設備數據采集在汽車車間中的應用

黎瀚文　胡覺醒　王春喜

摘 要：針對汽車車間中對設備實時狀態及智能化管理維護的需求，IOT系統需要獲取相應的數據，進而開發了設備數據采集程序。根據實際生產車間中的問題與需求，開發了相應的數據采集程序并結合IOT系統進行應用，解決生產難點，提升車間智能化與自動化程度，提高生產效率與設備管理效率。

關鍵詞：IOT系統 數據采集

1 引言

在汽車制造業中，數據交互非常頻繁，大多是基于各個生產IT系統間的生產管理數據交互。與此同時，各個車間存在著多類設備，各類設備自身也會產生種類繁多的數據，而生產IT系統對于這些數據的采集及使用是較少的，因此現場人員對于設備狀態與信息的認知缺乏快速智能的獲取方式[1]。此外，對于現場部分痛點問題也缺少智能化的解決方案，導致生產節拍的損失。

IOT（Internet of things）是將各類設備的多種數據收集并分析，最終將設備的實時狀態及預期狀態等智能化呈現的一個概念。而對這些數據的使用分析通常能夠提供多個維度的視角給與車間人員對設備實時狀態的了解[2，3]。而IOT的構建需要多種類型的設備數據進行支撐，也因此設備數據采集的開發成為了至關重要的一環。在車間中，傳統意義上獲取設備數據的方式并不夠智能化，通常是通過人工記錄的紙質版數據或是導出的電子版文檔來獲取，這不僅增加了現場員工的工作量并且也增加了數據獲取的時間。因此，在工業4.0的背景下，智能化采集設備數據是非常有必要的。設備數據采集一般可以通過C/java/C#開發工業數據采集程序，運行在上位端或是邊緣側通過工控網絡與設備之間實現數據交互[4，5]，進而自動獲取需求數據并用過IOT系統智能化呈現。

本文主要介紹運用C#編程語言開發的設備數據采集程序與IOT結合，在汽車各車間內的多類應用，用于現場生產痛點的解決與設備互聯狀態信息共享。此外，涉及到的數據交互方式及技術路線也將一并介紹。

2 車間數據交互框架

一般而言，需采集的設備主要分布在沖壓、焊裝、涂裝以及總裝四個車間。在不同車間里的同種設備可以通過相同的方式進行數據交互。而對于不同的設備而言，數據交互所用到的協議或方式往往是不同的。因此，根據采集手段的使用，設計了如圖1所示的數據交互框架。數據采集程序運行后從設備端讀取數據，根據實際需求對數據進行解析或處理后存儲于數據庫中，再將數據庫數據轉存至服務器中完成整個數據流。

通過與PLC進行交互從而獲取設備的數據是較為常用的方式。由于每次通訊之間的報文字節數較少，因此這種方式進行高頻的數據采集對網絡的影響會相對較小。然而盡管大部分設備都會與PLC進行信號和數據交互，但由于所能采集到的參數種類有限等種種因素，同時由于PLC中同一參數對應的DB塊地址標準化程度較低導致數據采集程序通用性較低，因此通常是通過設備自身所支持的其他方式進行數據采集。

對于機器人類設備及其下掛設備，數據交互是通過該品牌機器人自身支持的協議或方式來實現。方式包括socket、opc ua、pc sdk、http等。該類設備數據采集的實現除采集程序的開發外還需相應的機器人程序的開發來進行匹配。需要注意的是機器人程序存在版本更迭，意味著并不是所有的機器人都能夠適配數據采集程序。對于搭載較早版本的機器人，若要被采集數據則需要進行版本升級。被采集的數據分為高頻和低頻數據。對于機器人及其下掛設備而言，高頻數據如六軸扭矩、io信號、電流值等參數以不超過1秒的間隔更新一次，若小于此更新頻率，這些參數的時效性會大大降低或是難以捕捉到值的變化。此外，對于如扭矩電流這類數據，采集頻率的降低還會導致最終時序數據曲線失真，失去數據分析的價值。

某些設備則會以一些特定的方式緩存數據，例如csv文件、rtf文件等類型。這些數據大部分是無法通過機器人或者PLC獲取并存儲在工控計算機上。因此對這些數據的采集可以提供更多數據種類及維度的支撐。需要注意的是，以上數據的獲取通常需要獲得設備廠家的授權。

3 通訊要求

數據采集程序與設備進行一般是通過以太網進行通訊，而在進行數據交互需要在不影響設備間IO信號的正常交互的前提下進行。通訊中需要確保各設備間的連接狀態穩定不掉站，數據采集程序所占用的網絡帶寬不能過高同時單次發送與接受的報文大小也不應過大。由于采集頻率會顯著影響網絡通訊占用率，因此需根據車間現場實際情況調整數據采集頻率。此外，還需要根據實際的網絡架構增加交換機、網關、網線等硬件設備打通設備與程序間的通訊壁壘。

