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事实揭露 揭密真相
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基于工业大数据的数字可视化无人车间可视化工业大数据系统,可以实现对从窑炉、成型到成品包装全过程的可视化监控。对生产质量数据进行有效的及时分析和实时呈现,实现生产全局的可追溯、可评价和实时管理,向数字可视化工厂迈进。

一、案例简介

工业制造大数据[1]系统的实施,可以实现无人车间(仅有三个人监视异常),真正实现了生产数据准确化、管理精确化,从根本上提高了产品质量。据统计,生产管理系统日数据量达到225万条,质量检验系统日均数据300多万条,一天数据达到了1000万条。单条数据查询时间在20毫秒左右。

二、案例背景介绍

企业生产的盖板用保护玻璃为高铝硅超薄玻璃,在屏保护用玻璃行业属高端产品。广泛应用在手机,平板以及GPS等触控显示器件领域,具有很高的质量要求,废品率很高。其严格的生产要求与质量管控需求,传统的人工检查难以做到。更无从谈起质量信息的预估和管控,即做到生产、生产数据与质量分析可视化、可控化。为此,公司由IT主管工程师进行业务流程及数据结构设计,技术质量部副部长提出产品检验分析需求,西安文易软件(简称文易)帮助研究开发出了基于工业大数据的生产管理系统和质量检验系统——电子玻璃智能可视化工厂——工业制造大数据项目。

三、案例应用详情

项目的目标是如何分析抓取来自于生产线的大数据(涵盖:不同设备、不同装置上的设备、生产、质量信息),通过计算机程序分析设计,实现实时的信息呈现及结果分析,最终实现智能化可视化的信息化工业控制系统。

利用该套智能可视化工业大数据系统,可以实现对从窑炉、成型到成品包装全过程的可视化监控。对生产质量数据进行有效的及时分析和实时呈现,实现生产全局的可追溯、可评价和实时管理,向数字可视化工厂迈进。

(一)设计思路

传统的工业化控制具有:数据命令有效、高速、准确、实时。网络结构以令牌环网(同轴电缆)和高速以太网(TCP/IP)为主。但是,仍旧具有“格式单一,封闭,无法进行大量数据的分析评估,数据保存周期短,取法有效回溯”等缺点。而工业智能信息化控制化则是以PC为运算控制器,以应用程序进行流程化的运算、发布、控制。可灵活编辑的应用平台,具备图形、图像、报表等分析能力,可大数据量的存储,报警图形化提示,数据可追溯。

工业化的层级是从数据、信号、执行到制造,信息化的层级是从数据、信息、知识到智能。在工业化和信息化割裂的情况下,一般只能用产品质量来倒推生产线中制造工序及加工工艺问题,无法对企业的产品进行及时的反馈,因而也就无法有效地对生产风险与品质管理进行把控。唯有通过二者的融合,实现对企业生产过程、设备状态、质量检验信息进行全方位的监控及实时分析,才能实现对生产系统所有数据进行有效的分析和呈现,实现对企业的生产全局的可追溯、可评价,最终达到有效实时地管理。

(二)调试需求

设计开发及系统调试过程中,主要面临几方面难题。首先,生产线设备来源广泛,有国产、日本、德国、还有自行设计的,导致数据库形式多样,数据源形式多样,因此,需要对各种数据库进行解析;其次,有的设备系统是运行在Linux系统之下,需要实现不同结构系统的集成;其三,除了设备运行状态数据、生产数据之外,包含有大量数据源的质量检验数据构成了一个庞大的需要采集分析的数据系统,因此需要调试过程需要重点满足需求:

1、基于大数据技术,能满足每日两百万条以上数据的处理要求。

2、能从其他数据库定时获取数据;

3、实现异构系统集成,系统运行在Linux下,也可以运行在Windows系统中;

4、系统自动采集、汇总、分析并产生生产线需求的多样化可视化结果:即实现按照设备、生产、质量、日期、线体等多样化的查询并可视化呈现。

(三)生产需求

生产过程中,利用该套智能可视化工业大数据系统,可以实现对从窑炉、成型到成品包装全过程的可视化监控。对生产质量数据进行有效的及时分析和实时呈现,实现生产全局的可追溯、可评价和实时管理,向数字可视化工厂迈进。

四、创新性与优势

该项目使得集团高铝硅玻璃[2]CCX03生产线在设备监控、生产状态管理、质量数据分析呈现等方面实现了无人化管理。例如:通过质量分析模块,我们在热端熔解制程,即可以实现无人车间(仅有三个人监视异常)。改变了以前质量检验信息需要检验员人工取样采集、人工汇总分析、邮件上传,然后生产调整制程人员才能看到信息采取对策这种滞后的工业化生产模式,该项目真正实现了生产数据的全面准确实时化、管理精确化。从根本上提高了制程调整对策的时效性,能够更加有效地保障产品质量。

五、案例应用效益分析

完成了生产制造大数据解决方案,将企业内部的工业化与信息化完全融合,做到了可控、可视的智能可视化工厂。

通过生产数据管理,实现了车间无人化生产。

打通生产环节数据和管理环节数据,着重解决了企业生产质量与产品质量脱结问题,做到了生产线的全面可视、可控,成功实现了由传统制造业到新型制造的转型升级,为未来达到智能制造打下了良好基础。

参考文献