某總裝車間數據采存系統設計與實現

孫科星， 劉連喜， 崔 偉， 許云豐， 邱 楓

（1.中國兵器裝備集團 自動化研究所有限公司， 四川 綿陽 621000； 2.北京星航機電裝備有限公司， 北京 100070）

0 引言

隨著世界工業改革浪潮的再一次推動下，“工業4.0”和“中國制造2025”應勢而生，實現工業制造車間數字化轉型升級成為了一種必然趨勢。 不論是“工業4.0”還是“中國制造2025”， 其核心都是集生產制造技術、 信息技術、物聯網技術于一體，以柔性服務為理念，來實現生產過程的數字化、智能化管理，達到對人、機、料進行合理高效管排的目的， 并最終實現車間數字化、 制造過程智能化，車間智慧化，促進企業與社會的可持續發展。 在車間實現數字化過程中，設備的車間級聯網、數據采集監控、以及自動化物流系統的聯網使用將是實現未來網絡化制造和模塊化制造的基礎， 是實現智能制造和車間智慧化的前提條件[1]。

本文針對某航天總裝車間生產制造過程中所使用的多種設備，基于物聯網與數字化技術，結合車間人、機、料、法、環等生產要素的特點，對生產要素進行分類與數字化建模，設計并實現了數據采集與存儲系統，系統集成了Socket、Modbus、S7 等設備類數據采集協議以及Access、SQL Server 等數據庫采集協議和FTP 等文件獲取與解析協議。基于多協議采集平臺實現對車間設備、檢測儀器、工具、工裝、人員、環境等信息的實時采集與存儲，實現設備數據的實時感知與存儲， 為車間數字化與信息化建設打下基礎。

1 系統架構

某航天總裝車間存在人、機、料、環、測五大類生產要素，為了高效采集各生產要素中的關鍵數據，提升數據交互的實時性， 設計了數據采存總體架構。 該架構分為三層，基礎數據層主要功能為感知各生產要素產生的數據；數據處理層是對來自底層的數據進行清洗、格式轉換、存庫；業務功能層包含總裝車間數據管理、報警監測等信息化子系統， 其主要功能是為總裝車間生產態勢及狀態監測和管理提供基礎數據。 該數據統一采集與交互技術總體架構如圖1 所示。

圖1 數據采集與存儲系統架構

圖2 人員類數據模型

2 系統設計與實現

某航天總裝車間多源異構數據采集與交互包含車間生產要素分類、生產要素數字化建模、數據采集、數據存儲4 個模塊，車間生產要素分類根據人、機、料、法、環、測進行分類，實現設備及采集協議的匯總；生產要素數字化建模是對車間人員、設備、物料3 大生產要素進行數字化建模，整理各要素特點與特性，理清各要素之間的邏輯關系； 數據采集與數據存儲部分主要功能是實現數據自動獲取與格式統一轉換及存儲和維護。

2.1 生產要素分類

總裝過程中，參與的生產要素種類及規格多樣，采用工藝定義與人工經驗相結合的方法對總裝過程中涉及的人員、物料、設備、工具進行分類，將生產要素進行定義，以便于后續對生產要素定量描述。 由于生產要素分類部分要素主要以人為經驗為主進行分類， 因此構建評估體系和模糊處理對描述進行量化處理， 將生產要素參與工藝過程的次數以及關重程度進行分析， 以得出生產要素分類[2]。結合車間環境及各要素實際情況及其相關數據協議和數據項，分類結果如表1 所示。

表1 生產要素分類表

2.2 生產要素數字化建模

在數據采集與存儲系統中， 車間制造過程中各數據作為統一的實體被用戶操作。 數據本身和數據之間的相互關系都是用戶操作的對象，在實際應用中，只有明確了每個數據的特點及數據結構， 才有可能對制造過程數據進行操作和管理。 在本文中，采用面向對象的方法（Object-Oriented Methodology，OOM） 來建立總裝車間制造過程數據統一對象模型[3]。

