2.3.3 工业现场智能感知工作逻辑

系统的功能框架的构建如图2-39所示，其中点划线内部为主要组成部分，具体包括：物联网系统（电子标签/二维码、传感器、读写器、天线等），现场制造数据协同管理平台系统（数据管理系统、数据库、知识库等），两类电子看板（手持式电子看板和固定式电子看板），以及与应用系统的数据接口。系统的工作原理如下：

图2-39 系统功能框架的构建

首先，通过物联网中的RFID和传感器等相关技术，将车间内所有制造要素，包括静态制造要素（如设备、工装等）和动态制造要素（如物料、工件、人员等）进行联网，相关制造要素通过物联网连接到现场制造数据协同管理平台；其次，平台通过物联网对制造要素的相关数据进行制造数据采集，或者将相关制造参数进行写入的活动；再次，构建面向整个制造现场和制造过程的制造数据模型和制造数据过程管理模型，对各类现场制造数据进行管理和控制相关制造数据的传递；然后，通过两类电子看板为现场相关制造人员提供多维度的制造信息显示、查询、分析、追踪、追溯和仿真等功能。最后，通过紧密集成模式的应用接口实现与其他应用系统的集成，如CAPP、产品数据管理（PDM）、CAM、MES、ERP、计算机辅助质量（CAQ）等系统。

通过对工业现场数据管理需求的分析，结合物联网车间数据管理系统的体系结构，设计了物联网车间数据管理系统的功能模块，包括数据采集、数据管理、数据分析、数据接口和系统维护等，建立了各个功能模块的功能结构树，如图2-40所示。

图2-40 物联网车间数据管理系统的功能结构

各个功能模块实现的功能如下：

1）数据采集。数据采集模块是对车间内使用的RFID电子标签和RFID读写器进行统一管理；对RFID电子标签的管理包括电子标签初始化、电子标签发放、电子标签回收等处理；对RFID读写器的管理包括RFID读写器配置（比如设置RFID读写器为手动采集方式或者是自动采集方式，工作模式是实时采集还是非实时采集），以及每个RFID读写器与工位（或者是机床）的绑定信息，使所有读写器的工作状态一目了然。

2）数据管理。基础数据管理是对车间所有制造资源的属性数据和生产制造过程中涉及的文件进行统一的管理，包括对生产作业计划、物料信息、员工信息、机床信息、工装信息、工艺文件、质量文件、物料清单（BOM）表以及图样等进行详细的编码、定义和描述。这些基础数据是生产作业计划、在制品、人工、机床、工装的编码等信息转化为可以理解的实际意义的基础，是整个物联网车间数据管理系统运行的基石，为其他各个模块的正常运行提供数据支持。

3）数据分析。统计分析是管理层最关心的问题。通过车间智能制造对象技术，数据管理系统可以实时地掌握车间制造现场丰富全面的制造数据，准确了解每个生产计划的进度状况，同时由于工时计算准确，运用简单移动平均法便可以对生产计划的进度状况做出预测。数据分析模块包括数据监控、数据跟踪、数据追溯、数据统计、多视图分析等，实现车间内各类生产要素实时数据的查询，帮助管理人员实时掌握车间生产状况，实现更好的车间管理和调度。统计分析模块在对车间生产数据分析的基础上，形成相关的业务报表和文件，帮助管理人员更好地进行生产管理。

4）数据接口。随着制造业信息化的发展，在工业现场应用的系统包括MES、PDM系统、CAPP系统等。数据接口服务可确保制造过程智能感知系统与其他信息化系统有效集成。该模块的主要功能包括MES接口、PDM系统接口、CAPP系统接口和其他网络系统接口。MES可提供制造车间所需的生产任务信息，PDM系统可获取产品的零部件信息，由CAPP系统可获取生产工艺文件，因此需提供制造过程智能感知系统与MES、CAPP和PDM等信息化系统的接口。

5）系统维护。系统维护包括角色配置、权限配置和密码服务等功能，为物联网车间数据管理系统的用户分配不同的角色，每种角色有各自的使用权限，例如现场工作的工人不必关心设备利用率、车间产能等功能模块，也不能看到和修改员工绩效考核模块，所以他们就没有这些模块的使用权限。密码服务为每个用户提供私人密码的设置和修改。