基于“5G+工廠操作系統”的數字化生產智造平臺的設計與實現

龐 戈

（浙江藍卓工業互聯網信息技術有限公司）

作為世界化工產品生產制造大國，日用化學工業產品在國內化工產品中的比例越來越高，已成為我國化工類產品生產制造的重中之重。 日化行業具有技術密集、附加值高、品種繁多和多學科交叉的特點。 近年來，我國日化行業市場規模呈逐年上升趨勢，2020 年中國日化市場規模達到906.75 億美元，仍保持了5.83%的增長率，成為全球為數不多正增長的市場。 我國本土日化企業開始在制皂、液體洗滌劑用品及口腔護理等領域占有較大比重。

隨著日化企業產值規模的不斷提升，采用人工作業和管理已經不能滿足企業發展的需要，甚至由于客戶對企業的交期和產品質量要求越來越高，工廠的內部損耗越來越大，生產過程信息不透明，數據流轉不暢通，造成企業內部的損失越來越大，企業期望快速提升業務管理和生產管控能力，這就急需一個一體化信息管理平臺以進行精益化生產管理，通過網絡協同制造來支撐企業的快速發展。 傳統的日化企業需要建設基于5G 網絡和工業互聯網平臺的智能化工廠， 實施工廠操作系統、工廠多元異構數據的實時智能化采集、生產數據可視化展示、信息系統集成、機器視覺代替人工作業對產品質量進行檢測等，來全面提升企業的生產智造能力，實現企業數字化轉型賦能升級。

筆者根據某企業制皂和液體洗滌劑產品的生產工藝特點和行業企業生產管理普遍現狀與需求，系統闡述基于“5G+工廠操作系統”創新模式的數字化生產智造平臺的設計與實現，主要包括：車間5G 網絡布署、工廠操作系統建設、現場溫/濕度監控、 設備狀態與生產參數監測，DCS 實時數采、企業多元異構數據集成、數據可視化展示、生產決策分析、ERP 系統實施、工業制造APP應用及機器視覺檢測等。

1 生產現狀與需求

1.1 主要工藝流程

皂類生產工藝流程如圖1 所示，先由混料機將抗氧化劑、填料、著色劑及香精等原料按規定比例混合后制成皂基，通過干燥、攪拌、均化及冷卻等處理后， 通過壓條工序的壓條機擠壓出皂條，皂條由流水線傳送帶傳送到切塊工序，切塊機將皂條按標準要求切割成塊狀，繼續經流水線傳送帶傳送到打印工序，由打印機進行打印壓制成型，隨后通過自動化給袋機進行小塊皂品進袋包裝，最后由流水線末端的機械臂包裝成箱并噴涂包裝碼后交碼垛機器人裝整處理轉入倉庫。

圖1 皂類生產工藝流程簡圖

液體洗滌劑生產工藝流程如圖2 所示，將原料進行稱重按一定比例混合后注入混料機，在設定時間內進行原料攪拌和乳化處理，出料后經過滌蕩泡沫澄清后成為液體洗滌劑半成品，再通過自動化灌裝機灌裝到產品瓶體中，經流水線傳送帶送往旋蓋機，由旋蓋機上蓋旋緊，再由傳送帶送往噴碼工序，瓶體噴碼后進行產品碼噴碼質量檢測，最后將產品包裝入庫。

圖2 液體洗滌劑生產工藝流程簡圖

1.2 生產現狀和需求

1.2.1 傳統生產現狀分析

傳統日化企業在業務管理和生產制造方面普遍存在車間數字化能力弱、產線設備數據采集能力弱的問題，工廠“信息孤島”現象嚴重，從銷售訂單到計劃派工、生產報工及產品出入庫管理等全流程數據流轉不暢，信息不透明、生產數據未實現可視化，人工作業易疲勞出錯，導致計劃派工不精確、生產報工不準確、生產效率低下、產品交期遲滯和企業戰略決策不到位，嚴重阻礙企業的快速發展。 具體如下：

a. 缺少生產信息管理系統。生產信息管理手段落后，依靠人工紙質記錄流轉傳遞，不但費時而且成本高，出錯率也高。

b. 設備管理能力弱。缺少數據采集和設備監控應用，設備的實時狀態無法獲取。 維修時間長、維修經驗沒有積累傳承。 非計劃停機頻繁，產能瓶頸無法突破。

c. 缺乏數據采集能力，信息流轉不暢。 工廠車間里的人、機、料、法、環、測關聯數據采集能力缺乏， 無法實現設備狀態和生產信息的互通流轉，生產過程不透明。

d. 質量管控體系不健全。來料質量缺少系統管控，手工物料清單（BOM）精準度低，配方未標準化，缺少投料防錯管控系統，產品質量由人工質檢，成本高。

e. 倉儲物料管理水平低。出入庫依靠人工紙張記錄，無法獲知物料庫存實時狀態，生產物料齊套缺失嚴重，影響生產、延誤交期。 工廠中的物料、產品、人員、庫位、出入庫單據及物流對接單等實體信息未能實現統一編碼關聯，缺少系統管理，生產過程無法追溯。

