智能工廠新型數據采集系統構建

龔　濤，趙赫男

(北京和利時智能技術有限公司，北京 100176)

0　引言

智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式[1]。可以看出這是一項宏偉遠大的目標，需要經歷長期艱苦的努力才能達成。從有序推進的角度可以將智能制造分為數字化、網絡化和智能化三個標志性階段，循序漸進、迭代發展。其中數字化階段針對的是單設備、單系統、單業務的信息化。網絡化階段則是實現多臺設備、多個系統和多種業務的數據融合、功能集成和作業任務協同。未來在智能化階段，人工智能技術將全面深度介入到企業生產活動的各個層次和方面，它具備像人一樣的認知、思考、學習和適應能力，將極大提升生產的靈活性，并最終把人類從繁重具體的生產活動中解放出來。

數字化階段的標志就是各種數字化的傳感器、執行器、設備、系統以及各類軟件在企業中得到普遍應用。這在一些現代化企業中已經基本實現，其下一步的發展重點是從數字化向網絡化的過渡與提升，所面臨的關鍵問題是如何用規范化、系統化的方式實現數據互通、系統互聯和應用創新。其難點在于既要兼顧當前數字化階段廣泛存在的設備、系統和軟件的現實狀況，還要面向未來設計出新框架、制定新方案、引入新技術，實現新老系統融合發展，有序向網絡化協同階段演進。

1　 智能工廠集成架構

本文重點關注智能工廠縱向、橫向和端到端三大集成中的縱向集成，也就是生產制造的自動化和信息化集成這一關鍵環節，這方面通常是參照ANSI/ISA-95[2]及其改進版IEC/ISO 62264[3]企業控制系統集成國際標準，將企業生產系統自底而上劃分成生產現場層、產線控制層、數據采集與操作層、車間管理層和企業管理層五層，如圖1所示，體現出標準化、層次化、網絡化和集成化的系統結構。

圖1　智能工廠系統集成架構

第一層生產現場層，主要是用于生產制造過程的各類機電設備，包括數控機床和工業機器人，以及生產加工、測試裝配、物流倉儲和其他各類輔助設備，當前這些設備的自動化程度快速提升。

第二層產線控制層，根據生產工藝要求對現場主要設備進行拼接組合形成一條條產線，并由可編程邏輯控制器(PLC)或分布式控制系統(DCS)控制運行，形成高度自動化的生產流水線。

第三層數據采集與操作層，實現對生產過程中各類設備設施、元部件、產成品、環境能耗，以及勞動者信息的采集、處理、存儲和顯示，實現對生產的實時全面集中監控。

第四層車間管理層，主要面向車間生產層面的生產、倉儲、質量和設備運行管理，包括生產執行系統(MES)、倉儲管理系統(WMS)、統計過程控制系統(SPC)和設備維護系統(MRO)等。

第五層企業管理層，主要是企業層面的供應、生產、銷售和服務的綜合型管理，包括企業資源計劃系統(ERP)、客戶關系管理系統(CRM)、供應鏈管理系統(SCM)和產品生命周期管理系統(PLM)。

1.1　流程工業與離散工業在系統集成方面的異同

制造業從整體上分為流程工業和離散工業兩大類型。流程型企業的生產場所分布廣、面積大、自動化程度高、現場無人或少人，因此普遍采用數據采集與監視控制(SCADA)系統，操作員在調度室中對生產進行遠程監視與控制。相比較而言，傳統上離散制造業自動化程度低，工人都在現場進行手工作業，這種生產方式不會產生對集中監控的需求。但是，現今離散制造業生產系統日趨復雜、自動化水平顯著提升、現場作業人員持續減少，這樣對生產的連續性、穩定性和安全性等提出了更高的要求，變得越來越像流程工業，為此也需要建設SCADA系統，實現全面的數據采集、報警服務和遠程監控。

不同類型流程工業之間，如電廠、化工、水泥、冶金等行業，雖然生產工藝過程和規模不同，但是控制系統和信息化系統相似，集成方案基本相同。然而不同類型離散制造業，如電子、服裝、家電、汽車、機械和裝備制造業之間的差異巨大，即便同一類型行業，但由于企業規模不同也是如此，其中的生產設備、加工工藝、自動化程度以及信息化系統類型和功能也截然不同，因此，離散制造業的的自動化和信息化集成具有強烈的行業和規模特征。

1.2　離散制造業對SCADA的高級需求

離散制造過程所面臨的問題維度遠遠超出流程工業，需求個性化更強、產品生命周期更短、原料部件類型更多、加工檢測手段千差萬別、內外部各類生產擾動更加頻繁。由此各生產系統所產生和涉及的數據類型也更加豐富(如：物料清單、工藝文件、訂單、設備狀態、工藝參數、標識標志、位置路徑、照片影像、質檢記錄等)、系統功能更加多樣(如：工作流、排產排班、出入庫、運輸配送、質量檢驗、防呆防錯、看板與安燈等)。傳統流程工業SCADA系統主要是針對生產過程中的溫度、壓力、流量、濃度、液位等模擬量和開關、起停、頻率等數字量的采集、報警和展示，數據類型少、功能簡單。為此，需要對流程工業SCADA系統進行徹底改進，支持對多源異構數據的處理，增添對更多類型對象的建模方法，設計更具價值的分析算法，提供更周全的專有功能，展示更豐富的圖表，以及開放更多的開發接口和定制工具。

