摘要：智能工厂是利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，通过物联网平台可以提高生产过程可控性、减少生产线人工干预。本文主要介绍了传感网络层、传输网络层和应用网络层等三个层次的物联网平台，以及ZigBee、Wi-Fi和Lora三个常见的无线网络技术。

       1　前言

       图1所示是智能工厂的模型，开放的物联网平台和先进的数字设计平台是基础，再融合产品与资产管理、生产管理，以大数据分析、云计算、感知技术实现制造数字化转型。在智能工厂中，工业物联网是涵盖了从生产到服务、从设备层到网络层、从制造资源到信息融合的宽域、多级、深度的融合体。在智能工厂中，通过物联网平台，充分应用云计算、大数据、数字虚拟等新一代信息技术创新成果，可以达到提高生产力和工作效率、降低成本、减少资源使用的目标。

图1  智能工厂模型

       2　智能工厂的物联网平台

图2 智能工厂的物联网平台

      （1）传感网络层：以二维码、RFID、传感器为主，主要对制造业的加工设备、流水线等工业设备进行识别，并将感知信号进行数据采集。作为一种检测装置的工业传感器，它能够测量或感知制造业设备或产品的位置状态、温度变化、浓度大小、流量趋势等，将离散制造或流程制造中相应的物理量转化为能信号传输、能数据处理、可数字存储的电量信号、通信代码或其他形式信息。它是实现制造业智能检测和智能控制的前提，通过各个有效参数信号的读取操作，来监控生产过程。

      （2）传输网络层：通过Zigbee、Wi-Fi、Lora、广电网、移动通信网等无线网络技术，实现数据的传输和计算。在智能工厂中，无线网络是一种由大量随机分布的网状网络，连接相关各个传感器节点，其网络构成具有自组织能力，同时以泛在协同、异构互连的特点来进行信号传输。

      （3）应用网络层：各种输入和输出的控制终端，包括电脑、触摸屏、PAD、手机等智能终端。在智能终端上显示的各类应用，都是经过了数据处理组建后的工业过程建模，并以一定的可具象方式进行表达。

       在智能工厂的物联网平台中，还需要解决两个标准化问题：

      （1）硬件接口标准化

图3  硬件接口标准化示例

      （2）数据协议标准化。数据协议指物联网平台的三个层横向与纵向的数据流交换协议，该数据流可以分为控制数据流和管理数据流。

       3　物联网的三种无线网络技术

       作为一种开放式的无线局域网标准以及基于IEEE802.15.4协议的ZigBee，特别适合于在工厂内底层设备之间进行低速率数据传输。它可使用的频段共有3个，包括在国内可以普遍采用的频率ISM频段——2.4GHz，它的特点是免申请及免费，其可使用16信道；还有欧洲的868MHz频段，其可使用1信道；以及美国的915MHz频段，其可使用10信道。

       按照OSI模型，ZigBee网络共分为物理层（PHI）、媒体访问层（MAC）、网络层或安全层（NWK）和应用层（APL）等4层，其自下向上分布如图4所示。在网络分层中，物理层向媒体访问层提供数据及管理服务，依次自下向上。在协议标准的采纳中，最下面的PHI、MAC层是使用IEEE802.15.4协议标准；而NWK、APL层是由ZigBee联盟制定标准。

图4  ZigBee网络分层

       星型、树簇型和对等拓扑结构是ZigBee支持的三种类型，其网络拓扑结构如图5所示。图中，路由节点完成相关数据的路由，终端节点的信息在到达协调器节点之前一般要通过路由节点转发，协调器负责网络的管理。星型网络是最简单的一种，其各节点之间并不直接进行通信，数据信息都要通过协调器节点进行转发。对等网络中节点间彼此互连互通，其数据转发一般以多跳方式进行，每个节点都有转发功能。树簇型网络是一种最复杂的网络结构，由协调器节点、路由节点和终端节点组成。通常情况下，工厂内大面积的设备监测要通过对等网络完成，而星型网和树簇型网络是一对多点。

