基于物联网技术的数字化工厂应用探讨

摘要：工业物联网技术的发展，以及大数据技术、云计算技术的广泛应用，促进了工业行业的快速转型。本文针对物联网技术在数字化工厂中的应用现状，分析物联网应用中存在的问题，针对性地分析了物联网在数字化工厂中的应用对策，以推动数字化工厂的稳定发展，同时，企业也可通过大数据技术等推动数字化工厂建设，提高车间整体生产水平。

关键词：物联网技术；大数据技术；数字化工厂

引言

金属加工厂中会大量应用数据采集模块，因这些模块所采用的数据连接协议不同，导致工厂信息系统因数据采集不全、数据分析不到位，进而导致企业管理人员难以准确掌握工厂的动态运营状态。本文针对金属加工厂车间的数据采集以及组态系统，根据收集到的数据和实际生产管理需要，设计了一个监测管理系统。该系统可以从不同的角度对初始数据进行挖掘，让管理人员可以了解车间的运行情况以及各项生产指标，为提高车间的生产效率、优化生产结构奠定良好的基础。

1. 研究背景

随着我国信息化技术的发展以及工业化发展进程的加快，数字化工厂已经成为现代工业生产的主要发展方向。数字化工厂建设中，工业物联网技术发挥着积极的作用。通过应用工业物联网技术，数据集成能力和分析能力会明显提高，对提高工厂的生产效率有积极的作用。同时，工业物联网技术与人工智能等技术的结合也是主要的发展方向，工业物联网通过自动学习与改进实现了智能化管理。此外，工业物联网技术不仅应用在制造行业，在农业、交通、能源等行业也广泛应用，因此工业物联网技术可以与各个行业融合，有利于拓展产业链与价值链[1]。

2. 物联网技术在数字化工厂中的应用现状

工业物联网是物联网技术和工业技术的结合，目前国际上使用较多的是Wonderware公司的InTouch和霍尼韦尔的Plantscape等组态软件。国内常用的软件有亚控金视图、紫金桥实时信息系统等，这些软件符合我国目前的发展现状，具有较强的操作性、数据处理能力，以及较高的稳定性、安全性和兼容性，并且在数据报告等方面也得到了很好的应用[2]。通过运用这些软件，便于用户快速构建起工业自动控制系统的数据采集和监控功能。

2.1 关于数据采集和监督

工业物联网技术能够与不同的传感器或设备连接起来，以此实现对生产中不同设备和环节的数据采集和监督作用。采集的数据包括温度、湿度、压力等环境数据，还包括设备运行状态等信息，通过采集以上数据并且进行监督，能够实现对生产过程的远程管理，有效提高数字化工厂的运行效率。

2.2 无线通信和远程控制

数字化工厂发展阶段，工业物联网技术的应用可以促进设备与机器通过无线通信实现连接，由此可以实现设备之间的远程操控，生产效率、生产安全都得到保障。例如，生产线通过无线通信技术的应用，设备与设备之间的配合度和调度都实现了自动化操作，避免了由于人为因素造成的问题。

2.3 关于数据分析和预测维护

利用机器学习、人工智能等方法，对所收集到的数据进行分析、处理，可以达到对生产过程进行维护和优化的目的。通过对历史数据的分析，能够发现生产过程中存在的问题及瓶颈，及时进行相应的调整与优化，使企业的生产效率与产品品质得到进一步的提升。

3GYbYBg2Imw5WEm7wZ+g+FBQ5I+sfj3pTpFpFxfyawc=2.4 供应链的管理现状

数字化工厂中，供应链的管理是一个非常复杂且重要的阶段，工业物联网能够将整个供应链中的各部分联系起来，并对其进行有效的跟踪与管理。通过对材料的实时追踪，能够及时发现并解决供应链中出现的各种问题，增强了供应链管理的公开性、稳定性和灵活性。

3. 工业物联网技术应用中存在的问题

3.1 数据安全、隐私保护存在问题

在数字化工厂发展过程中形成了海量的数据，要对海量的数据进行收集、传输和处理，因此对数据的安全性与保密性提出了新的要求。为保障企业及用户的数据安全与隐私，必须采用加密、认证、访问控制等一系列安全措施。

3.2 缺乏统一的应用标准

工业物联网虽然近几年来得到积极的发展，但是依然未能形成统一的管理标准和工作规范，导致设备与厂商出现了互操作性的问题，这一问题也给数字化工厂的建设、运行和发展带来严重的影响。在今后的发展过程中，亟须制定一套统一的工业物联网标准与规范，以增强终端与系统间的互操作能力[3]。