f. 缺少移動端管理工具。 沒有移動端管理平臺， 管理層對生產管理實時狀態掌控力度低，相關報表無法隨時查閱，管理成本高。

g. 人工識別檢測作業效率低。產品包裝噴碼檢測靠人工肉眼識別作業，容易產生疲勞，檢測效率低下，急需機器換人。

1.2.2 企業數字化目標與需求

隨著產值規模的不斷提升，日化企業的自動化水平有了大幅提高，但信息化水平較弱，“信息孤島”現象較為嚴重，工廠設備和信息化系統數據采集不到位，系統數據未實現打通，業務數據和生產數據流轉不暢， 生產節點信息不透明，企業內部的低效率生產協同模式已經不能滿足企業發展的需要，甚至由于客戶對企業產品的交期和質量要求越來越高，工廠內部協同損耗越來越大，造成企業的損失越來越大。

目前， 企業急需快速改善數字信息化結構，實現數據融合，提升核心業務管理水平和生產管控能力，這就需要建設一個一體化的信息管理平臺和生產管理系統來支撐企業的快速發展。 依據行業特征和企業發展實際情況， 需要建設基于“5G 網絡+工業互聯網平臺” 的企業數字化生產智造平臺［1，2］，全面實施工廠操作系統平臺、數據智能化采集、數據可視化展示、信息系統集成、制造執行MES 系統（工業智造APP）及機器視覺檢測等數字化應用，來提升企業實際生產智能制造能力，促進企業實現數字化轉型升級。 具體需求如下：

a. 建立工廠操作系統平臺，利用工業互聯網平臺全信息數據底座能力實現業務和生產數據的全面融合， 通過 “5G+工業互聯網平臺+工業APP” 的創新智造模式來促進企業數字化轉型升級；

b. 在生產車間布署5G 網絡， 支撐工廠多元異構數據、VR 及機器視覺檢測等應用數據的采集傳輸；

c. 對生產設備的運行狀態、 生產過程數據、DCS 數據及業務管理系統數據等數據信息進行實時采集，并實時匯聚到工業互聯網平臺數據中臺；

d. 工廠多元異構數據集中匯聚到工業互聯網平臺數據中臺，由數據湖統一進行清洗、加工、處理和存儲，通過數據中臺中的工業大數據算法和智能算法模型實現生產數據的分析和統計；

e. 生產數據分析統計結果以報表、圖表（柱狀圖、餅圖及折線圖等）的形式通過工廠控制中心（駕駛艙）大屏和車間電子看板輸出，實現數據可視化展示，輔助企業進行生產決策；

f. 采用工業相機+機器視覺檢測算法方案代替人工作業，檢測識別液體洗滌劑等相關生產流水線上瓶體生產編碼的打印（噴涂），確保無錯噴和漏噴的情況，如檢測到錯噴、漏噴產品則現場亮燈，系統給出報警提醒，同時機器視覺檢測裝置上的氣動桿對噴碼有誤的產品進行推離剔除操作；

g. 采用生產執行系統MES 或工業APP，實現精準的計劃派工、高效的生產報工和可靠的設備互聯與管理，通過對工廠業務的高效管理和生產的精益管控，實現企業內部閉環管理和網絡化協同。

2 數字化智造平臺的設計與實現

數字化智能制造平臺對企業的生產一體化管理體系進行前瞻性的統一設計， 通過5G 網絡與工業互聯網平臺的結合，實現企業業務和生產的完美協同，對企業的業務管理和生產工藝全流程進行設計、集成、實施與優化改造，實現生產流程控制信息、業務管理信息和產品經營信息的上傳下達；從支撐企業管理的角度，借助數字化技術與精益管理相結合，在企業經營、生產、供應、營銷和管理的全過程中，通過數據采集、系統集成、過程優化與資源配置，實現物料流、信息流和資金流的集成與優化，提高企業市場應變能力和核心競爭力。 引進先進的管理理念，適用的管理方法，對業務流程進行優化和重組。 將優化和重組后的業務流程在應用系統中固定下來，使業務操作規范、透明且高效，從而更好地保證工作效率。 通過數字化網絡協同，運用一定的計算模型進行處理，為業務管理和生產決策提供準確實時的數據分析與決策支持。

企業數字化生產智造項目基于工廠操作系統平臺，具有多元異構信息化系統集成和高可擴展性， 能夠避免企業普遍存在的 “信息孤島”現象。 通過產品生產過程中的設備數采和移動端報工對產品在各生產節點的生產數據進行可視化監控和電子化記錄，平臺掛載基于MES 生產執行系統功能的輕量級工業APP 應用，通過網絡化協同實現對業務的優化管理和生產的閉環管控，以及產品數據的可視化追溯。 平臺數據湖具有強大的多元異構數據集成能力，支持多種工業標準數據協議接入，如Modbus TCP、Modbus RTU、MQTT及OPC 等主流通信協議， 滿足國內外主流廠家PLC 和數控設備的實時數據接入。

