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浅析车间物联网技术

2023-06-07 23:44:00

物联网技术简介

物联网（internetofthings，IoT），指通过RFID等信息传感设备(例如、红外传感器，GPS、激光扫描仪等)，根据约定的协议，将任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，从而实现智能识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网是基于互联网的延伸和扩展。物联网是物体之间交换数据的平台，因为它是连接物体和物体的互联网。物联网不是互联网，但它的基本概念来源是互联网。互联网是人与人之间的联系，而物联网则延伸到任何物体之间的通信和信息交换。

如图1所示，物联网由感知层、网络层和应用层组成。感知层类似于人的五官和皮肤，用于获取网络工作所需的信息。事实上，MES应用了条形码读写器等许多传感设备。RFID、相机、机床振动传感器、温度传感器等。网络层是物联网中的处理器，类似于人类的神经中枢和大脑。收集系统发送的数据后，其工作是转发或处理信息。应用层是网络与用户之间的沟通渠道，网络设计师根据实际需要设计智能系统，以满足用户的需求。

车间物联网的主要技术有：自动识别技术、设备集成技术、网络通信技术BTS650P、室内定位技术、边缘计算技术等。

(1)自动识别技术。让机器自动识别物体对自动车间非常重要。这些物体通常包括条形码(包括二维码)，如产品、零件、刀具、人员等。、RFID、三种最常见的识别方法是机器视觉。

(2)设备集成技术。常用的设备集成技术有DNC技术、OPC接口技术、设备集成平台等。

(3)室内定位技术。位置服务是车间物联网的重要应用场景。车间内有许多物体需要定位，如物料车、产品和配件、刀具、人员等。常用的定位方法包括无线传感器网络。（WSN）、RFID、超宽带（UWB）等。

(4)网络通信技术。车间的数据传输通常有两种形式，一种是有线局域网，另一种是无线网络。WiFi是一种常见的无线网络形式、蓝牙，ZigBee等。5G技术具有更高的速度、更宽的带宽、更高的可靠性和更低的延迟，能够满足数字智能车间未来的一些特定应用场景需求。

(5)边缘计算技术。边缘计算是指靠近物联网边缘的计算、处理、优化和存储。基于边缘计算技术，IoT中的许多控制不需要移交到云端，而是通过本地设备实现的。处理过程将在本地边缘计算层完成，这无疑会大大提高处理效率，减少云负荷，为用户提供更快的响应服务。

基于车间物联网的MES生产监控系统

MES生产监控系统框架可以基于车间物联网构建，如图2所示。框架由三层组成:数据采集层、现场操作层和数据管理层。

(1)数据采集层。数据采集系统可以实现数据采集。初始化后，外部电子标签的数据可以通过ZigBee路由器进行读写操作。当目标对象(如材料、人员等)进入网络时。)有指示功能，告知标签的载体已经进入网络。当操作人员接近需要操作的机器时，有提示信息。在非工作状态下，电子标签可以放置在休眠状态，以降低功耗。

(2)现场操作层。MES现场操作层提供现场操作平台，具有参数配置、故障报告、任务请求等功能。①操作界面：操作机器，查看机器目前的工作状态和历史信息。②上传故障：如机器停止运转，产速异常等情况可及时反映到上位机。③任务要求：机器闲置时可申请下一步任务。④信息对比：当材料或人员靠近时，可读取其外部电子标签信息，判断其是否为机器材料或操作人员。⑤资料写入：材料经机器加工成半成品后，可读写半成品的外部电子标签。若材料为铜线，加工后写成双绞线。⑥参数配置：当现场生产环境发生变化时，只需进行相应的参数变更和配置即可。

(3)数据管理层。MES数据管理层通过数据库实现生产数据的集中管理和生产管理的分析统计。具体如下：①状态监测：结合图形和数据，实时显示车间的工作状态。②计划管理：可观察车间机台的任务完成情况，并分配新的任务。③通信管理：配置网络，如CAN网络的波特率等。④数据库管理：保存历史数据，支持查询功能。⑤故障处理：观察机器的实时和历史故障信息，发送故障处理指令。⑥统计学分析：根据历史记录，对产品、机器等信息进行统计分析，以图表的形式显示，供管理者参考查询。⑦记录：记录车间和系统的日常工作状态，生成日志。

利用上述基于车间物联网的MES生产监控系统，可以进行现场数据采集、物料跟踪、产品质量追溯等工作。

1)现场数据采集

在人员数据采集方面，车间管理的数据库中可以存储每个工作人员的各种信息、当天任务、需要操作的机器等数据。具体来说，可以采用以下两种收集方式:

方法一:ZigBee的外部电子标签挂在人员的衣服上。当它靠近机器时，它会与机器的智能现场采集器相互感知。外部电子标签向采集器发送员工的号码。作为ZigBee网络的路由器，采集器将员工的号码发送到协调器，协调器通过CAN总线访问车间管理器，询问员工今天的工作任务。如果员工需要操作机器，机器会实时显示当前的生产任务、机器的计划产量和任务预计完成时间等数据。

方法二:人员进入车间时，数据采集器会在车间入口处告知今天的工作任务和工作台号，信息会存储在外部电子标签中。当人们靠近机器时，机器的智能现场采集器会读取信息。

可以继续收集产品数据。当材料上架时，激活了材料的电子标签，并将材料的生产信息传输到现场智能收集器。当材料的生产信息不符合当前任务要求时，现场智能收集器发出报警信息；当材料在机器上加工时，机器的生产信息被写入电子标签，并随着电子标签转移到下一个过程。

还可以收集设备数据。设备数据包括设备参数和设备状态，如当前机器的运行速度、产品的质量曲线、设备的温度控制以及材料的剩余数量。设备参数的收集是通过现有或新增的传感器来实现的，设备状态的收集是通过连接设备动作的开关接触信号来实现的。以机器速度数据的收集为例，可以通过接近开关或编码器来实现机器速度的收集。首先，将接近开关放在机器的轴旁边，每转动一次轴，在接近开关时向智能收集器发送脉冲信号。

2)产品质量可追溯

基于物联网现场智能感知的方法，可实现产品质量数据的管理与追溯，具体方法如下：

(1)生产现场的每种材料都标有独立的电子标签；

原材料入库后，电子标签记录原材料入库数据，包括：供应商、日期、材料批号等；

(3)原材料加工时，原材料电子标签中的数据被传输到现场智能数据采集器。加工后，原材料数据和加工数据一起传输到半成品电子标签；

(4)在下一道工序中加工半成品时，其电子标签数据被传输到现场智能数据采集器。加工后可以获得的数据包括:原材料数据、本工序前的所有加工数据和本工序的加工数据，这些数据被传输并存储在本工序的半成品电子标签中；

(5)以此类推，当成品生产任务结束时，成品的所有生产信息都保存在其电子标签中。成品入库时，其电子标签中的信息保存在库存数据库中；

(6)当产品出现质量问题时，通过销售记录查找出库记录，即可查出该产品的全部生产信息，从而实现产品品质的全过程记录及追溯。

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