陳凌翔
(新鄉職業技術學院,河南 新鄉 453006)
紡織機械制造正隨著科學技術的迅猛發展,向數字化、智能化大力發展。近年來,大數據技術日益成熟和完善,將大數據技術應用到紡織行業的機械制造過程中,已經成為紡織行業機械制造發展的趨勢。紡織行業擁有大量的數據,包括經濟運行數據、企業經營發展數據以及市場上大量的復雜數據。因此,依靠傳統的數據處理方式已經無法滿足發展的需要。大數據技術不僅可以幫助紡織行業解決大量數據、信息的繁瑣處理,還可以提高這些信息的綜合利用率。
所謂的大數據,從定義上講,其數據量已經嚴重超出了常規數據庫獲取、存儲、管理以及分析的能力,數據規模的海量性、數據流轉的快速性、數據類型的多樣性以及數據的巨大價值性便是大數據的4個特性[1]。大數據處理的關鍵技術主要包括采集、預處理、存儲、管理、分析、挖掘、展現及應用等。對于紡織機械制造業,大數據的應用仍是一個新鮮事物,盡管大數據給企業帶來了巨大的機遇,也具備巨大的應用價值,但是受到行業特點的影響以及大數據人才不足等多方面的限制,真正價值沒有凸顯出來,給企業和社會帶來的利益和價值也并沒有真正顯現,還需要深入地分析、研究乃至應用大數據的相關技術。
智能化制造自20世紀被提出以來,經過幾十年的發展,已經成為集物聯網技術、云計算技術以及數字通信技術等信息化技術于一體的先進制造技術,已經深入到制造行業的設計、加工、管理和服務等全部環節。因此,要想全面推進紡織機械智能化制造,需要從產品的原材料、生產過程、銷售以及售后服務等各個環節著手分析、研究,同時還需要現代化信息網絡的支持。
隨著工業4.0架構標準模型的提出,紡織機械制造的智能化發展也有了參考標準和依據,為了分析紡織機械制造智能化發展過程中的實際需求,就要從產品的生命周期以及每個階段的生產情況入手,實現覆蓋產品設計、制造、物流、銷售、售后等所有環節的智能化操作[2]。首先,要實現橫向數據的收集,即收集面向紡織產品生產過程中涉及的原材料或物料的全部信息,不僅包括企業之間的橫向數據,還包括企業內部的橫向數據。企業之間的橫向數據主要包括企業間有效溝通的信息集合,企業內部的橫向數據主要包括企業各部門間的信息集合。其次,要實現縱向數據的收集工作,即收集所有面向服務封裝、服務平臺的打造以及服務配置的補充等相關信息。服務的封裝主要指在紡織機械制造過程中對發展資源、服務管理等進行的封裝化處理,實現對產品封裝化的集成管理。最后,還要實現端到端的信息收集。在紡織機械制造行業,某些產品的生產可能涉及客戶的參與,比如分析現在比較流行的私人定制,便是一種客戶參與的生產活動。這種端到端信息的收集,更需要運用大數據技術的分析和處理,比如產品的供應商、銷售商、客戶等。為了能夠智能化分析端到端的數據,只有借助大數據平臺,再應用面向設備管理和生產協調的決策算法才能實現紡織機械制造產品的精準化發展。
大數據技術作為一種應用在紡織機械制造行業中的重要技術,已經成為眾多紡織機械制造企業爭相學習和研究的技術之一。大數據技術的應用流程如圖1所示。

圖1 大數據技術的應用流程
紡織機械生產車間由于高溫、高壓以及濕度大的特點,再加上需要長時間、高負荷地運作,智能化控制生產的需求非常迫切。從紡織品工藝需要完成的控制任務來看,除了需要對源材料即紡紗、纖維等進行均勻分布控制、強化張力控制外,還要做好生產速度、位置及其操作動作和循環管理等方面的控制,都需要借助嵌入式的處理器或芯片技術來實現。另外,還需要深入地研究和開發可編程的控制技術、控制器域網(Controller Area Network,CAN)技術等相關智能化控制技術,實現整個紡織機械生產過程的智能化控制;可編程邏輯控制器(Programmable Logic Controller,PLC)以及工程控制機的開發和應用也是智能化控制技術實現的重要組成部分[3]。
隨著數字化、網絡化時代的到來,傳統的紡織機械生產工藝受到了嚴重的挑戰和威脅,因此,紡織機械生產企業迫切需要信息化、網絡化的應用和普及。從紡織機械生產企業的發展來看,首先要改進的是生產工藝,主要是簡化復雜的操作工藝、減少參與生產的機械設備數量。其次,最好使用功能更加完善、集成化程度更高的綜合性紡織機械設備進行企業的生產運作,降低信息化生產設備的難度。只有生產線整體實現信息化,生產才能實現數據化,行業才能走向網絡化。當然,在紡織行業發展數字化的過程中,為了更好地實現網絡信息化的發展,還必須強化各個設備之間的網絡通信,網絡通信技術的實現是解決未來設備聯網控制的基礎。信息化、網絡化生產的全過程是實現智能化紡織機械生產的前提條件,沒有生產數據的信息化就不可能實現智能化的控制。因此,在整個紡織機械生產的過程中,信息化、網絡化是非常重要的。
通過對紡織機械工藝的了解和分析,在大數據技術的支持下完全可以開發出一套用于完成某些步驟固化、需要反復進行的生產操作,借助自動化智能裝置的開發,增強生產過程的安全性和可靠性,節省人力和財力,提高企業的生產效率和效益[4]。目前,市面上的可編程工業機器人都可以精準控制動作軌跡和動作速度,但可能無法完成某些特定的工藝操作,就需要結合工藝操作的技術要點進行編程方面的研發。這是一種需要投入大量時間和精力的工作,需要進行反復訓練和實驗,但是可以節省大量開發專用機器人的成本投入。因此,只有在有必要提高生產效率時才會考慮深入地編程和研發工業機器人。
要想實現智能化,首先要實現自動化。紡織機械在工作過程中出現故障的概率是可以預測的,比如加工工藝參數、機械設備的電氣性能等都可以通過監測設備來獲得運行數據。為了更好地、實時地解決紡織機械設備工作過程中出現的故障,需要研究、開發一套用于智能檢測和分析故障的系統。此系統不僅要完成對加工工藝參數的在線檢測和分析,還要在線監測和控制機械電氣的各項性能指標,準確地研判故障出現的概率和時間,為實時解決設備的故障、提升設備的利用率、提升效益做好保障工作。
大數據技術是紡織機械設備實現智能化制造的重要基礎,正是紡織機械行業運作過程中的大量數據信息,為紡織機械設備實現智能化提供了數據支持。同時,由于紡織機械制造所涉及的學科眾多,在具體實施智能化的過程中,需要更加全面地分析和研究,不僅要從產品的生產、加工和管理方面入手,還要結合自身行業的特點進行綜合探究。大數據技術的出現使紡織機械制造業看到了向智能化發展的希望,同時也是一種挑戰,希望通過本研究,為紡織機械制造業提供一些參考,為我國的紡織智能制造的發展提供支持。