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面向数字化车间的设备互联互通方法研究与实践

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  • 更新时间:2026-03-27 08:08:41
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产品简介

系统工程应用中心贾大伟 殷虎 唐冬航空制造作为离散制造业的典型代表,为了对制造现场的资源进行集约束管理,需要对企业经营业务实现数字化管理,从而带动资源要素的价值链升级

详情介绍

系统工程应用中心 贾大伟 殷 虎 唐 冬

航空制造作为离散制造业的典型代表,为了对制造现场的资源进行集约束管理,需要对企业经营业务实现数字化管理,从而带动资源要素的价值链升级。一方面,在生产生命周期中,主要通过对设备联网集成技术、制造过程在线监测技术、工业大数据技术等关键技术的应用,构建以MES 系统为核心驱动的数字化、网络化的企业集成应用业务平台;另一方面,在产品生命周期中,主要从产品需求收集、设计工艺协同、生产制造到售后运维、产品报废的各个阶段,通过对SCM、PDM 等系统的深度融合集成,全面实现装备产品从设计、加工、装配、检测、质控,到物流、服务的全数字化贯通。
1、数字化车间架构
数字化车间将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合,在车间形成数字化制造平台,改善车间的管理和生产等各环节,从而实现智能制造。数字化车间的核心是MES 系统,系统以SCADA 系统采集到的现场实时数据为数源,借助自动化和智能化技术手段,实现车间制造控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。数字化车间的架构如图所示。
生产过程中实时准确的制造信息是管理者掌握生产节拍、进行调整与决策的基础。车间制造过程数据可以分为三类: 静态数据、动态数据和中间数据。
1)静态数据是指一般来说不会发生变化的数据,例如物料的编码、加工者的内部编号、加工设备编号、库房编号等。
2)动态数据是指在制造过程中 ,随着零件状态的变化,也会发生变化的一类数据。这类数据包括零件的加工工序、尺寸、物流信息、开工完工时间、零件状态等。
3)中间数据是指从管理的需求角度出发,需要把采集的静态数据和动态数据进行整理、处理,由此而得到的数据就是中间数据。如管理系统有时需要对数据进行批量处理,对数据进行格式化,以满足处理或模块之间的通信需要。

数字化车间架构

2、设备数据采集系统方案设计
1)系统需求分析
数据采集系统通过采集、分析现场数据来实现车间现场的管理。制造现场数据具有种类繁多、并发数大、状态复杂多变、数据异构性强等特点,且不同数据之间具有很强的关联性。如何对这类数据进行采集、建模、存储、查询、交换、分析和使用,已经成为目前制造企业普遍存在的难点和亟待解决的问题。主要体现在以下几个方面:
a) 车间分期建设,规划不统一,多源、异构数据信息采集困难,设备接口复杂多样,生产中存在信息孤岛。
b) 设备无法依据计划、工艺要求和参数配置来自动加载、切换程序,与信息化系统中间有断层;信息化系统中结构化、半结构化和非结构化数据并存、量多而复杂,数据压缩、存储、交互困难。
c) 产品设计未考虑信息交换,制程跟踪不完整;工艺设计未考虑信息交换,生产系统缺少监视手段;存在大量的手工录入环节,错误率高,时效性差。
d) 数据分析环节薄弱,无法关联数据模型,决策树无法建立,决策响应时间长。
e) 可视化程度不高,协同作业效率低,信息化系统集成耦合性不强,企业资源优化过程中关键业务呈强隐性状态。
2)系统总体结构设计
本次验证项目为某航空单位数字化车间,数据采集系统总体架构如图所示。通过现场工业总线技术、设备集成接口技术实现设备间的连接与通信。数据采集系统依据专有协议、OPC 协议、数据库协议等,支持PLC 控制器数据采集、质量作业文件导入、手工录入等数据采集方式。由相应的数据库实现数据的存储,支持数据并发处理、数据优化以及实时推送服务。在系统部署上,采用CS/BS 混合部署架构,支持业务数据看板、图形界面展示、历史数据查询、报表打印输出以及与其他信息化系统交互等功能。

数据采集系统架构

3、应用成效
通过某航空单位数字化车间项目的实施,对该企业主要车间的现场布局、设备摆放、采集形式等进行总体布局规划,数据采集系统借助设备互联互通技术,搭建车间设备的网络布局,使设备具有联网条件。同时应用数据采集技术支持软硬一体化的数据央采方案,对工控设备、数控机床、PLC 设备、测量设备等进行多维度数据采集,实现设备状态、运行能耗数据、工艺生产参数等企业重点关注信息的可视化展示与远程监控,从而支持生产现场数据的实时统计与生产任务的闭环反馈。
数据采集系统验证了面向数字化车间的设备互联互通系统解决方案,满足设备运行数据的实时传输,并利用系统进行数据的建模、处理与分析,用以优化设备管理,支持设备OEE 分析,有效保障设备的稳定高效运行,降低生产设备损耗。另一方面,通过对制造现场生产状态数据、工艺数据、质量数据、运营数据等信息的实时感知,帮助企业管理者以此作为生产过程优化的辅助决策,提高企业的总体生产效率。
4、结论
从智能制造的角度出发,数据采集技术是构建数字化车间的基础,是工业大数据应用的源头。系统实现了对车间的业务管理、数据采集、数据追溯,既提高了企业的生产效率,也能促进生产方式朝着智能化、无纸化方向发展,有较好的业务价值和发展前景。在后续的扩展应用中,将充分利用互联互通沉淀下的数字资产,深化在工艺仿真、数字孪生等方向的业务集成应用,为智能工厂建设开拓一种新的运营模式和方法。
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