魏振南:工业装备物联网线上线下创新融合助力智能化工厂建设

摘要:微茗智能科技总经理魏振南在2017年12月7日苏州云栖大会上分享了工业装备物联网创新融合领域的最新成果,微茗科技从智能制造分析为出发点,以数据获取为切入点,行成了线上线下两类模式。在实际应用过程中,通过对数据的分析阐述了工厂智能化的必要性。

以下是精彩内容整理:
微茗是一家专注于工业4.0中国智能制造2025的科技型企业。微茗智能科技的业务包括工业装备物联网系统CPS(智能制造),微茗工业装备物联网一体的工业装备物联网综合解决方案提供商,微茗自动化2017年推出伺服驱动器产品。微茗团队在PLC和CNC行业具有多年的数据采集能力,通过强大的数据采集平台和网管产品,带助国内高端加工型企业取得生产过程的核心数据,通过管理软件和云平台数据管理和分析,为客户提供更优的生产解决方案,致力帮助企业实现生产制造可视化,无人化和智能化。
公司研发总部坐落于江南水乡江苏无锡,销售中心位于上海市中心,下设杭州分公司、重庆、北京、深圳大办事处。微茗自动化在深圳设计了技术研发中心。
微茗智能科技公司现有人数36人,其中技术人员超过80%,包括通讯工程师,软件工程师,电气工程师以及技术顾问等。

魏振南:工业装备物联网线上线下创新融合助力智能化工厂建设

何为工业4.0?

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工业生产未来最根本的是实现智能制造,智能制造是工业互联网+材料+设计+工艺等相关领域的融合。智能制造涵盖的领域非常广泛,包括供需对接、动态资源配置、能源智能、虚拟设计、虚拟制造、资源利用最大化、新的价值、规模化定制、制品零库存、零空转能耗、零中断运维、零意外容机等。可以说工业4.0的提出与发展在世界范围内方兴未艾,这其中包括自动化技术非常高的德国以及计算机领域遥遥领先的美国。而我国在工业4.0发展上主张将信息化与工业化深度融合。

目前智慧制造需求分层情况怎样?

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智能制造按需求进行分层可分为3层,从低到高分别实现:设备需求自动化、最基础层是智慧工厂实现设备需求自动化、管理流程智能化到最终的工业互联网AI大数据分析。微茗科技主要着力于中间层(智能制造,管理流程智能化)研发生产工作。

工业物联网,开启智慧工厂第一步

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在实现智能化过程中,从基础的智能装备智能产线到高层的MES制造执行、预测性维修诊断,再到更高的AI人工智能、数据决策系统,最先也是必须经过的是工业物联网过程,只有在获得数据支撑的前提下才是真正开启智慧工厂的第一步。 微茗科技从智能制造分析为出发点,以数据获取为切入点,行成了线上线下两类模式,线下从事工业装备的物联网系统;线上从事云端工业装备物联网的云平台,有效的解决了数据获取的问题。

微茗科技产品框架

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在线上线下两种解决方案的支撑下,形成了线下DMP:数据采集中间件平台和线上E3220工业设备物联网网关的产品框架。

工业装备物联网4大问题

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目前我国的工业装备物联网主要存在以下4个方面的问题:
1控制器系统厂商分散,协议众多;
2工艺不同,厂商、种类多,数量大,性能,质量老旧不一
3各业务系统对设工业制造数据信息需求不同,工艺、质量、节拍、速度、能耗、状态、故障、效率。
4车站设备布局造成离散加工,连续分配,密集制程,移动物流,特殊环境,跨厂区,如何高效组网部署。

微茗科技解决方法

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针对目前工业装备物联网上存在的问题,微茗科技开发DMP(Device MonitorPlatfrom)数据采集中间平台系统。该系统具有显著优点,主要表现在:
1集成了CNC,PLC,PC,Bass等各种驱动;
2可快速驱动二次开发和加载。
该套系统在CNC、PLC领域可以连接超过90%的控制系统,在压铸和注型控制器领域可以连接超过70%的控制系统。可以说对目前工厂中分布广泛的控制器都能有效连接,可以将生产制造过程中包括质量数据SPC、传感器网关数据、生产订单数据、设备数据、工具/模具数据等数据进行采集,有力解决了工业装备物联网上存在的问题。

自动化生产线上的数据采集

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对于不同的生产线进行的数据采集的种类和方式也不尽相同,那么通常来说都需要采集什么数据呢?单一拿自动化机床行业进行分析,在机械加工生产线上主要对采集参数(状态、产量计数、主轴转速与转率等参数)和道具参数(刀长、刀径、长度补偿和径向补偿等参数)进行采集、在清洗流水线上主要对采集参数(储液槽水位、超生时间、报警信号等数据)进行采集。通过对数据的基础数据的采集统计分析可以及时对生产线上原材料剩余情况、道具磨损情况进行反馈,同时也可以数据进行生产线产量,一天预计产出的分析,提高工厂产量和效率。

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另一方面进一步将采集到的数据通过DNP数据接口与阿里云的大数据进行对接,对参数数据等影响产品性能和后期优化的数据进行大数据分析。

工业装备物联网云平台

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通过微茗科技线线上物联网网关对数据采集并上传至阿里云中心进行相应的数据分析。通过阿里云提供的高级分析和积极学习等相关算法对数据进行处理后的反馈,可以将相关的结果通过前台界面展现给使用厂家。厂家可以直观形象的查看各个生产环节存在的问题并及时采取相应检验、检修等补救措施。

微茗线上线下创新融合体系

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通过微茗科技在阿里云下的平台可以对生产线机器人进行设备连接,对于车间中其它设备,可以通过先于DMP数据数据采集中间平台进行连接后通过DMP将数据存至云端。在经过上述过程后就实现了线上与线下平台的统一化。

数字化工厂与传统工厂的对比

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传统离散型制造工厂存在的最大的问题在于各个工作无法进行并行进行。导致真正机械加工时间只占了25%左右,生产效率较低。数字化智能型工厂,作业准备工作可以再电脑端提前运算,作业准备工作可以提前并行开展。

通过对比分析可以看出,在引入智能化生产手段后,产线的运行效率可以达到以往的2倍。相信工厂智能化会是今后备受关注的领域之一。随着企业生产线智能化的应用,中国未来的工业发展也将迎来更加辉煌的明天。

本文由云栖社区志愿者小组林一木整理,毛鹤审校。编辑:郭雪梅。

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