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企业信息化与网络协同制造系统的深度阶段-多态智慧工厂

   日期:2024-11-10     移动:http://yejunbin01.xhstdz.com/mobile/quote/3868.html

1、概述

企业信息化与网络协同制造系统的深度阶段-多态智慧工厂

工业与ICT技术结合的重要性,早已被世界各国政府和企业界充分、深刻地认识到,德国工业4.0和美国工业互联网、中国制造2025等规划其本质都是信息通讯技术与工业的深度融合,实现以网络化、数字化为基础的智能制造。将赛博物理系统(CPS)全面地贯穿于横向、纵向、端到端集成三个维度,并通过个性化定制来保证其经济上的可行性。实现“以生产为中心”向“以客户为中心”的转变,完成信息化条件下企业经营理念、管理模式、管理方法的转变;实现企业生产全流程、全方位的服务,加强产品产业链的延伸。更好、更直接、更有效为下游用户服务,满足用户个性化、多样化需求。全面带动工业企业的创新与转型。

传统制造业和新兴制造业已经或者正在建立新一代的包括企业运营管理层,生产管理层,高端过程控制层及智能基础自动化层在内的信息化与智能化制造支撑体系,德潽EIIMS工程平台是企业信息化和多态边缘计算感知公共的智能制造系统集成的公共平台。综合集成传感器数据通讯与环境感知、工业物联网系统、企业MES(制造执行系统)、LIMS(实验室信息管理系统)、EMS(环境管理系统)、APS(先进计划管理系统)、HSE(健康安全和环境管理系统)、生产异常管理等大型企业信息化系统。还可以与分布式部署的德潽智能化车间单元子系统通过DEP-IMS&RTC跨域数据通讯系统交互级联部署,服务于大型工业企业生产和运营管理及自身信息系统与供应链上的上下游企业、中小型供应商灵活接口,实现分布式、大规模、产业链整体网络协同智能制造,为工业企业的发展提供良好和有力的支撑。德潽典型的智能制造体系如图1.1所示。

图1.1德潽典型的企业智能制造体系架构

德潽通过对国内外工业企业信息化建设的发展历程调研分析,信息集成与可视化决策支持类智能应用必将成为今后的重要工作。国内外行业经验证明,数据集成应用与可视化智能决策分析作为重要的技术载体,是实现企业高效管理,整体资源优化,经济效益最大化的关键。国内外很多企业为提高自身的生产应变和反应能力,纷纷建立生产决策支持分析系统,实现生产状况的实时监控以及快速决策指挥。

工业企业智能制造平台系统根据工业企业自身生产经营业务和管理的实际需要,为企业生产管理建立一个统一的生产决策分析平台,加强公司生产领域业务的数据集成,增强公司生产调度对各类生产信息和数据的查询和分析能力,经过科学的归纳与汇总为公司生产调度及相关管理人员提供及时、准确的决策信息,更好地为公司安全生产和科学调度提供有力的支持。值得说明的是,工业企业智能制造平台支持服务的目标对象并不仅仅局限于企业的高管决策者,而是将面向企业中从决策层到执行层的全面覆盖,如图1.2所示。

图1.2智能制造支撑体系

工业企业智能制造平台涵盖内容包括信息集成、综合展示、动态监控和决策分析等四大方面,整体如图1.3所示:

图1.3工业企业智能制造过程动态监控

·信息集成:应能够满足很多工业企业现有信息平台不同的数据类型和技术承载方式,研究和实现具有针对性的数据集成标准和方式,实现跨平台生产调度数据集成。

·综合展示:采用WEB、单独客户端、移动终端的形式,将公司生产调度关注的信息和数据,以图形化的方式直观地呈现展示,并通过大屏幕系统完成调度数据的大屏幕综合展示。

·动态监控:对生产指挥所关注的生产、库存、质量、环保和重要工艺指标等数据进行动态监控,并提供实时报警和提醒的功能。可依据需求加载SPC模块。

·决策分析:通过建立公司生产调度业务模型,对相关数据进行组织、加工、关联、汇总、以及业务化处理,提供智能化的根源分析和追溯方法,满足公司调度业务管理及生产

决策分析的实际需要。数字化制造技术作为先进制造技术的重要发展方向,已经成为国内外先进制造技术研究的热点,智慧工厂是数字化制造发展的高级形式,智慧工厂技术最主要解决产品设计和产品制造之间的鸿沟,降低设计到生产制造之间的不确定性,在数字空间中将生产制造过程压缩和提前,使生产制造过程在数字空间中得以检验,从而提高系统的成功率和可靠性,缩短从设计到生产的转化时间。

