IoT案例 | 让科研生产走上“高速路”,助力航空离散制造企业数字转型
2021-07-30

智能制造的有源之水,设备联网与数据采集

  航天军工领域按单生产、产研并重,是典型的多品种小批量离散制造模式。由于对产品质量、工艺、交期的严格要求,加上特殊的监管要求,其生产管理更加复杂、难度更高。

  某航天研究所共有结构件、试验检测、铸造、研发等多个车间。然而,庞大的生产能力,带来的却是数据管理之困:人、机、产品及工艺参数难以协同,产能释放受到严重制约;产量、设备效率、成本统计不及时,管理层对运营效益缺乏直观了解……

  推动科研生产管理模式数字化转型升级,打造新一代一体化平台型数字信息系统解决方案成为该所脱困的抓手。为此,为其提供了系统、创新的解决方案,通过微服务架构构建面向科研生产多场景的协同应用。进而密织“数据网”,实现数据驱动生产。

  项目实施中,需要在物联网平台上实现多种功能:

  • 一是公共服务,如跨网数据交互、看板管理、权限管理、报表管理、接口管理等;

  • 二是实验数据管理,如数据查询、数据上传、算法管理;

  • 三是设备管理,包括设备清单、设备监控、设备分析;

  • 四是数控程序管理,包括程序对比、程序监控、程序上下载等;

  • 此外还要求平台具有好的扩展性,后期可以进行能耗管理及其他应用开发。 


  从“0”到“100%”对200台设备进行全连接和数据全采集,绝非易事。比如,数控机床系统版本众多,各版本的数据开放权限、采集方式都不相同。有些系统表面上看起来都是采用通路的采集方式,但有些经过第三方改造后,即便是联系原厂家,也很难拿到真实的生产过程数据。设备联网和数据采集成为该项目中难啃的“骨头”。

  该项目通过CNC联网网关ECU-1000实现了机床数控系统实时通讯,将集群化数控机床的运行、状态、远程诊断、故障报警、能耗等综合管控起来,从而实现生产全流程有效监控,发现生产过程瓶颈,提高生产效率。 

  “100台非试验检测设备数据每秒采集一次,这意味着每秒就会产生大量的数据,每秒都会有上千条数据传输至WebAccess中去,继而后期可视化也承受了很大的压力。”设备联网后,数据采集量也庞大,高并发、高频次、大数量的采集、处理、展示很具挑战。而WebAccess是在设备联网解决方案的核心,是实现设备的故障识别、预测性维护、能耗分析的基础,很具扩展潜力。

  合作伙伴南京优倍承担了大量数据可视化方面的工作。“智能网关本身采集到的数据非常多,它的频次是秒级。因此,在前端展示、或数据查询时,服务的及时响应和稳定性就非常重要。”南京优倍市场实施部高级顾问、部长助理何德运介绍,优倍配合一起,通过分表、数据库优化等方式,解决了高并发、高频次、大数量的问题。

  实现了全部设备联网之后,实现了数据全部采集和“一键管理”,简单便捷。现场设备集中管控,数据集中处理展示,实现了数据生产、试验数据的完整性、一致性、完全性;通过设备的数据采集及数据处理,将数据统一给到IoT平台,由IoT平台实现全所设备的集中监控。具体到科研生产场景中,该所部分车间初步实现了现场检验无纸化,自动生成一体化记录卡;产品数据包系统,实现了异构系统协同数据抓取、集成和集中展示。

  “举例而言,某测试一结束,测试得到的综测数据一键点击 成功上传,这意味着2秒钟后,质量、技术人员就可以获取测试结果、开展分析工作。”

  打通融合技术与金属加工应用场景

  该航天研究所具备等铝、镁、钛多种材料铸造能力,同时兼具设计、机加、表面处理、检测等全产业链的能力。这使得该所对于金属加工场景信息化管理需求进一步提高。

  为满足企业需求,提供了Metalworks的精益化生产管理+物联网全套解决方案。据介绍,Metalworks针对金属加工典型业务应用场景,集成了大量的行业domain know-how。其中包含几个模块,可实现多项功能:工单生产管理、异常管理、设备稼动管理、环境安全管理和人员绩效管理等。在此基础上,可以通过应用模块将现场完全管控起来。

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  在这一场景中,选择与金属加工垂直行业的良好解决方案商西格数据共同协作。“从功能的角度来讲,一方面是设备的数据采集,另外一方面是加工设备的程序传输。通过各种协议、网络传输跟设备完成对接后,通过标准的接口将底层数据接入到Metalworks之中。”西格数据运营总监姚建国介绍。举例而言,刀具智能管理模块可基于边缘计算技术对刀具加工过程进行实时的监控与分析,将刀具负载数据对应到到位号、主轴号,实时掌握刀具使用情况,进而节省人力成本、提高刀具管理效率。

  Metalworks可以向用户提供成熟的应用模块、丰富的业务场景,帮助客户快速梳理业务逻辑。工业物联网事业群行业发展经理顾振华指出,由于该所的行业特殊性,应用场景是本地端的,而Metalworks是云端的。因此,本次项目也采用了一些云到端的技术,将云端的程序移植到本地端,还原了云端运行环境。同时,项目采用了微服务技术架构,可以动态新增程序,同时支持集群化管理,动态分配各自程序所占用的资源,“Metalworks具备开放型接口,可以针对客户需求进行二次开发,从而达到客制化的效果。”

  总体而言,利用Metalworks,能够将采集的设备底层数据实时动态展示,让用户实现设备的实时监测预警。借用各个功能模块实现设备的故障识别、预测性维护,扩展潜力无限。

  对未来,该所还有着许多期许。数据采集与设备链接只是完成了第一步,未来还需要实现‘数据决策’的科研生产模式转型升级,真正为企业实现价值。