依據企業生產車間的具體情況，從實際應用要求對控制系統的實時數據進行特性分析，具有變化快、通信量大、數據及時性和完整性要求高等特點。 在進行數據采集和數據處理時，配合采用熱備冗余、數據訂閱、數據變化更新、斷線重連及斷線回補等技術手段來保證數據的實時性和可靠性。 同時，通過現場機器視覺裝置和檢測算法來代替人眼識別，有效減少由于人工作業疲勞引起的識別錯誤和遺漏現象， 實現機器換人，大幅減少生產線人力成本。

2.1 5G 網絡應用

通常情況下， 企業車間寬帶網絡能力較弱、信號差、網速慢，通過網絡改造實施5G 網絡，進一步優化網絡布署， 利用5G 網絡高帶寬、 高頻率、高速率和低延遲的特點，通過采用5G 基站、MEC、5G 通信模塊及5G CPE 等通信設備， 提升工廠的網絡協同能力。 企業車間5G 網絡布署拓撲如圖3 所示。

圖3 企業車間5G 網絡布署拓撲

某企業的制皂車間和液體洗滌劑車間，通過WiFi 網絡與現場生產設備和DCS 進行通信連接， 同時通過支持5G 的智慧數據采集網關與帶有PLC 控制器的現場設備進行連接，借助智慧數采網關的斷點續傳功能，可以大幅提高車間產線設備數據采集的可靠性、安全性、完整性和時效性，全面監控工廠人、機、料、法、環、測等生產數據的流轉，助力企業實現業務精益化管理和生產經營高效管控。

5G 應用可覆蓋場景如下：

a. 實現設備運行狀態和生產過程數據實時采集，全面實現企業制造設備物聯，打造5G 物聯工廠；

b. 通過5G 深化應用， 實現現場設備的AR/VR 遠程專家維保和遠程培訓；

c. 輔助實現設備維護監控和遠程診斷智能化控制管理，成為企業提升效率和增加效益的突破口；

d. 采用5G 能夠抵抗干擾的大帶寬主流無線技術， 解決現場復雜環境下有線網絡布線成本高、鋪設線路困難的問題；

e. 基于5G 實現網絡化協同，包括流程監控、過程報警、趨勢圖繪制、設備預警與生產報表輸出；

f. 利用具有高帶寬、高頻率、高速率、低延遲特征的5G 技術，實現AGV 物料產品運輸小車與立體倉庫無線數據傳輸與定位。

2.2 工業互聯網平臺建設

打造企業工業互聯網平臺， 消除 “信息孤島”，實現工廠多元異構數據集成融合。 通過工業互聯網平臺的數據底座能力，實現多業務信息系統的集成和有效數據融合， 對工業企業已有的“煙囪式” 信息系統進行基于MES 生產執行系統功能的APP 化遷移。 實現產品信息、生產數據從底層現場設備數據采集到過程控制優化，再到執行應用和頂層數據分析，最后到企業決策的輔助等各環節的數據流轉，使企業數據信息傳遞暢通無阻，實現工業數字化的“一網到底”。 同時，平臺提供開放的工業智能應用孵化平臺，在數據智能聯動、自動統計報表、大數據分析和人工智能方面與生態伙伴、企業客戶進行工業智能APP 聯合開發。 通過工業互聯網平臺的全信息數字化集成能力，基于企業人、機、料、法、環、測，對工廠實體進行統一標準化數據建模，把車間、產線、工序、控制設備、智能產品、服務甚至產業鏈上下游相關數據信息緊密連接融合， 幫助企業拉長產業鏈，形成跨設備、跨系統、跨廠區、跨地區的互聯互通，從而提高效率，推動整個制造業體系智能化，全面促進企業的數字化智能制造轉型升級。

工業互聯和數據平臺對制造業數字化轉型的驅動能力正逐漸顯現：大企業依托平臺開展工業大數據分析，實現更高層次的價值挖掘；中小企業應用平臺的云化工具，以較低成本實現信息化與數字化普及； 基于平臺的制造資源優化配置、產融對接等應用模式創新，推動制造業向著更高水平邁進。 制造業數字化轉型已是大勢所趨，工業互聯網平臺對于制造業數字化轉型的支撐作用會越來越強。 工業互聯網平臺的應用為企業生產和運營優化能力的提升提供了探索應用模式和路徑， 隨著平臺的不斷創新和應用突破，將不斷推動制造業升級轉型。

工廠操作系統， 即工業互聯網平臺核心，是以企業為中心構建面向過程監控、生產管理和經營決策的一體化應用平臺，通過“工業互聯網平臺+工業APP”的創新智造模式，實現企業客戶的信息化、數字化、智能化轉型升級。 工廠操作系統數字化整體解決方案技術架構如圖4 所示，平臺提供的橫、縱向彈性擴展功能，可滿足智能制造細分行業中企業從小到大，從單一優勢業務發展為多元化集團型應用的場景。 工廠操作系統從功能應用上分為3 層：第1 層是物聯套件，主要負責邊緣端數據采集和控制，包括智能物聯網關、IIoT 邊緣智能服務器及人工智能控制器等； 第2層是工廠操作系統平臺，主要負責物聯套件設備接入、對象化模型組織、數據存儲處理、可視化數據分析、工業APP 開發、大數據分析及人工智能算法應用等；第3 層是智能工業APP 生態，通過工廠操作系統平臺可構建面向特定場景的智能工業APP，逐步積累形成面向不同行業的數字化智造解決方案。

