工業互聯網技術架構下的工藝流程優化檢視原始碼討論檢視歷史

來自 新浪網 的圖片

工業互聯網技術架構下的工藝流程優化本項目基於工業互聯網技術架構下對工藝流程及布局進行優化，建立工藝數據採集網絡，進行工藝數據集成與分析、工藝參數優化及偏離識別預警分析，從而實現生產過程中工藝流程的快速優化與調整。

一、案例簡介

本項目基於工業多形態網絡架構、生產過程數據採集與分析系統、ERP資產模塊設備標準建模、MES系統工藝模型建模及設備全狀況管控等技術，實現生產工藝相關數據採集。生產工藝建模分析及參數優化模型、工藝參數運行偏差預測預警分析等技術，結合製造和質檢、物流設備建設及優化升級進行工藝流程優化。同時，工藝中質量檢測數據接入MES系統及SPC質量管理系統、大數據平台進行工藝優化數據挖掘分析。

二、案例背景介紹

現階段，許多光伏組件製造企業都提出或正在進行信息化和自動化建設，期望儘快實現由「製造」到「智造」的轉型。但是，這些建設大多都是結合企業發展實際需求進行的局部數字化建設，缺乏系統性和全局性，並由此產生了信息孤島、兼容性差和集成度不高等一系列問題。因此，突破制約產業發展的關鍵短板裝備，建設互聯互通的車間工業互聯網平台，利用工業大數據平台進行智能分析和深度挖掘，實施各信息系統並實現與智能生產設備的高度集成化運營。本項目就是以工業互聯網平台為基礎，利用大數據分析技術對工藝流程及布局進行識別與分析，實現生產過程中工藝流程的快速優化與調整。

三、案例應用詳情

項目針對工藝優化，主要建設內容包括：基於工業互聯網技術架構下的工藝流程及布局、工藝數據採集網絡、工藝數據集成與分析、工藝參數優化模塊及偏離識別預警分析等內容，實現生產過程中工藝流程的快速優化與調整。

1、工藝流程優化

本項目為實現滿足國際先進和主流各類組件產品針對客戶需求柔性產線無人化製造目標，基於工業多形態網絡架構、生產過程數據採集與分析系統、ERP資產模塊設備標準建模、MES系統工藝模型建模及設備全狀況管控等技術，實現生產工藝相關數據採集，生產工藝建模分析及參數優化模型、工藝參數運行偏差預測預警分析等技術，結合製造和質檢、物流設備建設及優化升級進行工藝流程優化。同時，工藝中質量檢測數據接入MES系統及SPC質量管理系統、大數據平台進行工藝優化數據挖掘分析。

2、工藝數據採集、建模分析、預警

項目圍繞生產管控一體化工藝優化目標，基於EAP技術實現產線工藝有關多維度數據採集，並同步MES、ERP系統和經營管理大數據平台：ERP系統提供工藝參數標準模型； MES系統實現工藝參數下發設備，並對偏離標準工藝流程的情況進行報警；大數據平台基於關聯因素分析功能，建立生產工藝的建模分析環境，應用工藝數據、質檢數據分析得出工藝最優配置參數。從而實現工藝數據基於智能分析模型得出優化策略，並進一步指導工藝優化的閉環過程。

1）工藝數據採集

項目基於EAP集成技術，實現管理系統與設備數據交互和互聯，通過OPCServer獲取PLC現場控制數據，wcfserver接口信息交互，其工藝數據採集網絡架構如下：

項目應用MES系統設備集成功能，基於現場工業總線/網絡、OPC、CNC技術，實現與設備/獨立系統之間的通訊集成和數據交互，是整個車間工藝優化的實時數據源，其主要特性包括：

可以採集的設備/控制系統主要包括：主流CNC、主流PLC、主流組態軟件、主流智能儀表、具備MODBUS TCP/IP 協議的HMI、主流基於PC 的遠程I/O 模塊。

採集的有關生產管理數據包括：設備狀態、加工數量、開始加工、加工結束、設備開機、設備關機、加工循環、加工節拍、呼叫等等內容。

採集的有關設備運行的數據主要包括：設備狀態、設備自診斷信號、設備報警、呼叫等等內容。

系統為實現產線控制過程安全、高效及狀態可預測預警，實現產品製程數據全程採集（主要包括產品的生產路徑、工藝參數、設備參數、AGV動態路線等），實現 60多台製造設備和質測設備/流水線等近4000個採集點位。

項目針對流水線，採集設備之間工序互聯狀態信息，實現工序環節異常狀態下，產線流轉調配自動化。為實現產線物料流轉狀態檢測和可控，識別組件信息與物料信息和訂單信息匹配性，基於物料感知設備和EAP技術 採集流水線實時產品信息。

項目產線設備及工藝數據通過大數據平台及可視化技術，實現全景實時狀態展現。

2）工藝數據設置、預警及優化分析

項目應用MES系統工藝設置功能，依據工藝模型制定流程（見下圖），由多部門聯動基於標準工藝配置及大數據提供的優化策略制定工藝模型配置方案。

工藝模型設置功能可精確定義工藝製程，以及其包含的工序，工步；定義各工步所需執行的操作；定義各工步所需記錄的數據，以及數據採集計劃；定義各工步的操作標準，可設置操作提示，在批次加工時提醒作業人員；定義工步上製造批次所使用的設備或設備組及配置參數；定義設備和工藝參數預警配置值及故障處理機制。

項目為實現各類設備運行狀態及參數採集、設備與系統及M2M互聯，並結合MES系統進行製作現場工藝優化、設備參數模型分析及可優化配置、設備運維保養及預警保修等功能。

四、創新性與優勢

本項目針對離散型加工業的特點，在數據採集與分析系統中封裝多種具有行業特點算法工具，基於數據融合、挖掘、開放、可視化等技術，對光伏組件生產、設備、檢測等數據進行多樣化的數據分析、應用和展示，基於工藝參數優化模型，可持續尋優改進當前操作工藝流程。

五、案例應用效益分析

項目通過工藝優化及智能調控，達到節約原材料、減少設備意外停機時間、提高設備利用率、提高生產效率目標。