2.2.1 人員類數據模型

人員是資源的一部分， 是總裝車間生產過程的重要參與者， 裝配及設備操作人員在車間作業過程中會產生制造相關的人員類數據， 以制造過程相關人員數據為研究對象，人員數據模型如下圖所示。模型中總裝車間作業人員定義組成車間人員類， 總裝車間人員類包含人員類操作和人員類屬性， 各類操作和屬性下有對應于各自己的操作方法和屬性值， 如個人操作有獲取相關裝配與物流調度任務、采集并上傳制造過程數據、檢測產品等，個人屬性有員工工號、工組信息等。同時個人還對應于車間制造過程生產任務，并關聯到任務下的生產任務信息。

2.2.2 設備類數據模型

設備數據模型是基于設備模型展開的， 在模型中定義了設備類、設備特性、設備維護、設備能力。 如圖3 所示，由設備類定義并組成設備信息，設備類包含有設備類基本屬性和設備類特性，并各自具有相應能力測試屬性。設備也同樣由設備屬性作和設備特性構成， 設備維護和設備測試在具有各自屬性值的同時還必須映射到設備類操作和設備類屬性。 同時每臺制造設備還具有各自的加工任務和維護計劃， 通過設備可以關聯到加工任務信息和基于任務下的設備工作狀態信息， 以及維護計劃下的設備故障信息和維護日志信息。

圖3 設備類數據模型

2.2.3 物料類數據模型

物料類和物料類屬性構成了物料類數據模型，在制造過程數據采集與存儲系統中，物料包括生產用原材料、在制造品和裝配零件，通過物料定義，使其對應于物料類，其中物料質量保證和物料質量保證實驗結果也相應的映射到物料類和物料類屬性。在制造過程中，物料通常是以批次進行加工和調度轉運的，因此，物料批次數據也對應于物料定義下物料屬性數據。 隨著加工過程的進行，物料的相關屬性及特性會發生改變，這樣，物料屬性下的相關數據也相應的關聯到車間生產制造及質量檢驗過程中，并根據質檢要求和質檢結果得到質量檢驗數據。 如圖4 所示。

圖4 物料類數據模型

2.3 數據采集

2.3.1 數據采集流程

由表1 可知， 總裝車間設備及傳感器的采集協議主要有：Socket、西門子S7、HTTP 等數據流型通信協議及Access、SqlServer 等數據庫型通信協議和文件類型的通信協議。

現階段， 結合總裝車間生產要素與采集對象的多協議的特性，設計了數據采集與存儲流程。

根據車間數據獲取地點所在具體位置和制定的采集方案，選擇具體使用的方法。現場設備接收有關指令并進行數據獲取，同時將數據經由網絡實施傳輸。上位機端通過網絡向采集設備控制模塊發送指令， 進行現場數據的采集，然后通過車間局域網進行數據傳輸。上位機實時接收車間各處采集到的多源異構數據，對數據解析后，經過數據校驗和算法處理，將滿足要求的數據進行入庫[4-5]。

總裝車間數據采集與存儲流程如圖5 所示。

圖5 數據采集與存儲系統架構

2.3.2 RFID 數據采集模塊

車間工具工裝位置數據以及人員進出與位置數據均采用RFID 讀卡器與RFID 芯片結合的形式獲取相關數據。 為了識別工具工裝的位置信息， 在20 個裝配工位處分別安裝一個RFID 讀卡器， 裝配區域的工具與工裝上粘貼RFID 芯片，人員佩戴RFID 手環，這樣當粘有RFID 芯片的工具與工裝處于某個裝配工位時，RFID 讀卡器便能自動獲取芯片上的預留信息，從而簡介獲取該工具的位置、類別、名稱、編號等信息。

該類RFID 讀卡器數據傳輸協議采用Socket，模式為客戶端與服務器模式，讀卡器作為服務端，采集程序作為客戶端，程序啟動后，客戶端向服務端發送連接請求，連接成功后客戶端主動請求從而使服務端讀取范圍內RFID 芯片數據，讀取后服務端以事件形式將獲取到的反饋給客戶端。具體流程如圖6所示。

