★北京和利时工业软件有限公司赖建新，王楠，陈俊杰，陈宇峰

关键词：涂料行业；数据链集成；DCS；Batch批量控制系统；智能制造；质量追溯；智能排产；PDA投料；第三方设备联动；原料替代

1　引言

涂料产业作为精细化工领域的关键分支，其“多品种、小批量、工艺复杂”的生产特性对数智化转型解决方案提出了特殊且严苛的要求。在传统生产模式下，涂料企业普遍存在三大痛点：

（1）生产计划与执行环节严重脱节，MES系统的排产指令难以精准转化为现场操作；

（2）批次管理粗放，配方参数与工艺数据分散存储，无法形成完整追溯链条；

（3）设备控制与生产执行数据相互割裂，导致质量问题定位困难。

此外，人工排产效率低下、特殊原料投料易出错、第三方投料设备与主系统协同性差、原料供应波动时替代料管理混乱等问题，也在很大程度上制约着涂料产业生产效能的提升。

在工业4.0的大背景下，数据已成为驱动生产效率提升的核心要素。和利时凭借在精细化工领域的深厚技术积累，构建了基于“APS-MES-Batch-DCS”系统的全数据链XMagital®智能系统生产过程全局优化解决方案。该方案以HiaXbase工业智能平台为中枢，依托Batch批量控制系统，上联MES系统实现计划与执行的闭环管理，下接DCS系统实现配方参数与工艺控制的精准联动。同时，其新增智能排产模块、PDA人工投料模块、第三方设备协调机制及原料替代管理模块，通过数据的全域贯通，有效破解了涂料行业智能化转型的瓶颈。本文结合某涂料企业的应用实践，详细阐述了本方案的技术架构、实现路径及应用价值。

2　涂料行业生产特性与数据链需求

2.1　典型生产工艺与数据节点

涂料生产属于间歇式精细化工过程，以乳胶漆为例。

乳胶漆生产作为涂料行业的典型间歇式生产模式，其工艺复杂度高、参数关联性强，对数据链的完整性与实时性要求尤为突出。其完整生产流程可分为六个核心环节，各环节的工艺特性及数据交互需求如图1所示。

图1工艺流程图

各环节工艺的智能化需求如下：

（1）原料检验与预处理

·钛白粉、乳液等主原料需通过激光粒度仪检测粒径分布（要求≤2μm），并记录含水率（≤0.5%）、pH值（8～9）等指标，检测数据上传至MES系统与原料批次信息绑定；

·助剂类原料（如增稠剂）需进行溶解预处理，控制搅拌转速300～500r/min、温度25±2℃，预处理时间记录精确至秒级，作为质量追溯的关键节点；

·MES系统获取的原料库存信息，当某批次原料指标超标时，自动触发不合格品隔离流程，并在MES系统中锁定相关配方的使用权限。

（2）分散阶段

·按配方比例将颜料、填料与部分乳液投入分散罐，DCS系统实时控制分散盘线速度（12～15m/s）、搅拌时间（20～30min），同时监测物料温度（≤60℃），超限时自动调节冷却水阀门；