图5  Zigbee的拓扑结构

      （2）Wi-Fi技术

       Wi-Fi 的全称是Wireless Fidelity，它采用一种11Mbps的无线标准——802.11b标准。Wi-Fi最大的优点就是较高的传输速度和很长的有效距离，分别可以达到11Mbps的传输速度和300m左右商用设备的传输距离。图6所示为Wi-Fi网络的协议栈，图7为Wi-Fi网络的结构。

图6  协议栈

 

图7  Wi-Fi网络结构

       在Wi-Fi网络中，站点STA是指如手机、平板电脑、触摸屏等具有Wi-Fi通信功能、且连接到无线网络中的各类终端设备。BSS是基本服务集，其组成情况分由一个接入点和若干个站点组成、由若干个站点组成（最少两个）等两种情况。有接入点的BSS又被称为基础结构型基本服务集；无接入点的BSS又被称为独立型基本服务集，即AdHoc Network。ESS是扩展服务集，由一个或者多个BSS基本服务集串连在一起就构成的分布式系统。通过扩展服务集，可以扩展Wi-Fi无线网络的覆盖范围，达到覆盖整个制造业工厂的设备组。

      （3）Lora技术

       Lora是美国Semtech公司率先推出，并在世界各地得到大范围实施的一种LPWAN通信技术。它采用扩展频谱通信，具有远距离传输、低功耗工作、多节点组网等优点。目前，LoRa的工作频段主要包括915MHz、868MHz和433MHz，这些都属于免费频段组。

       图8所示的LoRa网络主要由LoRa终端（可内置LoRa模块）、LoRa网关（或称基站）和包括网络服务器、应用服务器在内的服务器，最终组成一个典型的星形拓扑结构。在该结构体系中，LoRa网关的作用就相当于一个透明传输的中继，用来连接现场的LoRa终端设备和远端的相关服务器，并双向传输来自设备、过程、远端服务器等的各种数据，如传感器数据、建模用的标准处理数据、传到应用层的加工后数据等。

图8  LoRa网络

       4　结束语

       在智能工厂的构建中，通过对物联网采集的数据进行分析，可以帮助工业企业分析各类设备或产品的状态，实现对异常状态的预警或报警，从而实现预测性维护，避免非计划停机；同时也有助于帮助企业改进产品性能、帮助企业降低能耗、保障安全等，促进了制造业企业在提升产能、降低排放、提升效率等方面的改善。

第二讲 智能工厂的复杂系统仿真技术

       摘要：复杂系统的仿真是应用仿真硬件和仿真软件通过仿真实验，借助数值计算和问题求解，反映智能工厂的系统行为或过程的仿真模型技术。本文主要介绍了智能工厂的两大类仿真技术，即离散制造业的仿真技术和流程制造业的仿真技术。

       关键词: 智能工厂；仿真技术；复杂系统

       1　前言

       图1所示是智能工厂的模型，其中复杂系统的仿真是涵盖产品与资产管理、生产管理的重要一环，它是应用仿真硬件和仿真软件通过仿真实验，借助数值计算和问题求解，反映智能工厂的系统行为或过程的仿真模型技术。

图1  智能工厂模型

       随着信息处理技术和网络技术的快速发展，在智能工厂中，由实际工厂所传递的数据信息和计算机综合仿真系统组成虚拟工厂的仿真环境，用物联网平台把工厂操作人员和产品研发人员联系在一起，共同研究计划目标，及时发现和解决产品、流程与工艺问题，如图2所示。

图2  智能工厂的仿真环境

       智能工厂的仿真技术主要根据仿真模型以及进行仿真实验方法的不同，大致可分为两大类：离散制造业的仿真技术和流程制造业的仿真技术。

       2　智能工厂离散制造业的仿真技术

       在智能工厂中，离散事件系统的仿真方法主要应用在离散制造业中，如注塑、冲压、钣金等相关行业，主要集成了以下工序：产品开发、测试和优化、生产流程开发和优化、工厂设计和改进。