圖4 工廠操作系統數字化整體解決方案技術架構

工廠操作系統是工業互聯網平臺的核心，基于工業5T 技術融合（PT——工藝技術、ET——設備技術、OT——運營技術、AT——自動化技術、IT——信息技術），將大量工業技術原理、行業知識、基礎工藝、模型工具規則化、軟件化、模塊化，并構建為可重復使用的平臺內置微服務組件。 第三方應用開發者可面向特定工業場景開發不同的工業APP，進而構建成基于工業互聯網平臺的產業生態。

工業高質量發展的核心是 “工業互聯網平臺+工業APP 生態”創新智造模式體系（圖5）。

圖5 工業互聯網平臺“工廠操作系統+APP 生態”的創新智造模式

2.3 多元異構全信息數據實時采集

工廠操作系統提供多種工業標準數據協議接入功能，如Modbus TCP 和Modbus RTU，滿足國內外主流PLC 等系統軟件的實時數據接入。從日化行業企業的實際應用需求對控制系統的實時數據進行特性分析，具有變化快、通信量大、數據及時性和完整性要求高等特點。 在進行數據采集和數據處理時，需通過熱備冗余、數據訂閱、數據變化更新、斷線重連及斷線回補等技術手段來保證數據的實時性和可靠性，有效適應行業設備運行特征。

數據采集方案（圖6）如下：

圖6 基于數據總線的全信息多元異構數據采集架構

a. 工業互聯網平臺通過數據總線提供數據服務，服務于工廠生產應用場景（設備信息、生產計劃、生產績效、視頻數采、物料管理、能源分析、風險預測、庫存管理、人員績效、工藝管理、質量檢測及產品化驗等）， 以數據底座能力實現對上層工業軟件、工業APP 及決策系統等的數據應用支撐；

b. 對高銷量產品生產車間設備（原料混合攪拌裝置、導入泵、灌裝機、旋蓋機、噴碼機、壓條機、切塊機、打印機、全自動包裝線及機器視覺檢測裝置等）的運行狀態參數（溫度、壓力、轉速、能耗、開停機時間）和產線工序生產數據（產品計數、產能、不良品量及人員工作量等）進行實時高效數據采集；

c. 對接現有DCS、SCADA 和稱重計量系統，集成系統采集關鍵數據（時序數據、報警數據及現場操作記錄等）， 通過采集器上送平臺數據總線；

d. 對接工廠現有異構系統，集成獲取相關數據（視頻數據、電話錄音、圖片影像、人員定位、火災預警及安全環保等數據信息）， 通過采集器上送平臺數據總線；

e. 集 成 企 業 現 有 信 息 系 統（ERP、WMS、MES、CRM 及OA 等）業務和生產數據，接入工廠操作系統平臺數據總線；

f. 將工業相機拍攝到的海量機器視覺檢測照片數據信息實時匯聚到平臺數據湖，供機器視覺檢測算法模型訓練和檢測大數據分析調用。

2.4 數據分析統計報表與可視化展示

工廠操作系統平臺中提供數據DIY 分析工具，用戶可以通過組態方式實現多元數據的自主分析與利用，如建立生產看板、能耗看板、設備預警看板、 重要指標參數看板及重要攝像頭監控等。 工業過程中產生的時序數據、流式數據和關系數據，利用不同展示方式，可實現多元數據的可視化綜合應用。

在可視化工具方面，平臺提供了一整套數據展示控件庫，包括基礎圖元控件、圖表控件、報表控件、趨勢控件、實時報警控件、歷史報警控件和視頻控件。 基礎圖元控件包括矩形、圓角矩形、橢圓、弦、扇形、多邊形、按鈕、棒狀圖、管道、直線、弧、折線、文本、數據鏈接及圖片等；圖表控件包括柱狀圖、曲線圖、散點圖、折線圖、餅圖、氣泡圖、面積圖、玫瑰圖、儀表盤及熱力圖等。

系統通過工廠操作系統平臺中的報表APP工具，按用戶需求顯示企業制皂車間和液體洗滌劑車間現場產線設備狀態信息、海量實時生產數據、歷史生產數據分析、統計信息報表和圖表（圖7、8）。 其中，分析統計數據分類顯示（按餅圖、柱狀圖、曲線圖等形式顯示），包括：

