基於工業大數據的數字可視化無人車間

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基於工業大數據的數字可視化無人車間可視化工業大數據系統，可以實現對從窯爐、成型到成品包裝全過程的可視化監控。對生產質量數據進行有效的及時分析和實時呈現，實現生產全局的可追溯、可評價和實時管理，向數字可視化工廠邁進。

目錄

一、案例簡介

工業製造大數據系統的實施，可以實現無人車間（僅有三個人監視異常），真正實現了生產數據準確化、管理精確化，從根本上提高了產品質量。據統計，生產管理系統日數據量達到225萬條，質量檢驗系統日均數據300多萬條，一天數據達到了1000萬條。單條數據查詢時間在20毫秒左右。

二、案例背景介紹

企業生產的蓋板用保護玻璃為高鋁硅超薄玻璃，在屏保護用玻璃行業屬高端產品。廣泛應用在手機，平板以及GPS等觸控顯示器件領域，具有很高的質量要求，廢品率很高。其嚴格的生產要求與質量管控需求，傳統的人工檢查難以做到。更無從談起質量信息的預估和管控，即做到生產、生產數據與質量分析可視化、可控化。為此，公司由IT主管工程師進行業務流程及數據結構設計，技術質量部副部長提出產品檢驗分析需求，西安文易軟件（簡稱文易）幫助研究開發出了基於工業大數據的生產管理系統和質量檢驗系統——電子玻璃智能可視化工廠——工業製造大數據項目。

三、案例應用詳情

項目的目標是如何分析抓取來自於生產線的大數據（涵蓋：不同設備、不同裝置上的設備、生產、質量信息），通過計算機程序分析設計，實現實時的信息呈現及結果分析，最終實現智能化可視化的信息化工業控制系統。

利用該套智能可視化工業大數據系統，可以實現對從窯爐、成型到成品包裝全過程的可視化監控。對生產質量數據進行有效的及時分析和實時呈現，實現生產全局的可追溯、可評價和實時管理，向數字可視化工廠邁進。

（一）設計思路

傳統的工業化控制具有：數據命令有效、高速、準確、實時。網絡結構以令牌環網（同軸電纜）和高速以太網（TCP/IP）為主。但是，仍舊具有「格式單一，封閉，無法進行大量數據的分析評估，數據保存周期短，取法有效回溯」等缺點。而工業智能信息化控制化則是以PC為運算控制器，以應用程序進行流程化的運算、發布、控制。可靈活編輯的應用平台，具備圖形、圖像、報表等分析能力，可大數據量的存儲，報警圖形化提示，數據可追溯。

工業化的層級是從數據、信號、執行到製造，信息化的層級是從數據、信息、知識到智能。在工業化和信息化割裂的情況下，一般只能用產品質量來倒推生產線中製造工序及加工工藝問題，無法對企業的產品進行及時的反饋，因而也就無法有效地對生產風險與品質管理進行把控。唯有通過二者的融合，實現對企業生產過程、設備狀態、質量檢驗信息進行全方位的監控及實時分析，才能實現對生產系統所有數據進行有效的分析和呈現，實現對企業的生產全局的可追溯、可評價，最終達到有效實時地管理。

（二）調試需求

設計開發及系統調試過程中，主要面臨幾方面難題。首先，生產線設備來源廣泛，有國產、日本、德國、還有自行設計的，導致數據庫形式多樣，數據源形式多樣，因此，需要對各種數據庫進行解析；其次，有的設備系統是運行在Linux系統之下，需要實現不同結構系統的集成；其三，除了設備運行狀態數據、生產數據之外，包含有大量數據源的質量檢驗數據構成了一個龐大的需要採集分析的數據系統，因此需要調試過程需要重點滿足需求：

1、基於大數據技術，能滿足每日兩百萬條以上數據的處理要求。

2、能從其他數據庫定時獲取數據；

3、實現異構系統集成，系統運行在Linux下，也可以運行在Windows系統中；

4、系統自動採集、匯總、分析並產生生產線需求的多樣化可視化結果：即實現按照設備、生產、質量、日期、線體等多樣化的查詢並可視化呈現。

（三）生產需求

生產過程中，利用該套智能可視化工業大數據系統，可以實現對從窯爐、成型到成品包裝全過程的可視化監控。對生產質量數據進行有效的及時分析和實時呈現，實現生產全局的可追溯、可評價和實時管理，向數字可視化工廠邁進。

四、創新性與優勢

該項目使得集團高鋁硅玻璃CCX03生產線在設備監控、生產狀態管理、質量數據分析呈現等方面實現了無人化管理。例如：通過質量分析模塊，我們在熱端熔解製程，即可以實現無人車間（僅有三個人監視異常）。改變了以前質量檢驗信息需要檢驗員人工取樣採集、人工匯總分析、郵件上傳，然後生產調整製程人員才能看到信息採取對策這種滯後的工業化生產模式，該項目真正實現了生產數據的全面準確實時化、管理精確化。從根本上提高了製程調整對策的時效性，能夠更加有效地保障產品質量。

五、案例應用效益分析

完成了生產製造大數據解決方案，將企業內部的工業化與信息化完全融合，做到了可控、可視的智能可視化工廠。

通過生產數據管理，實現了車間無人化生產。

打通生產環節數據和管理環節數據，着重解決了企業生產質量與產品質量脫結問題，做到了生產線的全面可視、可控，成功實現了由傳統製造業到新型製造的轉型升級，為未來達到智能製造打下了良好基礎。