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解车间制造过程数据采集之惑

2012/5/30    来源:e-works    作者:e-works王聪      
关键字:数据采集  车间制造过程  信息交互与集成  
2012年5月,e-works采访了重庆大学鄢萍教授,针对以离散行业为代表的制造业车间级系统需要采集的主要数据量有哪些、主要包括哪些采集方式、怎样整合数据采集系统与MES、ERP系统的集成关系以及未来的数据采集发展等问题进行了深入的探讨。

    数据采集过程是工业自动化控制的基础,是企业实施MES的数据源泉与保证。制造企业在产品生产的过程中,为了保证生产过程的稳定、高效,必须对生产过程中的数据进行实时采集、监控。2012年5月,e-works记者王聪采访了重庆大学鄢萍教授,针对以离散行业为代表的制造业车间级系统需要采集的主要数据量有哪些、主要包括哪些采集方式、怎样整合数据采集系统与MES、ERP系统的集成关系以及未来的数据采集发展等问题进行了深入的探讨。

 

举足轻重:车间制造过程数据采集的意义

    目前,以用户为导向(Everything for Customer)的服务理念逐渐成为制造企业的发展目标,一方面,企业管理层需要根据制造过程的实时情况来合理分配制造资源,以对市场需求的变化做出快速响应;另一方面,客户需要对订单进行实时跟踪和查询,使其能够根据产品的生产情况及时对决策进行调整。在以用户需求为核心的制造模式下,多品种小批量甚至单件的生产方式致使新产品开发频繁,而产品结构复杂性和品种的多样性加大了制造工艺和流程的复杂性,这就对车间制造系统的运行和管理提出了更高的要求,需要对车间制造过程的可视性方面和车间制造系统的实时性方面进行提升。

    现代制造模式以生产效率、产品质量、生产成本等作为衡量企业制造能力和水平的主要标志,然而由于企业规模扩大、技术改造深入和市场竞争加快,造成具有多源异构性、形式多样性、复杂多变性等特征的车间制造过程信息急剧膨胀,再加上传统的企业管理系统无法精细控制到流程复杂、信息纷乱的车间制造过程(特别是包括了设备和人员的车间设备层),使得企业管理层难以准确掌握生产现场的实时情况。现代制造企业的管理信息系统都是建立在自身的复杂性之上,而制造车间作为最重要的信息源头,存在着大量的无序、冗余、残缺、异构信息,要想克服他们之间存在的信息交互的鸿沟,这就对车间制造过程信息的采集和集成提出了更高的要求,需要对车间制造过程的集成性和企业信息系统的交互性方面进行提升。

    因此,信息的采集和集成是现代企业实施信息化战略的迫切需求,只有将制造过程中各种信息进行准确采集和有效集成,才能够及时准确掌握制造过程中的动态信息,从而为提高生产效率和制造资源利用率提供支持。

因地制宜:选择合适的数据采集方式

    车间制造过程信息的采集和集成的目标是:在正确的时间,将正确的信息以正确的方式传递给正确的系统(或人员),以做出正确的决策(或操作)。因此,要根据具体的需求来选择的数据采集方式。数据采集的关键是接口,包括物理接口(物理连接方式)和数据接口(数据的逻辑表达形式,即数据模式),数据采集和集成的过程是将具有源数据模式的源数据映射(或转变)为具有目标数据模式的目标数据,然后将分析和处理后的信息以不同形式展现给不同系统(或人员)。

    在信息化实施过程中,数据采集的最理想方式是直接通过数字化生产设备或系统的接口集成数据信息;对于不能直接获取的数据信息,可以采用外加传感器的方式进行采集;而对于其它的数据信息,则可以通过人机交互界面,由生产过程中的人员根据生产过程中的情况,并经过适当处理,以人工方式进行采集。

    拿生产进度的跟踪来说,离散行业和流程行业自身的特点决定了其制造过程中的数据采集和集成方式存在差异。离散制造企业的生产效率和产品质量在很大程度上依赖于制造设备和人员,自动化水平相对较低,其制造过程中数据的采集主要集中在与离散设备的信息集成和与人员的交互上。而流程制造企业的生产工艺和生产方式都比较成熟,自动化水平相对较高,其生产过程中数据的采集主要侧重于与过程控制系统(PCS)的集成与交互。

 

