工業大數據驅動機器人自動化生產

吳銘臻 梁智奪

摘要：隨著《中國制造2025》的頒發與實施，我國正在通過優化信息化、自動化生產技術，邁向世界制造強國。國內外很多學者以及企業都要研究，其中提出了如智能制造、工業自動化等先進的制造理念。該文重點研究：第一，研究射頻識別技術RFID的技術選擇、工業大數據采集的方式以及數據模型建立及應用;第二，研究工業機器人的運行路徑優化和數據采集模型。從以上兩個方面研究工業大數據是如何驅動機器人自動化，為企業生產進行有效賦能。

關鍵詞：工業大數據? RFID? 自動化機器人軌跡逼近

中圖分類號：TP242文獻標識碼：A??????? 文章編號：1672-3791（2022）01（b）-0000-00

Automatic Production of Industrial Big Data Driven Robot

WU Mingzhen? LIANG Zhiduo

（School of Business Administration， South China University of Technology， Guangzhou， Guangdong Province， 510641 China）

Abstract： With the issuance and implementation of <Made in China 2025>， China is moving towards a world manufacturing power by optimizing information and automatic production technology. Many scholars and enterprises at home and abroad should study it， and put forward advanced manufacturing concepts such as intelligent manufacturing and industrial automation. This paper focuses on the following aspects： firstly， the selection of RFID technology， the way of industrial big data acquisition， and the establishment and application of data model are studied; Secondly， the running path optimization and data acquisition model of industrial robot are studied. From the above two aspects， this paper studies how industrial big data drives robot automation and effectively empowers enterprise production.

Key Words： Industrial big data; RFID; Automatic; Robot; Approximation method

經國務院總理李克強簽批，由國務院于2015年5月印發的《中國制造2025》，是部署全面推進實施制造強國的戰略文件，是中國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。其主要戰略任務是以促進制造業創新發展為主題，以加快新一代信息技術與自動化深度融合為主線，以推進大數據為核心的智能制造方向，促進產業轉型升級。突破一批重點領域關鍵共性技術，促進制造業數字化、網絡化、智能化，走創新驅動的發展道路[1-2]。

1數據驅動相關理論綜述

數據驅動（Data Driven）定義是：數據流計算機的驅動機制。在該機制中，指令的執行由數據可用性來驅動，而不是由程序計數器來控制。而在制造型企業，就是需要通過大量的傳感器來收集包括電流電壓、壓力、速度、位移、扭矩等生產數據，再通過數據采集與監控系統、統計過程分析等管控系統進行生產過程控制[3]。目前，我國學者對工業物聯網的研究主要專注于工業化與信息化的融合對傳統工業的影響。在未來，信息化和工業化融合的水平與質量將在一定程度上標志著工業化發展的水平。

在實現工業自動化的過程中，最難的就是研究如何令自動化滿足定制化的市場需求。關于大數據驅動與定制化生產的核心技術，主要的技術難點包括了：（1）基礎技術，涉及到信息化因軟硬件等;（2）信息技術，涉及二維碼、射頻識別技術RFID、5G等;（3）虛擬技術;（4）支持技術，涉及區塊鏈、可穿戴設備等;（5）數據監控與分析技術，涉及大數據、數字孿生等;（6）自動化控制，涉及自動導向車AGV、機器人等;（7）設計理念，涉及實時控制、模塊化等。下文主要針對信息技術中的射頻識別技術RFID、工業機器人兩個方面進行研究。

2工業大數據驅動自動化生產的關鍵技術

2.1 RFID-工業大數據采集

首先，我們需要利用射頻識別技術RFID（Radio Frequency Identification）。RFID技術主要分為有源與無源RFID。其中有源RFID可以主動傳輸無線射頻訊號，有源RFID常用頻段包括433 MHz、900 MHz、2.4 GHz與5.8 GHz，后兩者為微波傳輸，最遠可以傳輸超過100 m，一般需要配置發射器。無源RFID就是被動性地接收并相應無線射頻訊號的，包括了低頻LF、高頻HF、超高頻UHF與微波MV這4種頻段，其價格便宜且不需要單獨配置發射器。