2、工业企业智能制造平台支持系统

工业企业智能制造平台涵盖公司生产、计划、质量、安全、环保、能耗等各种相关的业务,并通过与MES等各类信息系统的数据集成,能够更好、更全面地整合计划、生产、质量、安全、环保等各类生产信息,经过科学的归纳与汇总为公司生产调度及业务管理人员提供及时、准确的决策信息,更好地为工业企业生产决策和调度提供有力的支持。德潽采用基础通用平台+用户定制系统的模块化灵活架构体系构建智能制造系统。基于工业通用CPS系统共架编组搭建混合型智慧工厂支撑系统。铸牢基础、分步推进智能制造的实施。

a) DEP智能制造公共部分

数据是各行各业普遍广泛关注的资源与技术,现代制造业、科研系统、航空航天、军工测控通信、城市生活等众多领域的数据汇集在一起呈现出 “4V”的特征,即数据量巨大(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)和价值化(Value)这对制造企业数据集成提出了新的数据通信需求。如何实现多态数据的采集、网络共架窄带传输与感知计算已成为工业企业转型升级必须要解决的关键共性问题。

全面的智能制造要依赖于全面的数字化。某些工业场合的作业环境和智能制造系统对数据通讯系统提出严苛的要求。工业通用ICT系统由工业视觉与声音及振动波形特型数据通讯系统;工业智能化数据通讯系统(PLC实时双工通讯测控);工业信息化通讯系统;瞬态响应捕集系统、数据处理及网络窄带传输、多态大数据中心等相关子系统组成,充分满足不同工业对数据通讯的严苛要求。工业通用ICT是多态传感网络实时双工数据测控系统的集成,完成多态传感器(常规数据、音频信号、视频信号、连续波形振动等)基础数据采集与多态数据网络共架窄带传输;支持广泛范围的工业总线数据实时双工网络通讯(OPC-UA TSN);多级信息系统互联互通;超高速瞬态响应捕集与光纤环路同步测控。系统具备高度异构兼容性,无障碍融入原有自动化、信息化系统,充分盘活企业存量自动化设备、信息自动化系统资源,模块化级联应用部署与系统集成最大限度降低企业产线改造、转型升级的成本和周期压力;实现数据驱动的企业和制造流程工艺与装备多系统、多维度端到端的工程集成。

1)以太网统一系统多态数字基带通信系统(DEP-EUVFDCS)。在一套系统内深度融合传感器感知、计算、通讯和测控技术的安全物理设备数据交互系统;为用户提供适用于有严苛测控等级要求的基于IP组网模式的网络宽带化、一体化和通用化的数据、图像、话音、波形等测控数据实时双工通讯系统。

2)工业大数据中心(DEP-IBDP)。随着信息技术、互联网、物联网和先进制造等技术的发展与融合,工业智能体系建设亟需一套通用的工业数据公共服务平台系统,用于工业全流程的数据采集、存储、管理、发布与应用。徳潽工业智能制造多态大数据服务平台通用要求主要解决4个问题:数量众多的工业总线协议转换、明确工业特型数据要求、明确工业大数据平台功能通用要求以及数据深度分析与应用决策。工业智能制造通用数据服务平台系统支持广泛范围的传感器高速测量,易于实现与不同制造商的控制设备或其他自动化设备间实时工厂数据通讯及过程控制级、企业MES、ERP信息化系统数据的互联互通。稳定、高速的数据服务保证恶劣环境和系统控制临界点的可靠性和实时性。完成CPS系统纵向与横向的数据交联。通过标准协议与接口为用户提供数据服务实现端到端的工程集成。可依据需求选配数据挖掘与数据分析、辅助决策等数据应用子系统。