在數據采集程序與設備間的通訊中，設備通常只負責接受請求并發送數據，數據采集程序只發送請求并接收數據。為了保證車間網絡通訊的安全性，通過程序對設備進行寫入數據的操作是需要避免的，也就是數據采集程序“只讀不寫”。

4 設備數據采集的應用

基于C#編程語言開發的設備數據采集程序能夠被應用于多種場景進行數據交互與存儲。本文選取了其中三個應用場景作介紹。

4.1 機器人數據采集應用

在采集焊裝機器人數據的場景中，數據采集程序被部署在現場工控機或是虛擬機中，并根據品牌的不同通過不同的通訊方式與機器人進行數據交互，機器人的歷史信息及實時狀態的多類數據會被讀取。其中根據后續數據使用的需求，數據的采集方式主要分為定時采集或是由特定事件觸發采集如只讀取生產過程中的機器人坐標變換；此外，不同數據相應的采集頻率也會根據最終需求的不同而有所差異，在該應用中最快的采集周期可以達到50ms。采集到的數據最終會存儲于本地數據庫或并打包通過MQTT上發至IOT平臺，如圖2所示。存儲的數據最終會被消費利用，用于IOT中機器人及其下掛設備狀態的顯示、預警提示、曲線分析及預測等功能開發的數據支撐。

4.2 壓機數據采集應用

沖壓車間中，壓機是十分重要的設備，而在采集該設備數據的場景中，數據采集程序會被部署在現場工控機中，并與PLC進行數據交互。所采集數據分為變更記錄類與監控記錄類。變更記錄類數據主要存儲于數據庫中，根據需求記錄一定時間段的歷史數據。此外，車間現場實際使用的壓機參數值與規劃的工藝參數值可能存在著區別，而該程序還能夠將此區別比對并反饋，這對工藝參數一致性的保證有積極的作用；監控記錄類數據主要用于監測壓機各方面的實時狀態，同時某些參數后續能夠被用于曲線分析預測性維護。圖3所示為IOT平臺所接收到的壓機監控類數據。

4.3 FDS可疑焊點采集應用

此外，根據現場實際出現的問題通過設備數據采集能夠形成解決方案。由焊裝車間中的FDS設備所導致的焊點存在質量異常問題由于沒有相應的智能化設備進行記錄而導致未能形成自動化式的解決方案，這使得車間現場對于該問題的消息傳遞效率較低；同時由于需要人工在零件上對異常焊點進行標記，這導致了生產效率明顯的下降。而針對該問題開發的設備數據采集程序會采集FDS設備在發生疑似質量不合格情況下所焊接的焊點號、故障代碼以及對應的車身號，并將這些數據綁定最終行程記錄以網頁畫面的形式投放到現場大屏，形成自動化解決方案，如圖4所示。相較于之前，該解決方案有效地避免了焊點質量異常問題發生時需人工記錄導致的時間成本損失，同時對車間現場消息傳遞效率也有顯著的提升。

5 結語

在逐漸走向智能化的當下，盡管車間已存在多個IT系統用來優化生產效率及管理，但對于設備本身的管理而言依舊存在著不足。而通過上述設備數據采集程序來獲取數據并與IOT系統結合的實際應用，能夠將設備最新的狀態信息實時獲取。而汽車車間中存在著較多不同類型的設備，通過數據采集能夠將這些設備數據整合在一個系統中，這對設備的管理與維護的難度有較大的降低。此外，從設備端獲取數據至上位端最終到客戶平臺的數據流的打通可以推動關于車間現場問題自動化及智能化解決方案的形成，提高汽車工廠的信息化水平。

參考文獻：

[1]王飛， 於雙月， 朱金輝， 李柳姮， & 陳艷. （2019）. 基于以太網通訊的工業設備數據實時采集研究. 裝備制造技術（8）， 7.

[2]鄭文青， & 崔旭冉. （2018）. 自動化設備數據采集系統的開發與應用. 數碼世界（8）， 1.

[3]禹鑫燚、殷慧武、施甜峰、唐權瑞、柏繼華、歐林林. （2020）. 基于opc ua的工業設備數據采集系統. 計算機科學， 47（S02）， 6.

[4]楊文峰. （2021）. 基于工業互聯網的海量設備數據采集分析與研究應用. 中小企業管理與科技.

[5]歐陽旻， 郭玉超， 王桓， & 王志兵. （2020）. 工業物聯網環境下設備數據采集研究與實現. 軟件工程， 23（12）， 4.