傳統企業的數字化轉型分析
——基于WinCC與OPC技術的車間數字化管理與控制系統設計

方新

福建奔馳汽車有限公司 福建福州 350119

企業數字化改造的意義

隨著世界制造技術的轉型改良和提升，落后的生產技術與管理手段已經無法滿足生產力發展的需要。提出一種能夠實時監控生產進度與設備加工狀態的可視化方法，使得生產加工過程透明化并可以通過數據分析提前發現存在的問題。

基于該理念設計的制造車間監控系統，以可編程控制器為基準對生產現場信號進行全面管控，并通過上位軟件的Web功能實現遠程管控，將大幅度提高國內制造業的生產效率、管理水平和機加工的良品率。目前國內大部分制造廠商存在生產設備老舊、生產工序復雜、零散的信息孤島多以及生產線人為隨意性操作等問題，讓生產管理在實際生產過程中的準確性、可控性及傳輸性等還遠達不到智能制造數字化的要求。

總結傳統加工車間在生產與管理過程中存在的部分典型案例，發現存在某些問題。

1）生產廠房老舊，線路老化導致設備不能夠聯網，設計部門下達的生產計劃不能直接傳輸到每臺生產設備上，生產計劃單在執行中對應的生產數量、生產數據統計、生產加工報廢統計大部分時候還是采用人工紙質表格進行記錄、簽字、歸檔和整理，只有在事后追蹤認責時才能發現最終原因，導致處理周期長、效率不高，各方推諉且在工人更換生產設備或者加工零件原材料等情況下困難重重。

2）生產過程中無法對在加工產品涉及的所有數據進行實時監控和上傳，產品質量得不到保證，產生錯誤代碼也無法及時獲取并處理，不利于對不合格產品進行溯源追蹤。

3）設計部門和管理部門也不能對車間生產加工情況進行實時跟蹤，不能及時獲取支持運營的關鍵性生產數據，難以判斷訂單的完成率，無助于對下一步生產計劃的調整和加工時間周長的優化。

以上問題如果在現代加工過程中得不到有效的改善，將會嚴重阻礙企業向智能化、數字化、信息化的智能制造方向發展。

世界經濟格局兩大趨勢不可忽視：一方面實體經濟的戰略意義再次凸顯，另一方面是新一輪工業革命正在深化。未來，在“制造業數字化智能化”這樣一個核心技術方面，需要實現戰略性的重點突破和跨越，實現我國從制造大國到制造強國的跨越式發展。

數字化轉型的核心技術和重要手段

1.工業革命的核心技術

制造業“數字化智能化”是新的工業革命的核心技術。數字化智能化技術是產品創新和制造技術創新的共性使能技術，是新的工業革命的核心技術。

2.實現創新的重要手段

應用數字化技術和智能技術的創新，核心就是數字化。隨著新技術的不斷發展與應用，產品工作狀態與環境等相關信息的實時檢測、處理、補償及控制成為可能，系統的自適應、自學習、自我決策等能力不斷提高，必將全面提升產品設計、加工和管理的水平。

數字化轉型的步驟

以下將從業務敏捷性和業務健壯性兩個維度進行分析。

1.業務敏捷性

業務敏捷性方面的轉型通常包含以下幾步。

1）構建PaaS平臺，把服務器平臺作為一種服務提供的商業模式。云計算時代相應的服務器平臺或者開發環境作為服務進行提供就成為了PaaS平臺，平臺即時服務，開發人員直接使用構建的應用程序環境，比敏捷開發的開發速度更快，讓業務迅速反應并具有彈性。

2）基于PaaS實現DevOps PaaS平臺可以提高基礎設施的敏捷從而加快業務的反應迅速，而DevOps則是在流程交付上加快業務的反應速度。通過DevOps可以完成持續集成、持續交付，加速價值流交付，實現業務快速穩健的更新換代。

3）借力輕量級應用服務器來為現有單體應用加速。大部分傳統應用都是在確保企業能夠運營、加工、交付和創收為關鍵，不能輕而易舉地取而代之，需要設計者充分了解實際加工應用過程后，不斷調整、不斷改良再與新的云原生應用整合到一起，起到更加完善的作用。

4）選擇云原生的應用開發和運行框架。隨著物聯網（loT）、機器學習、人工智能（AI）、數據挖掘及圖像識別等新興技術的興起，可以根據指定業務應用需求來選擇語言或框架開發。

5）實現微服務管理。梳理現有業務層級和復雜度，通過微服務化改造，將復雜業務化整為零變為小的單元，但并不破壞不同單元之間的關聯性，既支持各自獨立又可以整合為一體進行更新，以達到業務層面全面提升。

