基于标识解析技术的机械装备制造全程数字化应用设计研究

郭晓彬

（池州学院机电工程学院 安徽 池州 247000）

0 引言

当前，对机械装备制造行业进行数字化改革成为促进工业现代化的进程，提升制造业的效率与质量，提高装备制造产业全球竞争力的必由之路。 但是，机械装备制造数字化改革中长期存在数据采集难、数据分散难合集、数据安全性差、数字化应用难度大等多个痛点问题，要想实现机械装备制造行业数字化应用的顺利推行和应用，就需要加强数据管理和治理，完善数字化应用平台和技术支持，加强数据安全保护工作［1］。 工业互联网作为我国“新型基础设施建设”的重点内容之一，一直承担着稳定经济增长和促进转型升级的双重重任。 其中，工业互联网标识解析体系是工业互联网重要的组成部分，是工业互联网的中枢神经系统，对加快推进工业互联网建设有着重要的意义［2］。 本文基于标识解析技术实现机械装备制造数字化应用，以期能够提高机械装备制造生产效率、产品质量，降低成本，实现产业转型升级，促进机械装备制造业的转型升级和高质量发展。

1 标识解析技术介绍

工业互联网标识解析技术主要是为了实现工业产品和设备在工业互联网环境下的标准化、可持续的传输和交换而开发的信息管理技术。 工业互联网标识是物品的唯一“身份证”，标识解析类似于互联网的域名解析，除提供网址访问服务外，还提供物品位置、品类、流转等信息的访问服务［3］。 工业互联网标识解析技术包含标识和解析两方面内容：标识方面，主要对机械装备零件及虚拟资源赋予唯一的数字化标识编码；解析方面，标识编码需要与相关数据联通起来，将标识编码映射到数据，从而获取机械装备零件的相关信息，实现跨地域、跨行业、跨企业的信息查询和共享［4］。 工业互联网标识解析体系整体又分为根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点、公共递归节点五个层级，如图1 所示。

图1 标识解析体系节点层级

工业互联网标识解析技术在机械装备应用中的主要功能包括：（1）标识化。 实现机械装备工业零部件及虚拟资源的标准化数字化标识；（2）关联化。 将机械装备工业物品标识与物理对象、生命周期、业务流程、组织关系等相关信息进行关联；（3）共享化。 打通供应链上下游数据，实现机械装备工业物品标识的共享；（4）智能化。 利用标识解析技术对机械装备工业物品信息进行智能分析和处理，以支持各种应用和服务场景的实现，如一物一码、智能运维、生产优化和大数据服务等。

2 架构设计

2.1 整体架构设计

整体架构设计如图2 所示，从功能架构角度来看，基于标识解析技术的机械装备数字化平台主要包括：核心功能层（标准和规范、标识注册、标识解析、信息查询、运行监控等模块）、数据层（产品数据、零部件数据和工艺数据等）、系统管理层（用户管理、角色管理、系统日志、权限管理和登录认证等）以及安全和运维，主要为企业和用户获得标识编码注册和标识解析服务的基础。 标识注册和标识解析的对象主要包括物理物质，如：关键零部件、关键设备、产品等物理实体资源，以及算法、工艺等虚拟资源，实现多种应用，如一物一码、防伪溯源、供应链管理、全生命周期管理和智慧售后等。

图2 机械装备制造行业标识解析体系应用整体架构

2.2 网络架构设计

应用标识解析技术进行机械装备数字化应用，整体网络架构设计如图3 所示，网络连接层包括：工厂内网络和工厂外网络，其中工厂内网强调操作技术与网络技术的融合，工厂外网主要满足上云需求。

图3 网络架构设计

（1）工厂内网：包括企业级网络、车间级网络和现场级网络，各类设备通过统一标识系统进行识别。 其中企业级网络通过传统宽带网支持企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、产品生命周期管理（product lifecycle management，PLM）、生产信息化管理系统（manufacturing execution system，MES）、企业文档和工作流（enterprise data warehouse，EDW）等企业级应用。 车间级网络通过车间通信接口支持工业PC、数据采集与监视控制系统（supervisory control and data acquisition，SCADA）、历史数据管理并与MES 进行集成。 现场级网络通过现场总线、工业以太网等将智能机床、标识读写器、智能机器人等现场设备组网，并将采集的数据传输到车间级网络。

（2）工厂外网：企业标识系统与公共行业工业互联网标识解析系统通过标识映射进行关联，基于公有云平台支撑协同设计、协同制造、信息交易和数据集成。 工厂外网通过泛在链接的方式支持外部用户和产品的接入。

3 数字化应用设计

根据机械装备制造生产及销售全过程，可以细分为设计、采购、制造、运输、销售等一系列相互联系的价值创造活动环节［5］。 从机械装备制造工业互联网数字化应用来看，标识解析体系可以打通企业产品、机器、车间、工厂信息孤岛，实现底层标识数据采集成规模、信息系统间数据共享，进行数据挖掘和分析应用。 标识解析体系在机械装备制造各环节中的应用模式，如图4 所示。

