智慧工厂综合管理信息系统开发及应用

张志强，胡山鹰，胡雪瑶，关艳玲，贾盛举（清华大学化工系，北京 00084；北京化工大学化学工程学院，北京 0009；北京四维远见信息技术有限公司，北京 00070）



智慧工厂综合管理信息系统开发及应用

张志强1，胡山鹰1，胡雪瑶2，关艳玲3，贾盛举3
（1清华大学化工系，北京 100084；2北京化工大学化学工程学院，北京 100029；3北京四维远见信息技术有限公司，北京 100070）

摘要：国内智慧工厂尚未形成合理的理论体系和操作模式，如何高效、直观、迅速地整合企业所有信息资源，进行辅助智能决策是管理者面临的主要问题。本文从虚拟现实这一建立智慧工厂的关键技术手段出发，分析了其在化工行业各类工厂建模中的难点和问题，运用三维地理信息建模、激光点云扫描、360度全景影像等方法，结合可视化程序设计技术，设计开发了主要应用于工业企业的智慧工厂综合管理信息系统。该系统具备交互浏览、可视化信息查询统计、实时安防监控和预警预报、环境排污实时监测、生产流程和设备实时监测、地下管网管理和安全防护等功能，在企业取得了良好的应用效果，为国内智慧工厂如何建立提供了一种全新的解决思路。

关键词：智慧工厂；虚拟现实；可视化

第一作者：张志强（1984—），男，博士，助理研究员。E-mail zhangzq795 @mail.tsinghua.edu.cn。联系人：胡山鹰，教授。E-mail hxr-dce@tsinghua. edu.cn。

由于互联网、物联网、大数据、云计算等新型信息技术的涌现和跨越式发展，伴随近年来我国创建智慧城市取得一定进展，“智慧”这一概念开始逐步渗透到工业领域，由德国主导的“工业4.0”[1]影响日益扩大，进一步推动了我国工业园区和工业企业智慧化的进程。智慧工厂多种多样的发展概念、模式、路径、方法开始陆续出现，加速了我国工业化、信息化进程，促进工业企业开始向智能化、智慧化方向转型升级。

一般来说，“智慧工厂”延伸和延续了IBM提出的“智慧城市”的概念，该概念已经在国际国内被广泛接受。德国政府在《高技术战略2020》计划中提出“工业4.0”作为未来十大项目之一；美国通用电气（GE）公司提出“工业互联网”概念；中国科技自动化联盟提出“智慧工厂1.0”概念。无论以上哪种概念，都旨在利用新兴技术，推动工业智能化发展。

智慧的园区和企业两者是在不同的宏观尺度上我国工业的主要载体，其核心在于“智慧”，它基于数字化、自动化，但高于数字化和自动化，主要是利用各种信息化技术手段实现一定尺度范围内应用对象全面自主、自动、自适应、自决策，一定程度上尽可能取代人在多个环节的作用，彻底解放劳动力。这将成为我国未来工业发展的新模式。

在这样的大背景下，如何从理念、从务虚的概念设计层面转向具体的方法实施层面，并实现切实应用就显得尤为重要。国内目前还尚处于探索阶段，尚未形成较为完整的理论体系和操作模式。一方面是因为技术和非技术层面都存在一些不可忽视的问题亟待解决。在技术层面上，如海量数据压缩处理和传输速度仍然存在一定问题；信息物理系统（cyber physical systems，简称CPS）还没发展到使人们身边的各种物体具有计算、通信、精确控制、远程协作和自组织功能；机器与机器之间的通信（machine to machine）、机器与人的协同以及机器的自校正子配置还有很多问题。非技术层面上，存在如通信和数据格式等不统一、实施部门不统一、上下游供应链难以对接等等问题。另一方面因为“智慧”在不同的领域、不同的角度理解的内涵均有所不同，“智慧”的建立是一个多学科交叉融合、多尺度层面贯穿、多目标综合决策的复杂问题，如何抓住主要矛盾化繁为简，还需要不断的研究和探索。

智慧工厂的建立要求将整个系统内所有的资源、信息、物事、人和对这一切的服务全部互联，内部互联的同时还要进一步实现外部互联，最终达到现在一千人管理的工厂未来由一百人管理，甚至“无人”管理。其中最为核心的技术主要包括制造执行系统（manufacturing execution system，简称MES）、CPS、虚拟现实结合三类[2]。本文由化工园区和化工企业管理运营的角度出发，主要从虚拟现实结合这一角度，针对智慧园区内智慧工厂建立过程中存在的主要问题进行分析，运用地理信息三维建模、激光点云成像、360度场景建模和一些基于物联网的技术方法，开发、设计了一套直观可视、决策迅速、未来应用前景广泛的智慧工厂综合管理系统，并得到良好应用示范。