圖7 某制皂車間產線設備狀態與生產數據可視化展示

a. 按日、月、季度及年度等切換顯示生產信息；

b. 統計皂類產品制造和液體洗滌劑灌裝生產合格數量；

c. 計量統計產品不良品數量和不合格率；

d. 實時顯示車間產線設備的狀態信息 （待料/故障/正常/待保養/待維修/停機累計時間）；

e. 分析統計車間產線設備的稼動率（OEE）。

圖8 某液體洗滌劑車間產線設備狀態與生產數據可視化展示

數據可視化展示通過電子看板（控制中心大屏和車間看板）實現，主要用于可視化管理生產，特別是現場設備實時狀態和生產信息的透明化管理。 可視化看板可顯示：生產計劃進度監控（設備狀態監控（OEE）等）和可視化看板的顯示位置（工廠控制中心調度室，綜合生產辦公室，生產車間產線現場，倉庫或其他區域）。 為某企業設計的 生產經營電子看板如圖9 所示。

圖9 某企業的生產經營電子看板

2.5 物料產品條碼化、標簽化可追溯流轉管理

對企業產品的包裝盒和瓶體，以標簽、二維碼及RFID 等物聯網技術應用為重點， 提高企業包括產品設計、生產制造、原料采購、市場開拓、產品銷售及服務支持等環節的智能化水平，從而極大地提高企業的精益化管理水平和生產管控能力。

物料物品條碼化、標簽化可追溯流轉實施方案如圖10 所示。 將條碼技術應用于每件物料或產品上，即可對整個生產、銷售過程實現可追溯管理。 在車間產線的每一道工序都布署掃碼裝置，并配備相應的中間件系統，接入互聯網。 在原料的檢驗、混合、產品的檢驗、轉運出入庫和成品包裝過程中，當產品流轉到某個生產環節的標簽和條碼閱讀器時，閱讀器在有效讀取范圍內就會檢測到物品編碼。 物料或產品編碼將成為產品的唯一標識，以此編碼為索引就能實時地在系統中查詢、更新物料和產品的數據信息。 基于工業互聯網平臺，生產操作員或公司管理人員在辦公室就可以實時掌握整個生產現場和流通環節，實現實時、動態、高效的業務管理和生產管控。

圖10 物料物品條碼化、標簽化可追溯流轉實施方案

2.6 工業生產制造APP 應用

2.6.1 工業APP 開發環境

工廠操作系統提供的可組態的工業APP 開發環境，通過圖形化、組件化、模塊化的向導式應用構建，有效降低APP 開發和設計的IT 門檻。 用戶只需關注應用場景和業務流程的分析和設計，利用平臺提供的表單設計和工作流設計工具，即可快速開發APP 應用。

平臺提供微服務容器框架，每個APP 都運行在一個獨立的容器中，可實現熱插拔。 通過平臺提供的交互式業務和流程設計器，滿足流程圖監控、在線報表、APP 業務管理頁面、工作流管理、Dashboard 分析、 大屏畫面及數據DIY 分析等一體的混合業務編排和場景設計要求。

2.6.2 基于MES 功能的工業生產制造APP 應用

生產制造系統是位于上層的計劃管理系統與下層的工業控制之間、面向車間層的制造過程管理信息系統，它為生產制造人員提供計劃的執行并跟蹤所有工廠資源（人、機、料、法、環、測）的生產過程可視化。 在工廠操作系統上布署基于傳統MES 系統功能的工業生產制造APP 應用，實現對工廠車間精益化、高效的生產信息化閉環管控。

針對企業需求，實施的工業APP 應用功能模塊如下：

a. 基礎配置。維護工廠模型樹，包括工廠、車間、產線、工序；維護物料通用屬性和其他領域物料相關屬性；維護倉庫、庫位數據和相關屬性。

b. 企業供應商的檔案管理。供應商檔案是公司內物流、溯源等子系統共同使用的數據，包括供應商編號、供應商描述、地址及電話等信息。

c. 計劃派工管理。 接收上游系統（ERP）下發的生產訂單信息，對生產訂單進行管理，根據生產訂單創建生產派工單并支持按產/成品類型進行分解，實現工單生產狀態管理/工單執行狀態跟蹤等基本管理。

d. 生產報工管理。開工后系統記錄工序開工時間；掃描派工單條碼或二維碼，輸入當前工序的合格與報廢數量，完成當前工序報工，系統記錄工序完工時間并流轉至下道工序； 工單完工后，執行完工事物處理。

e. 產品質檢管理。各工序需要進行首檢和完工檢；成品下線入庫前可設置檢驗工序進行成品入庫檢驗；車間員工通過系統提交檢驗申請生成點檢任務單；質檢人員在首檢和完工檢功能中查看生產員工提交的檢驗任務單， 并維護檢驗結果。 質檢類型和位置可在系統后臺按生產需求定義。

f. 出入庫管理。 根據單據，按倉庫類型、物料屬性及庫位配置關系等策略，對出入庫的物料進行管理，形成臺賬記錄，出入庫查詢。

g. 庫存管理。 對倉庫、庫位和庫存物料進行管理，包括庫存調整、庫存查詢、明細查詢、物料查詢、物料批次查詢和基本的統計分析功能。

h. 庫存盤點。按庫位對庫存物料生成盤點任務單；按盤點單對物料庫存數據進行盤點；按盤點結果對實際庫存進行調整，并形成盤點記錄。

i. 設備臺賬管理。通過設備基礎檔案（設備類型、設備狀態、設備故障）、備品備件、設備操作保養說明文檔、 采購安裝日期等基礎信息的管理，對設備資產進行有效管理。

j. 設備檢維修管理。 對設備檢維修計劃和檢修記錄進行有效管理， 提高作業質量和執行效率，降低設備故障率，提高設備完成率。 包括設備檢維修、備件管理、設備保養和設備巡檢。