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    在如上所述的不同采集模式中,企业需要根据自身行业特点与实际生产环境,选择适合自己的数据采集方式。比如在汽车行业中,采用唯一编码对各种产品进行识别,以消除产品在安装过程中的错误,是产品跟踪和监控过程中比较常见的方法。近年来,随着一维、二维和多维条码技术、射频识别技术(RFID)等的逐步成熟,特别是物联网的提出,为制造企业的生产数据采集和过程跟踪提供了多种可靠的解决方案。然而在一些特殊的环境下,可以采用一些特殊的数据采集方式,如在高温和高电磁干扰情况下可采用金属条码技术。

因势利导:数据采集中的信息交互与集成

    当然,不同类型的制造过程信息可从不同的角度动态反映生产制造过程,这些信息既有保存在各种信息系统中的结构化信息,也有生产现场人员和各种设备产生的半结构化信息乃至非结构化信息。对于机械加工行业来说,由于订单、时间和空间的交织,牵涉到产品设计、生产管理、质量检测以及制造资源分配等方方面面,这就需要将生产过程管理与企业资源计划产品数据管理、产品设计和工艺管理、物料管理等系统进行有较集成和信息交互。

    目前很多制造企业对其制造过程中各种数据信息的来源和构成比较模糊,其中最关键的问题还在于对信息的源头不能进行有效地集成。比如某离散制造企业经常几个甚至几十个订单同时执行,由于缺乏生产过程中关键信息的采集与集成,对订单的跟踪力度很弱,经常出现不知道某订单的执行进程,还曾出现过三年前的订单丢失,当订货单位追究法律责任时才逐级查出相关情况。总体说来,对企业生产的制约主要在于不能及时对生产状况进行掌握和控制,其中关键的问题在于关键信息的采集和集成,以及信息流动的畅通性和敏捷性。

    不同类型的制造过程中信息可从不同的角度动态反映生产制造过程,在数据采集和集成系统中,可以采用多种数据挖掘和信息融合的方式将海量数据进行简化,以便于后期集成。例如数控机床加工进度数据信息的采集可以利用宏指令方式、PLC采集方式、主轴功率采集和分析方式、实时加工坐标跟踪等方式进行采集,这几方面的数据都可以从不同的侧面反映加工进度,通过一定的规则进行信息融合,则我们可以获取更加准确可信的加工进度。

    由于制造企业实际情况千差万别,致使数据采集系统与企业信息系统的集成存在多样性特征。采集系统可以作为一个单独的系统存在,直接与各种企业信息系统进行集成;也可以作为某个系统(如MES系统)的一部分存在。由于数据采集系统与企业信息系统的集成是通过接口完成的,所以,当对数据采集系统进行改造或升级时,一般只需要就的数据采集系统遵循相关的集成接口就可以了;只有当企业需要实现原企业信息系统所不能完成的功能时,才会根据需求对其进行改造或升级。

后记:

    离散制造业涉及产业非常广泛,包括汽车、机床、计算机、日用电子消费品等。就中国目前情况而言,在大中型的离散制造企业中,管理信息化和设计信息化已经得到了一定的应用并取得了较好的效益,但对于大部分离散制造企业,生产系统的数据采集是一个薄弱环节,车间生产的信息很难准确及时地反馈到企业的管理层,极大地影响了企业决策的及时性和科学性。未来,在车间系统的数据采集系统改造过程中,可以紧抓以下两点,作为数据采集系统顺利实施的关键:

    1.标准化:数据采集过程中最大的问题就是数据的多源异构性,建立其表达方式上的标准,是首先需要解决的问题。目前,随着XML表达方式的大量应用于各种网络交互,其良好的结构性和语义表达性已经使其成为了事实上的标准化信息表达语言。

    2.集成定制化:集成化是建立在标准化的基础之上的,人们可以利用标准的数据信息,对采集数据的内容、方式进行定制,从而简化操作,以解决客户或企业需求增长和多变的情况。

受访人简介:

    鄢萍,女,博士、教授、硕士研究生导师、重庆大学制造工程研究所常务副所长,重庆大学985装备系统集成技术研究中心、中国机械工程学会高级会员、中国机械工程学会生产工程分会委员、高校制造自动化学会常务理事、重庆市科技咨询专家。兼任重庆制造业信息化生产力促进中心副主任、重庆市网络化制造工程技术研究中心副主任。主要研究方向为制造系统工程与集成化管理信息系统、网络化制造。作为项目实际负责人和主研完成包括7项国家863项目、国家自然科学基金和国家十五攻关项目在内的科研项目20余项,取得鉴定成果3项,申请国家发明专利4项,获得教育部科技进步奖二等奖在内的奖项2项,在国内外重要刊物上发表论文与研究方向相关的论文40余篇,其中10余篇被EI收录。

 

   

    

    

责任编辑:赵蔓
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