1　化工行业工厂虚拟现实建模难点分析

过去智慧工厂的雏形是三维数字化工厂的建立，主要采用三维设计技术来实现。近年来陆续出现了一些应用于工程设计、工程数字化移交、企业培训的三维数字化平台[3]，如美国INGTERGRAPH公司的SMART-PLANT 3D、AUTODESK公司的AutoCAD Plant 3D、英国AVEVA公司的PDMS等等。这些平台主要应用于工厂的设计、造价管理等方面，比较难以呈现实际场景，在实际应用中较为少见。这些软件平台在宏观方面管理和应用也相对较少，三维数据和现实场景结合较差，用于作为智慧工厂的建模平台不是很理想，在大区域尺度的园区层面则更为不利。

虚拟现实技术是近年来备受关注的高新技术，它是通过电脑建模虚拟产生一个三维空间的虚拟世界，为使用者提供视觉、听觉等感官体验，让使用者感觉身临其境。采用虚拟现实结合地理信息系统的技术来建模与上述三维数字化平台采用的方法和思路不一致，其针对对象主要是已经建设完成的企业，当然模型库逐步丰富的情况下也可用于设计。它采用基于地理信息（GIS）的地形数据、三维影像、激光影像、360度图景实现三维仿真建模。优点在于可视化方面真实度极高，用户可以方便的在场景内以多种方式漫游，查看各种信息，同时可方便结合其他软件平台调用和共享多种数据信息；缺点在于数据量庞大，需要较好的硬件环境进行支撑。

1.1化工企业管线和设备数量巨大

化工类企业与传统的制造业相比，生产流水线上管道和设备种类多、数量多、接口多，相互交错链接，系统异常复杂，每一套化工装置、设施的三维模型都需要由5～20万的多边形组成。对各种化工装置、设施建立准确的计算机三维模型是制作三维动画的基础。如果要全面真实的三维模拟需要消耗非常多的精力进行设备建模，同时要根据设计原始信息进行对象定义和匹配，工作量大。

由于三维模型不仅有模型文件还有纹理文件，同时与此相匹配的实时影像、传感器等信号将进一步加大数据量，这些大数据要实现高速率传输对网路频宽等方面构成了严厉的挑战。如放大到整个园区范围，动辄几十上百平方公里的区域内真实的三维场景模型将使得最终数据量级达到超高级别。对用户在客户端快速浏览调度形成一定挑战。

1.2智慧园区和智慧工厂涉及领域多

从园区管理者的角度来看，智慧园区要做的是宏观层面的企业服务和企业管理。涉及到入园企业土地管理、项目管理、安防监控、污染监控、信息统计和展示、除工业外生活和商业相关的交通管理、社区管理等等多个方面。

从企业管理者的角度来看，智慧工厂必须能够实现生产安排、实时调度、实现全厂全流程监控、预警预报等功能，同时结合MES和CPS系统实现整个工厂的智能化。这一切都将在基于虚拟现实方法建立的三维模型上实现，对当前的虚拟现实技术是一个挑战。

同时，不同方面软硬件系统如何进行集成，如何统一架构在基于虚拟现实的平台上，让管理者更直观、可视、方便的进行决策，实现科学化、精细化、智能化的管理模式，还有待进一步研究。

1.3数据采集、组织和管理难度大

数据采集是利用数据获取技术将一定区域内的有关数据进行采集与处理，按照数据的组织和管理要求录入到系统。其中数据包括空间数据与属性数据两大类。空间数据包括了基础地理、空间数据、园区概貌、建筑厂房分布等有空间位置的信息；属性数据不仅有空间数据相关的属性信息，而且包括了其他管理信息。

数据组织和管理的难度在于，园区和企业的数据类型多样，有结构化的属性数据，如文本数据，区域规划等图件、图像数据，视频、图片等多媒体数据；有非结构化的空间数据，如水管、线缆等管网数据，道路、规划用地等地理信息数据。这些数据具有数据量大、数据结构复杂的特点。同时，数据源具有分散性异构性，它们在逻辑上属于同一系统，物理上分散在由计算机网络连接的多个场所。因此，如何对这些多源异构数据进行集成和管理，在实现资源共享的同时还要提高服务器端数据库的运行效率；如何对这些数据进行传输加速以减轻网络负担；如何对已有各类系统进行集成以降低建设成本，这些都是建模必须考虑的问题。