查閱國內外學者的文獻，學者張超逸（2020）提出了一種基于人工智能的、支持RFID的標簽定位模型，使用RFID技術為協調生產計劃、調度、執行和控制中涉及的各方決策和操作采集數據[4]。學者李鵬濤（2020）介紹了AGV在物流倉儲行業的應用，利用RFID等技術構建適用于流程的實時同步機理[5]。

針對工業大數據驅動，核心之一就是采用了RFID技術進行實時工時采集。該文建立RFID技術在工業大數據采集的數據模型及其應用模式（見圖1）。在數據層我們可以通過RFID標簽來記錄各種生產運營的數據，后續按照價值流程分析進行賦能，主要流程如下。

（1）在物流以及組裝流程中，利用RFID標簽粘貼在產品底座托盤或者產品本身，結合工業機器人、自動導向車與射頻識別技術讀取器進行在制品的實時位置追蹤、AGV運行狀態、工位停留時間、在制品的制造時間等數據采集。（2）在機加工流程中，利用RFID標簽鑲嵌到加工刀具中，結合數控機床與RFID無線讀取器進行對刀具機加工時、運行次數采集，以及刀具壽命預警等。（3）在檢驗流程中，利用RFID標簽粘貼到產品上，結合智能自動檢測設備與RFID讀取器，例如高低壓啟動檢驗儀、安規儀、轉速測量裝置、程序自運行單站等，進行產品實時位置追蹤、設備停留時間、檢驗時間統計、檢驗結果反饋等。（4）在包裝與出入庫流程中，利用已經檢驗完畢的產品或者其托盤上的RFID標簽，結合自動立體庫、四向穿梭車與RFID讀取器，追蹤封裝時間統計、產品實時位置、出入庫指令反饋等。

2.2工業機器人-工業大數據采集

工業機器人（Industrial Robot），主要包括了六軸機器人、協同機器人、仿形機械臂、柔性機械臂，該文主要討論工業制造企業最常用的六軸機器人。在該文構建的敏捷價值流管理AVSM中，需要收集精確、實時、優化的機器人工位加工工時，其核心技術難點包括機器人的運行路徑優化和數據采集模型。

首先，第一個難點就是建立起數據采集的模型，機器人及其傳感器所采集的加工工時、等待工時、運作電流、壓力等工業大數據會通過PLC傳遞到上層服務器與監測管控與數據采集系統SCADA，經過數據預處理后傳遞到MES系統進行分析。尤其需要注意的是，由于一般工業機器人都有獨立的工控機進行管控，所以其對接方式直接采用EDGE方式，并使用OPCUA作為通訊協議來傳輸連續型的生產數據。

其次，是研究如何通過運行路徑的優化來減少加工工時，我們要先了解六軸機器人的結構與運動軸。一般的六軸機器人包括了底座（Base）、轉盤（Turntable）、平衡配重（Balance Weight）、連桿臂（Link Arm）、手臂（Main Arm）、轉動臂（Rotating Arm），是模擬人類手臂與手腕的6個自由度而設計的。其中，A1、A2、A3軸是主軸，A1模擬的是人類腰部轉動的主軸，A2模擬人肩膀關節的轉動，A3模擬人小臂關節的轉動;A4、A5位腕部軸，主要模擬人手腕關節2個自由度的轉動;A6位工具法蘭軸，主要為六軸機器人附加的各種專用工具轉動而設計[6]。

