数字化车间数据采集系统主要功能是实时采集现场生产数据,包括加工测试 维护、人员、物料等各个基础环节内的实施数据,通过集成、转化并统一来自各种生产设备和通信设备的信息数据，再准确、实时地予以传输、分析和存储,并上传上层系统,帮助管理层、执行层进行信息的交流和协作。通过数据采集系统可实现生产设备的联网，构建出车间生产现场综合数据的交换,可以将生产数据进行采集、传递、分析,为智能制造管理环节提供数据支撑,成为智能制造的基础。通过对生产现场实时数据的采集,帮助智能制造系统提升设备利用率,最大限度地压缩辅助工时等,对传统制造系统中的生产设备予以集成,实现企业生产过程数字化、信息化、智能化。
以新能源汽车电机制造车间为例，车间内生产设备数量较多,设备型号及通信协议繁杂,采集点数较多，数字化车间数据采集方法大致可分为3大类:手动采集,半自动采集,全自动数据采集。。
1. 手动采集
手动数据采集指通过人工方式进行原始数据的录人,再通过工控终端或其他可操作采集设备上传数据。手动输入的数据采集往往对其时间戳属性要求不高,多针对单一设备或产品的标记数据。在新能源汽车电机生产车间中,手工输入数据采集多集中在现场操作人员通过工位旁的工控机进行来料呼叫、对未编码的原材料进行编码和属性录人、通过手持工业 PDA 下载和查看电子工艺指导文件及报工等相应人工操作环节。
人工输入的数据通过工控终端机等设备，采用以太网接口,通过工业局域网上传至实时数据库内。MES 及 WMS 等相关系统通过Web Service或调用 API接口等方式读取数据库内数据,实现数据的系统间传输。
2. 半自动采集
半自动数据采集主要指采集设备需要人工辅助或采集后需要人工校验的数据采集形式。在新能源汽车电机数字化工厂中,半自动采集方式多体现在质量数据的采集上,例如:人工通过游标卡尺采集端盖尺寸数据,再通过蓝牙传输到对应终端上;电机装配线螺丝组装工位,通过电子扭矩枪人工对螺丝扭矩进行扭矩采集;原材料到货人库,人工通过扫码枪读取货物二维码信息,通过工控终端录人 WMS 系统等。在半自动采集方式中,往往数据的采集及传输都是自动完成,但是采集的方式需要人工进行辅助。
3. 全自动数据采集
全自动数据采集主要是针对自动设备端的生产或状态数据进行全自动的采集、上传、分析等。是数据采集系统中最主要的一类数据采集形式。在新能源汽车电机数字化工厂中全自动数据采集主要体现在数控机床、PLC 控制生产设备、产线或设备传感器等。
3.1 数控机床
针对电机端盖及壳体加工的金工车间数控机床类的数控设备,其采集方式通常是通过机床内自带的以太网口及串口,通过上层的组态软件或 OPC 服务器接口访问机床的数控系统，调取系统内已有的机床运行数据,还可以反向传输机床加工数控代码,实现设备互联互通。
3.2 生产设备内 PLC的控制信号及部分传感器信号
在新能源汽车电机生产车间，其嵌线、绕线、整型以及浸漆、总装等大部分关键设备均采用 PLC 控制。这类设备的数据采集是通过采集 PLC 控制信号来实现的。PLC 控制信号主要包括模拟量信号和开关量信号。模拟量主要是指生产设备在设备各种状态下的实时瞬态值,例如开机、关机、待机、报警等状态。还有一部分是设备在生产过程中产生的实时状态值,例如电机加工中的浸漆绝缘设备需采集的参数包括电流、电压、功率等,以及加工工艺中的温度、负压、时间等工艺参数。该案例中的大部分采集设备每0.1~1.0s采集一次,具体采集频率根据上层 MES 系统对数据实时性的要求设定。
该案例中,现场的实时 PLC 控制信号数据由以太网口或串口上传至现场工业网关,然后由工业网关将通信协议转为TCP/IP,通过以太网再上传至服务器,再通过组态软件转换后写人数据库。针对 PLC 线号无法采集及监控的数据点位,例如能耗、产线限位感应等,需要增加传感器进行数据采集。
传感器在传输采集信号时,需要经过信号放大器处理,再经过 A/D 转换,转换成服务器可识别的信号协议,传输至服务器内组态软件，再写入实时数据库。
电机车间存在PLC设备种类繁多，且通信接口多被触摸工控显示占用，所以采用自带通信扩展口的以太网通信服务器，根据不同 PLC型号选取相应的以太网服务器,扩展 PLC 通信接口，同时将串口通信转换为以太网口通信,方便接人工业交换机内,传输给上层组态软件。
同时针对电机行业部分设备型号老旧.无相应的可编程控制器或工控系统，为了满足上层 MES 系统信息化采集要求,可通过加装相应的IO模块进行采集,具体IO模块选型由采集数据类型而定。由于实施成本高,相对于信息化程度较高的PLC和自带控制系统设备,老旧设备往往采集某些单一、具有必要性的数据,满足MES系统相关基本功能即可。
数字化车间数据采集系统实现了生产设备的互联互通，实现了车间生产数据的实时交互。将设备状态、车间工况、生产数据、人员物料等数据通过采集、传输、分析、储存等,为数字化、智能化生产管理提供了最宝贵的数据支撑。数据采集系统的实施改变了传统设备中的数据传输和管理的方式,为智能制造的推广打下了坚实的基础。