2　HiaSCADA平臺

針對智能工廠和數字車間建設過程中在多源異構數據采集處理和分發、多類型子分系統集成和聯動、大數據和敏捷應用創新方面的需求，采用新一代信息技術和架構研發出工廠數據綜合采集與應用開發平臺HiaSCADA。HiaSCADA平臺主要包括數據建模工具、可視化組態工具，通信接口管理、數據采集服務、對象模型服務和開放數據服務，規則引擎、計算引擎、工作流引擎，以及各種類型的數據庫，如圖2所示。它具有對企業范圍內各類多源異構數據的采集、建模、處理和轉發等基本功能，以及可視化監控、高級數據分析和定制化應用開發等高級功能。

建模是HiaSCADA最顯著的特點，工廠中的設備、產線、物料、產品、設計文件、制造工藝以及人都是普遍概念上的“實體”或“物”。利用面向對象概念對每個要素、單元、實體進行信息化封裝，為其各自包裝上一個數字化外殼，形成物理實體之上的數字虛體即“信息

圖2　HiaSCADA工廠數據綜合采集與應用開發平臺

模型”，每個信息模型都內置有屬性、方法、事件和規則，使得模型在數字空間中具有生命活力，實現了“數字孿生”。

為企業內的所有實體進行建模，一方面，信息模型與對應實體之間通過感知和反饋實現物質、能量、信息在兩個世界間的交換；另一方面，信息模型之間也通過信息通信機制在數字空間進行信息傳遞與交互，從而建立起集計算、通信與反饋于一體的信息物理系統(CPS)。現實中各實體之間的聯系和作用在數字空間中用模型對象及對象之間的關系重現，在數字空間中再現企業的運營，開啟軟件定義制造新時代。

2.1　HiaSCADA采用OPC UA統一架構

HiaSCADA采用OPC UA統一架構[4]進行信息建模、服務封裝和對象交互，構建出一個分布、開放、可擴展的生產管理級平臺，支持開發各種生產運營模塊并插接到平臺上運行，共同實現生產數據的全面融合及各項管控功能的無縫集成，并支持分期建設和持續改進。

OPC UA是由工業界提出的集信息模型、服務管理與通信規范于一體的標準化技術框架。OPC UA規范由OPC基金會主導制定，并成為IEC 62541[5]標準，2017年中國以GB/T 33863[6]發布。德國工業4.0參考架構模型RAMI 4.0[7]在通信層方面也選擇使用OPC UA。OPC UA框架包括模型的發現、注冊、交互及安全機制，實現模型的動態加載、即插即工作、請求-響應模式通信、發布-訂閱模式通信以及事件處理機制。

企業信息系統架構的發展方向是扁平化、網絡化、IP化，OPC UA為企業內的萬物互聯、數據自由流動提供了支撐。對于智能部件提供商而言，OPC UA是一套符合標準規范的實時數據中間件開發框架，廠商可以將產品的功能嵌入到OPC UA框架中，從而提供與其他智能部件相互兼容的數據與服務。對于智能工廠的解決方案集成商而言，OPC UA是一套標準化的整合機制，用于集成符合OPC UA規范的各類硬件和軟件，如傳感器、執行器、控制器、MES、ERP等。

2.2　HiaSCADA部署方式

HiaSCADA中的各功能組件之間也是通過統一的OPC UA實現數據交換、消息傳遞與互操作，具有松耦合、跨平臺的特點。因此，根據系統規模和現場實際情況，HiaSCADA平臺中的各個功能組件既可以集中部署到一臺計算機上，也可以分散部署到多個物理或虛擬計算機上，充分體現出分布式、冗余后備、彈性伸縮、按需部署的特點。

2.3　基于OPC UA的信息安全機制

信息通信安全是互操作性的基礎，OPC UA安全機制基于互聯網標準，包括用戶身份驗證、簽名消息和加密用戶數據。為實現互聯網數據交換，OPC UA支持基于TCP的OPC UA二進制協議，可有效地通過防火墻，消息可以通過HTTP或其他端口轉發。此外，OPC UA支持可配置的超時、自動錯誤檢測和恢復機制，以防止數據丟失，提高系統可用性系統。

3　HiaSCADA在智能工廠中的應用

在某大型電器制造企業新建工廠項目中，提出建設全面互聯的數字化、網絡化工廠。項目建設目標是實現對工廠中各類物理設備、軟件系統和人的連接，支持對生產過程、設備狀態、安全設施和環境能耗等實時數據的采集處理，以及對工藝文件、關系數據庫、檢驗記錄、空間定位信息和音視頻多媒體數據的集成與應用，并借助大數據技術開展資源優化配置和工藝優化運行，同時還把采集到的數據按需分發給其他系統使用。