·分散终点通过在线粘度计判定（目标值80～100KU），达到阈值后Batch系统自动发出“分散完成”指令，触发下一步调漆工序；

·该环节产生的关键参数（如分散电流、物料密度）每10秒采集一次，与批次ID关联存储，形成分散过程数字轨迹。

（3）研磨细化

·对于细度要求≤30μm的高档乳胶漆，分散后物料需进入砂磨机研磨，DCS通过变频控制研磨介质填充率（70～80%）、研磨转速（1200～1500r/min）；

·研磨过程中计时监测，当90%颗粒达到目标粒径时，Batch系统自动停止研磨并记录研磨周期（通常8～15min）；

·设备振动、轴承温度等状态参数与工艺参数联动分析，提前预警设备异常（如振动值＞0.8mm/s时触发维护提示）。

（4）调漆工序

·按配方工艺预设顺序向研磨后物料中添加剩余乳液、增稠剂、消泡剂等助剂，DCS系统通过变频泵、开关阀和调节阀控制加料精度（±0.5kg）；

·调漆搅拌转速控制在600～800r/min，DCS系统实时采集粘度（每30秒一次）、pH值（目标7.5～8.5），并通过PID算法自动调节增稠剂添加量；

·环境温湿度（要求温度25±3℃、湿度50±5%）纳入参数监控体系，偏差超标时联动空调系统进行调节。

（5）过滤净化

·采用袋式过滤器（精度50～100μm）进行多级过滤，DCS记录过滤前后压力差（初始≤0.1MPa，超过0.3MPa时报警提示更换滤袋）；

·过滤流量控制在8～15m³/h，Batch系统根据调漆总量自动计算过滤时间，确保物料充分过滤；

·过滤后的清漆需取样检测光泽度、遮盖力等指标，检测结果手动录入系统后与批次数据关联。

（6）灌装包装

·自动灌装机通过称重反馈控制灌装量（误差±0.2kg），DCS记录每桶灌装时间、重量数据，形成可追溯的包装记录；

·喷码系统打印包含批次号、生产日期和有效期的二维码，与灌装数据实时同步至Batch系统；

·成品入库信息自动上传至MES，触发原料消耗扣减与库存更新，形成生产-库存闭环。

2.2　全数据链核心需求

（1）实时性需求：MES系统的生产计划变更需在10分钟内同步至Batch系统，DCS系统采集的工艺参数需在1秒内反馈至Batch系统，以确保生产调度的及时性；

（2）完整性需求：从原料入厂到成品出库的全流程数据需完整记录，涵盖工艺参数、设备状态、质量检测结果；

（3）一致性需求：批次号、物料编码等关键标识需在各系统中保持唯一，避免出现数据关联错误；

（4）安全性需求：配方数据、工艺参数等核心信息需具备传输加密与权限控制机制，防止信息泄露与篡改。

3　“APS-MES-Batch-DCS”全数据链XMagital®智能系统生产过程全局优化解决方案”设计

3.1　总体架构设计

和利时XMagital®智能系统生产过程全局优化解决方案”依托于其自主研发生产的DCS、SIS、CCS、DEH、PAC、OCS等核心控制系统及丰富的智能仪表产品系列，通过工业安全网闸的联合部署，结合控制逻辑参数动态优化、异常工况预警、AI智能套件等多项先进技术，自动承接上层生产计划调度集群下发的任务指令，完成从生产调度到生产控制的智能闭环，助力企业构建无人操作、最优运行的智能控制模式。方案随需而变，可自由定义。基于涂料行业的“APS-MES-Batch-DCS”全数据链生产过程全局优化解决方案采用“三层四级”架构，实现数据的纵向贯通与横向集成，如图2所示。

（1）管理层（MES）：负责订单管理、生产计划排产、物料资源调配，通过数据库接口与Batch系统交互；

（2）执行层（Batch）：作为数据链中枢，接收MES的生产计划，向DCS下发控制指令，同时汇总生产数据反馈至MES；

（3）控制层（DCS）：执行Batch系统的控制指令，采集实时工艺数据并上传；

（4）数据层级：包括计划数据层（订单、排产计划）、执行数据层（批次指令、配方参数）、控制数据层（工艺参数、设备状态）、追溯数据层（全流程数据汇总）。

图2总体方案架构

3.2　关键技术实现

3.2.1　统一数据模型构建

针对涂料行业特点设计专用数据模型，定义核心实体及关系：

（1）产品模型：包含产品ID、名称、类型、质量标准等属性；

（2）批次模型：关联产品ID、生产设备、起止时间等信息；

（3）配方模型：包含原料清单、工艺参数等，支持版本控制；

（4）设备模型：记录设备ID、类型、状态等信息；

（5）原料替代模型：记录主原料编码、替代原料编码、替代比例、适用产品范围、工艺参数调整规则等信息。

3.2.2　数据交互流程设计

（1）计划下达流程：MES根据订单生成生产计划，通过数据套件接口向Batch系统下发“批次生产指令”，包含产品ID、计划产量、优先级等信息，Batch接收后返回确认信号，响应时间≤10秒；