再次，確認了運動軸之后，若需要優化路徑，就要先設定不同的工作坐標軸。一般六軸機器人的工作坐標軸包括了世界坐標軸、機器人坐標軸、工具坐標軸、基坐標軸。對于不同的工作坐標軸，有不同的移動原理：（1）世界坐標系中的手動移動原理。在坐標系中可以兩種不同的方式移動機器人，包括了：①沿坐標系的坐標軸方向平移（直線），即X、Y、Z軸;②環繞著坐標系的坐標軸方向轉動（旋轉/回轉），即角度A、B、C。該文項目主要采用世界坐標軸與工具坐標軸進行配合調試。（2）工具坐標系中手動移動原理。在工具坐標系中手動移動時，可根據之前所測工具的坐標方向移動機器人。工具坐標系的原點被稱為TCP（Tool Center Point），并與工具的工作點相對應。其中，確定工具坐標系的原點可選擇以下方法：①XYZ四點法;②XYZ參照法。（3）基坐標系中手動移動原理，機器人的工具可以根據基坐標系的坐標方向運動。基坐標系可以被單個測量，并可以經常沿工件邊緣、工件支座或者貨盤調整姿態。在坐標系中可以兩種不同的方式移動機器人：①沿坐標系的坐標軸方向平移（直線），即X、Y、Z軸;②環繞著坐標系的坐標軸方向轉動（旋轉/回轉），即角度A、B、C。

在確認完采用最優的工作坐標軸進行工作定位，接下來就可以確認其最大的工作范圍，同時可以結合RFID讀取器，通過PLC進行產品實時數據采集。然后根據不同的工作環境、各個工作軸的負載、最大延展等來確認機器人的最優路徑。尤其是在實際生產中，為了保障全供應鏈中涉及機器人工位的增值工時最優，還需要針對各個自動機器人工位進行工時優化。我們使用一種自動機器人領域中的路徑優化方法——軌跡逼近法。

為了加速運動過程，操作者可以使用CONT標示的運動指令進行軌跡逼近。軌跡逼近意味著將不精確移到點坐標，事先便離開精確保持輪廓的軌跡。若程序設置的是從P1點移動到P2點，再移動到P3點，利用軌跡逼近法就可以在與工件不干涉的情況下走紅色路線的優化路徑。工具坐標系原點TCP被導引沿著軌跡逼近輪廓運行，該輪廓止于下一個運動指令的精確保持輪廓。軌跡逼近法的優點主要包括：①減少磨損;②降低節拍時間。解決此難點主要是為了提高整個供應鏈中自動設備操作效率，從而提高整個供應鏈的增值價值。

以KUKA公司的KR150L系列的六軸機器人為例，以P1到P4的設定程序，若按照精準暫定的路徑需要30 s，若采用軌跡逼近法計算的路徑則需要22 s，后者可以節省25%的工時。

3結語

該文研究了如何使用RFID技術來對全供應鏈進行工時采集，并提供了數據模型及應用的參考。同時，研究了工業機器人關于工業大數據的采集模型與通訊協議方式，并通過坐標設定與應用軌道逼近法的路徑優化方法，優化工業機器人的加工工時，最后結合RFID技術對供應鏈制造段進行賦能。

參考文獻

[1]? 李喬羽.中美貿易摩擦背景下“中國制造2025”的報道研究[D].廣州：廣東外語外貿大學，2020.

[2]? 張璐.“中國制造2025”背景下制造業轉型升級路徑選擇[J].中國集體經濟，2021（4）：9-10.

[3]? 魏一雄，郭磊.基于實時數據驅動的數字孿生車間研究及實現[J].計算機集成制造系統，2021，27（2）：352-363.

[4]? 張超逸.基于人工智能和近場天線的RFID標簽定位方法研究[D].成都：電子科技大學，2020.

[5]? 李鵬濤.基于AGV與RFID的智能倉儲系統的應用研究[J].科技創新與應用，2020（11）：181-183.

[6]? 寧祎，孟蒙.噴涂機器人路徑規劃方法分析與展望[J].科學技術與工程，2019，19（35）：19-27.