2.業務健壯性

業務健壯性的提升通常分為以下幾步。

1）建設單一數據中心。絕大部分企業級客戶（如金融、電信、醫療和能源客戶）數據運行都有各自的企業數據中心云斷，所以在數據中心初期建立時，通常都是單一數據中心。

2）建設多數據中心。隨著企業業務規模的擴張和提升，通常會選擇建設云備份或者雙活數據中心，可以保證數據中心出現整體故障時，整體業務和數據不會受到影響。

3）構建混合云。隨著共享云的普及，部分企業級客戶，尤其是制造行業的客戶，開始將一些前端業務系統向共享云遷移，這樣客戶的數據基礎架構最終成為混合云的模式。

應用服務的若干階段

在企業數字化轉型的過程中，企業的數據基礎架構與業務系統的關聯相輔相成。大部分的基礎架構需要無縫地銜接各類基礎設施。如共享云、私有云及混合云，可以簡單明了地實現對數據計算、過程及結果存儲、網絡資源的使用管理與監控。

1.數據連接、采集、整理與匯編

數據是數字化的基礎，數字化轉型的第一步就是要將所有數據整合連接。數據采集的成本很高，所以一般建議先模擬數字化路線和場景的規劃，自頂而下地驗算到底需要哪些數據及其采集技術，數據采集的重點難點不在于技術操作層面，而在于業務各個部門的協調推動。

采集到數據以后，首先要保證數據質量，在數字化規劃階段，對全數據鏈路進行詳細設計并推演，同時進行以下幾個要點：

1）多個系統相關聯，保證統一時期同一種數據在不同系統中驗算結果是一致的。

2）通過數據鏈路設計使得相鄰環節的數據可相互對比驗證。

3）數據質量可以融入日常管理流程進行運用。

采集到的數據往往都分布在各業務管理系統內，但是之后的分析會涉及多種數據業務，故而各系統之間的數據墻也要相通，避免出現不相容而成為數據孤島。

總而言之，就是以數據分析為起點，向上要做到數據口徑的統一，向下要做到數據整合—數據傳輸—數據分析—數據儲存—可視化在一個系統平臺上進行。

2.數據的分析及可視化

數據連接完成后，其次就是基于業務需求分析和可視化展示。分析可以分為歷史數據和現實數據按指標、業務歸類顯示，生成報表，同時傳輸可視化報告。

3.精益求精的分析

當企業具備了自動化和信息化的基礎建設后，都會開始思考如何提高效率、降低成本，因此會進入第三階段精益求精的分析。這個階段大多會用到數字化軟硬件技術和設備，來簡化并優化流程，將原來的現場診斷修改步驟逐漸轉化為結合實時驅動的數字化診斷，全面、及時地的去發現企業生產中存在的隱患并得到妥善修改。

4.高階分析

基于第三階段精益求精分析的結果，企業及其管理者被賦能，會準確、及時地發現企業的生產運營問題，做到找出原因且提供解決方案的挑戰。這時候需要通過大數據和人工智能技術對最佳歷史實踐進行提煉并預測，輔助管理人員進行快速決策，乃至解放管理人員進行自動決策，從而真正實現企業智能制造，是為高階分析，如圖1所示。

圖1 數據連接高階分析

5.全面轉型

當企業推進內部的智能高階分析到一定階段后，必然需要與全供應鏈的其他智能企業進行鏈接，實現智能制造的全面轉型，如圖2所示。

圖2 智能化全面轉型

數字化轉型實施案例分析

下面以WinCC+OPC技術為例來說明傳統企業實現數字化轉型的案例。

1.數字化車間信息管理模式

目前傳統企業的制造車間在數字化管理方面存在嚴重不足，于是提出了數字化車間信息管理模式，如圖3所示，該數字化車間信息管理模式由三個部分組成。

圖3 數字化車間信息管理模式

（1）生產數據采集 每條生產線的工位端都配備了一臺智能化終端，通過局域網與數據庫服務器和企業資源管理系統互聯互通，做到上傳下達指令。

（2）企業資源管理終端 通過企業資源管理系統，工廠可以制定生產計劃，向每條生產線發送生產指令，收集終端信息，并隨時在資源管理終端上直觀地顯示工廠內每臺設備的生產狀態。

（3）數據庫系統端 數據庫服務器主要存儲有關產品生產過程的基本生產數據，并提供有關損壞率的數據。同時，它還存儲了工廠工人的基本信息，以便在工人訪問系統時查看基礎數據。

2.數字化車間管理系統體系

數字化工廠管理系統必須與現有的企業資源規劃（ERP）系統集成，并整合來自主設備控制器和現場數據采集設備的信息。系統應從公司管理系統中獲取生產計劃信息；獲取實時生產信息，如產量、設備狀態、溫度和壓力；記錄、修改、保存與提示生產參數；最大限度地利用公司資源，實現企業資源與生產數據的可視化。

