互聯化

萬物互聯，是我們對未來世界的一個基本設想，它是所有企業進一步發展的基礎。隨著企業單機數量以及自動化程度的不斷提升，造就了越來越多的自動化“孤島”。要想讓這些“啞設備”能真

正“開口講話”，除了它本身具備功能外，還需要將這些設備，以及與物料有機的聯接在一起，真正實現通訊。當通訊建立起來后，就可以展開設備與設備、設備與物料、人員與設備之間的各種協同，從而催生出更多創新的模式。

（2）數字化

數字化是通訊產生后的必然產物，它包含了自動化與信息化雙重含義。企業要實現數字化，需要完成信息數字化、流程數字化以及數字化轉型的過程。信息數字化就是將物理世界的信號轉化為數字世界數據的過程；流程數字化則更多的是指信息化，即將業務流程實現系統控制的過程；而數字化轉型則更多是關注企業戰略以及業務模式的轉變，從而為流程數字化和信息數字化提示未來的方向。數字化轉型的核心是基于業務轉型的流程重構，企業要避免進入以技術為核心的“誤區”中。

（3）智能化

談到智能化，機器人、大數據以及人工智能等已經成為了必不可少的關鍵要素。企業實現數字化后，最大的變化在于企業將會產生大量的數據。而數據是所有智能化的基礎。一個企業有效利用數據的能力，決定了它真正實現智能化的高度。數據的利用包括了采集、存儲、處理和分析等領域。數采是實現智能化的第一步，也是當下許多企業面臨比較“頭痛”的問題之一。隨著支持多協議轉換設備的涌現，以及OPCUA的廣泛支持，這個問題終將得到解決。過去的系統只存儲結果數據，而未來將會更多的存儲過程數據，這會造成數據量百倍、千倍的增加，對存儲的技術和成本都會形成巨大的挑戰。企業數據治理戰略的逐步清晰，將會為此問題帶來最終的答案。數據的處理是挖掘數據價值的重要環節。通過實時的通訊，經過處理過的數據，可以自由流動到所需要的節點，完成相應的控制或操作，以實現設備的自主運行。隨著技術的發展，人工智能也越來越成為了企業進行“思考”和優化的手段。可視化管理也是智能工廠的關鍵特征，通過各類業務場景的梳理，完成對數據的分析，再將數據以不同的形式發送到各種設備中，讓管理者對現場情況了然于胸。

智能工廠是一個不斷迭代的概念，在不同時期它會表現出不同的特征。隨著技術與業務的不斷發展，它也必然會得到不斷的充實。

摘自《自動化博覽》2022年7月刊