2.4 物联制造系统组织架构

2.4.1 物联技术概述

随着2009年“感知中国”概念的提出，物联网技术和传感网络技术蓬勃发展起来。《中国制造 2025》中提出，要将新兴的信息技术与制造业融合，实现制造过程工序智能化、加工设备智能化、物流设备智能化以及生产过程管理智能化，从而实现整个制造车间的智能化。近年来，传统制造业与新一代的物联网技术迅速融合发展，根据实时采集的制造车间现场信息可以实现车间生产过程中设备及时控制、状态及时反馈、异常及时感知。

物联网与制造车间的融合也加快了生产调度算法的发展，物联网高效获取车间实时资源信息和生产信息的能力，为调度算法，尤其是动态实时调度算法提供了数据层面的支持，从而使得调度算法更加准确实时。动态扰动发生时可以通过实时数据快速准确定位事故地点和事故原因，及时调用相关人员或抗扰动策略来解决问题。

1995年比尔·盖茨写的《未来之路》一书中提到了“物物互联”一词。1999年由麻省理工学院自动标识研究中心提出“物联网”概念：物联网就是把所有物品通过无线射频识别等信息互联传感设备与网络相连接，实现物品的智能识别与管理。2005年国际电信联盟（International Telecommunication Union，ITU）正式将物联网定义为：通过二维码识读设备、射频识别装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

物联技术被认为是继互联网之后，世界信息产业发展的又一大热潮，受到全球政界、商界和学术界的重视，已成为当今信息技术研究关注的重点。各国政府相继推出相应的物联网发展计划。日本提出了“U-Japan”计划，欧盟发表了欧洲物联网行动计划，美国将“智慧地球”上升为国家战略。我国也提出了“感知中国”计划，并在十一届全国人大三次会议的政府工作报告中将物联网列为国家五大新兴战略性产业之一。

在物联网的热潮下，物联技术开始向制造业渗透，物联技术与制造技术的融合势在必行。典型的物联制造系统架构如图2-17所示，主要包括感知层、传输层和应用层。其特点为动态感知、稳定传输、实时处理。感知层包括加工设备、机械手、AGV等制造执行机构，以及红外、RFID等传感器组成的传感网络。感知层实现了物理制造资源的互联、互感，确保制造过程中生产制造信息能够实时、精确和可靠地获取。传输层的基本功能是利用多种网络通信技术，将感知层采集到的信息无障碍、可靠、安全地进行传输。应用层的基本功能是对物联制造系统中的各类数据进行分析、处理，为制造系统提供制造资源实时监控、生产任务动态调度、物料优化配送等多种服务，实现物联制造系统执行信息的全面溯源、动态感知和智能管理。

物联制造技术利用物联、传感和通信技术加强生产制造信息的管理和服务，形成各类制造资源物物互联、互感，实现生产过程的工人、工序、工件、工时的实时统计和精确计算，从而减少人工干预，提高生产过程的可控性，实现车间实时化、透明化管理。在实现客户高度个性化需求的同时，保证产品的质量和效率，并控制生产成本和制造时间，最终形成一个高效、敏捷、柔性的智能化生产系统。

在国外方面，Paulo等人研究了在信息物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）环境下工业系统的多智能体系统控制方案。McFarlane等人提出了带有RFID标签的智能产品，实现了产品与自身加工信息的耦合，方便了产品与加工单元之间的自主信息交互。Dimitropoulos等人结合MAS技术，提出了基于Agent技术的物联设备控制管理方式。许多传统制造业巨头，也开始尝试物联制造生产方式。例如，西门子数字化工厂利用物联技术实现了物流和质检的高度自动化，将产品交货期缩短了50%；空客为所有关键零部件添加了大容量 RFID 标签，实现了生产、检测、使用、维修、报废的产品全生命周期信息检测和管理；IBM提出了物联3.0的概念，着重研究物联技术、大数据和云计算的融合，提升物联制造系统的数据分析和处理能力。

在国内方面，虽然物联制造技术仍处于发展的初级阶段，但已经受到了社会各界的广泛关注，并且有越来越多的学者和企业参与到该领域的研究中。在政策层面，国家《“十二五”制造业信息化科技工程规划》中已明确将制造物联集成技术开发与应用作为研究重点，并提出要以制造智能化为目标，将物联技术应用到制造系统的各个过程，实现对制造过程的实时跟踪、智能管理和优化控制，提高生产效率、降低物流成本。在研究层面，西北工业大学的张映峰等人尝试利用物联技术对制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）进行改造，设计了一种基于物联技术的MES体系构架，并提出了相应的技术关键和实现框架。华南理工大学的姚锡凡等人研究了物联制造的定义，并对物联制造系统应该具备的关键特征进行了总结。中国海洋大学的侯瑞春等人从企业角度出发，提出了面向车间、企业和产业链的物联制造技术构架。香港大学的黄国全等人提出了一种基于“即插即用”式RFID设备的物联制造系统构建解决方案，并已经开始同企业进行项目合作。