       通过虚拟机床加工系统可以优化加工工艺、预报和检测加工质量，同时还可以优化切削参数、刀具路径，提高机床设备的利用率和生产效率。常见的数控机床在结构上主要有床身、立柱、运动轴和工作台等部件，再配合刀具、夹具和一些辅助部件共同组成。虚拟机床主要是根据结构的特点分为三种主要类型，即通用模块、辅助模块和专用模块。其中，通用模块是指床身、立柱、工作台等各类机床共有的零部件；辅助模块是指刀具、夹具等机床工具；专用模块是为特种机床的特殊零部件所设立。

       这里选用Vericut仿真软件进行虚拟机床的建模流程如下：

      （1）前期准备。明确机床数控系统的型号、机床结构形式和尺寸、机床工作原理、主轴行程、坐标系统及毛坯、刀具和夹具等。

      （2）机床构建。软件中提供了常见的几种机床模型，可供调用,但一般不能满足需求。此时用户需自己构建机床。

      （3）机床控制系统设置。用户可以根据实际使用机床的控制系统从VERICUT进行选择，如果控制系统不存在,也可以根据IEC61131-3的规则定制相关的控制系统。

      （4）建立机床刀具库。

      （5）设置机床系统参数。

       某产品加工如图3所示零件，现采用Vericut软件自带的三轴铣削机床样本可满足要求，仿真结果如图4所示。

图3  加工零件

（a）仿真结果一        （b）仿真结果二

图4  三轴铣削虚拟机

       机械产品的设计与仿真可以让制造车间的规划更有效率，同时迅速地让项目相关人员都理解方案，藉此避免潜在的错误发生，可以降低许多失败的成本，让整个制造车间的自动化系统、人员操作工程都可以顺利量产。

图5 智能型模型

       除了机械加工之外，离散制造业仿真软件还要拥有众多的智能型模型，如图5所示，包含庞大的工业机器人、机构、物流系统的3D模型数据库，可以快速进行工厂的规划设计，最后融合实务应用经验后，可精准地预测制造活动，藉此确保制造工厂导入效益。

       图6所示为Visual Components虚拟仿真软件在生产线上的应用，它具备随拉即用的快速功能，使得机器人仿真与物流仿真的效率大幅提升，同时整合PLC与机器人仿真的功能，可进行脱机机器人或PLC的程序编成。

图6  Visual Components软件的应用

       3　智能工厂流程制造业的仿真技术

       流程制造业是指类似造纸、钢铁、化工、纺织等行业，其被加工对像不间断地通过生产设备，通过一系列的流浆箱、高炉、反应釜、络筒机等加工装置使原材料进行化学或物理变化，最终得到纸张、钢材、聚乙烯、长纤维等产品。由于流程制造中变动性强的物料和制约变量多的工艺流程，造成了其在生产过程上与离散制造行业的显著差异。

       图7所示为流程制造的实际生产过程与仿真过程。流程制造往往通过DCS、PLC等控制系统与生产装置进行操作信息和生产信息的双向数据传递，其基于虚拟DCS的仿真系统主要由工艺仿真、控制仿真组成。

       图8所示的工艺仿真是指通过动态过程数学模型来模拟现场的实际装置，由工艺仿真服务器及工艺数学模型组成的仿工艺生产过程软件实现；控制仿真，即仿DCS控制系统，包括组态控制逻辑的仿真和虚拟DPU技术。

（a）实际生产过程

（b）仿真过程

图7  实际生产过程与仿真过程

 图8  控制仿真与工艺仿真

       在工艺仿真上运行的软件可以根据实际生产流程进行选择，比如大型通用流程模拟系统AspenPlus在无水乙醇恒沸精馏模拟流程图如图9所示。图9（a）中，工业乙醇与苯进入恒沸精馏塔中，形成的乙醇—水—苯三元恒沸物由塔顶蒸出。由于该恒沸物中含有较多的水分，所以塔釜采出近于纯态的乙醇。塔顶蒸汽进入冷凝器后，一部分回流，另一部分进入分层器。分层器的轻相返回恒沸塔补充回流，重相进入苯回收塔。回收塔顶部蒸汽进入冷凝器，塔釜产品为稀乙醇。有时也将回收塔的塔釜出料再送入一个乙醇回收塔，塔釜最终引出的几乎为纯水。由于流程中的苯是循环使用的，所以只需定期补充少量的苯即可维持恒沸塔的操作。图9（b）)中，用1个带Decanter的“RadFrac”模块模拟恒沸塔：恒沸塔进料FEED的输入信息，包括压力、汽化率（或温度）、组分流量（或流量和组成）；在“Components”项目的“Specifications”中，按英文名称或分子式查找乙醇、水和苯三种组分，并添加到组分列表中；在Properties→Global→Basemethod中指定热力学计算方法NRTL；在Blocks→DISTl中输入恒沸塔设备参数，设置塔板数、冷凝器类型、有效相为气—液—液以及收敛算法恒沸算法。

