基于物联网的日用陶瓷MES生产数据采集系统研究

魏欢歌，潘海鹏，曹利钢

基于物联网的日用陶瓷MES生产数据采集系统研究

魏欢歌，潘海鹏，曹利钢

(景德镇陶瓷大学 机械电子工程学院，江西 景德镇 333403)

分析了日用陶瓷生产组织的特点，针对传统制造执行系统(MES)数据采集能力不足和日用陶瓷企业生产信息化水平低的问题，提出了基于物联网技术的日用陶瓷MES生产数据采集系统。首先在需求分析的基础上构建了系统框架；然后对日用陶瓷生产数据进行统一分类，并使用统一建模语言(UML)类图建立生产数据静态模型；最后运用数据流图技术(DFD)绘出了系统的数据流动方向，明确了系统、车间作业人员和管理人员的交互逻辑。

日用陶瓷；物联网；制造执行系统；数据采集；生产组织

0 引 言

日用陶瓷生产工序多、流程长，且工艺控制环节随产品类型而变化。随着经济快速发展，客户需求呈现出多样化、动态化的趋势，日用陶瓷产品小批量、多品种的订单式生产日益流行[1]。定制化产品导致生产数据急剧膨胀，日用陶瓷生产组织难度加剧。通过信息化手段增强日用陶瓷生产制造能力成为行业关切的重要课题。

制造执行系统(Manufacturing Execution System, MES)[2-3]属于制造业信息化、管控一体化的范畴，由数据采集模块、生产管理模块、数据分析模块、库存管理模块、质量管理模块等多个子系统构成，其功能定位如表1所示。以流程性工业为主的石化、钢铁、矿物加工等行业和以离散性工业为主的汽车制造、机床制造、电子组装等行业，在生产组织方面的信息化发展较快，普遍使用了制造执行系统，如冶金自动化研究院开发的AriMES系统、西门子开发的SIMATIC IT MES等。目前，科研界和工业界开始探索将MES应用在陶瓷生产领域。广东省自动化研究所邹兵针对中小型陶瓷企业计划层和控制层之间出现“信息断层”和“信息孤岛”的问题[4]，提出了适应于中小陶瓷企业的制造执行系统，设计了原料入库子系统、球磨原料子系统、服务器等系统，通过监控实时准确的生产数据来指导、管理陶瓷生产车间内的各项作业活动；佛山恒力泰有限公司夏建华分析了陶瓷行业智能制造的现状，提出了为陶瓷企业量身打造的生产线管家智能平台。该平台整合了生产线SCADA系统，并且继承了部分MES功能，又能与第三方MES无缝对接，为陶瓷企业决策者提供了智能制造解决方案[5]。

表1 MES功能定位

在物联网[6]等技术的支持下，MES系统仍在迭代升级中。尤其是MES生产数据采集子系统，为MES其他子系统和功能模块的有效运行提供数据支撑，以确保企业信息化、管理集成化的顺利实施。由于企业设备数字化程度低、数据采集手段单一、数据分类感知技术有限等因素，导致传统的MES响应慢、效果差，难以达到预期效果。物联网技术为解决这一问题带来了可能性，通过二维码、电子标签对制造资源进行定位，利用射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)、无线传感器、手持PDA等技术手段进行生产数据采集[7]，结合ZigBee无线网络、现场总线等通讯方式将生产数据进行传递，从而提高传统MES数据采集子系统的效率和实时性。本文针对日用陶瓷生产信息化、管控一体化的发展趋势，结合日用陶瓷生产组织的特点，提出面向日用陶瓷基于物联网的MES生产数据采集子系统，为日用陶瓷生产的“两化”融合提供了新的思路。

1 系统需求分析

1.1 日用陶瓷生产组织特点

日用陶瓷的生产组织具有产品类型多、工艺流程复杂、前后道工序相互关联的三个特点。

(1)品种类型多：按照用途可将日用陶瓷分为茶具、餐具、酒具、烹饪具、杯具等[8]。且器具一般都是成套订制，外形、花式、材料各式各样，如套装餐具包含勺子、汤碗、碟盘等。各类产品生产过程中占据的制造资源(员工、机器设备、物料)各不相同，生产数据及其庞大，管理难度剧增。

(2)工艺流程较为复杂：主要包括坯釉料制备、成型、烧成、彩烤、包装等工序。不同类型产品工艺不同，如杯具还需接手柄工序。目前，各工艺文档数据通过员工手动记录、传递，极易出错且效率较低。

(3)前后道工序相互关联：日用陶瓷生产过程中，前道产品的实际生产进度和作业计划，会直接影响后道的生产进程。如汤锅由锅盖和锅体组成，茶壶由壶体和壶盖组成。前道首先安排锅体、壶体生产后，再安排锅盖、壶盖生产，会导致后道的产品锅盖和壶盖等装窑不合理，窑位无法充分利用，浪费生产资源的同时还会造成包装车间大量堆积锅体、壶体而欠缺锅盖、壶盖，导致产品无法及时包装。除此之外，陶瓷坯料制备工序和坯体成型工序、坯体成型工序和烧制工序之间都会相互影响，这就需要前后工序之间保持一定的生产比例关系，能够满足实际的配套要求。