2.4.2 物联制造车间的特点

物联制造车间是基于物联技术，向制造工厂提供信息化、专业化、数据化的系统构建方法，将信息技术利用至生产车间，进一步对制造装备进行信息化构建，从而使制造工厂更加透明，制造过程不再盲目。

物联制造车间是数据获取、处理与制造过程高度融合的车间，其具备以下特点。

（1）进度监控，在线调度。在传统车间中，监测人员每天会统计生产状况，根据车间数据绘制生产报表，以此反映生产进度，经常出现上报延误、生产异常处理不及时等情况，导致车间效率较低。在物联制造车间中，设备都连接在同一局域网内，采集的生产数据可以及时反馈，并根据实时数据进行分析，对设备报警、负载异常、进度问题进行预测，车间管理人员根据预测情况及时对生产进行跟踪调度，保证交货期。对于出现工艺故障、生产指令下达错误的情况，通过物联系统对车间设备直接锁定，并根据生产情况进行实时调度，保证生产质量，提高生产效率。

（2）实时状态，全面监控。在传统制造车间内，生产数据需要班组巡视、人工观察获取，随着车间不断扩大，设备不断增多，人员配备就更加庞大，而且数据上报不及时。在物联制造车间，设备状态可以自监控。通过局域网连接，设备各种运行状态如开关机、运行状态、加工过程等，可以直接采集并反馈。根据采集的数据，制作多种类型对比分析图表，支持各种终端显示，一目了然，增强数据可读性。

（3）标准接口，开放集成。物联制造车间中的制造装备，会根据车间控制要求和监测数据种类提供需要的接口。该接口一般具有标准形式和统一规范，以便于调用统一接口实现不同种类设备的控制，并且可以与工控软件系统集成。基于标准接口，可以进一步实行车间层软件系统开发，实现基于物联制造环境的多设备控制系统。

（4）设备联网，状态共享。传统制造装备只作为个体存在于制造车间中，自身状态信息无法与其他制造装备共享，同时不能根据环境信息及时进行加工状态调整。在物联制造环境下，制造过程是通过制造装备彼此协作完成的，制造装备间必须实现状态共享，包括当前工件加工信息、工艺步骤信息以及装备运转信息。通过状态共享，能够更好地获得车间运转状态，及时进行加工调整，提高制造装备运行的稳定性。

2.4.3 物联环境下多源信息采集

在智能制造背景下，分散在制造系统独立单元中的数据资源被重新赋值，把异构系统异构数据类型的多源异构数据进行标准化采集、集成与挖掘等处理，实现由传统模式下的功能驱动向工业 4.0 时代数据驱动的制造模式变革。制造过程大数据在由客户端产品需求到资源端产品输出的完整生态链中，先后集成了研发设计、物料采购、生产制造、产品销售及产品售后五个阶段。通过物联技术开发分布式生产设备与工艺数据采集系统以及数据集成中间件公共模式，实现对产品生产制造过程中产生的制造资源数据、制造过程数据和制造任务数据等多源异构数据的采集与集成。物联环境下多源信息采集与集成方案如图2-18所示。

1.完整制造生态链中多源异构数据的采集

数据采集主要实现大量原始数据准确、实时的采集，为数据集成阶段提供原始数据源。针对不同类型生产制造企业生产过程中的多源异构数据，采用不同的数据采集方法和工具。针对典型的数据采集场景，其结构化数据采用RFID、传感器、设备控制系统自身接口等传统数据采集方法；而针对非结构化数据，为满足更加实时性、精确性的采集要求，利用脚本编程，开发专用的数据采集系统，兼容多种数据传输协议（如Modbus、PROFIBUS、Ethernet等），将设备连接到服务器并上传至数据库。

2.产品制造生态链中多源异构数据的集成

针对制造现场采集到动辄几PB（1PB=1 024TB）的制造数据，数据集成主要实现数据的存储、清洗、转换、降维等预处理以及构建海量关联数据库，为数据分析阶段提供预处理后的数据源。整合来自多个数据源的数据，屏蔽数据之间类型和结构上的差异，解决多源异构数据的来源复杂、结构异构问题，实现数据的统一存储、管理和分析，实现用户无差别访问，以充分发挥数据的价值。

