敖名恩
北京亚控科技发展有限公司广州分公司
摘要：推进智能制造，是"中国制造2025"的主攻方向，是落实工业化和信息化深度融合的战略举措，是制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在。智能工厂是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与机器人等先进制造技术深度融合，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式。我们定义的智慧工厂是融合了数字制造和智能制造两大概念，因此核心要素的定义同样适用于现阶段的智能工厂。核心要素模型中最关键的要素我们认为是背后隐含的数据，如何围绕数据提升企业的核心竞争力是智慧工厂建设的关键。
关键词：电子智能工厂;构建;关键要素
引言
随着电子信息产业的快速发展，电子制造亦成为中国制造大军中的一支劲旅。据统计，全球70%的电子产品在中国制造，其中90%的生产制程属于低端的手工作业方式。随着人工成本上升、从业人员减少、工业机器人价格降低等因素的出现，使得电子制造产业走向智能制造成为必须，也为智能制造市场开启了一个广阔的发展空间。在智能制造全面兴起的几年来，面对电子制造小批量多品种、换线频率高的生产特点，产业基础和来料规范参差不齐的问题等，都给电子智能制造解决方案的实现带来了不同程度的挑战，如何逐步构建一个符合未来智能制造工厂的模型与解决方案，成为业内持续探索的问题所在。
1概述
要构建一个智能工厂，需要具备一些必备的要素，包括数据采集和设备联网、工业互联网、智能厂房、智能装备应用、制造执行系统、信息化系统集成等。要做好智能工厂的规划，需要综合运用这些核心要素，从投资预算、技术先进性、投资回收期、系统复杂性、生产的柔性等多个方面进行综合权衡、统一规划，建立具有前瞻性和实效性的智能工厂。智能工厂和智能制造的源泉与血液是数据，整个智能工厂相关数据的采集、传输、分析、处理与反馈已然成为智能工厂构建的最关键要素之一。不管是设备运行数据、设备状态数据、设备诊断数据还是设备自身生命周期数据；不管是生产工艺数据还是控制反馈数据；不管是人员操作数据还是人员管理数据；不管是能源消耗数据还是能源管理节约数据；不管是零部件物流数据还是后期物流对接数据都是万物互联的智能工厂的重要组成要素。工业物联网是整个智能工厂相关行业的生态互联与信息共享！
2电子制造智能工厂构建特点
从整体看，电子制造业结构性矛盾突出，核心技术和关键设备受制于人的局面没有根本突破。而同时又面临多方面的挑战，包括：客户对个性化、定制化产品需求的持续增长；人力和综合成本持续上升；产品的快速迭代升级，产品生命周期缩短；客户对质量和快速交付的持续追求等等。针对电子制造行业新的要求，构建电子制造智能工厂必须具备以下一些功能特点：工艺自动化、过程精益化、管理信息化；数据可视化、过程透明化、生产少人化；实现生产车间、生产线、设备的横向集成，实现不同层级数据的纵向集成；实现从产品设计到工艺过程，到生产、销售、服务的全生命周期数据集成；实现从供应商到客户端的企业价值链信息集成；实现数据－信息－知识驱动，以优化工厂和企业的决策。
智能工厂有三大特征。第一，信息基础设施高度互联，包括生产设备、机器人、操作人员、物料和成品。第二，有实时系统，可以及时进行信息传输和对接。第三，从柔性化、敏捷化、智能化到信息化，这是智能工厂的发展趋势。每个阶段，柔性化对环境的调整能力都能够实现不同产品需要，实现多品种小批量生产，同时能够控制这种个性化生产所带来的成本飙升问题。在工业3.0时代，工厂的最底层加工单元包括三个环节，分别是传感器（相当于眼睛）、可编程控制器（PLC，相当于大脑）和执行器（相当于手足）。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在加工单元的上层是车间，这里主要是生产过程执行管理系统（MES）,通俗说就是，这个系统负责拿到任务，并进行任务的分配。再到上面，则是企业资源计划（ERP）系统、产品生命周期管理（PLM）系统、供应链管理（SCM）系统和客户关系管理（CRM）系统等上层系统。其中，ERP负责企业内部资源的配置和协调，而PLM负责产品从开发到报废的"管理"，SCM负责企业资源和外部的对接，而CRM的作用在于促进企业和消费者的沟通。这些都是工业3.0已有技术，但工业4.0提出了更高的要求和挑战，那就是必须更加智能，反应更快。
3电子制造智能工厂构建的关键技术
3.1能够利用各类感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人等要素进行实时高效的采集和汇聚，利用工业互联网技术，将数据流动网络化，并深度挖掘数据价值，实现IT技术与OT技术的深度融合。IoTHub?提供通用PaaS平台资源部署及管理，以及应用开发、工业微服务组件、工业数据分析工业大数据系统等功能，且可以提供SaaS微服务应用及边缘层设备接入模块。针对工业互联网应用模式，ELCOIoTHub?定义为赋能平台，结合自身的接口管理及控制模块、报警及事件管理模块、业务逻辑引擎工具，以及数据存储等功能，提供对于设备系统对接及终端管理（支持OPCUA的PLC、控制器、物联网终端等）、连接管理、数据逻辑分析等功能，并为开发者提供成套应用开发工具（工业App快速生成工具Workbench，提供图形化开发、预览及生成功能），实现面向边缘层赋能的智能网关或边缘主机系统，PaaS层针对设备管理、资源管理、运维管理、故障恢复、应用开发等模块提供赋能接口及工具支撑。
3.2OT与IT层数据自由传输，在构建智能制造工厂过程中，起到至关重要的作用。网关可以方便快捷地从生产网络中获取到所有数据，快速搭建OT和IT数据的"桥梁"，通过被动（passivemode）"监听"的模式，可以自动获取自动化网络中的过程数据，并且将所需的数据发送给云端，用于IoT的应用。此种应用，不影响原有自动化网络数据通讯的性能，并且无需做任何修改就能将过程数据快速的传到云端。同时被动（passivemode）的访问方式，可以确保OT网络数据和IT网络数据隔离，且互不干扰，无论是有意的还是无意的原因所造成。
3.3netIOT边缘网关的安装调试也很简单。该设备集成网络TAP技术，仅需在生产间歇，在PLC和现场设备的网络中接入该设备，一旦网线重新接入，生产可以继续进行。可以在安装好netIOT边缘网关之后，再对其进行参数化设置，实现各种IoT应用，这样就不会影响生产运行。现场的过程数据是通过OPCUA或Node-RED的方式来实现的。
结语
无论是从技术角度还是管理角度，无论是在产线复杂还是制造简单的工厂里，能将智能制造玩转的绝对是"数据"。数据就是智能工厂的血液，是A型、B型或是AB型？正是对照着不同工厂需求对数据类型的需求。所以，智能制造的焦点是数据，而焦点中的重点是准确而有效的数据采集，然后是准确有效的数据分析，从而成为推动智能工厂发展，提升制造效益的重要引擎。从现在开始，抓取制造数据或许已经不是难事，如何利用数据来进行电子智能工厂构建，或许多数时候我们仍然在探索……
参考文献
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[2]王建伟.工业赋能:深度剖析工业互联网时代的机遇和挑战[M].人民邮电出版社,2018.
[3]朱择先,赵敏.机智:从数字化车间走向智能制造[M].机械工业出版社,2018.
论文作者:敖名恩
论文发表刊物:《中国西部科技》2019年第23期
论文发表时间:2019/11/27
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