(中車株洲電力機車有限公司,株洲 412001)
現階段,信息技術、智能科技的不斷更新發展使得工業企業產生了巨大的變化。對于傳統的制造現場數據采集形式與系統來說,其已經無法滿足當前制造行業信息化管理的實際需求,必須要進行升級優化。此時,現場數據采集技術受到了重點關注,并被廣泛應用于智能制造系統中。
結合當前的技術發展情況能夠判斷出,以太網的數控配置是未來發展的主流趨勢。這種信息采集模式有著更為豐富的內容,且能夠完成遠程控制,有著更高的應用優勢。就現階段市場中較為常見的數控系統廠商來說,其生產的系統設備均配置了局域網口,且包含著大量的接口,支持數控設備運行信息、狀態信息、報警信息、設備參數、系統狀態信息、操作數據等的實時采集。結合數控設備的及時限制,能夠實現事前預防,保證了制造生產加工的質量。同時,數控設備的加工倍率能夠完成倍率開關變化修改的控制,一旦發現非法修改,則能夠立即展開設備鎖定,有效避免了非法加工。
除了一些包含以太網開發包的數控設備之外,在實際的生產制造現場還包含一些基于Windows操作系統并附帶以太網接口的設備。但是,這些設備并未向第三方開發商提供開發接口,例如高精尖檢驗檢測設備、激光切割機等等。對于這些設備來說,在網絡的支持下能夠實現生產中需求的各種文檔信息的傳輸,包括設計圖紙、NC程序等等。同時,還能夠實現檢驗檢測報告的第一時間傳輸,便于SPC質量控制的落實。另外,還有一部分設備將運行參數、狀態信息等實時上傳保存至本地數據庫中,此時,只需要對數據庫展開集成管理,即可完成數據的實時采集。
數據采集卡的展開對生產設備控制系統的類型并未做出嚴格的限制。對于生產設備來說,只要能夠連接相關的I/O點以及傳感器,專用的采集卡就能夠獲取相應設備的加工信息[1]。現階段,能夠應用數據采集卡完成現場獲取的數據包括設備上電與斷電、運行加工開始與結束、設備主軸功率、溫度、壓力、扭力、設別故障等信息。對于數據采集卡來說,其更適用于無串口、無局域網設備系統的數據采集。就目前的情況來看,其主要有兩種形式,即開關開關量采集卡與模擬量采集卡。
組態軟件主要包括力控組態、組態王、海得組態等,主要用于非數控且采用PLC控制設備的PLC信息直接讀取。此時,能夠讀取的信息包括PLC內部保存的模擬量信息、多種狀態的I/O信息,只要這些信息已經存入數據庫中,就能夠實現讀取。對于組態軟件來說,其是工業自動化領域中的一種新型軟件開發工具,在此工具的支持下,相關人員不需要編寫具體的指令代碼,僅使用軟件包中的工具以及各種組態工作的展開就能夠完成軟件開發。相比于其他現場數據采集方法來說,其適應性更強、投入硬件更少、開放性更好,因此有著更高的性價比。
該方法普遍被應用于人資、物資、設備、工裝等多種信息的采集,例如狀態信息、編碼、位置等等,與條碼掃描有著較高的相似之處。對于RFID方式來說,其需要提前在需要管控與采集數據的主體上綁定RFID芯片。總體開看,該方法更為簡單,相應現場數據的獲取也較為直接,但是必須要相關人員提前將需要的信息寫入RFID中。現階段,RFID方式被廣泛應用于刀具、物料以及人資的現場數據采集工作中,且收獲了較好的效果。
對于非自動化設備或是不具備自動信息采集功能的自動化設備來說,想要完成現場數據的采集,人工輔助方式是最為常用的一種方法。此時,通過手工填表、手持終端以及條碼掃描等,即能夠完成現場數據的采集[2]。相比于其他數據采集形式來說,人工輔助方式具備更高的靈活性與便捷性,有效彌補了自動化數據采集在適應性、豐富性等方面的不足。但是,其也存在著一定的缺陷,包括準確性難以保證、實時性不足等等。
現場數據采集技術的發展與更新為現代智能工廠提供了更好的技術支持,實現了現場信息的實時、詳細采集,幫助相關人員形成制造生產調度、決策等,保證了決策與調度的可靠性。在實際的系統設計項目中,現場數據采集技術的應用促使智能化工廠完成了智能化、數字化制造基礎設施的建設,為底層設備實時數據采集工作的展開提供了可靠的技術方案,推動了智能生產管控的升級。
在物體數據的采集過程中,通過現采集技術的應用,能夠實現采集物體模型優化的自動化展開,并完成圖紙的繪制與修改。同時,在該技術的支持下,制造工程中的圖紙繪制與更改操作得到進一步優化,耗時得以縮減,為智能化工廠帶來了更多的效益。在智能化、自動化的基礎上,依舊需要應用人員參與。此時,系統主要提供放錯功能的保護,而人工則實現生產運營工作的展開。換言之,在智能制造系統中引入現場數據采集技術,必須要展開包含“人”的自動化,并保證所有技術手段均在閉環控制中管理,確保人與系統的可靠性。
綜上所述,隨著信息技術、智能科技的不斷更新發展,現場數據采集技術受到了重點關注,并被廣泛應用于智能制造系統中。在實際情況與需求的指導下,通過應用TCP/IP協議的以太網模式、普通以太網模式、數據采集卡、組態軟件采集、RFID方式、人工輔助方式,能夠完成現場數據的實時、自動化采集,將其應用于智能制造系統中,實現了智能化、數字化制造基礎設施的建設,推動了智能生產管控的升級。