（a）无水乙醇恒沸精馏流程

1：恒沸精馏塔；2：回收塔；3：分层器；

4：冷凝器；5：再沸器

（b）无水乙醇恒沸精馏模拟流程图

图9  无水乙醇恒沸精馏生产实际与模拟流程图

       表1是根据输入信息后AspenPlus模拟计算的物流输出信息。

       在流程制造业的仿真系统中，工艺模型建模是根据工艺图、以图形建模的形式在仿真软件中完成常规建模工作。仿真软件一般都具有成熟的工艺模型库，可实现快速建模，同时完成动态调试和静态调试。对于信息采集部分，需要在前期建模时规划合理，预留和各个系统的接口以实现与其他运行参数的关联。

       4　结束语

       通过使用虚拟仿真的软件工具，能在短时间内模拟更多的离散制造或流程制造生产现场，在设计之初可以规划和验证生产设备的有效性，在运行时候更可以用于培训或过程监控。同时通过将建立数学模型的方法也列入仿真软件，可以虚拟系统它更接近于真实系统，并对生产的流程预测做出一定的贡献。

       本文摘自《自动化博览》2018年9月刊

第三讲 智能工厂的生产管理技术

       摘要：生产管理是计划、组织、控制生产活动的综合管理活动。通过智能工厂实施工作流技术，可以有效地把人、信息、应用工具和业务流程等企业各种资源合理组织在一起，提高了制造执行系统软件的重用率。

       关键词: 智能工厂；生产管理技术；制造执行系统；工业控制系统

       1　前言

       图1所示是智能工厂的模型，其中生产管理是计划、组织、控制生产活动的综合管理活动，通过合理组织生产过程，有效利用生产资源，经济合理地进行生产活动，以达到预期的生产目标。

图1  智能工厂模型

       智能工厂的生产管理技术主要分为两个层次（如图2所示），即制造执行系统（MES）与工业控制系统，其中MES是把企业的生产计划同车间作业的工业控制系统联系起来，而工业控制系统则包括传感器与执行机构（包括数据采集器、条型码、各种计量及检测仪器、机械手等）、控制系统（PLC/DCS）、远程控制（SCADA）。另外，数字化操作则是智能工厂人机协调的最重要体现，包括移动/远程操作、增强/虚拟操作、健康/安全操作等最新技术。

图2  生产管理层次

       2　智能工厂的制造执行系统

       在传统的制造过程中，工人每做完一道工序都必须向负责人汇报，负责人再进行下一道工序的派工，期间有一定的等待时间，生产效率会随着等待时间的拖延而大幅度降低。在智能工厂，由于引入了制造执行系统（MES），它可以根据工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述所需要或已产生的相关数据为制造过程进行智能导航，并给现场操作人员提供需要执行或处理的批次任务项等直观信息，然后通过任务项列表管理器对执行的任务进行管理，最后通过现场操作人员的反馈信息实现新的任务项到工作流任务表的加入、已经完成执行的任务项的删除等操作，整个流程又被称为“工作流技术”。

       如图3所示为基于工作流的MES开发流程，即把MES业务过程逻辑从具体业务实现中分离出来，抽取出原子级的企业业务活动，并用组件来实现这些原子活动，以业务流程模型驱动这些活动的运行，从而实现企业业务和软件实现的全面集成。