k. 設備維護保養。 建立“設備維護”主數據，作為設備保養執行項目； 維護設備保養計劃，以供系統做出保養消息提醒；通過保養單據，記錄保養過程。

l. 班組人員管理及績效管理。 依據系統計劃派工單實現生產人員的班組劃分和歸屬，提供實時更新的員工狀態信息數據（工時、出勤、產量及質量等），依據人員所在班組及其任職資格，按照企業規定的計算方法和考核模式，在系統中定義配置對不同崗位和級別員工的考核標準，自動實現對員工績效的統計管理與員工計件薪資的核算。

2.7 系統集成與數據對接

某日化企業現有ERP 信息化業務管理系統（業務管理系統）以供應鏈管理為核心，以銷售部門和采購部門為信息源頭，使信息流在ERP 內部得到有效傳遞和集成；工業APP 應用（生產管控系統）是位于上層的計劃管理系統與下層的工業控制之間、面向車間層的生產制造過程的管理信息系統，為操作人員和管理人員提供計劃執行并跟蹤所有工廠資源（人、設備、物料、客戶需求）的當前狀態。

然而，業務管理系統對車間層的信息缺少足夠的控制，無法對實時事件進行及時處理。 而生產管控系統又缺乏計劃層的有效決策信息。 兩個系統各自獨立運行，無法實現數據流和業務流的傳遞，從而導致計劃層與執行層脫節，使系統應用效果大打折扣。 企業在系統應用過程中迫切需要探索二者的集成方式， 打通系統之間的壁壘，實現數據在兩個系統間的交流與傳遞，從而達到計劃、控制、反饋和調整的完整閉環管理。

為實現上述目標， 對生產管控系統 （基于MES 功能的工業APP 應用） 與業務管理系統（ERP）進行系統集成和數據對接：

a. 工廠模型。 工廠、車間及產線等信息數據基礎資料，生產管控系統中的資料要與業務管理系統保持一致。

b. 物料清單。所有基礎數據中，物料信息，包含物料代碼、 名稱等是非常重要的基礎數據，生產、倉儲及設備等都會使用到物料信息，這部分數據應在生產管控系統與業務管理系統中保持一致，以保證上述業務正常開展。

c. 生產訂單。生產訂單是生產部門的依據，顯示了生產的內容、數量等信息。當業務部門在業務管理系統中下達訂單以后， 可以在生產管控系統中導入，用于指導生產部門進行生產。同步信息包括生產訂單編號、生產部門、計劃完工時間、產品物料編號、產品名稱及計劃生產數量等信息。

d. 報工數據。生產管控系統完成工單后，將完成信息反饋至業務管理系統。需要同步訂單編號、產品編號、完工數量、生產部門及完工日期等。

e. 倉庫主數據。倉庫主數據包括倉庫和庫位信息，是出庫、入庫和庫存管理的基礎。

f. 出入庫數據。 生產管控系統可以直接生成庫存出入庫單據，單據上有品種、數量、時間及計劃號等詳細信息，極大地降低了業務管理系統中庫存模塊的工作量， 也提高了庫存的計劃精度，讓庫存管理更加科學規范。

2.8 5G+機器視覺噴碼檢測應用

2.8.1 5G+機器視覺檢測概述

產品質量是保障工業安全與效率的基礎，也是保證企業利潤和品牌形象的重要因素。 當前的缺陷檢測技術主要依賴于將產品檢測圖像與預定義的缺陷類型和知識庫進行對比分析，通過差異變化來最終判定產品質量是否合格，這種方法缺乏一定的學習能力和檢測彈性，從而導致檢測精度和效率降低，同時還存在一定的失誤，給質量管理工作帶來巨大壓力。

近年來，基于在線機器的視覺檢測技術日趨成熟，也在多個領域場景落地使用。 但是，該技術仍然存在的一些問題阻礙了它的推廣，限制了它的應用范圍，例如：視覺檢測是通過對生產線上的產品進行實時的圖像識別，將數據傳輸到后端的質量判定系統進行圖像對比分析，從而在最短的時間內出具報告并給出改進措施建議。 但由于非常依賴網絡的帶寬和可靠性， 導致在一些高溫、高壓、易腐蝕、潮濕的惡劣環境下無法使用傳統有線網絡介質進行數據傳輸。 另外，在一些偏遠的工廠環境中，由于受距離的影響，鋪設有線網絡的成本非常高， 即便采用3G/4G 等技術，也會因為信號、帶寬等原因無法滿足傳輸要求。 而5G 技術的誕生和發展， 同時解決了帶寬和傳輸速度的問題，使得在線監測這項技術能夠適應更多的環境和場景，加快了在線質量檢測的落地和推進。

