基于工业互联网的电力行业智能制造过程追溯体系构建

彭学军，鲍军云，李良飞，王高垒

(南京南瑞继保电气有限公司，江苏 南京 211100)

数字化时代到来，互联网+、5G场景等新兴技术的应用，给世界发展带来革命性的变革[1]，特别是《中国制造2025》的提出，中国工业也以前所未有的速度加速前进，推动了大数据、工业互联、数据云、人工智能等新兴技术在各个行业中的深化应用，助力了制造业发展[2]。面对第四次工业革命，制造业面临巨大的挑战，全新的基于互联网+技术下的智能制造体系[3]，对广大企业生产及管理提出了更高的要求，企业必须用互联网思维看待世界发展的新局面，加快推进企业智能制造技术改造[4]，加快企业ITO的高度融合，以更快的速度向市场提供更具有成本效益的产品[5-6]。

1 电力行业制造业发展现状

近年来，国内电力行业二次控制设备发展迅猛，逐渐替代了西门子、ABB等国外巨头产品，实现了中国技术的突破，体现了国家核心制造业能力和水平[7]。电力控制设备制造业生产过程具有庞大的数据信息，包含元器件检验测试、PCB焊接、生产测试、系统调试、出厂检验等多道工序，而往往这些数据都散落在不同的设备或者是工序中间，形成了信息孤岛[8]。这些孤岛数据无法形成有效的数据关系，即使在生产过程出现前后关联关系，由于信息孤岛的存在也无法形成有效的闭环管理，当出现问题时只能通过单点的分析，对产品的质量追溯很难形成有效的管理，这就给产品质量的质量管理和追溯提出了更高的挑战[9]。

电力控制设备传统的追溯管理通常采用打印条码方式，将条码粘贴在PCB上实现生产过程信息的追溯[10]。一方面这种方式需要人工进行粘贴，费时费力；另一方面，空间布局比较紧密，没有足够的粘贴空间给PCB进行追溯管理。现实中在PCB板上直接标记字符、二维码等信息替代纸质条码粘贴进行追溯，可实现自动化、智能化的管理要求，满足精益生产、品质管控、工艺提升的需求，已经成为行业的发展趋势[11-12]。

2 电力行业智能制造工业互联网系统

电力二次设备生产品种多、批量少，产品轮换切换周期快，生产过程中的物流、信息流复杂，因此对于制造业不仅仅是有MES、APS、PLM这些基础系统[13]，重要的是通过建设智能制造工业互联网实现生产过程全生命周期[14]和全要素的质量追溯体系[15]。运用物联网技术通过OPC，ModBus等标准通信协议获取生产设备的数据信息，加以解析后传给数据采集系统[16-17]。通过基础设备互联互通，生产作业数据采集、大数据分析技术等实现数据的挖掘和应用[18-19]，消除信息流的断层和孤岛、消除实物流的等待，让生产信息流与实物流高速运转和融合，提高生产过程的柔性能力和追溯信息关系。如图1所示。

图1 智能制造工业互联网系统架构图

电力行业工业互联网系统架构分为5层，底层为设备层，包括各种加工设备(表贴机，波峰焊，机械手，检验AOI设备、高温老化房、智能化装配线等)、工装辅料、生产工艺参数等。第2层为采集层，通过现场数据交互平台与设备完成交互，通过传感器采集、控制系统采集、PLC采集将设备运行状态实时采集上来。第3层为数据处理层，在数据处理平台上对采集上来的数据进行存储，清理和数据优化等工作，以提供给应用层和展示层进行调用。应用层和展示层主要是自动分析汇总生产进度、统计物料消耗情况，自动计算设备运行状况以及生产相关追溯关联数据，并能够以图表、动态化图示等方式进行展示，提供决策性支持的依据[20]。

网络物理上采用星型网络结构，使用屏蔽双绞线实现物理连接，避免电磁干扰，数据交换采用万兆骨干，百兆到终端的大两层架构快速收敛网络；通过生产现场总线、工业以太网、PLC和OPC UA标准的运用，将生产线上的各种设备与MES、ERP、看板等信息系统有机结合在一起，使产线、车间乃至整个工厂如同一个整体般协调，以最理想的方式完成制造流程。

3 电力行业基于工业互联网智能制造追溯体系实施

智能制造过程追溯体系实施主要分为三步逐级推进。一是实现PCB刻码的唯一身份认证，在生产开始初期就给予PCB一个唯一的准确的“身份证”，后续所有的生产过程信息都可以通过“身份证”获得作业信息的关联。通常情况下采取的是激光刻码的方式，由于PCB本身空间的限制，对二维码大小以及位置有着严格的要求，比如某公司生产厂家二维码大小2.5 mm×4 mm的微小二维码。二是通过在工序设备上设置读码器对PCB二维码进行读取，采用微小的二维码对读取也提出了挑战，往往读取误码率不高于0.3%，需在规定的读取时间内将二维码本身含有的信息全部进行数据解析。三是将生产设备进行工业联网，达到互联互通，将所有设备进行有线网络或是5G网络进行互联，实时读取生产设备相关数据。系统通过条码与设备数据进行绑定关联，从而实现唯一性追溯。图2为某公司智能制造过程质量追溯实现示意图。

图2 某公司智能制造过程质量追溯实现

3.1 追溯信息采集

追溯体系信息构成关键技术在于对单块微小二维码信息的有效读取，读码器有运动扫码和静止扫码2种模式。前者在二维码在运动形式下实现，对二维码运动速度、读码器解码速度有一定要求，需要相互匹配；后者为静态扫码，二维码在静止状态下进行扫码。从扫码范围有普通和大视野之分。大视野读码器扫码时需注意过滤PCBA板卡上相同类型二维码。读码器关键参数分辨率(像素)影响读码可靠性，根据二维码类型选择合适分辨率的读码器，对应微小二维码，分辨率1280×960(130万像素左右)左右方能满足要求，正常情况下能够达到99.8%的准确读取。