3)德潽软件工业互联网系统(DEP-IIoT)。结合企业实际需求,构建开放、高效、共享、安全、智能的工业互联网平台,为客户提供切合发展需求的通用高端工业互联网接入服务,应用数字化为企业创造更大的价值。德潽工业互联网系统是PaaS模式的通用化工业互联服务平台,DEP-IIoT基于德潽自主知识产权的以太网多态数字基带通用通讯系统(开放标准OPC-UA TSN),完成工业企业及民用物联领域数据采集、环境感知、安全管理、交互测控、智能设备联网与拓展、传感器组网等工厂基础数字化工作。奠定工业互联网核心基础,构建高质量、交互式工业IoT系统。DEP-IIoT系统支持广泛范围的多种类型现场总线和传感器高速测量与接入,实现多态数据(常规数据、音频、视频、连续波形与振动信号等)的窄带共架网络传输;通用化数据链接口实现与不同制造商的控制设备或其他自动化设备间实时数据通讯及原有用户系统(过程控制级、企业MES、ERP信息化系统)数据的互联互通。稳定、高速、交互式智能感知的多领域、通用化、标准化工业互联网实现工业现场与产线广域端到端的工程集成。

4)德潽以太网广域多态数据中继摆渡车(DEP-IMS&RTC)。用于将不同类型数据进行统一化多态可变格式处理,实现基于TCP/IP协议的多态数据窄带网络无损传输。是基于多态交互式通信技术的一款工业级的跨域、跨现场的通信数据链交互级联组件,作为DEP工业通用数据链(INCIC、INCII、VSCSR、RDAA)的上面级和摆渡车组件。基于IMS多态数据封装和安全的网络架构将常规数据、音频、视频、多媒体等不同类型数据通过德潽软件灵活的组件及其模块化组合接入用户数据平台,增加了数据网络的灵活性和终端之间的互通性,不同的应用场合可以有效快速地开展部署。完成多态数据在不同地域、不同现场的摆渡和统一格式入库仓储。与DEP-IIoT联合应用完成分布式车间、跨国公司、厂际间、产业链上下游企业生产制造流程的数字化应用与交联更为灵活。

图2.1 企业信息化系统精密感知前级DEP-EUVFDCS多态工业ICT(全息多态数字化工厂系统系统)

图2.2DEP智能制造公共基础部分

DEP智能制造公共部分完成智能制造系统的广域多系统横向深度集成,构建产业链广域网络协同制造大系统。

b)德潽智能制造企业信息化平台

1)德潽EIIMS工程平台为企业智能制造系统公共平台。综合集成传感器数据通讯与环境感知、工业物联网系统、企业MES(制造执行系统)、LIMS(实验室信息管理系统)、EMS(环境管理系统)、APS(先进计划管理系统)、HSE(健康安全和环境管理系统)、生产异常管理等大型企业信息化系统。还可以与分布式部署的德潽智能化车间单元子系统通过DEP-IMS&RTC跨域数据通讯系统交互级联部署,服务于大型工业企业生产和运营管理及自身信息系统与供应链上的上下游企业、中小型供应商灵活接口,实现分布式、大规模、产业链整体网络协同智能制造,为工业企业的发展提供良好和有力的支撑。

2)德潽企业云智能制造及物联网协同制造系统(EINCM)通过工业物联网为企业创造新的业务增长点。显著提升企业运营效率,应用数据互联、传感器组网、机器视觉、数据分析应用提高车间对环境的感知能力,工业互联网和物联网实现资产与运营的优化。EINCM系统帮助企业获得增量收入及新型收入,即企业利用产业物联网从单纯提供产品转型为提供“产品+服务”的混合商业模式,通过智能、可联网的产品生成数据,并以此提供数字化服务。EINCM用于企业基于互联网、通过虚拟化方式共享信息资源的云端计算系统。实现对大规模、分散的车间、制造单元、供应商、计算单元、存储等资源的统一集中管理和智能调度,将信息技术资源以服务方式动态、弹性提供,用户按需使用的计算和服务系统。 EINCM提升网络化协同制造水平。将制造业骨干企业通过互联网与产业链各环节紧密协同,促进生产、质量控制和运营管理系统全面互联,推行众包设计研发和网络化制造等新模式。构建网络化协同制造公共服务平台,面向细分行业提供云制造服务,促进创新资源、生产能力、市场需求的集聚与对接,提升服务中小微企业能力,加快全社会多元化制造资源的有效协同,提高产业链资源整合能力。

