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基于邊緣計算的洗衣機智能工廠數據治理解決方案
  • 企業:     領域:SCADA-RTU     領域:邊緣計算    
  • 點擊數:4765     發布時間:2021-03-14 14:08:25
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1 目標和概述

美的集團是一家集消費電器、暖通空調、機器人與自動化系統、智能供應鏈、芯片產業的科技集團。隨著信息技術的不斷進步,其洗衣機制造產業鏈面臨如下問題:一是底層設備聯機,獲取注塑機的各類工藝參數及相關運行信息,需對工藝卡進行快速存檔沉淀,產生標準工藝卡,以實現減少調機時間、快速轉產的目標, 為美的工業互聯網平臺Midea M.IoT賦能數據源;二是需要以聯機數據為基礎,實現對品質檢驗作業的標準化、制程的防呆防錯、品質數據的收集與分析、品質的正反向進行追溯,引導品質管理;三是質檢后的不良品持續在產線流轉,需要在特定位置搬出,使員工勞動強度大。手動操作排除,時間和效率無法保證,信息不透明,無法有效監督與評價工作。

針對以上問題,無錫專心智制科技有限公司(以下簡稱專心智制)為美的集團提供了基于邊緣計算的洗衣機智能工廠數據治理解決方案,利用邊緣計算技術構建更精準、實時、高效的數據采集體系,建設包括存儲、集成、訪問、分析、管理功能的超級SCADA,使智能洗 衣機制造工廠有效收集設備、產線和生產現場成千上萬種不同類型的數據,為制造企業帶來更靈活、更經濟、更可靠的數據存儲和數據運行環境基礎,依托人工智能強化制造企業的數據洞察能力,實現智能化的管理和控制。基于邊緣計算的數據治理,可增強數據在現場的快

速靈活運用,通過數據在邊緣側的存儲、分析、計算, 有效降低數據的傳輸時延和數據量級,降低設備能耗, 提高SCADA的現場執行能力,增強人—機—系統互 動,增加設備聯機合作,提高工作人員的管理能力和決策能力。引導家電行業標準化、流程化、數據化、自動化和智能化,為家電行業的智能制造現代化、信息化和智能化的推廣發揮示范作用。

2 解決方案介紹

2.1 方案介紹

本解決方案通過在設備和平臺間增加DCU現場監控儀,實現設備數據的實時通訊和上傳,增加SCADA 對設備的組態組網能力,對數據實現存儲解析、指令上傳下發。

(1)實時分析

邊緣層采集產線運行時間、物料到達時間和設備運行各項參數,協同掃描槍的掃碼打標,實現生產節拍計算和報警規則響應;對數據進行分時過濾,只將重要數據上傳到平臺,減少對網絡帶寬的壓力。

(2)數據存儲                            

DCU現場監控儀具備一定的數據存儲能力,對來自設備層的實時狀態數據、報警、故障等信息做定時存儲。必要的數據過濾后上傳到平臺層,節省大量的數據傳輸成本,同時也用于設備發生故障后的原因分析。

(3)連接與協議轉換

DCU現場監控儀通過協議轉換,實現IT與OT的融 合,完成設備層與信息系統之間的數據交互。

(4)實時監控                            

DCU現場監控儀具備12路帶指示燈的按鍵,供現場工作人員對設備狀態及時查看與操作。實時操作和分析的結果可以在現場實時展示。

(5)反饋控制                            

DCU現場監控儀在采集到生產現場數據后,能夠根據平臺指令,或者預置的規則對設備的運行進行自動反饋控制。由此在邊緣層形成從數據采集,到分析,再到控制的閉環。在邊緣側進行的閉環反饋控制能夠充分保證實時性。

2.2 系統架構

系統架構如圖1所示,分為五層,即設備層、邊緣層、網絡層,平臺層和展示層。

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圖1 系統架構圖

(1) 設備層:現場設備(主要是注塑機)、線體(傳送帶)、人工工位的操作數據、掃碼槍等設備接入。

(2) 邊緣層:通過設備監控儀DCU,向下連接設備,向上連接SCADA和工業互聯網平臺,提供統一結 構的數據,進行數據計算和本地分析,提供人機互動和SCADA的各種核心應用,基于IoT數據實現AI和邊緣數據應用。

