探讨如何制造智能化生产及两线制温度变送器的使用

王志文

（黑龙江林业职业技术学院，黑龙江 牡丹江 157000）

探讨如何制造智能化生产及两线制温度变送器的使用

王志文

（黑龙江林业职业技术学院，黑龙江 牡丹江 157000）

大数据现在是制造业智能化的基础，数据化能够帮助制造业企业提高营销的针对性，降低物流成本和库存的成本，从而减少生产资源投入的风险。

大数据；工业生产；智能化

随着制造技术和网络技术的进步和现代化管理集中理念的普及，制造企业的运营管理也越来越依赖于信息技术。整个制造业的价值链随之改变，制造业生产产品有不同的生命周期，在这个生命周期都涉及诸多的信息数据，从产品研发开始，制造业企业数据出现爆炸性增长。伴随着大规模工厂定制和互网络协同工作的发展，制造业企业需要实时从消费者端采集个性化数据，并通过网络协同配置生产资源，组织生产，以管理更多的各类有关数据。

1 大数据在制造生产中的作用

因此，大数据近年来可能带来的直接的巨大价值正在被制造业认可，技术的进步与发展，以及社会数据的全面收集、感知、共享、分析，一个全新角度看待制造业价值链的方法出现在企业的管理者和参与者面前。

（1）实现智能生产 。在“工业4.0”中，通过信息物理系统（CPS）实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时的监控。而生产中所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度地使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。

CPS在国内实际应用方面，一些公司也做很多有益的探索与应用。北京兰光创新科技有限公司作为国内领先的数字化车间供应商，率先在青岛海尔模具实施CPS系统并取得了良好的应用效果。系统实现了生产设备的互联互通，如：设备联网、网络通讯、远程实时监控、生产过程的协同生产准备、故障智能提醒、可视化展示、决策支持等功能。现在，车间成功地实现了少人化，1个操作工可以照看5台设备，设备利用率平均在75%以上，这是离散行业，全国最高的效率（根据兰光创新数百家实施客户的经验，国内离散行业机床利用率大多在30%～40%之间）。工业4.0权威、美国辛辛那提大学李杰教授在参观现场后，给予高度评价，认为海尔模具的生产管理完全可以媲美于国外先进企业，是CPS系统很好的实践。还有，从生产消耗角度来看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源的消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析管理，也将会整体大幅降低生产能耗。

（2）实现大规模定制。网络大数据是制造业生产智能化的基础，制造业大规模定制中的数据应用包括有数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量积累后，才可以实现大数据应用，通过对大数据的分析，实现意向预测、定位匹配、流行管理、社交应用、互联推送等更多的应用。

“工业化4.0”的本质是信息物理系统（CPS）以实现“智能工厂”，使工厂的生产加工根据处理后的信息，综合判断、分析、调整自我生产节奏、自动驱动生产加工，直至最后的产品出厂。可以说，智能工厂已经为最终的制造业大规模定制生产做好了准备。

2 两线制温度变送器的主要用途

两线制温度变送器直接安装于Pt100铂电阻接线盒内（与不同结构形式的铂电阻构成热电阻一体化温度变送器)将热电阻Pt100的电阻信号转化成二线制4～20mA输出。两线制温度变送器用于Pt100铂电阻信号需要远距离传送、现场有比较强干扰源存在或信号需要接入DCS系统时使用。

克服分散采集、信号传输距离远所带来的地回路干扰、强电干扰问题。解决多路信号进入同一计算机的数据采集板互相干扰问题。输入信号经过本产品后接成单端方式；解决工业现场不同的厂家来源，不同年代的仪器、仪表、设备、计算机之间的信号接口问题，实现模拟信号的自由连接；解决传感器或仪表安装不当或传输线走向不对、绝缘屏蔽不够使信号引入共模干扰的问题。

实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，另一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人的需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求的不断变化，就构成了产品需求的大数据。消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘、设备调整、原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。

Discussion on How to M ake Intelligent M anufacturing Production and the Use of Two W ire Temperature Transm itter

WANG Zhi-wen
（Heilongjiang Forestry Vocational and Technical College，Mudanjiang，Heilongjiang 157000，China）

Big data is the basis of intelligentmanufacturing，and digital can helpmanufacturers improve targetedmarketing，reduce logisticscostsand inventory costs，and thus reduce the risk ofproduction resources.

big data；industrialproduction；intelligence

TP212.6

A

2095-980X（2016）11-0009-01

2016-10-20

王志文（1988-），男，黑龙江人，大学本科，助教，主要研究方向：机电一体化（机械方向）。