由此可見該項目重點關注設備互聯、數據共享和分析利用，為此在項目一開始就摒棄了以往建設中各子分系統獨立規劃、分頭設計、單獨建設、到頭孤立運行的落后做法，而采用系統化、集成化思想進行整體規劃、聯合設計、統一建設，最終實現全集成運行。

3.1　智能工廠數據采集全集成方案

工廠中央集控指揮中心采用HiaSCADA工廠數據綜合采集與應用開發平臺，將整個工廠內與生產相關的產線自動化系統、專機設備、配電照明系統和通風系統，與弱電集成相關的網絡通信系統、機房監控系統、廣播語音系統和信息發布系統，以及與安全防護相關的門禁系統、消防系統、視頻監控系統和貨運車場管理系統，共計三十余類子分系統全部由HiaSCADA平臺進行統一的數據采集、分析處理、功能集成和可視化呈現，執行集中統一監控調度。同時也為MES、WMS、ERP等生產運行系統提供一致性的數據來源。

圖3　工廠中央集控指揮中心

3.2　HiaSCADA與外部設備和系統的數據交換

HiaSCADA中的通信接口管理組件和數據采集服務負責管理各類設備和系統的通信接入、執行協議解析、提取應用數據。組件支持豐富的標準接口和協議類型，也提供對各類私有協議的定制。

(1)OPC UA或者OPC協議。如果設備采用工控機或者高檔PLC，通常支持OPC UA或OPC協議，則可以直接通過以太網接口與HiaSCADA系統之間進行數據交換。

(2)通用工業以太網通信協議。如果設備中的PLC或其他控制器具有以太網接口，則一般都支持某種常見的工業以太網協議，如Profinet、CCLink-IE、Ethernet/IP、EtherCAT、Powerlink、Modbus TCP等，可以直接通過以太網接口按照相應協議與HiaSCADA系統之間進行數據交換。

(3)通用工業總線通信協議。如果設備中的PLC或其他控制器只有RS485、RS232或者CAN接口，則一般會支持某種工業總線協議，如Modbus-RTU/ASCII、Profibus-DP、CCLink、DeviceNet等， 可以直接以總線方式接入HiaSCADA系統，或者將總線轉換為工業以太網再接入HiaSCADA系統。

(4)設備有PLC或控制器，但無通訊接口。需要在PLC或控制器上加裝通信模塊，將需要的數據通過通信模塊接入到HiaSCADA系統。

(5)設備是無PLC和控制器的啞設備。需要加裝PLC進行數據采集，再接入HiaSCADA系統。

(6)設備采用私有通信協議。需要為HiaSCADA定制開發相應的協議解析程序實現數據交換。

在智能工廠規劃與建設過程中，盡量按以上6種設備數據交換方式的排列順序進行設計和選型，以便達到更高效、更靈活、更安全的數據交換。

對于工廠中必須單獨建設的各種子分系統，如視頻監控系統、語音廣播系統、門禁系統、人員定位系統、AGV系統、WMS、MES和網管系統等，一般采用軟件接口的方式接入到HiaSCADA，實現數據交換和系統聯動，如OPC UA、OPC、Web Service、RESTful、MQ 、ODBC、SNMP或私有API接口。

同時HiaSCADA系統還通過開放數據服務組件，以OPC UA 、OPC、Web Service、RESTful、MQ、API等多種方式對外提供數據訪問和集成服務，供第三方系統從HaiSCADA獲取數據和觸發聯動。

另外，基于HiaSCADA平臺的快速開發工具和二次開發接口，針對各種應用場景可通過簡單配置或編程實現多個系統間基于時間、事件和預置條件的聯動機制，既豐富了運行模式又提升了監控效率。

4　結論

當前我國的智能制造還處在數字化、網絡化階段，數據采集和系統集成是主要建設內容。離散工業在各方面的復雜性遠遠超過流程工業，其自動化程度和生產連續型日益提高，因此需要在數據采集與操作層引入并改進傳統SCADA系統，為此選擇OPC UA作為新一代HiaSCADA的核心技術架構，支持信息建模、服務封裝和對象交互，實現面向全工廠范圍的多源異構數據采集和數據跨系統自由流動。通過在實際智能工廠項目中應用HiaSCADA，實現了與全廠各類設備設施、各種專業化子分系統以及人的互聯互通、數據采集與信息交換、功能集成與應用創新，達到規劃設計目標，具有應用推廣價值。

[1] 工業和信息化部,財政部.智能制造發展規劃(2016-2020年)[Z].2016.

[2] ANSI/ISA95, enterprise-control system integration [S].2010.

[3] IEC/ISO 62264, enterprise-control system integration [S].2013.

[4] OPC Unified Architecture (UA) [S].2008.

[5] IEC 62541, OPC unified architecture (OPC UA) [S].2015-2016.

[6] GB/T 33863, OPC統一架構 [S].2017.

[7] RAMI 4.0 -the reference architectural model for industrie 4.0 [S].2015.