3.3 缺乏专业的人才，技术应用不到位

要促进工业物联网技术在数字化工厂中的应用，就必须构建一支专业的人才团队，但是我国在物联网技术人才培养上存在不足，导致工业物联网技术的应用也受到了一定的阻碍。数字工厂迫切需求具有一定应用与研发能力的专门人才，同时人才的发展也需在真实环境中进行应用与训练，以此相互促进。

3.4 成本及投资回报问题

无论是数字化工厂的建设，还是工业物联网技术的应用，都需要投入大量的资金，但是对中小企业来说，资金投入后如何获取更高的回报则是很大的挑战，企业必须关注如何在投入与产出的过程中找到一个平衡点，以此来推动数字化工厂的发展进程，解决数字化工厂发展中存在的问题。

4. 物联网技术在数字化工厂的应用

本文以广东松兴金属有限公司为例，该公司致力于构建数字化工程，联合广东知业科技有限公司合作开展数字化工厂建设，采用钢易制造生产管理系统针对生产过程管理量身打造，提供移动端APP、PC端管理系统和可视化数据大屏，解决加工企业面临的问题，助力金属加工企业实现数字化转型。通过深入工厂内部走访的方式调查，作者参与调查中，在与该公司沟通后同意本次走访研究，同时将本次研究的目的、意义等告知公司获得同意和支持。

4.1 设备数据采集以及组态系统

第一，数据采集系统的构建方案。为准确掌握和监督金属加工厂中设备运行的数据，快速且有效地检测到故障问题，降低企业的成本，确保设备的稳定和安全运行，必须对设备本身的特性、通信方式和监控参数等进行全面的分析，根据企业的实际情况，对设备组态系统进行设计。由传感器、控制器等组成的数据采集模块，通过连接服务器和外围设备，可以有效地提升数据的传输品质和效率，是推动工业物联网技术发展的关键器件。数据采集模块为工业生产系统的监控和管理提供了基础数据，在金属加工行业中，采用PLC（programmable logic controller，可编程逻辑控制器）为主要的数据采集模块，这一设备具有稳定性、抗干扰性以及拓展性较强的优势，因此被广泛用于工业管理中[4]。

第二，以研华科技公司的WebAccess软件为基础的设备组态。设备组件包含以下几项内容：（1）项目节点。该软件是一个开放式的平台，通过与客户机开发工程的服务器相连，从而达到远程控制和系统管理的目的。在工程节点上存储了设备的全部设置，如数据库文件等。（2）SCADA（supervisory control and data acquisition，数据采集与监视控制系统）节点。在这个节点上有一个设备驱动，可以用以太网或专用的通信协议来连接到一个自动化设备，并起到对设备进行管理和控制的作用。同时，该系统还实现了对远程用户的实时数据访问。（3）ViewDAQ客户端。通过Microsoft Internet Explorer的ActiveX控件实现对SCADA节点的监控，在实现数据通信之前，必须首先与工程相连接，然后才能获得相应的网络地址。客户端把这些资料转换成一张实时的图片，把过去的发展趋势和将来的危险信息以图片的形式展示给使用者，也可以打印出来供使用者分析。此外，该数据采集卡还具备对异常报警的自动识别功能，实现了对设定值及状态数据的自动调节[5]。（4）Dashboard客户端。用户可以在iOS、Android或Windows下使用，操作方便。（5）WebAccess软件。该软件中具有一个显示信息的界面，可以与WebAccess服务器相连接，让用户实现较远控制点的远程监控，若是异常就会发出警报，然后利用Dashboard客户端来实现通信状态的分析，同时还可以向移动设备发送报警信息，及时掌握具体情况[6]。

4.2 金属加工车间的监督管理系统

第一，车间监控系统的有关数据。车间员工必须遵守操作规程、分发标准、质量控制要求等。在工厂车间的加工、生产、产品质量检验等环节中，数据采集系统利用自动化采集模块，对与生产流程、质量等相关的数据进行采集，并由组态系统将所获得的数据存储在现场服务器的数据库中，实现了车间管理人员对车间生产工作的监控。通过采集到的数据，以及组态系统提供的数据，车间监测系统可以对数据进行分析，从而使管理者了解到车间各个方面的运行状况[7]。通用UML模型可以很好地把握数据库的表结构和表的对应关系，为数据库的设计提供了依据，同时还可以减少数据库的开发周期，并为各功能模块完成数据的处理打下坚实的基础。

第二，车间监控系统的相关软件。随着我国信息化技术的发展，用户对于软件的性能提出了更高的要求，软件若采取单一的开发模式，由于软件的拓展性与开放性不佳，不仅会导致后期维护投入较多的资金，也无法满足用户的实际需求。随着软件开发技术的不断进步，开发方式也由原来的单一型向以团队为中心发展。NET Coer是一种基于云计算的网络架构，具有模块化、开源、跨平台等特点。生产管理系统按照实际生产车间人员情况进行简单的系统配置，能够导入各种设备点检表、预设异常问题处理机制，员工可以用APP端一键扫描设备码进行点检操作，设备主管在线查看当天情况。在遇到生产异常问题时，员工也可以通过一键扫码一秒触发异常上报，车间主任、设备主管等生产辅助人员收到异常语音电话、短信或站内信提醒，第一时间查看生产管控状态，及时定位问题、处理问题[8]。