（2）配方执行流程：Batch系统解析指令后调用对应配方，将参数下发至DCS，DCS执行后返回确认信息；

（3）数据反馈流程：DCS实时采集工艺参数和设备状态，反馈给Batch系统，Batch状态更新时向MES更新批次进度，形成闭环。

3.2.3　异常处理机制

（1）通信中断处理：当Batch与DCS通信中断时，DCS自动进入本地保活模式，按预设参数运行当前OP动作，通信恢复后根据步序自动执行；

（2）参数越限响应：DCS监测到参数越限（如温度≥65℃）时，立即报警提示，同时向Batch发送报警，Batch自动暂停操作并通知MES，待异常解除后恢复执行；

（3）数据校验机制：各系统接收数据时进行格式与范围校验，如原料用量需为正数且≤设备容量，校验失败则返回错误信息并记录日志。

3.2.4　智能排产算法设计

针对涂料行业多品种、小批量的生产特点，系统集成基于遗传算法的智能排产模块，其核心功能包括：

（1）多目标优化：以设备利用率最大化、生产周期最短化、换产成本最低化为优化目标，权重系数可根据生产策略动态调整；

（2）约束条件处理：考虑设备能力、原料可用性、工艺兼容性等约束，生成可行排产方案；

（3）动态调整机制：支持插入紧急订单时的排产重算，通过“订单拆分-工序重排”算法减少对原有计划的冲击。某工厂应用后紧急订单响应时间从4小时缩短至1小时；

（4）可视化排程界面：以甘特图形式展示排产计划，支持拖拽调整与冲突预警，排产效率较人工方式提升80%，计划准确率从75%提升至95%。

3.2.5　人工投料PDA功能实现

面向颜料、助剂等需人工投料的场景，定制PDA应用模块，实现投料过程的数字化管控。

（1）投料指令接收：PDA实时接收Batch系统下发的投料任务，包含批次号、物料编码、理论用量、投料顺序等信息；

（2）条码校验机制：操作人员扫描原料包装条码与设备投料口二维码，系统自动校验物料与批次的匹配性，错误时发出声光报警，投料错误率从3%降至0.1%；

（3）实投量记录：通过PDA输入实际投料量，系统自动计算与理论值的偏差（允许范围±2%），确保数据可追溯；

（4）工序确认联动：投料完成后，PDA发送确认信号至Batch系统，触发下一步工序，实现人工操作与自动控制的无缝衔接；

（5）操作追溯：记录操作人员、操作时间、物料批次等信息，形成电子操作记录，替代传统纸质记录，查询效率提升90%。

3.2.6　第三方投料设备协调联动机制

面向自动计量秤、粉体输送系统等第三方投料设备，设计标准化集成方案实现与主系统的协同控制。

3.2.6.1　接口标准化设计

（1）对于支持OPCUA协议的设备，直接通过OPCUA接口与DCS系统建立数据交互，实现参数下发与状态反馈；

（2）对于仅支持Modbus协议的设备，通过DCS的Modbus网关进行协议转换，将设备数据接入DCS实时数据库后再同步至Batch系统；

（3）对于无标准通讯接口的老旧设备，加装IO采集模块，通过开关量信号与DCS实现联锁控制。

3.2.6.2　数据追溯集成

第三方设备的投料数据通过DCS或直接同步至Batch系统的批次数据库，与人工投料数据、工艺参数数据融合，形成完整的原料投入追溯链，支持通过批次号一键查询所有投料相关记录。

3.2.6.3　资源冲突管理

当多台设备共享第三方投料设备时，Batch系统的资源管理模块通过“先到先得+优先级调整”机制分配设备资源，避免设备争用导致的生产停滞。

3.2.7　涂料生产过程中的原料替代方案

原料替代作为应对供应链波动、优化生产成本的核心策略，通过构建标准化替代规则与动态适配机制，实现替代过程的规范化管控与智能化决策。

替代料触发机制：

（1）自动触发：MES系统实时监控原料库存与采购周期，当主原料库存低于安全阈值或采购周期超出生产计划时，通过数据库接口向Batch系统自动推送替代需求。系统基于预构建的原料替代模型，按匹配度（≥90%）筛选最优替代料，并同步更新排产计划。