機器視覺檢測應用是用機器代替人眼來做測量和判斷。 機器視覺系統是通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置， 分為CMOS 和CCD 兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布、亮度及顏色等信息，轉換成數字信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標特征，進而根據判別分析結果控制現場的設備動作。

機器視覺檢測系統結構組成如圖11 所示，機器視覺模型建模過程如圖12 所示， 機器視覺平臺的技術特性如圖13 所示。

圖11 機器視覺平臺結構組成

圖12 機器視覺模型建模過程

圖13 機器視覺平臺技術特性

2.8.2 機器視覺噴碼檢測應用

在液體洗滌劑生產車間的灌裝流水線上的瓶體編碼打印（噴涂）設備后方布署帶有工業相機的機器視覺智能檢測裝置， 實現對光源高度、拍攝鏡頭角度及檢測計數器精度等的自由設置。如圖14、15 所示，對灌裝產線傳送帶上的液體洗滌劑瓶體編碼打印（噴涂）位置進行拍照，通過工廠操作系統中集成的機器視覺識別檢測算法對拍攝照片進行識別分析，判斷編碼打印（噴涂）是否完整、清晰，如有漏噴、錯噴或噴碼不清晰的，系統立即亮燈報警或發出提醒。

圖14 液體洗滌劑瓶體標準噴碼效果

機器視覺識別檢測智能裝置上安裝氣動桿，當系統識別出瓶體噴碼出現漏噴或噴碼不完整時，自動認定該瓶產品為不合格產品，對瓶體噴碼問題部位即刻拍照并存入系統，同時系統自動啟動氣動桿將該瓶體從流水線迅速推離剔除。

圖15 5G+機器視覺應用

系統對機器視覺識別檢測裝置檢測出的噴碼結果數據進行實時記錄，照片數據上傳至工廠操作系統平臺存儲，對海量檢測數據記錄進行分析統計，可視化展示日、周、月的不良品數量和占比，并自定義選擇時段查詢。

2.9 手機端APP 應用

通過工廠操作系統包含的移動端應用子平臺實現工廠業務和生產的統一管理。 如圖16 所示，移動端應用子平臺作為工廠操作系統在移動端的延伸和擴展，其設置有豐富的平臺功能移動化應用，支持用戶企業多層級、多組織管理，讓所有的關鍵應用都可以在手機端展現，打破時間與空間的束縛，有效地實現工業生產過程的協同辦公。

圖16 工廠操作系統移動端應用子平臺技術架構

無論何時何地，用戶可以通過移動終端實現工廠實時運行過程的掌控、設備實時運行狀態的獲取、生產過程參數實時管控、生產安全預警、工業視頻監控、工藝指標變化趨勢展示、產品質量數據追溯、產品出入庫精確管理、倉儲智能管控、生產數據分析報表輸出、業務工作流管理、公告信息發布等，進行任務下達、工作審批及事項跟蹤等業務流程處理（圖17）。

移動端應用子平臺主要支持：

a. 生產辦公協同。平臺提供生產過程移動化畫面監控、視頻監控、趨勢分析、報警查看及待辦處理等功能，快速高效地實現生產過程的協同辦公。

b. 企業社交服務。 通過平臺提供的即時溝通、群聊、組織及公告等功能，在企業側的現場操作內外協同、 進行工作任務溝通等提升工作效率。

c. 應用集成與管理。 支持企業信息個性化設置；支持平臺桌面應用移動化展示；支持第三方應用接入，滿足企業持續集成與優化的需求。

3 應用效果

3.1 數據采集應用效果

實現了企業車間產線設備互聯互通和設備狀態、生產數據的實時監控，將工業大數據實時上傳至工業互聯網平臺；通過對產品生產全過程的透明化管控，實現產線設備的故障監控、異常提醒、預警和生產成本的有效控制。

運行狀態實時顯示、異常類型自動記錄和參數詳細記錄，以便于分析。

降低異常處理成本（成本為異常處理時間之和與設備運行單價之積）。 異常實時反映到車間和設備管理者，減少信息傳遞時間；異常發生時狀態參數全部記錄， 減少鎖定問題與解決時間；通過異常類型匯總分析，制定保養或設備升級方案，減少異常次數。

及時干預節約成本（成本為預警次數與平均故障處理時間之積）。 監控參數發現異常后及時干預，最終避免停機發生。

綜合管理節約成本（每小時產量提升值與單位機器人工成本之積）。 管理層關注開機率等數據，并將其轉化為相關部門考核，提升效率；系統自動記錄產量等數據，轉化為計件制提升員工積極性。