3)德潽智能化车间单元及系统(DEP-QDMS)是智能制造体系中现场级的智能制造单元(NSMU),通过建立分布式工厂车间级的工业通讯网络,实现车间无纸化办公及系统、装备、人员间的信息互联互通,建立覆盖全厂的信息管理与交互系统、电子记录系统,电子调度指令等子系统。融合基础自动化、计算机数据网络、工业现场总线、自动识别、传感、跟踪、扫描、在线检测、自动存储、排序及流向智能控制等技术手段,使整个生产流程从零部件制作到整机装配的全过程具备了生产管理调度、柔性智能加工装配控制和质量安全管理等功能,打通智能化最后一公里真正实现生产管理的信息化、数字化、节能化以及柔性智能化车间生产的功能,实现最基础层面的数字化、智能化。通过德潽工业数据链及工业互联网系统将分布于不同地域、行业、产业链上下游的各个智能化工厂、车间单元及系统互联互通、交互感知,形成智能工业价值链框架。德潽智能化车间单元及系统(DEP-NSMU)应用部署灵活、便捷,即可直接独立应用作为中小企业或分布式车间自身的信息化管理系统;也可通过德潽数据链级联作为大型企业智能制造平台EIIMS的标准分布式离散子系统。实现行业产业链的网络协同智能制造。

德潽智能制造企业信息化平台完成智能制造车间级和厂级制造单元系统的纵向大深度集成。

图2.2基于多态工业CPS的企业信息化系统集成

3、工业企业智能制造平台系统集成实践

3.1企业运行多功能管理系统

综合展示按照生产调度及管理人员实际业务需要,以图形化的方式直观呈现公司生产调度业务数据,多维度综合展示公司原料进厂、装置加工、物料库存、产品出厂、能源消耗、质量监测、安全环保、关键绩效指标等信息,并能在公司生产调度大屏幕上进行显示。展示数据能按照公司生产调度业务逻辑进行归并,提供数据图形化抽取查询功能。 综合展示功能需要提供图形化展示配置图库,供用户或二次开发人员进行配置。同时能够按照用户角色对综合展示的内容进行组态配置,满足不同角色用户使用的需要。

图3.1基于多态数字化工厂的企业综合指标监控系统集成

3.2质量与生产运行动态监控

生产决策支持动态监控能建立可配置、可视化的动态监控模型,满足公司生产调度对公司级工序管理的监盘,全面掌握公司原材料、库存、能源消耗、生产计划完成、装置开停工、装置运行、中控质量、环保,以及分厂调度业务执行情况等,动态监控公司生产、物料、质量安全及重要设备信息。

通过动态监控,显示公司整体生产运行状况,实现对生产装置非计划停工、装置工艺指标超限、公司外排污染超标等指标的实时监控报警和库存容量超限、中控质量达标、产品质量不合格等重要监控数据的信息提醒与预警。

图3.2基于多态数字化工厂的生产运行与质量动态监控

3.3商务决策分析

要能对公司生产运营的相关数据按照生产业务和管理流程进行有效地组织、加工和业务化处理,包括关联、汇总、分析、计算、统计等,支持历史数据的查询、对比、分析,具有按事件追溯以及符合业务逻辑的智能追溯功能,为公司生产的科学调度决策提供依据。

3.4多系统集成与网络协同制造

以公司生产运行业务信息的数字化为基础,实现信息的挖掘和加工再应用。在生产决策支持体系中主要集成的系括:ERP,CRM,MES, LIMS,APS, HSE, EMS、数字化网络视频系统、走动式巡检、生产异常管理系统等;通过信息系统接口实现与连续型流程工业APC系统的数据交互与系统集成;通过跨域数据通讯系统交互级联大型工业企业生产和运营管理及自身信息系统与供应链上的上下游企业、中小型供应商。实现离散制造分布式、大规模、产业链整体网络协同智能制造。

3.5多级信息化及自动化系统级联部署

全面的智能制造要依赖于全面的数字化,工业信息通讯系统用于工业全流程的数据采集、存储、管理、发布与应用。奠定工业流程数字化基础。为构建多态企业信息化系统与网络协同制造系统提供可实施的关键基础。EIIMS系统所用的多态数据通用化自主数据链系统(DEP-EUVFDCS)支持广泛范围的传感器高速测量,实现与不同制造商的控制设备或其他自动化设备间实时工厂数据通讯及过程控制级、企业MES、ERP信息化系统数据的互联互通。稳定、高速的数据链保证恶劣环境和系统控制临界点的可靠性和实时性。徳潽以太网统一系统多态数据链(DEP-EUVFDCS)实现端到端的工程集成。包含对主流实时数据库(PHD&Pi)和关系型数据库(Oracle, SQL Server)的连接访问及数据集成功能,数据的访问接口方式为成熟的通讯技术和成熟的接口产品,在项目的实施过程中只需要配置连接,无需进行大量的二次开发。

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