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案例頻道

海得控制基于物聯網的智能車間生產物流調度系統

1 背景

物聯網技術是制造業轉型升級,實現智能制造的基礎。在推動智能制造實施過程中,物聯網正從工業領域的局部工序擴展到車間、工廠,從提質增效擴大到推動制造和物流業務模式的轉變。智能制造以智能車間為載體,在設計、供應、制造和服務各環節實現端到端無縫協作。智能物流可以感知、思維、推理、路徑規劃和決策等,是連接智能車間供應和制造的重要環節,也是打造智能工廠的基石。當前,智能制造和智能物流正處于整合過程中,如何管理制造和物流的復雜流程,協同生產調度和物流調度,以實現智能制造和智能物流的集成是面臨的一個重大挑戰。

通過設備上裝配傳感器、RFID讀寫器和通信模塊,輸送線和RGV/AGV上安裝傳感器和通信模塊等物聯網技術,面向智能車間的自動生產調度和自動物流調度需求,海得控制研發了智能車間生產物流調度系統,實現了智能制造和智能物流的集成。該系統已在某口服液生產企業實現了示范應用,是國內制藥行業第一個智能車間生產物流調度系統項目,該車間已于2017年5月投產。海得控制正在開發實施的第2個智能車間生產物流調度系統項目,預計2018年5月實施完成。

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圖1 目標與約束

2 目標與原則

智能車間生產物流調度系統的目標與約束如圖1所示。

其中目標包括三個方面:最大化資源利用率、最小化庫存、最小化生產周期。由于這些目標之間存在沖突,不可能同時達到各個目標的最佳狀態,因此需要在各個目標之間取得平衡。

除了以上三方面目標以外,還要滿足智能車間的生產調度和物流調度需求,主要包括三方面特點和需求:柔性、多約束和變動性。

(1)柔性

設備具有柔性:幾乎每個工序都有多臺并行設備,生產任務指派時具有多種選擇;

路徑具有柔性:RGV/AGV路徑不固定,需要動態規劃;輥道需要單節控制,路徑和指令動態生成,才能實現復雜的緩沖區管理功能。

(2)多約束

批次滿足約束:包括批次切換時新舊批次分割、混批生產時確保批次分離等;

上下工位產能匹配:設備故障時,上下工位產能匹配才能實現生產的持續運行;

沖突避免:RGV分區范圍變化時,上下分區的RGV沖突避免;RGV故障時,備用RGV引入時與在用RGV的沖突避免。

(3)變動性

設備故障:調度系統能夠適應設備故障,實現重調度,信號安全復位、狀態還原、托盤異常處置流程等;

輥道故障:調度系統能夠自動計算路徑可達性,實現重調度等;

RGV故障:調度系統能夠實現故障RGV退出,與備用RGV引入;

增減任務:可以接受人工干預,調度系統能適應人工增加任務或刪除任務。

3 實施與應用

3.1 系統架構

基于物聯網的智能車間生產物流調度方案采用三層系統架構:調度層、監控層和執行層。其中調度層進行生產調度、路徑規劃和指令解析等,下發生產和運輸任務到PLC執行層;執行層接收來自調度層的任務,將在制品從起點運往終點;監控層負責數據的采集和傳輸,同時對生產物流系統進行動態監控。如圖2所示。

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圖2 系統架構

3.2 關鍵技術

智能車間生產物流調度的系統的關鍵技術包括車間生產調度理論和模型、生產調度方法、路徑規劃算法、基于單節輥道控制的輥道控制方法、AGV/RGV調度方法、緩沖區動態構建方法、故障重調度方法、批次約束滿足算法等。

(1)車間生產和物流模型

基于圖論和擴展的事件驅動過程鏈,對智能車間的生產、物流進行建模,包括設備元素、物流元素、載運工具元素、人員元素、邏輯元素等,建立起多維度多視圖的集成模型,全方位認識車間生產和物流狀況,為生產調度和物流調度提供模型和數據支持。

(2)生產調度方法

基于約束理論和拉式生產等生產調度思想,考慮各個工序生產節拍,提出適合智能車間的生產調度方法。采用動態實時調度方法和動態重調度方法,結合動態規劃模型,針對智能車間生產調度需求,進行生產任務最優指派。

(3)基于單節輥道控制的柔性輥道控制方法

針對輥道運輸場景,為提高運輸系統的靈活性,采用基于單節輥道控制的方法,即每個運輸任務通過路徑規劃和指令解析模塊,給出其所有的指令序列,交由PLC執行模塊執行,且在上層避免路徑沖突。該方法可以靈活實現各種調度和運輸需求。

(4)AGV/RGV調度方法

對于直線往復式輥道上的多臺RGV,為提高RGV利用率,提高運輸效率,根據生產設備的位置,以及RGV的實際位置動態計算安全區間,確保兩臺RGV在各自的區域間內各自裝載、卸載,提高RGV的利用率或運輸能力。

