苏州华旃航天电器有限公司
摘要 通过设备在线及大数据分析（以下简称设备在线）系统建设，对机加车间机床设备智能化改造，提升车间智能制造水平。运用数据采集装置，综合运用互联网、大数据、拼接屏看板等技术，通过网络系统和WEB客户端，可实时监控到机床设备的状态、异常情况、运行效率、使用率等。本文通过对机加车间设备联网智能化改造的研究，分析了MongoDB数据库的优缺点介绍了其在大数据运用的典型应用场景，研究了设备在线数据采集技术，介绍了设备在线系统的实施和达到的效果，并介绍了下一步工作和总结。
主题词 设备在线 大数据 看板 智能制造
1 引 言
信息技术的迅猛发展深刻改变了制造业的生产面貌和行业的发展方向，在互联网时代的背景下，把“智能制造”、“大数据”、“互联网+”、“区块链”等信息技术的先进理念贯穿到产品设计、制造过程中，打造新时代具有创新力、生命力和竞争力的企业，“推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展”是每个国家和企业在新时代追求的目标。产品加工制造离不开机加设备，而机加设备作为制造业的基本生产要素，长期处于没有入网、不能自动汇报、不能透明化管理的状态，亟需进行数字化、智能化改造。本文通过对机加车间设备在线系统建设和研究，实现了机床联网管控，机床运行数据自动采集，实现了设备的状态、运行效率、使用率等可视化管理，同时充分利用设备在线采集分析所得的大数据，达到了平衡生产资源、优化作业执行、提高生产效率、降低产品成本的效果，进一步提升了信息化在企业的智能制造和生产经营发展中充分发挥的作用，初步建成了数字化智能车间，显著提高了公司的核心竞争能力。
2 MongoDB简介
随着“大数据”“互联网+”时代到来，传统的关系型数据库在解决超大规模和高并发数据时显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。而非关系型数据库由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL（非关系型数据库）的产生就是为了解决大规模数据集合，多重数据种类带来的挑战和大数据应用难题。MongoDB数据库属于NoSQL一种，是一个基于分布式文件存储的数据库，属于典型的NoSQL数据库，它由C++编写，旨在为WEB应用提供高性能可扩展的数据存储解决方案，具有高性能、可扩展、易部署、易使用、存储数据方便的特点。MongoDB适用于实时的插入、更新与查询，具备实时数据存储所需的复制及高度伸缩性，在存储、处理大数据方面具有天然优势[1]。
3 背景和现状
当前公司存在大量的设备处于单机离线管理状态，机床更是长期状态未知，生产效率不明，而公司部分机床闲置的同时，生产任务却无法按期完成，设备长期处于低效运行状态。由此导致各类数据无法自由传递、信息传达与反馈时间较长、设备无法透明化管控、无有效数据支撑决策等问题，迫切需要进行信息化改造，提升设备运行效率，提高产能。
2016年集团公司提出三年内“实现企业全部经营活动的数字化、信息化、智能化(简称为“三化”)，解决“三哑”(“哑岗位”、“哑设备”、“哑企业”)问题，实现与外界的信息交换、资源共享、能力协同。”这里的“三哑”是指那些没有入网、不能透明化管理的岗位、设备与企业。
为解决“三哑”问题，打造数字化车间，实现智能制造，建设智慧企业，设备在线系统应运而生。通过设备在线可实现设备透明化管理、设备状态采集、运行数据采集，通过大数据分析进一步提升产能和生产效率，解决资源不足与资源过剩的矛盾，进而提升车间信息化水平，实现科学决策。
4 设备在线
4.1 设备在线总体架构
通过对机床设备联网改造，安装数据采集装置，实现自动采集运行数据，经过大数据分析，将其通过报表和可视化看板进行展示。设备在线总体架构和使用场景图如下图所示：
图1：设备在线总体架构图、设备在线使用场景图
设备在线总体架构图和设备在线使用场景图详细说明如下：
1)部署智能数据采集器，自动采集机床数据，并将数据读取后传递至MongoDB数据库中；
2)将采集的数据通过大数据运算和分析，形成各类看板和报表，通过各类看板予以展示，同时为设备监控、设备管理和决策分析提供依据；各职能部门员工可在PC端进行看板查看、数据查询等操作；
3)通过设置机床照片、机床信息、机床位置和绘制3D实景车间，实现3D可视化车间；
4)通过平板电脑、PDA等移动终端实现设备智能保修和智能管理。
4.2设备在线系统功能
设备在线具有信息采集与监控、效率统计与分析、信息查询等功能，通过设备在线系统实现开机、关机、报警、空闲、加工等状态显示，达到设备状态可监控、运行效率可计算、设备管理可视化、车间管理科学化的效果，从而大幅提升机床加工效率，有效解决资源不足和资源过剩的矛盾。设备在线系统具体功能图如下图所示。
图2：设备在线系统功能
4.3 数据采集
数据采集装置是解决机床本身未包含网口、RS232串口、RS485串口等接口，无法通过机床本身接口实现数据采集问题，安装后可进行数据采集的一种装置。公司在前期调研过程中发现，公司现有多个品牌机床均需原厂开放数据传输协议方可实现数据采集和上传。而开发数据传输协议需要一定的费用和传输限制。经过讨论决定统一采用机床安装智能数据采集器的方式实现机床数据采集，不在与原厂沟通开通数据传输协议。