4.3 WISE-PaaS物联网云平台

WISE-PaaS物联网云平台是一个集成化的平台，能够为从边到云的数据传输、管理和应用提供支撑，从而推动物联网生态体系的融合，并建立起产业链上游与下游相互融合的平台。面向数字工厂建设的现实需要，WISE-PaaS物联网云平台基于海量的数据收集与分析，建立多样化的设备。第一，登录WISE-PaaS EnSaaS，然后在WISE-PaaS数据中心门户中建立一个节点，这样就可以获得诸如NodaID之类的连接信息。第二，正确设置Web Access的页面单击工程节点，再选择MQTT连接设置，在下一页中，选择WISE-PaaS连接信息设置。第三，在WISE-PaaS DataHub中形成的NodaID等信息中，分别设置节点ID，然后保存[9]。

在WISE-PaaS物联网云平台的基础上，应用阶段会采用容器化技术以及容器集群管理系统。容器化技术使用轻量化的虚拟化方法，即容器和宿主共享OS核，并从非OS的进程中分离出应用进程，由于其可扩展性、效率高、安全性好，因此在性能和资源利用上有更高的优势[10]。

4.4 工厂建设成果

通过物联网技术的应用，广东松兴金属有限公司实现了从销售订单到成品入库的全过程数字化管理，平台自动同步ERP生产订单，通过排程权重算法实现一键排程，结合产能、物料等资源，自动计算生产订单的计划开工时间、完工时间，有效提高PMC排程效率。在生产任务下达的时候，平台自动运算订单物料需求，并且发送到原材料仓库进行备料。生产中，质量部门根据品质管理体系，对产品进行抽检、巡检等操作；生产任务完工时，操作人员通过PDA设备进行完工操作，对缺陷进行分析，同时平台发起AGV调度指令，对产品进行转下个工序或成品入库操作，实现数据的无缝衔接。数字化工程建设后，企业提高了约12%的库存周转率，供应链效率提高约8%，人力成本下降13%，生产协同效率提高27%。随着数字化工厂投入运行，未来会持续实现企业降本增效。通过钢易制造生产管理系统的关键数据可视化展示，提高了管理效率、推动全员生产维护、实现人机料无缝配合，解决了金属加工厂中设备管理复杂、开机效率低、实动统计落后、异常问题处理慢、过程管理失实、数据沉淀少的六大核心问题，帮助提高企业综合管理效率，增强人员安全生产责任意识。

结语

本文通过工业物联网技术针对金属加工行业生产设备、数据采集等情况构建了数据采集系统的架构，同时构建了具有生产追踪、异常检验、质量检查等模块的数据采集系统。钢易智造生产管理系统持续纳入生产计划、排产工单、产品计件等核心环节，助力金属加工行业企业实现完整的数字化工厂建设，有利于提高企业的生产效率，实现各企业之间的协同发展。

参考文献：

[1]王天然.南钢大棒厂数字化工厂建设及信息化管理研究[J].冶金与材料，2024，44（6）：52-54.

[2]王鹏，陈春灿，王欣.有色金属加工数字化工厂建设探索[J].有色金属加工，2024，53（3）：1-3，11.

[3]陈鹏，葛存峰，刘若晨，等.浅析工业物联网管控系统在油脂加工行业的应用[J].粮食与食品工业，2024，31（3）：50-53.

[4]杜洪涛，李云志.国外数字化工厂网络安全保障机制研究——以洛克希德·马丁公司为例[J].网络安全与数据治理，2024，43（5）：11-17.

[5]骆海艳，李林.基于物联网技术的数字化工厂应用研究[J].科技资讯，2024，22（2）：57-59.

[6]程景亮，孙智.沈阳三洋重工：打造数字化工厂加快智能化转型升级[N].中华工商时报，2022-11-08（2）.

[7]李兴.A公司数字化工厂多信息系统建设管理研究[D].成都：电子科技大学，2022.

[8]康运娟，吴刚，杜强.基于云平台的数字化工厂研发及应用推广[J].现代信息科技，2021，5（19）：164-167.

[9]刁俊武.炼化企业数字化工厂建设及其关键技术研究[J].中国石油和化工标准与质量，2020，40（20）：72-74.

[10]杨俊.5G在数字化工厂改造项目中的应用研究[D].北京：北京邮电大学，2020.

作者简介：李斌，本科，工程师，WXLSFQ1976@yeah.net，研究方向：互联网通信。