读码器触发有传感器外部触发以及自我触发。一般通过传感器外部触发解码可靠性更高；采用外部连续触发模式，时间间隔需要大于解码时间，在信号保持过程中，按照设定间隔时间内进行拍照，直至解码完成或信号结束。读码器设定的安装高度、角度、曝光时间等对二维码图像有效识别至关重要，需要各种参数相互配合验证。正常情况通过传感器实时画面进行调整，安装高度、安装角度参考PPM值，结合现场实际情况，将图像调整最佳状态，对比度、清晰度好(二维码PPM值需要大于4)。在二维码读码区域不得有阴影干扰，如PCBA二维码区域丝印、高元器件产生的阴影影响读码通过率，在PCB设计阶段就需要规范二维码打码位置。读码器参数设定完成后，通过支架固定牢靠，在设计读码器支架时，特别对于流水线，需要充分考虑振动等环境影响因素。

3.2 追溯体系构成

生产追溯主要针对质量管理中人、机、料、法、环等5个因素。基于PCBA二维码“身份证”信息，从PCB上料开始，将辅料信息、元器件信息、设备信息、过程参数信息、人员信息、温湿度环境信息等各类数据通过二维码进行关联，上传到后台服务器，按照数据架构形成基础信息(见图3)。

图3 智能制造过程质量追溯系统构成

4 基于工业互联网智能制造质量追溯系统应用

4.1 元器件厂家批次追溯

元器件来料通过库房仓储系统进行管控，最小包装上具有元器件二维码信息，包括型号、批次、供应商等数据，二维码格式、规格统一。元器件在上料时通过扫描二维码将数据上传系统中，从而与单板绑定，实现单板与元器件正反追溯。单板追溯分为正向追溯和反向追溯，正面追溯通过单板二维码信息有效地追溯元器件批次、工艺参数、锡膏钢网、工装设备等生产过程要素要求，将生产过程管理质量追溯精确到单个板卡。反向追溯通过元器件型号批次、锡膏批次、某时间设备等信息，逆向精确定位到单板信息。

4.2 生产过程要素追溯

在确保网络和数据安全的情况下，实现生产设备接入网络，互联互通[17]。根据设备的数据获取方式采用相应的采集适配器，通过OPC UA、OPC DA 等通信协议，采集相应数据后将数据同步至MES服务器，整合并结构化后供各类信息化系统调用。

非标检测设备中，针对测试设备的数据采集，采用文件方式通过TCP/IP协议，将文件采集至服务器系统中，便于追溯系统查询调用。

辅料工装等具有唯一码包含型号、名称、批次等信息，通过系统统一管理，可在系统设定限定阈值，对锡膏使用寿命、钢网次数、工装有效性进行管理，生产过程通过扫描二维码将辅料工装等信息上传系统，完善生产过程要素管理。

4.3 产品质量数据分析

追溯系统在产品各生产工序采集过程相关信息数据(设备、元器件、辅料、工艺参数等)，对数据状态分布进行分析，对比工艺参数、工时等数据波动性，精确定位问题性质，找出产品异常原因。产品质量异常一般通过元器件、设备情况等进行分析，充分追溯系统数据，降低质量控制成本。

4.4 生产资源利用分析

根据设备运行情况、生产节拍等数据在追溯系统能够有效查询定位，通过系统分析计算，可对当日、当月等设备运行情况进行统计分析，通过设备稼动率、时间稼动率等指标评估生产资源利用情况。

5 智能制造过程质量追溯技术难点分析

5.1 工业设备型号多且通信方式多

工业设备互联遇到最大的问题是生产设备型号多，品牌多，各机器的服务时间不一样。导致生产设备各类主机通信方式、通信协议、文件类型等不同，需要配置不同的适配器匹配数据接口。另一方面部分设备主机年限较老，服务器版本低，频繁访问，容易导致蓝屏现象，针对此情况，需要相应地更换硬件设施或者是通过网络技术解决。

5.2 网络技术要求高且网络安全要求高

生产设备主机大多为独立，不与外网直连，缺乏相应地网络安全防护机制，容易通过USB等而感染病毒，从而影响正常的生产业务。因此对生产过程设备、笔记本、PDA、台式机、交换机、一体机等建立生产专用网络，与ERP、MES等管理网以及办公网络通过防火墙进行隔离；建立上位机安全系统严格控制USB存储设备使用，只允许授权设备接入数控管理主机，对于未授权或授权级别不够的设备，不得与设备主机存在文件交互，防止病毒感染。

6 结语

随着工业互联网发展，加快促进制造转型，实现电力行业智能制造，打通生产过程各环节“孤岛数据”，建立智能制造过程追溯体系，对生产过程各类要素(元器件、设备、工艺参数等)实现正、反向闭环追溯，对可能出现的质量波动提前数据预警，消除潜藏的质量隐患。智能制造过程追溯全面提高生产过程信息化、数据化、智能化，将各环节形成闭环管控。未来工业互联网建设发展，要在生产过程的全过程数据采集和分析，通过模型算法计算数据分析，发现问题和隐患，优化程序提高质量。实现生产过程可视化监控，通过数据为智能化服务。结合计划排产进一步改变产品BOM配置、生产计划调整从而优化生产能力，进一步解决生产车间和计划之间实时数据断层，提高车间生产过程透明度。