力控科技

管控一体化解决之道

智能制造解决方案

1.1     工业背景

制造业是实体经济的主体,在国务院印发的《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》中指出,制造业是实施“互联网+”行动的主战场。推进互联网与制造业融合进一步深化,提高制造业数字化、网络化、智能化水平。

在《中国制造2025》中提出以推进信息化和工业化深度融合为主线,大力发展智能制造,构建信息化条件下的产业生态体系和新型制造模式。智能制造被定位为中国制造的主攻方向,是实现制造大国向制造强国转变的重点战略目标。

“中国制造2025” 和“工业4.0”从大的方向上来说,不谋而合、异曲同工。二者相同的地方,就是实现信息技术和先进制造业相结合,用互联网+先进制造业的结合,带动新一轮制造业发展。

1.2     智能制造体系架构

智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成,

                                     智能制造系统架构

生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系、相互影响的价值创造活动组成的链式集合。

系统层级自下而上共五层,分别为设备层、控制层、车间层、企业层和协同层。体现了装备的智能化和互联网协议(IP)化,以及网络的扁平化趋势。具体包括:


智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态等五层。

通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、零部件、能源、设备制造设备、生产车间和工厂等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂的集成,做到机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。

利用云计算、大数据等新一代信息技术,在保障信息安全的前提下,实现信息协同共享,推动个性化定制、远程运维和工业云等服务型制造模式。

1.3     智能制造主要特征

智能感知与云架构的控制系统作为核心生产控制手段,工业物联网技术,在供应链体系中应用传感网络技术,基于智能传感器和智能仪表,实现数据自动化采集,设备远程监控管理,生产环节智能监测,生产全流程自动控制,并为生产工艺过程优化提供基础支撑。

建立适合企业生产实际的MES系统,实现车间级生产计划管理、生产运行管理、物料移动,各工序设备管理,全过程质量管理与追溯,生产信息综合查询统计等功能。MES系统与企业资源管理系统ERP、高级排程系统APS、产品数据管理PDM,分布式数控DNC无缝集成,实现生产动态优化,过程量化管理,成本和质量动态跟踪。

构建基于大数据技术的实时数据库平台和云服务平台,大数据分析指导生产,辅助决策。建立企业级数据中心,实时数据库平台汇聚企业内各厂、各车间的生产数据,对数据进行清洗、过滤、分类、归档。

基于私有/公有云服务平台,运用大数据处理技术,基于采集关键参数与关键回路的实时数据,采用多种统计分析方法,获得装置操作的优化边界,全面挖掘主要工序与设备的潜力,提供设备故障预测与诊断,报警分析与预警,综合能效评估与优化等服务。

1.4     基础设施层面,构建智能工厂体系结构

按照企业架构,灵活构建智能制造体系结构,搭建工业物联网、企业级数据中心、大数据云服务中心,运用信息技术将物流、基础数据流、决策信息流集成,从大数据中获取知识实现决策,指导生产,实现集团/工厂智能高效生产。

 

1.5     设备运行层面,实现”智慧设备管控”

以设备在线监控为核心,运用设备感知技术、数据模型分析技术、三维可视化技术,对设备运行实时状态进行监控,通过分析设备运行规律,得出故障发生规律,提前检修预判,降低故障率,分析设备有效作业时间,得到关键备件运行周期,实现备件准备和快速更换,实现设备的有效管控。

1.6     生产执行层面,实现”智慧生产执行”

在已有自动化、计算机计算应用的基础上,对各生产环节进行整合,运用物联网技术、物料平衡与跟踪技术等建设生产制造执行MES系统,实现精细化生产、准时化组织、自动化调度,降低企业消耗。

MES提供实现从订单下达到完成产品的生产活动优化所需的信息。运用及时准确的数据,指导、启动、响应并记录车间生产活动,能够对生产条件的变化做出迅速地响应,从而减少非增值活动,提高效率。

