智能車間的工業互聯網平臺設計

楊浩 潘濤 張濤 鄧春紅

關鍵詞：工業互聯網；智能車間；智能化；可視化監控

0 引言

隨著工業生產網絡化、數字化、智能化趨勢，結合制造業發展需要，提出了智能車間的工業互聯網平臺的建設需求。本文利用IntelliJ IDEA集成開發環境，基于SpringBoot框架與Bootstrap框架開發智能車間的工業互聯網平臺，thymeleaf實現單體應用Web架構，MyBatis框架實現后端與數據庫進行數據交互，后端的數據來源都通過此框架提供[1-2]。該平臺實現了實時監控工業設備運行狀態，提供工業設備運行風險預警，并基于預警信息自動派單維護等功能。

1 相關工作

通過工業局域網、工業互聯網平臺等技術將工業設備相互連接、共享數據，實現工業生產的自動化、數字化、智能化是建設智能車間的目標[3-4]。在“中國制造2025”的戰略背景下，智能車間對于工業類產業升級尤為重要。國內外研究人員對智能車間的探索由來已久，如德國西門子安貝格電子工廠建立智能車間，實現了多種類工業設備的混線生產，FANUC公司的生產制造突破最高一個月無人值守自動化生產記錄，通過工業機器人完成了高度自動化生產[5]，國內著名工業機器人制造企業埃夫特致力于研究工業機器人高端系統集成，打造先進的自動化、數字化、集成化的智能生產車間。

目前國內對于智能工廠的研究主要集中在工業設備的互通互聯，缺乏可以將工業數據進行分析處理后，在前端界面展示的工業互聯網平臺[6]。基于該問題，本文設計了智能車間的工業互聯網平臺，搭建工業局域網，采集并解析工業數據，存儲在云服務器中，再使用SpringBoot+MyBatis框架實現后端與數據庫進行工業數據交互，最后基于Bootstrap框架實現工業互聯網平臺的前端界面。該系統實現了工業設備的互聯互通，將工業數據部署在云端，提高了系統的魯棒性，并且可實時監控工業設備運行狀態，提供工業設備運行風險預警，降低了生產成本、人力資源成本、縮短制造周期、提高產品質量以及降低生產危機。

2 系統業務流程

智能車間的工業互聯網平臺主要包括的功能模塊如下：1） 工業數據采集與云存儲：該模塊主要用于實現工業數據的采集，以及實現云端的工業數據存儲。工業數據采集技術是實現工業互聯網平臺的前提，而云端部署工業數據可保證系統的魯棒性。2） 可視化監控模塊：傳統的工業場景中對工業數據的監控主要依賴于車間管理員的巡察、監視，增加車間生產成本，本系統自動化的工業數據采集、上傳，結合可視化監控模塊的大屏看板、首頁可視化展示功能實現對工業數據的工業數據分析與可視化，以監控工業設備。3） 風險預警與決策模塊：該模塊可對工業設備進行設備管理、運維管理，查看和導出數據報表，并基于可視化監控模塊，實現設備風險預警與決策。4） 輔助管理模塊：該模塊以用戶管理、系統管理、日志管理為核心實現平臺輔助管理。系統功能模塊如圖1所示。

智能車間的工業互聯網平臺的業務流程，具體為：1） 使用工業數據采集盒采集工業設備的數據并上傳至云端服務器中存儲，該過程實現對數據的實時采集和更新；2） 平臺對工業數據進行數據分析，并可視化展示于系統前端界面；3） 系統預測或已發生設備故障，主動安排車間管理人員派單維護；4） 系統管理員登錄平臺，并實現對系統的輔助管理，普通用戶登錄平臺，使用系統的可視化監控、風險預警與決策功能，實現對智能車間的自動化智能監控。

3 系統設計

3.1 系統平臺架構

本文設計的工業互聯網平臺是在IntelliJ IDEA集成開發環境，基于SpringBoot框架與Bootstrap框架開發，并采用thymeleaf實現單體應用Web架構，MyBatis 框架實現后端與數據庫進行數據交互，后端的數據來源都通過此框架提供。系統平臺架構主要分為應用層、平臺層、基礎設施層、邊緣層以及設備層五個層次組成，如圖2所示。

應用層主要包含網頁展示以及后端控制。基于Bootstrap框架開發的前端頁面通過將工業數據以圖形、圖標或文字的形式展示在前端網頁，便于管理人員實時監控智能工廠設備，并通過前后端交互模式參與調度控制。

