年佳琪,祝尚臻,侯欣明,雷彥華,劉慧潔
(沈陽工程學院,沈陽 110136)
工業物聯網作為一種新型制造技術的產物,被眾多業內人士稱為物聯網時代的新入口,各國也陸續地提出并實施了一系列的國家戰略,如“德國工業4.0”、“中國制造2025”、“美國工業互聯網”等。隨著物聯網市場不斷發展,工業物聯網在工業生產過程中的應用越來越廣泛。據統計,2017年全球物聯網設備基數為200億臺,預計到2020年中國物聯網的整體規模將超過1.8萬億元。
工業物聯網是將具有感知、監控能力的各類采集或控制傳感或控制器以及泛在技術、移動通信、智能分析等技術不斷融入到工業生產過程各個環節,從而大幅提高制造效率,改善產品質量,降低產品成本和資源消耗,最終實現將傳統工業提升到智能化的新階段。
與傳統物聯網不同,工業物聯網不僅對實時性有嚴格的要求,還需與企業現有的數據采集與監視控制系統進行有效的融合。典型的工業物聯網層次結構包括感知層、現場管理層、網絡層和應用層。感知層主要完成兩個工作:一是通過現場設備(如傳感器、電子標簽等)感知生產設備的信息,二是通過控制器發送控制指令;現場管理層要及時記錄和處理感知層的工業數據,快速響應較底層的控制指令,還要對外提供數據接口的功能,將本地數據發送給應用層;網絡層充當著傳輸通道的角色,保證本地數據到數據分析中心傳輸的實時性;應用層要分析和處理生產過程中采集的數據、設備狀態等信息,優化生產管理,提高產品質量和生產力,實現生產過程的智能化。
生產過程監測系統可以實現兩大功能:一是通過對制造過程中設備、原料等資源的狀態采集、數據融合與處理,實時監控產品的生產過程、進度及異常情況,實現生產過程的可視化全面監控;二是生產計劃發生調整時,可以根據實際的運行情況生成控制決策方案,進行生產過程的動態調整,實現生產過程的閉環控制。
生產過程監測系統的工業物聯網體系結構如圖1所示,分為四個部分:(1)數據采集層,通過自動采集或人工采集的方式,對生產過程中使用的各種設備進行數據采集,為上層提供可靠的生產數據和生產設備信息。(2)數據處理層,將采集到的各種原始數據進行統一分類和融合,完成數據的檢查與保存,并上傳至自動監測系統數據庫。(3)功能應用層,根據生產流程設計數據處理軟件,實現生產過程數據的分析、處理和統計。根據生產流程可劃分出一些功能模塊,如生產過程控制模塊、輔助管理模塊、基礎信息管理模塊等;(4)用戶層,管理者、調度者、操作者通過使用應用終端,可以及時掌握生產車間的運行情況、設備及物料狀態等信息,實現生產過程的實時監測。應用終端的形式多樣,包括web瀏覽器、電子看板、手機APP等。
目前,工業物聯網的應用主要體現在工業生產過程管理體系的優化上,主要分為以下五個方面:
(1)原料供應鏈管理體系優化:應用傳感網絡技術,及時掌握原料的采購、庫存、銷售等信息,預測原料的價格趨勢、供求關系等,提高供應鏈效率,降低成本。
圖1 基于工業物聯網的生產過程監測系統
(2)生產過程工藝優化:利用物聯網相關技術,實現生產線過程檢測、實時參數采集、生產設備監控、材料消耗監測,從而提高產品質量,優化生產流程,減少能源消耗。
(3)產品設備監控:將傳感技術與制造技術融合,對產品設備的使用情況進行記錄和跟蹤,實現設備的遠程診斷和故障預測,降低維護成本,提高維修效率。
(4)環保監測:工業生產過程中會產生各種污染源,在企業排污口安裝無線傳感設備,實時監控排污情況,并且可以遠程關閉排污口,防止突發性環境污染事故發生。
(5)工業安全生產管理:將物聯網傳感器嵌入礦山設備、油氣管道、礦工設備等危險工作環境中,實時監控和感知人員、設備、環境的安全狀態,如遇突發意外可以在第一時間解救,保障工業生產安全。
工業物聯網改造了傳統產業,對企業的生產、經營和管理模式帶來了深刻變革,促進了產業結構的調整。但是,工業物聯網也存在著如數據安全、控制安全、應用安全等諸多安全問題。如何快速建立起工業物聯網的安全體系,是其發展過程中亟待解決的關鍵技術。當然,工業物聯網是一個跨學科的工程,融合了傳感器技術、數據融合技術、網絡技術、安全技術等關鍵技術,相關技術與學科的發展也將促進工業物聯網的更新換代,將智能制造推向更高的水平。