★菲尼克斯（南京）智能制造技术工程有限公司 付岗

1 摘要

随着德国工业4.0、美国工业互联网和中国制造2025计划的提出，新一轮的工业改革拉开序幕，而这一切的工业改革，其核心都是智能制造，企业如何面对智能化生产的变革，以及如何在这一变革中保持领先优势，是制造业面临的一个机遇和挑战。基于智能制造理念下的智能工厂建设，将成为中国工业企业自身发展的主旋律，并持续演进提升、不断优化，菲尼克斯电气为客户提供从规划设计到运营实施的智能工厂建设数字工业解决方案。

2 智能工厂建设的总体情况

智能工厂的总体设计包括工厂的整体布局设计、实物流、信息流和工艺流的规划设计。在充分考虑工艺与物流的合理分布的基础上，采用最先进的智能工厂理念，从工厂整体布局总体设计着手，考虑多种智能设备产线、系统集成及互联互通。同时，在整个系统设计中构建从ERP、MES、设备控制的纵向价值网络的联通，以及智慧化能源和环境监控管理系统。

在智能工厂信息化建设过程中，充分借鉴工业4.0、工业互联网、大数据等新技术，信息流总体方案如图1所示。

图1 工厂整体架构图

设计研发端以PLM系统为核心，将产品的设计、验证、仿真、工艺等研发工作集中管理，同时以严格的权限控制为基础的信息共享，实现设计研发过程的数字化，实现以三维模型为中心的生产组织准备活动。

业务端以ERP系统为核心，前端与PLM系统进行集成，承接研发设计的生产制造数据；后端通过与APS系统、WMS系统、MES系统等系统集成，实现了与供应商、客户、企业内部各部门的信息共享。

制造端以MES系统为核心，前端与ERP系统、PLM系统进行集成，承接ERP系统计划数据、PLM系统工艺数据；MES系统对生产过程中的计划、制造、物流、质量、资源等进行集中管理，覆盖完整的生产制造过程管理；后端与底层设备进行集成，实现工艺参数、DNC文件、计划的下达机台和制造执行参数的采集。

底层通过设备购置、改造、升级等，将未实现互通互联的设备实现互通互联，主要包括自动化产线、数字化机床、三坐标仪、视觉设备、计量设备等，并且数据可与MES系统进行集成，实现数据共享。

智能工厂通信系统采用PROFINET工业以太网技术、安全桥SafetyBridge技术、工业无线WLAN技术（IEEE802.11n）等，通过开放的PLCnext平台，实现机器人、AGV、自动化产线与信息系统的数据库直接进行数据交互，可根据生产工艺的要求实现各单元之间协调控制，同时各单元系统还可独立运行并实施控制。如图2所示。

图2 工厂设备互通互联示意图

3 智能工厂设备互联与数据采集分析的特色

在智能工厂的架构中，系统将利用开放的PLCnext平台，通过各类通讯协议从不同的设备中采集到相关的数据。并将采集到的生产、设备、各类工艺数据，分别与FMS（柔性制造系统）和MES系统等系统进行交互。在FMS系统中，系统将科学编排生产任务顺序，实现高效、稳定的混线生产。同时，通过优化调度策略拉动库房配送，可以实现产线内物料高效转运，满足JIT需求。MES将生产订单、生产工艺、物料等信息传递给制造设备、模具、检测工具、AGV等。同时，系统也会将采集到的设备及生产过程数据反馈给MES中进行处理。最终，所有数据可以通过PLCnext平台，直接上传至Proficloud中，快速地实现远程监控和大数据分析。智能数据采集系统图如图3所示。

图3 智能数据采集系统图

工厂可采用MES系统实现生产过程数据采集和分析，对制造进度、现场操作、质量检验、设备状态等生产现场信息进行采集和跟踪，并对这些信息进行分析。

（1）注塑机数据采集硬件结构如图4所示。

图4 注塑机数据采集硬件结构

通过自主研发的智能连接箱完成设备数据、生产数据的采集并与MES系统进行数据的传输交换。

（2）自主开发的自动化产线数据采集与控制系统（如图5所示）

图5 智能产线数据采集与控制系统

该系统由控制器PLC和测量数据系统（MEASURINGDATA）、视觉测试系统（Camera）和载具数据检测系统（DataManage）等组成。PLC与各数据监测系统通过管道功能进行数据信息交换，并进行逻辑及设备的运动控制。