圖6 RFID 數據獲取流程

2.3.3 環境監測傳感模塊采集

環境監測傳感器包含溫濕度傳感器、粉塵及有害氣體傳感器兩類，粉塵及害氣體傳感器主要部署在噴漆間等粉塵和二氧化硫、苯、一氧化碳濃度較高的房間，用于環境信息的實時監測，普通作業車間只部署溫濕度傳感器。

溫濕度、 粉塵及有害氣體傳感器均為建大仁科網絡型傳感器， 采集協議均為Socket， 模式為客戶端服務器，與RFID 讀卡器所不同的是，該采集模塊中，傳感器為客戶端，采集程序為服務器，采集程序啟動時，初始化溫濕度傳感器數據獲取模塊服務，等待客戶端請求連接，連接成功后，客戶端主動上報數據，服務端以事件形式對數據進行接收與處理。

2.3.4 設備類數據采集模塊

車間內氣密檢測臺、線纜測試儀、沖擊過載臺、雨淋系統等采集對象大部分都由總控系統或者PC 機進行數據管理或控制。 PLC 類控制器，數據采集一般通過Modbus、OPC DA/UA、Socket、S7 等形式直接訪問到控制系統內的數據，包括關注的工藝參數數據、設備運行狀態數據、檢測質量數據等信息，實現加工設備的數據自動采集。

對于數據存于PC 機的等設備，這類數據一般存在于文件、數據庫、第三方軟件中。對于數據庫，目前主流數據庫訪問接口技術有ODBC、JDBC、OLE DB 等； 對于文件，數據獲取一般借助于FTP 服務器、 遠程共享方式讀取文件等方式實現；對于第三方軟件，進行實時數據交互一般借助于Http、OPC、Socket 等。

2.4 數據存儲

數據均采用關系型數據庫Mysql8.0.16 對生產裝配過程采集的數據進行存儲管理， 有效的保證了數據的完整性，按數據類型對生產相關數據進行分類存儲，形成不同數據庫，如生產測試數據庫、資源數據庫、質量數據庫、生產車間運行數據庫等，支持3 年以上的存儲時間。

數據的類型包含質量數據、設備數據、生產管理數據等。系統通過接收生產線控制系統采集的數據包，進行解析、處理后，存儲到現場數據庫中，這類現場數據通過融合、抽取、處理、裝載等存入業務數據庫。生產數字化管理系統根據需要從兩類數據中抽取數據，進行數據查詢、對比分析、歷史數據追溯、可視化顯示等公共操作。此外，系統還預留標準數據接口， 為上層軟件和其他信息化系統提供基礎數據，如圖7 所示。

圖7 RFID 數據分類存儲與管理

系統所需要采集的數據主要包括： 設備運行數據、測量數據、生產裝配數據、工具工裝位置數據等。 其中設備運行數據、 工具工裝位置數據等實時性要求高、數據量大，需要建立實時數據表進行存放，而其他業務數據更強調完整性，存放到業務數據庫中。 構建實時數據庫和業務數據庫兩級數據庫，并建立兩級數據庫的關聯關系，通過對實時數據的融合、抽取、處理、裝載等操作，實現兩級數據庫的數據轉換、共享。

3 結束語

本文從解決某航天總裝車間設備、工具工裝、環境等生產要素數據采集與存儲的需求出發， 針對車間數據感知能力弱、數據管理混亂的現狀，開展數據采集與存儲技術研究，圍繞車間物聯網環境搭建與設備數據管理建設，提升車間數據感知能力與效率。 通過數據采集與交互軟件、車間態勢監控軟件、數據管理軟件，實現了車間生產裝配過程關鍵質量參數與運行參數的收集、存儲、查詢、發布；完成了對工裝、人員、設備狀態信息的獲取與保存。從而有效地解決了產品在總裝過程中存在的一系列信息丟失、數據難以保存等問題，進一步提高了總裝過程的生產效率、促進了生產質量的提升，推動了企業數字化與信息化能力建設。