1.4三维图形技术尚需改进

目前，该技术已经较为成熟，其关键是如何实现“实时”生成。为了达到实时生成、实时显示的目的，图形的刷新率至少须保证不能低于15桢/秒，如果能高于30桢/秒效果将更好。在不降低图形质量的前提下，如何提高刷新频率将是该技术的研究内容。同时虚拟现实本身存在追踪必须精确、延迟必须降到最低等难点问题，为了给用户最好的图像视觉效果还需要对图像处理引擎进行改进。

2　智慧工厂信息系统建设流程

系统的建立主要包括5个主要过程：一是数据获取，二是数据模型图生产，三是信息采集，四是平台开发，五是应用系统建设。这5个流程涉及到具体数字化建模和数据交换标准和规范，下面分别阐述。

2.1数据标准及规范

该信息系统采用国际、国家标准的软件开发、软件测试及验收过程模式，遵循J2EE规范开发系统，要求基于开放的软硬件平台开发并满足基于CA的身份认证体系。系统拥有海量数据存储和管理能力，能够支持存储设备进行容量的平滑升级，MTBF大于25000h，文本信息交换的响应时间应控制在0.5s以内，采用消息中间件对数据交换进行管理，图片、声音等数字信息交换响应时间控制在8s以内，地图查询定位响应时间不超过5s，视频信息相应任务时间不超过10s。

在三维建模方面，数字地图精度为1∶500，数字高程模型（DEM）数据格网间距0.25m，1∶500数字正射影像的地面分辨率为0.05m。同时对建筑、工业设备、道路、绿化、水系等方面从建模精度（分三级，最高精度下一级模型控制在1000～2000个平面）、纹理贴图、模型命名等等都设计了详细的规范，在此不做一一列举。

2.2数据获取

园区和厂区一般面积都很大，大范围内一般采用无人机辅助航空摄影技术和移动道路测量系统（机动车上装配全球定位系统、视频系统、惯性导航系统或航位推算系统等先进的传感器和设备，在车辆的高速行进之中，快速采集道路及道路两旁地物的空间位置数据和属性数据），获取高分辨率的影像数据[4]。在厂区和厂房内部的局部区域，采用激光点云监测[5]和360全景扫描的方法获取更为精细的设备、管线等数据，见图1。上述几种方法都是三维地理信息建模运用的技术，这里不做详述。

图1　激光点云扫描获取数据现场示意

2.3数据模型图生产

主要利用采集到的影像数据，进行地形地貌三维建模，反应园区和企业的地表等各类信息。同时对区域内的建筑、公共设施、工业设备及其他的重要物体和标志进行精细三维建模，结合地形地貌展现出整体的三维场景。此外，还要对贯穿园区、企业的地下管线和地下空间设施进行建模，包括给排水、供气供热供电、工业、网络等各类管线系统，要建设地下管线三维模型数据库，真实反映管线位置、类型、空间拓扑关系等，并将其属性信息录入，能够进行查询、分析和统计。

2.4信息采集

主要采取实地调研的方式，采集园区和企业内建筑、居民地及附属物、交通及附属设施、管线和化工设备及附属设施、水系及附属设施、植被等的属性信息，包括名称、地址、门牌号、单元过程名称、设备名称、产能等等各类用户想要获取的基本信息，这些信息随后将附在已经建成的模型上。

2.5平台开发

三维模型建立后，必须有运行平台承载才能直观的展示在用户面前，实现对模型上所有目标的交互浏览、飞行管理、信息搜索与查询、观察与分析等等功能[6]。作者研发了基于WEB全模式的二三维一体化管理平台，系统采用了基于J2EE的三层架构体系，不仅能够提供水平的扩展（增加更多的机器），而且可以将现有系统从低端的PC服务器扩展到高端的主机平台，具有更强的扩展能力，见图2，这对于不断发展的智慧园区管理具有重要的意义。

系统开发环境为Visual Studio 2010、c/c#、QT 和java script，运行环境为windows 2008 server，采用SQL server作为数据库。同时依靠GIS平台软件和WEBGIS平台作为支撑。系统在性能方面达到了较高标准，具有海量数据存储和管理能力，支持存储设备容量的平滑升级；具有良好的并发响应能力。

图2　系统架构

2.6应用系统开发

前述四步流程主要开发了三维可视的智慧园区信息平台，如何在此平台上延伸开发和对接一系列的基于地理信息、位置信息的应用系统，才是智慧园区信息系统建立的关键所在。由于平台是开放式的，则应用系统数量并不做限制，应用系统代表了园区和企业智能化所需要实现的一个个具体功能点，可方便的进行独立开发和拓展。