通过以上日用陶瓷企业的生产组织特点，分析出目前日用陶瓷企业生产中存在的两个问题：第一，车间缺乏有效的生产数据采集手段和实时准确的现场生产数据，直接影响企业生产调度的及时性和管理决策的高效性；第二，企业的信息化程度低。采用人工纸质记录的方式进行生产数据采集和管理，容易导致出错和效率低的情况，满足不了生产车间日益增长的数据管理需求。

1.2 系统功能需求分析

生产信息及时收集和反馈是提高日用陶瓷生产竞争力的重要环节。整个陶瓷生产过程都应在受控状态下进行，各工序产生的数据信息(生产进度、机器设备状态、物料等)应得到及时的采集和统计。一方面，对采集的生产数据如产量、时间、作业员工等进行建模分析，用来优化各工序之间人、机、物的比例关系，减少机器空耗、待机时间，使各环节配合更紧密；另一方面，通过生产工艺无纸化、电子看板等手段提高生产信息化水平。最终，使生产管理部门能够及时、有效地掌握车间现场生产状况，为生产再决策、再调控提供支持。

2 系统设计

2.1 系统架构

结合上述系统功能需求分析，基于物联网框架，设计了应用于日用陶瓷生产的MES数据采集管理系统，如图1所示。系统主要分为七个层级：

(1)数据承载层：给车间制造资源配置(以固定机器为主)电子标签，利用RFID读写器将信息读取或写入，使车间制造资源实现信息化。

(2)数据采集层：通过RFID读写器、手持PDA、无线传感器等多种方式采集机器设备、生产进度、物料流转等数据信息。

(3)数据传输层：通过ZigBee无线网络、工业以太网、现场总成、串口中间件等方式，将采集的数据进行稳定、高效传输。

(4)数据处理层：该层的核心由数据分析框架 和关系型数据库MySQL计算引擎构成。负责将采集的生产数据按照类型进行分类建模、挖掘处理，同时为MES系统其他功能子系统和模块之间的数据交互提供统一格式的数据源。

(5)系统应用层：该层部署了MES系统的各个功能模块，如生产状态监测功能、数据统计分析功能、能源管理功能、生产计划调控功能等。

(6)系统支撑层：为系统数据采集和处理的正常运行提供硬件、软件两方面支持。包括了操作系统、数据库以及计算机硬件等。

(7)用户交互层：通过Web浏览器、手持PDA、PC、电子看板等方式进行数据交互。

2.2 系统网络架构

由于日用陶瓷生产车间内新、老产线并存，自动化、半自动化设备并存，对于支持Modbus-RTU协议的设备，直接可借助串口转换器进行数据采集；对于以现场总线网络连接的设备，可直接利用设备的总线网络进行数据采集；对于布局较为分散的设备，可采用无线网络方式采集数据。根据上述情况，结合物联网技术，构建了日用陶瓷MES数据采集系统的网络架构，如图2所示。

图1 系统架构

图2 网络架构

2.3 数据采集流程

陶瓷车间作业人员通过手持PDA、电子看板等方式查看上级下发的任务信息，根据作业要求、工艺文件等执行具体的作业任务。在陶瓷生产过程中，MES数据采集系统一方面通过RFID读写器、传感器、中间件等自动采集生产数据；另一方面通过作业人员操作PDA读取电子标签，以手工录入的方式进行生产数据的核对、更新。实时收集制造资源的生产数据，掌握车间生产现场的进度情况和任务负荷情况，为生产过程的管理和生产计划的制定提供精准的参考信息。以便及时更新车间作业计划，从而实现对日用陶瓷生产进程的顶层设计和有效管控，如图3所示。

图3 数据采集流程

3 日用陶瓷生产数据研究

3.1 UML建模

3.1.1 生产数据分类

在信息模型中，按照数据状态可将生产数据划分为静态和动态两大类。静态数据指在定义之后不发生改变或在一段时间内变化频率小、较为稳定的数据，在陶瓷车间具体表现为机器设备标识(球磨机、压机、干燥机等固定设备)、物料基础数据、人员基础数据等；动态数据指随着生产进程而实时变化、更新的数据，在车间具体表现为机器设备的状态数据、生产进度数据、开工完工数据等。

3.1.2 生产数据建模

统一建模语言(Unified Modeling Language，UML)是一种用来描述面向对象解决方案的、可视化建模语言[9]。类图是UML图的基础，包含类名、类属性和类的行为三个部分，用以描述类之间的静态结构。

如图4所示，根据日用陶瓷工厂的生产组织方式及设备物理布局等信息，使用UML类图，建立日用陶瓷生产数据统一对象模型。将生产过程中的员工、机器设备、任务等定义为对象；对象的静态信息定义为属性；对象的动态信息定义为操作；具有同一属性和操作的对象集合定义为类。