(5)緩沖區動態構建方法

針對需要在制品托盤的生產設備,動態建立和維護在制品托盤的緩沖區,任意狀態和任意時刻,均能實現在制品托盤的合理、及時供應,確保不斷供,不擁堵。

(6)設備故障/下線/上線自適應

設備故障時,對相關在制品進行重調度;同時增加系統的適應能力,允許設備下線,脫離系統自行維修;設備上線時,系統自動接納設備進入。

(7)批次約束滿足算法

針對批次約束要求嚴格的智能車間,將批次約束加入生產調度和物流調度中,確保滿足批次切換時新舊批次分割、混批生產時確保批次分離等。

(8)手動規劃自適應

針對用戶人工干預需求,增加系統適應能力,允許在系統自動運行過程中,人工進行生產任務指派、路徑規劃等,并自動規避路徑沖突、實現負載均衡。

3.3 創新點

基于物聯網技術,智能車間生產物流調度系統實現了智能生產和智能物流。與傳統制造車間的生產和物流相比,主要創新點包括如下幾點:

該方案主要創新點包括:

(1)緩沖區動態調度:為避免在制品托盤斷供,距離在制品托盤入口較遠的生產設備動態建立緩沖區,確保在制品托盤及時供應和均衡分配;

(2)路徑沖突重調度:在制品托盤在路徑上產生路徑沖突時,可對相關在制品托盤進行重調度,以消解沖突;

(3)設備故障自適應:需要在制品托盤的生產設備故障后,不再對其供應在制品托盤;其它生產設備故障后,輸送線上運往該生產設備的在制品重調度到其它可用的并行生產設備;

(4)設備上線/下線自適應:生產設備下線后,輸送線上運往該生產設備的在制品重調度到其它可用的并行生產設備;

(5)手動規劃自適應:可接受手動調度目標點,并自動消解路徑沖突;

(6)批次控制:生產設備批次切換時,完成舊批次清場并進入下一工序的生產設備后,再調度新批次在制品,確保兩個批次的在制品不混批;

(7)電子地圖:以“電子地圖”呈現整個車間狀態,對生產設備上線狀態、重要交互信號以及所有設備重要參數和報警信息進行實時動態顯示;

(8)基于電子標簽的信息追溯:通過電子標簽,記錄每個在制品托盤經過的生產設備編號、進入時間、離開時間等,實現全流程追溯。

4 效益分析

海得控制研發的智能車間生產物流調度系統,實現了智能制造和智能物流的集成,為制造企業智能制造和智能物流整合提供了理想解決方案,提升制造企業的生產效率和物流效率。

(1)生產模式由人工操控設備和在制品轉向操控智能調度中心,生產流程規范可控、車間生產人員的體力勞動強度降到最低;

(2)系統自動確保生產不混批,實現全流程追溯;

(3)提升物流效率,減少生產設備斷供,提高設備利用率;

(4)優化物流路徑,減少物流運輸成本;

(5)整體優化車間生產效率和物流效率,提高車間產能。

精彩對話

自動化博覽:海得控制在物聯網領域提供的產品和服務包括哪些?

海得控制智能制造市場部總監馮智宏:海得控制在物聯網領域提供“高可用”和“智采、智傳、智控、智聯、智算、智存”的產品、應用和服務。主要包括以下方面:

(1)專技應用

柔性智能物流車間解決方案

智能柔性生產調度系統是一款可根據生產實時情況自動決策的管理軟件,旨在為用戶提供一站式智能車間整體解決方案,可實現生產線的智能管理和柔性生產。致力于解決客戶提高生產效率、節約人工、降低生產成本實現柔性生產的需求,可為客戶定制無人車間和柔性生產線的整體解決方案。

MES解決方案

為制藥、汽車、食品飲料等行業的客戶提供MES解決方案。

IWOX工業數據平臺

IWORXIWORX是一個物理世界與數字王國自由連接的平臺軟件,可實現就地、工廠、集團、云端化的靈活應用,并面向《中國制造2025》規劃,為實現工業智能化提供完整平臺。

IndusCloud高可靠工業私有云

海得IndusCloud工業私有云管理平臺基于OpenStack進行深度定制開發,對計算資源、存儲資源、網絡資源等硬件設施資源進行池化、動態管理和按需分配。是一套可靈活擴展的、高可用的,用以提高企業IT資源利用效率的云計算解決方案。可為客戶提供高可靠性的企業數據中心及業務站點的工業私有云方案。

(2)專用產品

包括海得自主品牌產品的e-Control PLC、NetSCADA工業平板電腦、符合F D A 認證的SCADA組態軟件軟件、His com工業以太網交換機、H&I Server容錯服務器、智能網關,與伙伴共同合作的百通工業以太網交換機、stratus容錯服務器產品。

(3)專業服務

高可靠的系統無縫遷移服務:為制造業客戶提供軟件應用系統從老舊的服務器等IT設備向新設備無縫遷移的低成本、高可靠的解決方案。解決客戶對老舊設備損壞而對生產運營造成重大損失的擔憂。

自動化博覽:邊緣計算是當下的熱門話題,海得是否已經結合邊緣計算技術,為用戶提供更快、更穩定的工業物聯網體驗?目前發展情況如何?

馮智宏:海得從2015年就開始關注并整合資源打造能夠滿足業務實時性、數據優化、安全與隱私保護的邊緣計算產品。目前我們已經將海得的高可用技術應用于邊緣計算產品及解決方案中。在海得的柔性智能車間解決方案中就有海得邊緣計算的設備嵌入和融合。海得計劃在2018年第二季度推出具有容錯功能、計算能力強、高防護等級、體積小巧美觀的邊緣計算設備,可滿足各個行業通過物聯網技術實現數字化和智能化轉型時對于高可靠性邊緣計算的需求。

摘自《自動化博覽》2018年3月刊

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