（2）人工触发：生产管理人员可通过Batch系统客户端发起手动替代申请，明确替代原因并上传审批文件，经工艺部门三级审核通过后生效。

3.2.8　仿真测试Batch逻辑验证应用

为确保Batch系统在多品种、复杂工艺场景下稳定运行，部署数字化仿真测试平台，通过虚拟环境对Batch逻辑进行全场景验证，降低现场调试风险并缩短上线周期。

3.2.8.1　测试框架构建

（1）虚拟工厂建模：基于工厂实际布局，构建包含生产线、设备模型的三维虚拟场景，精确映射设备尺寸、连接关系及动作逻辑，设备动态响应误差≤2%。

（2）数据接口仿真：模拟MES与Batch、Batch与DCS的真实数据交互，通过OPCUA仿真服务器生成符合工业标准的数据流。

（3）测试用例设计：覆盖常规生产（80%）、异常处理（15%）、极限工况（5%）三大类场景，包含基础用例与组合用例。

3.2.8.2　关键验证场景

（1）批次调度逻辑验证；

（2）原料替代联动验证；

（3）异常处理逻辑验证；

（4）负载极限验证。

4　应用案例与实施效果

4.1　某涂料企业某工厂应用概况

某工厂为年产15万吨的综合性涂料生产基地，其产品涵盖建筑涂料、工业涂料等8大系列100+品种。2024年，该工厂引入和利时APS-MES-Batch-DCS生产过程全局优化解决方案后，完成了以下改造：

（1）部署HOLLiAS MACS DCS系统，覆盖20条生产线、120+台关键设备的控制与监测；

（2）上线Batch系统实现1000+配方的数字化管理与批次自动执行；

（3）开发智能排产模块与PDA投料系统，集成5台第三方自动计量设备；

（4）构建包含300+组替代规则的原料替代管理体系；

（5）引入Batch逻辑仿真测试平台，完成1000+用例验证。

图3方案系统架构示意图

4.2　实施效果分析

图4工艺流程图

4.2.1　生产效率提升

·批次生产周期从平均8小时缩短至6.8小时，降幅15%；·设备有效作业率从68%提升至82%，减少非计划停机时间；

·智能排产使换产准备时间从2小时压缩至40分钟，单日批次产能提升22%。

4.2.2　质量管控强化

·质量追溯响应时间从4小时缩短至10分钟，支持100%全流程数据回溯；

·投料错误率从3%降至0.1%，工艺参数达标率从92%提升至99.5%；

·原料替代验证周期从7天缩短至3天，产品性能稳定性提高，不合格率由1.2%降至0.3%。

4.2.3　管理成本优化

·人工排产人员减少60%，数据录入工作量降低80%；

·通过原料替代方案，年度采购成本降低320万元；

·能源消耗下降8%；

·因Batch逻辑缺陷导致的生产损失减少95%，年节约成本约150万元。

5   结论与展望

和利时基于“APS-MES-Batch-DCS”的XMagital®智能系统生产过程全局优化解决方案通过数据贯通与功能协同，在显著提升生产效率、强化质量管控的同时降低了运营成本，有效解决了涂料行业多品种生产的管理难题，为涂料行业突破传统生产模式、重塑涂料行业竞争格局奠定了坚实基础。

作者简介：

赖建新（1984-），男，浙江台州人，工程师，现就职于北京和利时工业软件有限公司，主要从事流程行业批量控制系统的工程管理、技术开发、产品管理及技术支持工作。

王　楠（1990-），男，辽宁大连人，工程师，现就职于北京和利时工业软件有限公司，主要从事流程行业批量控制系统的工程实施及技术支持工作。

陈俊杰（1984-），男，山西太原人，工程师，现就职于北京和利时工业软件有限公司，主要从事批量控制业务相关的市场开拓、技术应用及产品规划工作。

陈宇峰（1988-），男，浙江台州人，工程师，现就职于北京和利时工业软件有限公司，主要从事流程行业批量控制系统的技术开发、产品管理及技术支持工作。

参考文献：

[1]王常力,廖道文.集散控制系统设计与应用[M].北京:清华大学出版社,1993.

[2]ISAS88.01-2010,批量控制标准[S].

[3]中国涂料工业协会.涂料行业智能制造发展指南(2021-2025)[Z].2021.

摘自《自动化博览》2025年9月刊