鑄造行業底層物聯網技術應用淺析

劉亞賓，楊 軍，常 濤

（共享智能鑄造產業創新中心有限公司，寧夏銀川 750021）

從概念演進角度，物聯網的概念、內涵與外延的豐富，大致經歷了RFID（射頻識別）、M2M（機器對機器）、MTC（機器類通信）、WSN（無線傳感網）、UN（泛在網）、USN（泛在傳感網）、NB-IOT（窄帶物聯網）、IOT（物聯網）、IIOT(工業物聯網）的過程。

同時，網絡上各種概念、架構、模型、邊界等也層出不窮，面對各種不同的見解，鑄造行業底層物聯網技術應用如何落地、如何實施，是一線工程師最為迷茫的問題。

1 感性認知——物聯網是什么

標準及白皮書層面給出如下的概念與定義：

物聯網是通過感知設備，按照約定協議，連接物、人、系統和信息資源，實現對物理和虛擬世界的信息進行處理并作出反應的智能服務系統[1]。

工業物聯網是通過工業資源的網絡互連、數據互通和系統互操作，實現制造原料的靈活配置、制造過程的按需執行、制造工藝的合理優化和制造環境的快速適應，達到資源的高效利用，從而構建服務驅動型的新工業生態體系[2]。

2 理性認知——物聯網有啥用

當前，數字化、網絡化、智能化的概念已被廣泛接受，但具體實施時高投入、長回報周期的事實，令大多數鑄造工廠望而卻步。在很大程度上，追求數據價值、投入產出比考核指標等因素，左右著物聯網的規劃認知與實施進程。

另一方面，數據≠信息≠知識≠價值，數據、信息、知識、價值是一個遞進實現的過程[3]。數據本身沒有價值，只有結合實際的工藝過程與物理值映射轉換，并與統一時間基準的背景數據相關聯，才能轉換為信息；信息與標準、判據等知識結合，通過邏輯推理、統計分析，給出合規與否的判斷結果，或質量改善、異常處理建議等之后，數據此時才具有價值（如進行健康評估、性能預測、質量預警、故障診斷等)，最終體現在無憂生產、知識完備、提質降本增效等需求上，即物聯網實施的終極意義所在。

3 技術認知——物聯網長啥樣

標準層面給出了目標對象域、感知控制域、服務提供域、運維管控域、資源交換域、用戶域等六域模型的參考體系結構[4]，同時給出了各域的范圍與邊界，及各域之間的接口要求[5]。

結合鑄造行業特色，底層物聯網系統架構與技術架構示例如圖1、2所示。根據關鍵的工藝流程，將鑄造實體工廠邏輯劃分為不同智能生產單元（如成形、熔煉、精整、砂處理等），各單元由對應的設備、智能單元控制與管理系統組成，通過單元級的數字化、網絡化、智能化實施帶動工廠級的數字化、網絡化、智能化。

其中，單元設備為最外圍環形區域所示。根據系統集成時所使用的通信協議，可將設備歸為標準協議設備、非標協議設備、第三方OPC設備與RDB設備四類。通過OPC、IOT、數據庫、數據總線等接口，實現智能單元控制與管理系統對生產過程中設備、生產、質量、成本、EHS、人員等維度數據的集中管控，以及軟硬件系統間互聯互通互操作的目標。進而通過云網關功能模塊，實現設備的關鍵參數上云。

4 實踐認知——物聯網怎么玩

在設備部署及工藝流程已確定的前提下五步走：調研、參數、數據、流程、概念。

4.1 信息調研

內容包括但不限于工廠網絡架構及設備清單、設備及信息管理系統服務器清單、關鍵質量控制點、設備與傳感清單及數據集成方式、生產工藝流程、生產過程監控與管理需求清單、企業認為有必要提供的其他資料。

4.2 參數梳理

圖1 鑄造行業底層物聯網系統架構示例

圖2 鑄造行業底層物聯網技術架構示例

從設備、生產、質量、成本、EHS、人員六個維度，分單元、分工序、分工步梳理各過程所需關注變量，再將各變量的采集方式、采集頻次、參數來源、控制邏輯、輸出參數、功能用途等屬性補充完畢，并與工藝、技術、工長、操作、維護等人員共同討論，迭代優化后，與調研結果一并作為物聯網方案的基礎支撐。