(3) 網絡層:隨著技術的不斷進步,SCADA開始與其它系統廣泛集成,比如邊緣計算和MES,貫穿設備層到數據平臺,通過邊緣計算的賦能,能夠快速對設備進行自動控制,全局進行集成化管理、模塊式開發、可視化操作、智能化診斷及控制。

(4)平臺層:通過構建精準、實時、高效的數據采集互聯體系,建立面向工業大數據存儲、集成、訪問、分析、管理的開發環境,實現工業技術、經驗、知識的模型化、標準化、軟件化、復用化,不斷優化研發設計、生產制造、運營管理等資源配置效率,形成資源富集、多方參與、合作共贏、協同演進的制造業新生態。

(5)展示層:通過遠程電腦和車間展示大屏展示相關應用,使車間生產做到可視化管理。

其中,在邊緣層,采用專心智制的邊緣網關產品IoT-DCU,如圖2所示,使SCADA和邊緣的協同以及與平臺實現多源異構的現場物聯網數據采集和設備控制。

2.png

圖2 IoT-DCU

本方案中,通過邊緣計算的應用,可解決設備物聯的四個主要問題:

(1)多協議多接口適配控制問題。通過不同硬件采集設備的數據,在邊緣層統一數據格式,實現對工業現場PLC設備、無通訊能力直采設備、人工操作三部分的數據采集,保證生產線上數據的互聯互通;

(2)通過邊緣網關整合設備運行狀態、工藝參數、計件、控制、工單工藝等信息,形成連續的場景業務數據,大幅度壓縮數據鏈路和平臺的數據預處理壓力,降低平臺側系統更新迭代的難度并縮短開發周期。同時,可通過多維數據運算結果或云端平臺的指令,反向控制產線轉向、啟動、停止等動作,并使用聲光進行報警,降低人工操作難度;

(3)數據流量成本高的問題。按需按內容向平臺提供數據,數據鏈路無需傳輸無用數據;

(4)物聯數據上傳到平臺層后,使用美的集團自身開發的智造MES進行生產日常管理:對生產前相關工作準備,生產過程各項任務安排與執行檢查,生產后事件回顧及知識庫管理,日常管理系統補全,實現數字化工廠。

2.3 方案功能

該解決方案作為工廠級應用方案,可以管控一條產線,也可以擴展部署至整個廠區。通過加裝具備邊緣計算能力的物聯網網關,實現設備快速聯機:基礎生產數

據準確采集、能源數據精準采集,數據在邊緣側進行解析計算,元數據和計算結果統一按照OPC UA協議格式上傳至SCADA、MES系統,在現場實時響應并顯示系統調度指令,優化人—機—系統的互動,同時給3D圖形化顯示和數字孿生提供數據基礎。

3 代表性及推廣價值

(1)在生產管理方面,設備聯機率提升至82%, 生產節拍從原來的15s提升至13s,效率提升13%。不良品處理響應速度提升30%以上。設備信息化使相關工藝質量、過程、管理都能夠進行可視化、數字化,有效減少產線操作人員、縮短生產節拍,提高生產效率、增加柔性化生產能力、減少維修及監管人數。

(2)在經濟效益方面,節約人工操作成本、提高自動化生產指標、實現增產、增效和增收。

美的集團的洗衣機通過工業互聯網平臺拉通各層級信息,實現產品研發、設計、制造、銷售、服務全流程的數字化和互聯互通,使線邊物流收發貨效率提升20%、賬實一致性達100%、成品物流直發到車準時 率提升20%、成品裝車效率提升13%、減少單據150萬 張、物流效率提升11%。同時,通過設備連機實現數據實時采集,通過模型算法實現故障診斷、預測性維護, 年節省運作費用超過800萬元 。

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圖3 工廠級應用方案

摘自《自動化博覽》2021年2月刊

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