（3）故障报警

图6 待料显示

图6表示设备当前的等待状态，该图说明该设备的压夹供应较整体设备运行速度偏低，提醒操作人员进行加料处理，使设备处于高效运行状态。

图7 报警显示

图7表示设备处于报警等待，且显示了具体故障的工位及具体的报警传感器的信息，提醒操作人员尽快处理相应的故障，以使设备正常运行。

图8 照相机检测界面

图8中相机检测界面详细地展示了对应检测产品的具体检测项目，包括具体的检测子项，如寻找边界、表面污迹或客体缺料等等。

（4）故障分析

如图9所示，所有的报警数量及工位信息，通过排序，可以指导相应人员关注报警频次较高的工位，进行有针对性的优化，提高设备稳定性。

图9 故障分析

4 智能工厂设备互联与数据采集成效分析

通过智能工厂建设，建设覆盖全厂的MES生产管理系统，使得工厂能够对整个生产工艺做出实时的检测与规划；工厂借助全厂网络平台实现机器、人员的互联，实现生产数据与人员的无缝对接，生产管理人员可以借助系统采集来的数据，进行现场的感知和管控，实现生产数字化；智能工厂利用大数据对各应用系统的数据进行集中存储分析，协助公司领导层及时发现问题、分析问题和解决问题，并提高能够按生产的实际需求进行风险预警的能力，实现决策科学化；工厂建立信息化的管理平台，向上层面的企业经营管理层的ERP系统和面向生产工厂实时数据高度集成化的MES系统，实现管理和生产数据相连接成一个整体，使得生产数据高度集成化和信息共享性。智能工厂设备互联与数据采集分析将在以下方面带来显著的提升：

（1）减少/消除数据录入时间30%～70%；

（2）数据完整性提高95%以上；

（3）减少生产数据统计工作80%的工作量；

（4）书面作业损失平均降低56%。

菲尼克斯电气智能工厂建设数字工业解决方案能够帮助客户实现工厂智能化、数字化、信息化、网络化，有效提高生产效率，确保全生命周期的安全可靠，为制造业注入新的活力，为中国智造增添新的助力。

精彩观点

菲尼克斯（南京）智能制造技术工程有限公司ISS经理 付岗

智能工厂的兴起承载了政府、企业对未来制造模式发展的无限想象和期待。它似乎应该是到处都布满机器人和自动化设备，车间里没有或很少有人在操作，所有的任务都是由机器自动完成的。但是目前有条件实现此目标的企业，还是相对较少的，它受所在行业、企业现状，以及建设资金等因素所限制。但是要想建成理想中的智能工厂，以下三个阶段是必须要经历的：

（1）互联化

万物互联，是我们对未来世界的一个基本设想，它是所有企业进一步发展的基础。随着企业单机数量以及自动化程度的不断提升，造就了越来越多的自动化“孤岛”。要想让这些“哑设备”能真

正“开口讲话”，除了它本身具备功能外，还需要将这些设备，以及与物料有机的联接在一起，真正实现通讯。当通讯建立起来后，就可以展开设备与设备、设备与物料、人员与设备之间的各种协同，从而催生出更多创新的模式。

（2）数字化

数字化是通讯产生后的必然产物，它包含了自动化与信息化双重含义。企业要实现数字化，需要完成信息数字化、流程数字化以及数字化转型的过程。信息数字化就是将物理世界的信号转化为数字世界数据的过程；流程数字化则更多的是指信息化，即将业务流程实现系统控制的过程；而数字化转型则更多是关注企业战略以及业务模式的转变，从而为流程数字化和信息数字化提示未来的方向。数字化转型的核心是基于业务转型的流程重构，企业要避免进入以技术为核心的“误区”中。

（3）智能化

谈到智能化，机器人、大数据以及人工智能等已经成为了必不可少的关键要素。企业实现数字化后，最大的变化在于企业将会产生大量的数据。而数据是所有智能化的基础。一个企业有效利用数据的能力，决定了它真正实现智能化的高度。数据的利用包括了采集、存储、处理和分析等领域。数采是实现智能化的第一步，也是当下许多企业面临比较“头痛”的问题之一。随着支持多协议转换设备的涌现，以及OPCUA的广泛支持，这个问题终将得到解决。过去的系统只存储结果数据，而未来将会更多的存储过程数据，这会造成数据量百倍、千倍的增加，对存储的技术和成本都会形成巨大的挑战。企业数据治理战略的逐步清晰，将会为此问题带来最终的答案。数据的处理是挖掘数据价值的重要环节。通过实时的通讯，经过处理过的数据，可以自由流动到所需要的节点，完成相应的控制或操作，以实现设备的自主运行。随着技术的发展，人工智能也越来越成为了企业进行“思考”和优化的手段。可视化管理也是智能工厂的关键特征，通过各类业务场景的梳理，完成对数据的分析，再将数据以不同的形式发送到各种设备中，让管理者对现场情况了然于胸。

智能工厂是一个不断迭代的概念，在不同时期它会表现出不同的特征。随着技术与业务的不断发展，它也必然会得到不断的充实。

摘自《自动化博览》2022年7月刊