平臺層主要包含工業大數據系統和部署與管理兩個部分，是本平臺的核心。其中，工業大數據系統由數據預處理、數據建模、數據存儲、數據計算以及數據可視化組成，采用數據預處理技術，主要用于對原始工業數據進行預處理和數據建模，以便于數據存儲在MySQL數據庫中后，可使用響應式開發框架Boot?strap實現數據可視化；部署與運維由連接管理、運維管理、設備管理以及故障修復組成，是實現應用層功能的關鍵支撐結構。

基礎設施層主要為平臺層的提供網絡服務、計算服務以及存儲服務。考慮到平臺的魯棒性和可擴展性，本文平臺基礎設施由本地搭建私有云提供計算和存儲服務，未來可擴展至阿里云。

邊緣層是本平臺的基礎，包含協議解析和數據采集兩部分。工業設備的不同，所采用的通信協議不一致，通過數據采集盒連接工業設備和云服務器，選擇對應的通信協議，實現不同工業設備的原始數據采集。

設備層是由智能工廠中工業設備組成，如數控機床、銑床、工業機器人以及工業傳感器等，工業設備是原始數據產生的源頭。

3.2 功能模塊

智能車間的工業互聯網平臺主要分為工業數據采集與云存儲、可視化監控模塊、風險預警與決策模塊以及輔助管理四個功能模塊。

1） 工業數據采集與云存儲

工業數據采集與存儲是工業互聯網平臺實現實時監控、風險預警以及輔助決策等模塊的基礎，該模塊實現了實時采集、上傳以及存儲工業數據等功能。本系統將工業數據采集盒安裝在工業設備預留的通信端口，搭建工業局域網，將各數據采集盒與云服務器連接，實現工業數據的實時采集與上傳。由于工業設備數據類型不同，通信協議不一致，數據采集還須配置相應的協議解析模塊，如modbus通信協議解析、RS-232通信協議解析等。具體過程如下：①安裝工業數據采集盒至工業設備通信端口；②搭建工業局域網，實現數據采集盒與云服務器的互聯互通；③配置數據采集盒，新建端口、設備，配置變量以區分各類型數據，配置過程須選擇不同的通信協議解析模式；④ 配置完成后，即可實時獲取數據，并將數據上傳至云服務器，完成數據采集。為提高系統的魯棒性與可移植性，本系統使用openstack技術搭建私有云平臺，私有云平臺部署包含一個控制器和一系列計算結點。

2） 可視化監控模塊

可視化監控模塊實現了對工業生產的自動化監控，是本系統的核心模塊。該模塊通過對采集的工業數據的數據分析、過濾，展示在平臺前端界面，以供用戶監控。可視化監控模塊，主要包括大屏看板以及設備管理兩個界面。如圖X所示，大屏看板界面可監控AVG機器人運行軌跡、運行狀態以及運行時間，同時以輪播或點擊的方式查看不同的工業場景的工業設備，各工業設備的狀態、實時報警數據可以直接顯示在大屏看板上。

首頁可視化展示可以獲取設備總數、預警總數、告警總數、離線總數以及待辦工單總數等信息，并且可視化展示設備種類分布，工單狀態統計以及設備狀態趨勢統計信息。上述預警與告警信息詳細數據也顯示在該界面的其他區域。

3） 風險預警與決策模塊

可視化監控模塊的實現基于風險預警與決策模塊的實現，風險預警與決策模塊包含設備管理、運維管理、數據報表等功能。設備管理功能主要用于對各車間的工業設備進行添加、修改、刪除等功能。運維管理主要用于系統的工單的處理。

數據報表主要包括設備分析統計、用戶行為分析統計以及設備告警預警分析界面，設備分析統計界面包含可視化的設備狀態統計信息、工單趨勢、設備運行時間統計等信息。用戶行為分析統計界面包含用戶登錄與瀏覽行為的分析。設備告警預警分析顯示了每個系統界面詳細的告警預警的信息。

4） 輔助管理模塊

輔助管理模塊主要包括用戶管理、系統管理、日志管理等功能。其中，用戶管理包括用戶的添加、登錄、注銷等，系統管理包括數據字典、系統參數的等，日志管理包括操作日志、訪問日志以及登錄日志。

4 結束語

為解決國內對于智能工廠的研究主要集中在工業設備的互通互聯，缺乏可以將工業數據進行分析處理后，在前端界面展示的工業互聯網平臺，本文設計了智能車間的工業互聯網平臺，實現了工業設備的互聯互通，將工業數據部署在云端，提高了系統的魯棒性，并且可實時監控工業設備運行狀態，提供工業設備運行風險預警，降低了生產成本、人力資源成本、縮短制造周期、提高產品質量以及降低生產危機。