图3所示为已经开发完成的一个合成氨尿素生产厂的综合管理系统，目前主要开发了厂区数据统计和信息查询应用系统、安防监控应用系统、生产流程及设备实时监测系统、地下管网管理系统。

3　智慧工厂信息系统功能分析

图3　智慧工厂信息系统示意图

3.1基础操作及信息查询统计

根据浏览需求，用户可以在系统中三维交互浏览和飞行管理，实现平移、缩放、旋转、定点漫游、快速定位等功能。同时，让操作者实现可视、可写、可读、可画、可量、可链接、可挖掘、可查询统计等诸多功能。用户可以选择不同类型的子企业、建筑，不同土地类型、环境状况等，系统会自动根据用户选择的分类将分层标注的三维地图显示出来，满足精细分类下的浏览需求，见图4。举例如用户想知道区域内合成氨企业的合成车间有哪些，则图层上单独、突出标注这些车间的位置和详细信息。

图4　智慧工厂基本数据查询和统计

3.2安防监控与预警预报

结合智能摄像头、传感器、控制开关等使用，该系统可配置各种安防报警（如图像识别报警、红外报警、电子围栏、报警开关等），报警信号直接输入前端监控主机。统计区域内所有的视频监控点，并对室内和室外的监控、安全和环保的监控、预警预报的监控，交通道路的监控进行详细分类，然后通过在三维地图和二维地图上直接调用摄像头。同时，会对烟雾、火光、人车流等特殊信息进行自动智能识别，随时开启预警预报功能，提醒反馈给操作者。

系统在报警发生时能切换出相应部位的视音频及报警信息，提醒值班人员快速处理，并进行记录；对某些特定监控点，可实现视频移动侦测功能，见图5；系统还应支持与其它业务系统进行报警联动接口。可同时联动多个设备，结合防区管理可发挥强大的作用。自由组合动作轻松设计各种联动策略，可应对不同场合的安防解决方案。

系统拥有预案分析功能，当厂区内万一发生重大环境污染事件或者化工原料泄漏等事件后，迅速[定位]到事发地点，在三维地图上[自动划定]警示区域和范围，见图6。方便领导迅速调度人员，布置方案。同时，根据周边地形条件，从预案数据库中选择相对合理的建议方案供领导选择和决策。

图5　在系统上调用视频摄像头数据

图6　预案分析功能示意

3.3环境排污监测

结合环境在线监测系统对厂区内监测点位在地图上的位置进行标注，同时对这些监测设施的类别、功能、位置等基本信息进行[记录]，可实现新增设施的[添加]、[删除]，新增设施的[信息录入]，管理和[数据接入]，同时如果允许可[远程调控]这些监测实施的开关时间等。

3.4工厂流程设备实时监测

工厂如果能够在一些单元过程和工段设备上使用传感器、电子标签（RFID）、带联网功能的智能机电模块几种智能设备，其智能化程度将达到较高水平，见图7。目前看来，国内大部分工厂企业还达不到这一要求。

图7　未来智慧工厂设备示意

化工厂内部部分车间往往设备繁多，管线复杂，如何能够快速、实时、可视的对主要设备生产状况进行监测，对设备现场状况进行无死角监控，有着非常重要的意义。本系统采用360度全景扫描的技术[7]，在大型厂房内布置若干观测点，实现所有关键设备的实时监控，远程即可实现观测、查询、控制和故障检测，见图8。同时，由于放弃了三维建模的方式，观测效果更直观，每个场景数据量极小，传输速度非常快。结合基于三维地理信息的三维智慧工厂系统，可实现厂房内外全流程的覆盖。

图8　厂房内设备监控和故障检测

3.5地下管网管理

通过该系统，无需实地挖掘管道，在电脑上即可查看管道的材质、埋深、管径、历史年代、距离等信息。利用线段将管线切成一个剖面，在这个剖面上可以清晰直观地看到管线的纵横断面情况和各条管线的地下铺设情况，包括距离地面的高度，以及各管线的距离等信息，见图9。

结合实际管道中设置的传感器，配合周期性智能的管道探伤设备，可以实现软硬件的良好结合，对输油输气、供水排水管道的安全防护起到重要作用，可实现对数字管线的进一步升级。

此外，智慧工厂信息系统还可以集成一系列原来企业内ERP系统、生产调度系统、DCS控制系统等功能，使得原先只能局限于数字查看和平面展示的功能实现三维可视化，对操作者而言将是一种更为直观、有效的管理方法，有着巨大的发展空间。