MES是面向车间层的管理信息系统 ,它位于上层的ERP计划管理系统与底层的工业控制系统之间,是企业资源计划系统和设备控制系统之间的桥梁和纽带,是制造企业实现敏捷化和全局优化的关键系统。

MES不但可以改善资本运作收益率,而且有助于及时交货、加快存货周转、增加企业利润和提高资金利用率。MES通过双向的信息交互形式,在企业与供应链之间提供生产活动的关键基础信息。

                                   MES制造执行与反馈流程

MES系统有明显的行业特性,面向流程制造和离散行业有不同的应用模块,其中主要的管理功能包括:

基础数据管理:实现系统运行所必需的基本配置和公用基本数据的管理,包括公共数据管理、资源管理、物料数据管理、产品数据管理、工艺数据管理,也可通过与其他系统集成的方式可提取基础数据,如BOM。

工厂建模:实现工厂模型建模,包括车间生产资源模型,BOM模型,工艺路线模型(解决工序损耗问题),检验模型,以此来事前优化生产过程。

生产过程实时监控:通过组态画面监控工具,模拟实际的工厂设备布局,通过图形化的监控一目了然的监控到各设备的状态(加工、停机、维修),并可以点击对应的设备,查看当前设备的具体参数,实现从下料开始到成品入库的整个车间生产过程的数据采集与实时监控,满足车间实现实时监控的需要。

生产计划管理:负责车间产成品计划、车间作业计划的编制与管理,通过MES系统工具,帮助计划员制定计划,检查计划的可行性,计划变更时可以快捷的获取影响面,快捷的调整计划或改派工作。

车间生产运行管理:通过MES的实施,及时有效准确的采集作业现场的数据,包括人、机、料、法、质量等数据,使得整个生产过程透明化,包括在制品状况,各个工位的产能和负荷状况,及时发现生产过程中的各种预警信息。

物料管理:车间物料管理应能对车间库房物料以及生产过程中在制品活动进行管理,实现从毛坯、外协外购件入车间到成品出车间全过程物流的管理。包括库存操作管理、库存信息采集、库存物料跟踪、在制品跟踪管理等内容。

设备管理:建立设备层次结构、位置体系和分类体系,并且建立完备的设备档案。通过系统可以随时查看各生产设备的状态和相关生产数据。当设备发生异常时,系统能够及时的通知设备维修部门人员,并通过MES系统管控督促设备维修人员到场维修。设备管理包括设备基础信息、设备运用管理、备件管理、设备故障管理、设备维修、统计分析等。

质量管理:通过对车间生产节点的质量管控,提供符合用户要求的成品,实现从毛坯入车间到成品出车间的全过程质量管理,包括基础数据管理、质检计划管理、质检派发管理、质检执行管理、质检信息采集、质检跟踪追溯、质检决策分析等。

信息综合查询与统计:MES系统根据报表类型自动统计生产过程中调试、关键件检验、生产终检相关记录,分析生产质量问题,为生产管理部门提供改进工作的客观依据。


1.7     拓展”云计算”应用空间,实现广泛应用服务

工业大数据平台是基于产业链中的企业之间的信息集成,是智能制造的一个核心,将传感器、终端系统、智能控制系统、通信设施通过集成平台形成一个智能网络,使人与人,人与机器,机器和机器以及服务和服务之间能够互联,从而实现横向,纵向和端到端的高度集成。

云平台体系架构

大数据分析对体量庞大的结构化和半结构化数据进行高效率的深度分析,挖掘隐性知识,以安全预警分析应用为例,报警优化的目的在于大幅度消除无效报警,突出严重报警,使操作人员和调度人员聚焦于真正严重的问题上,不被无效报警所干扰,从而减少生产事故和人员伤亡,提高生产效率。

 

工业大数据应用平台按照行业类别设计应用服务,如智慧油气、能耗管理、安全预警、质量追溯,实现从集团层面到企业工厂层的纵深管理,强化大数据平台应用效果,改变企业服务及经营模式。