4.3 數據采集與解析

鑄造行業底層物聯網技術的應用難點與落地關鍵，在于底層設備與上層信息管理系統間的數據交互，同時滿足易用性與實時性要求。

以工程經驗為例，綜合應用KEPServerEX OPC Server各種驅動，搭建統一的數據采集與交互平臺，以實現上述要求。

數據解析方面，應用如下設備數據：Siemens TCP/IP Ethernet、Modbus Ethernet、Beckhoff Twin-CAT、Mitsubishi FX Net、Omron FINS Ethernet、OPC UA、Fanuc Focas Ethernet等驅動解析標準協議設備數據；User-Configurable（U-CON）驅動解析非標準協議設備數據；OPC DA Client驅動解析第三方OPC設備數據；ODBC Client驅動解析數據庫設備數據。

對于使用小眾PLC產品的設備，可采用軟硬件結合的方式：硬件方式如無錫北辰的松下、光洋、基恩士、富士、臺達、永宏、豐煒、信捷等轉換模塊，將PLC內部協議轉換為標準的Modbus Ethernet協議；軟件方式如竹菱的DeviceXPlorer OPC Server，采集橫河、日立、基恩士、夏普、富士等PLC數據，再通過OPC DA Client驅動將之納入KEPServerEX OPC Server中。

對于無PLC控制器及不便布線的設備與場合，可采用MOXA網關模塊、研華數采模塊及思為無線模塊應對，或增加性價比較高的Smart S7-200、Modicon M221 PLC控制器進行數據采集。

此外，還可借助KEPServerEX的Simulator與Advanced Tags驅動，進行不同設備間數據的關聯、分配及簡單的算術邏輯運算，尤其適用于PLC程序不開放場合。

數據接口方面，KEPServerEX OPC Server提供OPC DA、OPC UA、IoT Gateway（REST、MQTT）接口，供上層信息管理系統調用。值得推薦的是，與OPC DA接口不同，OPC UA、IOT Gateway接口不受本機異機及操作系統限制。

上述軟硬件組合，可解決現場90%以上的數據問題。

4.4 流程再現

主要體現在軟件系統、硬件設備、人的參與三要素的共同協調作用，實質為工藝流程的軟硬件集成再現，即通過軟硬件系統的互聯互通互操作，實現物資流與數據流的同步。需要重點關注的有兩點：當一個變量需要多個系統使用時，盡量單獨列出變量在各個系統中調用及算術邏輯處理流程，統一集中規劃確定后再實施；與數據相結合，逆向思維，問題與功能需求驅動，體現數據的價值。

4.5 概念整合

打破各軟硬系統功能的傳統概念邊界，將相關相近功能分類排列組合，冠以符合現場生產與管理實際的概念，以簡便、可靠、易理解操作為原則，借助軟件編程實現整合。以熔煉單元控制與管理系統為例，該系統具有計劃管理（如接收計劃、計劃跟蹤等）、過程控制（如生產準備、烤包、配料、熔煉、成份調整、過熱、出鐵、變質處理、取樣、鐵水轉運、澆注等）、生產成本管理、設備管理（如設備報警、故障查詢、設備報修等）、統計分析等功能。

5 趨勢認知——物聯網往哪走

立足于嵌入式、電氣、PLC、運動控制、通信等基礎，針對工廠部分數據無自動采集方案或代價過大、軟硬件系統信息孤島或與工控安全不能兼顧、數據無價值等通病進行以下研究。

深入研究人工智能、機器學習、深度學習等技術，以高性價比方案（如圖像識別、語音識別等），實現生產過程監控與管理所需數據100%自動采集與傳輸。

深入研究OPC、數據接口、NoSQL等技術，在工控安全部署環境下，以CT打通IT與OT，實現所有數據在底層設備與傳感、信息管理系統、遠程運維云平臺之間透明解析與互聯互通互操作，以及物質流與數據流的同步。

深入研究信號處理、特征提取、健康評估、性能預測、質量預警、故障診斷等技術，提升數據質量與信息密度，通過范式建模與維度建模，搭建儀表盤、自助分析、圖表、雷達圖等可視化指標與決策駕駛倉，實現數據、信息、知識、價值(智能)間轉換的良性循環。

6 小結

在機器換人、黑燈工廠概念盛行的當下，鑄造行業底層物聯網技術應用體系中，人的作用到底如何定義，是一個仁者見仁智者見智的話題。

結合鑄造行業特色，我們認為在軟硬件系統實現集成，并且各功能相對完備的情況下，軟件系統為主導者，人是“設備人”，其作用為運動員、裁判員、教練員三位一體。即在軟件系統的指導下，人作為生產系統組成的有機組成部分，延伸硬件設備的輸入與輸出功能、依據實際經驗及信息背景對軟件系統的建議作出判定與確認，以及總結歸納顯性問題規律，挖掘隱性問題的線索，從解決可見的問題到避免可見的問題，形成知識庫后再反向迭代至軟硬件系統中，進而從制造系統源頭避免可見及不可見問題，最終實現便捷的無憂生產。