如圖4所示，該控制與管理系統可分為以下三層，分別是數據采集部分、管理核心部分和資源管理部分。

圖4 系統總體設計方案

數據采集部分是整個系統的基礎，大部分由硬件設備組成，主要用來采集數據。而管理核心和資源管理部分則根據各層采集的數據進行相應的處理，完成可視化監控和生產管理功能。

管理控制部分是整個系統的核心，主要有以下四個功能：

1）接收企業自己選用系統的生產計劃信息，并存儲和顯示這些信息，最后將重要的生產信息存儲在數據資源管理系統的數據庫中。

2）在生產過程中利用數據采集部分來記錄、存儲和讀取數據收集區收集的數據，以便有效控制生產過程。

3）控制生產設備，修改和保存生產參數并記錄到主控系統中，以確保對生產設備的有效控制。

4）與生產人員進行人機交互，核實生產人員身份和生產機器材料數量等信息，記錄和存儲生產人員在機器上執行的相關生產任務。

數據資源管理部分，主要用于備份加工過程中產生的數據信息，為加工產品的質量和降低壞損率提供保障；同時保存了系統用戶的基本登錄信息。

3.系統功能設計

為滿足數字化車間生產監視、設備管理、數據存儲和生產操作等功能要求，系統共分為生產操作、加工監控、數據回放、參數設置、工藝文件查看、人員管理和工單留存7個功能模塊，如圖5所示。

圖5 控制與管理系統功能結構

（1）生產操作 是操作員在加工和生產過程中最常用的模塊。操作員使用該模塊控制人員和加工材料，并報告加工錯誤。生產組長也使用該模塊向系統數據庫傳輸有關合格產品數量、廢品數量和所用材料質量的信息。

（2）加工監控 生產工藝人員在此模塊設置工藝參數，同時在產品生產時實時報錯糾錯等功能。

（3）數據回放 在該模塊中，車間管理人員可以從參數主曲線上查看存儲在數據庫中一定時間內的生產設備情況，系統將在本地和數據服務器上對生產過程信息進行保存，管理人員可以隨時了解情況，對不合格產品進行問題追溯，實時查看該產品的生產歷史和數據信息。

（4）生產參數設置 圖6所示為工藝系統的功能結構示意圖，該模塊主要為工廠的生產工藝人員提供一個修改主控系統生產參數的入口，而工藝員則在該模塊中定義特定產品的工藝參數。

圖6 工藝員系統功能結構

（5）工藝文件查看 生產人員可在此模塊查看存放于數據庫中的指導生產操作的生產工藝文件。

（6）用戶管理 圖7所示為管理系統結構，管理員可以管理系統賬戶、修改賬戶信息、創建新賬戶和刪除賬戶。由于車間員工流動性大，管理員需要為不同工作站的員工分配不同的系統訪問權限。用戶信息存儲在數據庫服務器上，當用戶從不同設備登錄時，他們會訪問同一數據服務器上的基本信息，以驗證他們的登錄信息。

圖7 用戶管理系統功能結構

（7）工單緩存 如果與上一級系統的通信出現故障，有關已完成生產的信息會暫時儲存在本地系統中，待通信恢復后再傳送到上一級系統。

4.系統通信網絡的建立

系統之間需要進行大量的實時數據交換。因此，強大的通信網絡是系統穩定運行的先決條件。圖8所示為系統的網絡數據流通圖。企業ERP系統由于物理距離太遠，數據庫系統和管理與控制系統選擇以太網通信網絡；而控制管理系統和數據采集設備物理距離近且為了連接的便利性，直接通過串行通信建立通信網絡。

圖8 網絡信息流通圖

（1）基于OPC協議以太網通信網絡的建立 當生產車間里所有智能終端都可以通過雙絞線和交換機連接在同一個局域網內時，將可以采用Simatic WinCC OPC UA Server和ERP/OPC客戶機對數據進行交換。

（2）數據采集設備的通信網絡 當生產車間的數據采集設備出現很多型號不同，并且支持的通信方式又不同的情況，此時為了有效快速地讀寫外部數據，會將該設備的數據映射到第三方服務器上，然后通過OPC服務器將外部設備的數據讀寫到OPC服務器上，再通過WinCC中轉控制管理系統讀寫OPC服務器上的數據。避免因通信方式造成線路冗長和通信不暢。

5.系統的實現

WinCC是一款工業組態軟件，當系統采用WinCC作為開發平臺軟件，可以滿足復雜生產設施應用的大部分要求，同時支持C/VB作為基礎代碼來擴展其功能。選擇KEP Server EX作為第三方OPC服務器完成對外部設備數據信息的讀寫。KEP Server EX是一款專業的OPC服務器軟件，支持250種以上的通信協議，可與幾乎所有第三方數據設備通信。

結語

WinCC軟件強大的系統配置和多腳本功能可縮短系統開發周期，即利用OPC技術轉換系統通信，可快速建立上層ERP通信連接，又可同時將OPC服務器底層的軟硬件數據映射到WinCC系統，避免了舊機型的數據采集和單一通信方式造成的讀寫困難。這不僅提高了生產效率和公司管理水平，還可作為公司信息建設的參考。該系統在將傳統生產轉變為數字化生產方面發揮重要作用。