图9　地下管网管理及安全防护

3.6应用效果

目前，该应用系统已在沧州临港经济技术开发区河北阳煤正元化工集团（生产化肥为主）实施成功，见图10、图11，同时将进一步拓展到整个开发区近百家企业。

图10　阳煤正元化工集团智能工厂应用案例

图11　整个园区所有企业的实施效果

企业管理者目前主要将该系统应用在如下几个方面：生产监控、生产培训、结合PCS控制系统的实时调度、预警预报及防火演习等几个方面。园区管理者目前主要将该系统用在如下几个方面：污染监控、生产监控、安防预警、招商引资、参观演示、项目实施分析、全区数据统计分析等。反馈最好的方面是直观、可视效果好、接受程度高，反馈还需进一步改进的主要方面是，实施企业希望能将其他更多的排产调度系统、控制系统和其他决策系统集成到该系统中，实现高度统一。

4　结论及展望

智慧工厂的发展是大势所趋。目前，国内尚无较好的智慧工厂综合管理系统实现普及应用，软硬件技术系统集成工作量巨大，如何高效、直观、迅速的整合这些信息，为企业管理者、决策者提供一个智慧的信息平台是当前面临的主要问题。本文从虚拟现实的角度出发，利用三维地理信息建模、激光点云扫描等方法，克服了化工行业三维模拟的难点问题，建立并实施了一套基于虚拟现实的智慧工厂综合管理系统，实现了基本信息查询统计、安防监控与预警预报、环境排污实时监测、工厂流程设备实时监测、地下管网管理等功能，在企业应用效果良好，提供了一种有效直观的未来智慧工厂信息系统的构建思路。

该系统的拓展性强，与其他软硬件对接容易，可以伴随企业、工厂的不断“智慧化”而进行配套升级。同时，在不同类型的化工企业中广泛应用后，其模型库将不断丰富，复制推广到各类化工企业相对容易，这将使未来工厂设计、工厂管理、实验模拟、教学培训等领域全面实现可视化、立体化操作，全面推进我国智慧工厂建立进程。

参考文献

[1]WOLFGANG Wahlster. Industry 4.0：From the internet of things to smart factories[R]. 2012. 5.

[2]ZUEHLKE，Detlef. Smart-factory - from vision to reality in factory technologies[C]//Proceedings of the 17th IFAC World Congress，2008，17（1）：14101-14108.

[3]田文涛，郑勇，刘三军. 三维数字化移交技术在化工工程设计中的应用[J]. 化工设计，2015，25（2）：23-26.

[4]李清泉，杨必胜，史文中. 三维空间数据的实时获取、建模与可视化[M]. 武汉：武汉大学出版社，2003.

[5]李艳玲，杜殿斌，刘丽茹. 激光雷达技术在城市三维建筑模型中的应用[J]. 测绘科学，2010，33（1）：42-44.

[6]康志忠，张祖勋，张剑清. 城市街道景观三维可视化的快速实现[J]. 武汉大学学报（信息科学版），2010（2）：205-208.

[7]CAROLE D，DANIEL F，CHRISTIAN F，et al. Google street view：capturing the world at street level[J]. Computer，2010，43（6）：32-38.

Development and application of integrated management system of smart factory

ZHANG Zhiqiang1，HU Shanying1，HU Xueyao2，GUAN Yanling3，JIA Shengju3
（1Department of Chemical Engineering，Tsinghua University，Beijing 100084，China;2College of Chemical Engineering，Beijing University of Chemical Technology，Beijing 100029，China;3Beijing Geo-Vision Tech. Co.，Ltd.，Beijing 100070，China）

Abstract：A reasonable theory and operation mode of smart factories have not been established in China. How to integrate the information resources efficiently，intuitively and rapidly，so as to support intelligent decision-making is the main problem that managers of the enterprises are facing. This paper proceeds from virtual reality which is the key technique of smart factory establishment，analyzes its modeling difficulties and problems in different kinds of plants in chemical industry. The authors use methods of three-dimensional geographic information modeling，laser point cloud scanning，and 360 degree panoramic image technique，combine with visual programming design technology，design and develop an integrated management system of smart factory. The system includes functions of interactive browsing，visual information query statistics，real-time security monitoring and forecasting，real-time environmental monitoring，real-time monitoring of production process and equipment，underground pipeline network management and safety protection，etc. It has achieved good application result in an enterprise，and provides a new way to solve the problem how to build a smart factory.

Key words：smart factory; virtual reality; visualization

中图分类号：TQ 021.8

文献标志码：A

文章编号：1000–6613（2016）04–1000–07

DOI：10.16085/j.issn.1000-6613.2016.04.005

收稿日期：2015-08-24；修改稿日期：2015-09-10。