图4中，主要包含制造资源类、生产数据类、设备数据类、员工数据类、物料数据类和任务数据类等。其中，生产数据类是所有数据对象的抽象表示，制造资源类是日用陶瓷车间所有制造资源的抽象表示。类与类之间存在三种关系。

图4 生产数据UML建模

(1) 继承关系：即包含关系，表示父子类关系，由子类指向父类。如人员数据类、物料数据类和设备数据类都是生产数据类的子类；生产任务数据和生产进度数据都是任务数据的子类。

(2) 聚合关系：即整体与部分的关系，如物理位置类、技术参数类和生产数据类互为聚合关系，共同对制造资源进行完整的描述。

(3) 关联关系：描述对象之间的数据联系，有一对多、多对多等关系。如工作人员可以操控机器设备，工作人员可以直接操作物料，作业工人、机器设备、物料之间都存在普遍的联系。

3.2 DFD数据交互分析

数据流程图(Data Flow Diagram，DFD)从数据传递的角度，以图形的方式表达出数据在系统中的逻辑流向和系统的基本逻辑功能[10]。通过DFD顶层数据流程图分析，可以描绘出基于物联网的MES数据采集系统的数据交互情况。明确了车间管理人员和作业人员是日用陶瓷MES系统的主要使用对象，数据的输入和输出如图5所示。

图5 DFD交互分析

4 结语

随着物联网、大数据等信息技术对制造领域地不断渗透，给日用陶瓷制造业带来了巨大变革。日用陶瓷企业提高生产信息化水平，实现制造资源动态调配和集成管理是未来趋势。本文分析了日用陶瓷生产组织的形式和面临的问题，针对传统的MES系统数据采集能力落后的问题，提出了以生产数据为驱动、以优化生产管理为核心的基于物联网技术的MES生产数据采集系统。对数据采集系统和采集网络进行了构架，并对日用陶瓷生产数据进行分类和UML类图建模，最后使用DFD分析明确了数据的交互状况。

[1] 夏建华, 温怡彰. 陶瓷行业智能制造现状及发展趋势[J].佛山陶瓷, 2018, 28(12): 8-10.

[2] 唐黎标. 试论陶瓷行业的未来发展趋势[J]. 陶瓷, 2018(9): 14-16.

[3] 张益, 冯毅萍, 荣冈. 面向智能制造的生产执行系统及其技术转型[J]. 信息与控制, 2017, 46(4): 452-461.

[4] 邹兵, 王志平, 汪暾. 中小型陶瓷企业制造执行系统应用研究[J]. 自动化技术与应用, 2017, 36(6): 30-34.

[5] 吴丹丹. 雕塑技法在现代日用陶瓷装饰中的表现[D]. 景德镇陶瓷大学, 2016.

[6] 晁翠华. 智能制造车间生产过程实时跟踪与管理研究[D]. 南京航空航天大学, 2016.

[7] 樊明申. 基于MES的某企业数控车间生产管理系统的设计与实现[D]. 中国科学院大学, 2015.

[8] 聂志. 基于物联网的数字化车间制造过程数据采集与管理研究[D]. 南京航空航天大学, 2014.

[9] 张映锋, 赵曦滨, 孙树栋, 等. 一种基于物联技术的制造执行系统实现方法与关键技术[J]. 计算机集成制造系统, 2012, 18(12): 2634-2642.

[10] 杨滨, 江燕, 袁朝阳. 面向多品种变批量生产的MES技术研究[J]. 中国制造业信息化, 2009, 38(11): 15-17.

Research on MES Production Data Acquisition System of Domestic Ceramics Based on Internet of Things

WEI Huange , PAN Haipeng, CAO Ligang

(School of Mechanical and Electronic Engineering,Jingdezhen Ceramic Institute , Jingdezhen 333403, Jiangxi, China)

With the purpose of addressing the problems of insufficiency in data collection under the traditional MES (manufacturing execution system) and low production informatization level of domestic ceramic enterprises, this paper analyzes the characteristics of the production organization of domestic ceramics, and puts forward the production data collection system of domestic ceramics based on the Internet of Things technology. Firstly, the system framework is built on the basis of requirement analysis. Secondly, the production data of domestic ceramics is classified uniformly, and the static model of production data is established by using UML class diagram. Finally, the data flow direction of the system is drawn in the form of diagram by using DFD technology and the interaction logic between the system, workshop workers and the managers is clarified.

domestic ceramics; internet of things; MES; data collection; production organization

TQ174.73

A

1006-2874(2020)04-0038-06

10.13958/j.cnki.ztcg.2020.04.009

2020‒03‒17。

2020‒03‒19。

景德镇陶瓷大学创新创业项目(21305004-142)。

魏欢歌，男，硕士。

2020‒03‒17.

2020‒03‒19.

WEI Huange, male, Master.

528913998@qq.com