通过在机床设备上加装数据采集装置——智能数据采集器，实现信号采集和上传。数据采集装置由感知装置和ARM信号采集处理器两部分组成，通过嵌入式的感知装置采集信号，并反馈信息到ARM信号采集处理器，使用标准TCP/IP协议传输发送到设备在线数据库（MongoDB数据库），由设备在线系统调用。结构示意图如图3所示。
图3：数据采集装置结构示意图
数据采集处理装置以ARM芯片为处理器，匹配相关的外围的电路及通讯接口组成，系统整体结构主要分为信号采集、数据处理、数据传输三部分，说明如下：
1）信号采集采用ADC模块，将数字信号采集转换，然后通过485接口，将信息以主从采集方式或标准modbus从站协议传输至ARM核心控制器；
2）数据处理模块按标准协议，从AD采样设备获取信息后，结合特定算法转换成所需的电压、电流、压力、温度等等数值。
3）数据传输模块实现数据采集软件的数据上传下载，通过标准TCP/IP协议传输；
4.4 设备在线数据库
设备在线采用MongoDB数据库，采集的机床各状态信息存放至不同的表中，数据库结构如下图所示：
params对象设备运行参数，包含设备状态和设备运行所需参数设置等，根据不同设备所含的参数不同。以下两个参数是必包含的：（1）STATUS设备运行4种状态（RUNNING、ONLINE、ALARM、OFFLINE）（2）BEGINTIME设备开始处于此状态的时间
4.6大数据展示
通过大数据分析，使用看板将机床实时状态、运行效率、开机率、设备利用率等使用LED、拼接屏、显示器等各终端显示出来，将设备实现在线管理，透明化管控，起到了很好的拉动生产、消除阻塞、提升效率、增加产能的作用。车间机床部分看板如图13、14、15所示：
图8：设备运行状态大数据画像
5 达到的效果
1)实现机床可视化管理
通过设备在线改造，将所有机床通过网络连接起来，实现机床在线管理，使用数据采集装置获取机床运行、离线、暂停、报警状态并通过看板和拼接屏显示出来，供班组长、车间主任、生产副总等各级管理人员实时了解机床情况，实现机床设备的透明化管理。
2)加工效率大幅上升
通过对机床加工效率的采集和分析，找到各机床低效率时段，逐个分析，提出具有针对性的解决措施，经过专项提升，机床效率从初期整体20%的平均加工效率提升至近50%的平均加工效率，效率提升一倍多，有力支撑了公司的科研生产计划。
3)实现量化管理科学决策
通过对各机床加工件数、加工程序、开工率、总利用率、运行效率等的统计，将各机床加工效率与机床负责人绩效关联管理，用数据说话，从管理产生数据，用数据驱动管理，实现了管理量化、决策科学，大幅提升了车间整体现场管理水平和人力资源管理水平。
4) 大幅提高可参观性
通过岗位在线系统实施，使用由9块拼接屏组成的高清看板墙，实时滚动播放显示各看板及报表，车间成为智能制造建设样板区，有力提升了车间的可参观性，成为公司亮点区块，接受了国内外客户、各政府机构人员、兄弟单位成员参观学习。
图9：车间拼接屏看板
6 下一步建设方向
目前设备在线仅进行了机加设备运行、暂停、报警、离线、加工次数等的数据提取和分析，后续将下以下方面进一步完善和建设：
1)实现机床3D可视化管理
通过绘制3D车间现场图，将机床照片、机床位置、责任人等上传至设备在线系统，同时与机床实时状态结合，实现机床状态3D可视化管理，进一步提升车间管理透明度。
2) 实现机床智能管理
通过在车间设立无线网，结合平板电脑、PDA等移动终端实现设备智能报修、智能远程管控和智能管理。
3）与MES集成
目前机床加工信息无法与计划关联，无法得知具体计划加工情况，通过与MES系统集成，实现计划派工单、订单、数量等信息的自动传递，进一步反映出公司产品生产状态以及班组产能等，为公司计划管理和产能提升提供完备的数据基础。
4) 实现数控程序、加工参数的提取和监控
通过对数控程序、加工参数的提取，进一步实现智能制造的远程控制在线加工，同时通过对关键参数的实时数据采集和质量分析，使技术人员、管理人员实时、全面的了解到产品质量以及生产运转情况。
7 总结
随着以信息技术为主导的新技术群不断取得突破，信息化、智能化已成为当今时代产业发展的重大方向和突出热点，特别是国家“中国制造2025”战略的提出，中国从制造大国向制造强国的步伐不断推进。设备在线及大数据分析系统的实施是公司践行智能制造发展理念，推动自我战略升级的重要举措，是践行集团公司“智能制造、协同制造、云制造”发展理念的重要举措。通过设备在线及大数据分析系统实施，公司实现了设备管理可视化、车间管理数字化、分析决策科学化、参观视察亮点化，有力支撑了公司转型升级，为解决“三哑”问题，大规模推进设备智能化改造，实现智能制造，建设智慧企业积累了宝贵的经验。
【参考文献】
[1]王军，韩林峰，侯宾.基于Hadoop和关系型数据库的电力用采大数据混合服务架构[J].电子技术应用，2015(Z1).
论文作者:加增增
论文发表刊物:《科技新时代》2018年5期
论文发表时间:2018/7/25
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