图3  基于工作流的MES开发流程

       在MES系统中，利用工作流技术可以设计和建立一个工作流环境，用来支持工厂生产管理的业务流程分析、业务组件抽取、业务系统构建和业务系统执行，具体如图4所示。

图4  基于工作流的MES建立过程

       制造执行系统工作流的基本单位是工序，每一道工序的数据包括开始条件、结束条件、状态及加工数据。而对于工序之间的信息传递，则由控制连接弧和数据连接弧来控制。图5所示是制造执行系统的工序内部结构图。

  图5  制造执行系统的工序内部结构图

       在实际车间加工中，当现场操作人员登陆制造执行系统后，首先由工作流引擎从任务表中读取该设备对应的任务表并显示在该设备的显示屏中，这其中也包括工序所需的加工数据来指导工人进行加工。当一个工序完成后，根据过程定义和工作流相关数据，任务表从操作人员那里获取相关信息来更新任务表中的任务项，并利用工作流引擎获取下一道工序及其使用设备分派给相关工人，实时刷新操作员客户端的任务表来实时通知该操作人员进行加工，并提供加工所需要的工艺规程文件等加工数据。

       3　智能工厂的工业控制系统

       智能工厂是基于传统工业控制系统的核心，尤其是PLC/DCS的基础上进行升级转型的。PLC/DCS具有强大的工业控制编程功能，在通讯能力上，由于现场总线的出现，使得一个个独立的PLC/DCS系统不再是信息孤岛。随着技术的发展，实时以太网技术也逐渐成为工业控制系统的选项，甚至在实时以太网产品中已经能够支持CANOpen等现场总线。同时由于工业控制系统运算能力的不断提高，数据交换方面的能力和需求也在不断提高。

       在智能工厂物联网平台的出现之后，工业控制系统（尤其是PLC）所在的控制层与MES系统的管理层的界线不再那么截然分明。在这个数据如金的时代，工业信息抑或产品数据才是企业最大的财富，技术的创新不能单单依靠客户的使用满意度，更多的要从数据中反馈，例如：程序运行是否顺畅、应用场景对于设备的影响等。

       图6所示为工业控制系统拓扑结构图，PLC等控制系统除了按照设备应用程序自动化运行之外，它还可以通过PLC网关等与物联网平台进行数据汇聚，并与MES系统进行数据交换，可以将设备运行的时间、产品数量等基本参数实时传送到MES系统中，通过MES系统与ERP等管理应用软件建立星型拓扑联系，如图7所示。

图6  工业控制系统拓扑结构图 

图7  PLC网关拓扑图

       图8是工厂生产车间智能计件管理、产线设备监控的解决方案拓扑图，它可实现对多个生产车间的智能化管理。当生产数据汇总到制造执行系统MES后，可在服务器本地实时查看，也可开发相应的手机app、web服务器，即使人员外出，也能在远程端便捷管理。

       系统工作过程如下：LoRa模块作为物联网平台的核心器件，采集计数数据的PLC、数控车床PLC、其他PLC等通过F8L10T与LoRa物联网网络建立无线连接，LoRa物联网通过网关F8926-L再通过3G/4G网络等途径以TCP/IP协议将生产相关数据汇总到制造执行系统MES中。在服务器部署web平台，管理人员可通过浏览器登陆服务器查看生产数据，对产量产能进行实时监控、科学管理；同时可开发手机app，连接到服务器，从服务器下载生产数据，随时随地办公，方便快捷。

图8  解决方案拓扑图

 

       4　结束语

       通过智能工厂实施工作流技术，可以有效地把人、信息、应用工具和业务流程等企业各种资源合理组织在一起，提高了制造执行系统软件的重用率。基于工作流的MES系统，还可以通过流程的再定义和系统的搭建，灵活地通过物联网平台将工业控制系统的各类现场数据快速采集进来并进行数据处理，发挥了智能工厂的最大效能。

       作者简介：

       李方园（1973-），男，浙江舟山人，副教授、高级工程师，硕士，毕业于浙江工业大学信息学院控制工程专业，现就职于浙江工商职业技术学院，长期从事智能制造新技术应用与研究工作。

来源：控制网、自动化博览