3.2 工業APP 應用與系統集成效果

應用工業制造APP，并集成業務管理系統和生產管控系統數據，將生產全過程中的業務數據和生產數據進行融合， 形成全生產流程閉環管控。 使工廠生產過程透明，采用獎勵機制拉開員工報酬差距，激勵員工自主提效，各部門數據通過系統自動互通并校驗，減少工作量，及時發現異常并卡控。 具體如下：

a. 節約內部數據信息傳達時間（從銷售接單到完成生產安排、物料采購的時間等）；

b. 生產透明，促進人均產出的提升（各工序入庫成本和車間員工數）；

c. 各環節校驗較少風險（采購銷售數據不一致導致多采購的金額等）；

d. 大幅縮短產品加工周期（工單的完工日與開工日時差）；

e. 計劃安排合理，提高庫存周轉（紙箱等采購件領出時間與入庫時間時差）；

f. 分析耗材用量， 提前備貨， 避免停機待料（根據歷史用量提前采購低耗品）；

g. 根據銷售進度及時收款 （發出商品金額、開票未收款金額等事項提醒）；

h. 根據采購準交率和良品率加強供應商管理（交貨及時率、良品率）。

3.3 數據分析輔助改善效果

輔助判斷季節溫/濕度對產能的影響。實時采集制皂車間環境溫度數據、濕度數據、壓條機炮口溫度數據和壓條機產量數據，通過對這些數據積累進行大數據分析，按照日、月、季度、半年度的分析報表， 輸出溫/濕度和產量數據折線圖，輔助分析溫/濕度對產量的影響。

輔助分析制皂產線協同情況。 對制皂車間產線設備具體開停機時間、停機斷線次數、中斷時間、 累計次數及累計時間等數據進行統計分析，輔助管理層對制皂車間設備運行狀況進行數據統計分析，并按表格數據輸出產線的故障情況折線圖。

分析產線班組開停機時間，統計績效。 通過車間產線設備開、 停機時間分析班組的工時績效，輔助管理層對車間產線和班組的工作工時和產量產能進行準確的計數統計和生產趨勢分析，并按表格數據輸出產線工序的產能趨勢折線圖。

3.4 機器視覺識別檢測應用效果

按照企業產品質量檢測需求，對機器視覺識別檢測裝置的光源高度、鏡頭角度和計數器精度進行最優化調整， 高效自動剔除檢測出的不良品，從而有效代替人工檢測作業，全面降低產品瓶體噴碼檢測的人工成本，提高檢測效率和準確性，杜絕因人員疲勞給檢測工序帶來的漏檢和錯檢現象，同時促進噴碼檢測數量和產量的實時統計，將機器視覺檢測裝置拍攝的檢測圖片進行自動存檔，存儲到工業互聯網平臺，對積累的海量存檔圖片數據進行分析統計，輸出產品瓶體噴碼檢測完整性趨勢，數據提供噴碼機供應商用以改善優化，改善效果實現二次降本增效。

注：每條產線節約人工成本為檢驗員平均月薪與設備月折舊金額之差。 漏檢比例降低（漏檢數/總生產數），漏檢可從成品檢驗、客戶投訴數據取得。 噴碼檢測數量手工統計（月（按30 天計）節約成本為每天人工統計漏檢時間與小時工資之積）。

3.5 其他5G 應用效果

基于5G+AI 的人臉識別和VR 技術，面向企業廠區，提供包含車輛道閘、廠區全景VR、安防監控、訪客登記及考勤管理等功能的智能安防監控系統，開展疫情常態化防控，人臉識別考勤記錄，實現廠區管理的信息化與可視化。

3.6 綜合應用成效分析

通過5G 網絡和工業互聯網平臺網絡協同智能制造新模式的應用， 在降低企業運營成本、縮短產品研制周期、提高生產效率、提升網絡協同制造能力、降低產品不良品率、提高能源利用率及促進機器換人等方面取得顯著成效，并持續改善，具有良好的增長性。

使企業實現精益管理，準確掌握生產進度，監控產品檢測的不良率、產能與進度，使產能利用率增加20%，交期準確度提高30%。 工藝管控與產品檢驗，實現了無死角全覆蓋，提高了產品質量，有效提升了客戶滿意度。人員調整更加容易，提高了換線速度，減少人員閑置和產能浪費。完善了質量回溯追蹤，原料、工序、設備、員工、設計可能不良原因的追溯查詢。 協助用戶企業降低不良品率5%以上，大比例節約質量維護成本。 各種數字化功能的應用， 大幅提高了數據利用率和綜合管理水平，提高綜合生產管理效率達15%以上。

4 結束語

基于“5G+工廠操作系統” 的數字化智造平臺，通過5G 網絡應用、設備數據采集、數據可視化展示、系統集成、工業生產制造APP 應用和機器視覺識別檢測技術的應用，實現了從業務到生產的集中閉環管控。 建立起實時財務核算、業務管理、生產管控、質量控制和倉儲管理的經營智造模式， 從而更具針對性地改善了生產績效、提高產品質量。 通過在倉庫、車間和生產線上的流動與數據采集， 實現物品流和信息流的精細化、透明化和自動化，質量控制的實時化、數據化、一體化。 最終將產品關鍵生產環節，建立起從供應商送貨、財務核算、檢驗、入庫、生產領料、生產過程控制、在線檢驗、成品入庫、發運、售后服務的全流程管控。 帶動整個行業企業研發、制造、管理及服務等各環節智能化水平的提高，使企業智能化發展在日化行業處于領先水平，具有工業企業數字化轉型示范帶動作用。