图4 机械装备制造各环节应用模式

3.1 设计环节应用

当前机械装备制造主要通过计算机辅助设计（computer aided design，CAD）、计算机辅助工程（computer aided engineering，CAE）、计算机辅助制造（computer aided manufacturing，CAM）等信息化系统和手段，将工艺、算法存储在工艺知识库中，并在仿真环境中进行设计、验证、优化。 标识解析技术在机械装备制造设计阶段主要进行个性化定制方面应用，“个性”是机械智能制造定制的核心部分［6］。 它的优势在于能满足不同个性需求、减少库存积压和降低营销成本。 虽然这有利于加速新产品的开发，但是相关细节却错综复杂，环环相扣。 这就需要发挥工业互联网标识在产品溯源、材料数字化等方面的重要作用，灵活组织设计、制造资源和生产流程，以解决机械装备行业大规模生产和个性化定制的矛盾。 通过标识解析技术，将人、数据和以上辅助设计技术等进行要素全面连接，满足不同用户的需求，制定不同的生产计划和制造工艺，为不同用户提供专门的定制服务的需求。

3.2 采购环节应用

在机械设备采购环节，标识解析技术可以打通以上管理系统，可以对机械设备和相关信息进行数字化标识和管理，实现采购流程的数字化和智能化，提高采购效率和准确性。 在采购流程上，标识解析技术可以实现采购流程的数字化，从采购需求的提出、供应商的筛选、报价的比较，到订单的生成、交付和验收等全程流程都可以进行标准化、数字化管理，提高采购效率和准确性。 此外标识解析技术通过生产和供应链的连通，能提高机械设备的采购效率和准确性，使采购部门的时间和人力得到充分释放，从而更好地将精力放在更新的采购信息和生产优化上。

3.3 生产环节应用

机械装备制造业中的生产指通过信息技术与操作技术的融合，对人、机、料、法、环五大生产要素进行管控，可以帮助企业实现设备生产全程数字化管理、数据实时采集和分析，提高制造效率和降低生产成本。

（1）设备生产过程监控。 实现标识解析技术可以通过对机械设备和零部件进行标识化管理，还可以帮助企业实现设备生产过程的实时监控，对每个工序进行跟踪，实现生产过程跟踪和追溯。 同时在生产过程中如发现缺陷可以实时反馈，帮助企业监控设备生产过程中进行关键环节质量监测，确保设备生产过程的质量，避免因过程中出现异常而导致废品率升高。

（2）实现产品质量管理。 基于统一编码和解析服务，赋予每个环节、每个作业员工、每道作业工序以唯一标识，在时间、空间、区域、不同环境等综合因素下，通过对设备工作参数、环境参数、产品质量数据的全面采集，建立设备性能模型，进行设备状态分析和效能分析，实现高效、低成本投入的综合安全管理方案，提高设备利用率和产品质量，降低成本。

（3）实现生产数据分析。 通过使用标识解析技术，企业可以实现对制造过程中参数和数据的有效采集和处理，读取其中包含的关键设备保障业务关联信息，从而对关键设备综合保障技术、管理、数据进行“线上”整合。 随后应用机器学习等技术，训练基于数据和模型双驱动的设备故障预警模型，构建优化设备运维流程，实现设备故障的提前预测和主动维修功能，减少设备零部件故障带来的经济损失。

3.4 物流仓储环节应用

标识解析技术在物流仓储中可以较好地实现数据共享，促进企业间协同，共享设备信息，提高效率，使企业管理更加规范化、数据化、智能化。 在设备物流到达仓库后，标识解析技术可以对设备进行仓库管理，如构建基于标识解析体系的厂内物流应用，配合现有生产环节和厂房设计，配备集存储、控制、配送于一体的物料配送系统，对物料存储与流转进行控制，以装配计划为指导，进行物料准时配送。 还可以对机械设备进行运输监控，实现设备的实时跟踪、监控和管理，运输监控需要结合有关设备物流信息、运输工具信息、运输轨迹等方面信息进行分析，从而及时发现可能出现的物流问题、及时解决。 仓储管理系统逻辑示意图如图5 所示。

图5 仓储管理系统逻辑示意图

3.5 销售环节应用

标识解析技术可以为机械设备销售环节提供跟踪追溯机制，通过追溯产品信息，可以提高机械设备销售环节的精细化管理，增强客户的购买信心［7］。 对于销售部门而言，一方面，通过标识解析技术实时监控设备在销售服务中的状态，以及设备的物流运输状态，及时推送相关信息给客户。 并且还可以将设备销售情况等信息与设备生产、设备运输和售后服务等环节进行数据共享，提高企业内部协同，充分利用资源，降低销售成本；另一方面，消费者进行标识码进行防伪验证查询中，后台可以对消费者地理位置、购买信号等大数据采集，打通多数据无缝连接，洞察消费者需求，勾勒用户画像，实时调整营销策略，从而降低推广费用。 在售后服务阶段，可以根据设备标识码和数字档案读取设备的使用和维护历史记录，开展针对性的维护、故障排查和维修服务。 并根据客户反馈及设备实际情况定期开展设备预防性维护和保养服务。

4 结语

综上所述，标识解析技术可以对机械装备制造全程的数据进行数字化管理和标准化，实现装备全生命周期的信息化管理，提高装备生产和运维效率，并且可以促进产业转型升级，增强企业竞争力和市场活力。 未来还需要联合制造业相关企业和机构进行相关深入研究，共同实现机械装备全程数字化制造和协同优化，提高装备制造的效率和质量，实现更高层次的数字化、智能化制造目标。