3.工业大数据驱动的物联制造新模式

现有制造企业向数字化、信息化转型的常用做法是在生产线高度自动化的基础上，通过各种工业管理软件实现整个生产供应链中各环节的互联互通，属于管理层横向的业务互联，这些工业软件各司其职，如ERP负责资产管理、MES负责任务下放、SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制）负责与设备通信等。基于工业软件的制造模式从本质上来说是功能驱动的，对于制造数据按需索取，这样就会导致相当数量的数据被忽略，难以发挥指导作用。基于数据驱动的制造模式通过对制造生产全过程数据的采集、集成与挖掘，能够有效帮助管理者更加合理地规划生产计划，实现制造过程的科学决策，最大程度实现生产流程的自动化、个性化、柔性化和自我优化。

2.4.4 物联制造车间的总体架构

通过对物联制造车间的特点进行分析，物联制造车间的选中架构如图2-19所示。

物联制造车间的结构主要分为制造装备层、网络信息层、数据服务层以及综合应用层。制造装备层是车间的基础硬件层，主要由车间中的加工设备、相关辅助装备以及一些传感设备、物流设备组成，具有信息感知和动作执行功能。信息感知主要由RFID、传感器等为代表的硬件组成，是物联制造车间的数据采集源。动作执行则是车间内制造装备的基本功能，主要由加工设备、物流设备、机械手等实现，其中加工动作、工件搬运动作是车间在制造过程中的基本动作，其产生的动作信息以及状态信息是物联制造车间的基本信息源。

网络信息层的硬件部分主要由路由器、交换机组成，传输媒介则由数据总线、工业以太网组成，是物联环境下设备信息交互的基础部分。物联制造车间在执行任务过程中，设备采集的信息会通过网络信息层进行传输。在制造过程复杂多变的情况下，信息数据则会更加庞大，数据传输稳定性决定车间的物联可靠性，因此优化网络信息层至关重要。

数据服务层主要负责车间的数据管理和通信保障，主要包括数据存储、数据解析、网络管理等。是基于网络信息层而实现的服务层，该层为综合应用层提供了基础的数据服务以及信息管理渠道。数据服务层是物联制造车间的数据中心，将网络信息层的数据进行存储，并进行相关解析后传递至综合应用层。同时将网络信息层与综合应用层解耦、应用软件与数据硬件分离。

综合应用层是物联制造车间运行应用软件的部分，主要包括车间云端订单应用软件以及车间综合信息管理软件。管理人员通过应用层的软件实现对车间信息化管理。综合应用层为制造车间提供了初始加工信息，同时也监测车间的整体运行状况。

2.4.5 物联制造车间的物理架构

根据上一小节的物联制造车间总体架构，再结合实际搭建的车间实验平台，建立了如图2-20所示的通用车间层物联制造的物理架构。

生产车间的物理资源环境由自动化立体仓库、机械手、加工设备、工件缓冲区、AGV、检测设备以及任务工件等组成，除了任务工件外其他制造装备都配备一个嵌入式工控机。嵌入式工控机是一种在工业生产环境下使用的计算机。车间物理资源上的感知设备描述如下。

1.任务工件

任务工件放置在工件托盘上，工件托盘上粘有一个RFID芯片，该RFID芯片在工件加工流程中与工件绑定，存储着唯一标识该工件的订单编号、工件种类、工艺路线、当前工序编号及当前工序状态等信息。

2.自动化立体仓库

自动化立体仓库的出库位和入库位都加装了红外线传感器和 RFID 读写器。原料出库时，红外线传感器感知到工件托盘，通过 RFID 读写器将该工件的固定信息如订单编号、任务序号等信息和非固定信息如当前工序编号写入托盘RFID电子标签中。

3.物流设备

物流设备即AGV，AGV上加装了RFID感应器。该感应器的作用是实时感知地图上的RFID电子标签，通过解析标签数据来实现自身定位，为上层系统实现物流调度和冲突管理提供实时位置信息。

4.工件缓冲区

工件缓冲区用来为加工设备存储原料，可以提高加工效率，减少物流系统压力。工件缓冲区上的感知设备包括压力传感器和 RFID 读写器。压力传感器用来感知工件托盘是否运送到位。工件托盘运送到位后，RFID读写器读入托盘标签信息，与接收到的任务信息进行对比确认。工序加工完成后，RFID读写器负责更新托盘标签中的工序状态信息，并根据工艺路线查询下一道工序信息。

5.机械手

机械手负责将缓冲区的工件夹持到加工设备上。由于机械手内置了机器人系统，通过机器人厂商提供的软件接口可实时获取机器人各个轴的位置和夹爪状态，在应用层处理后可以实现机械手姿态控制和状态监控。

6.加工设备

加工设备除了承担加工工件的职责外，还需要提供给应用层实时的设备运行状态数据。应用层可以将加工设备信息如各主轴位置、进给量、主轴转速、加工进度和加工影像等信息实时显示在加工设备配备的电子看板上，供车间工人巡查。

7.检测设备

工件加工完后，通过 AGV 将工件运输到检测设备进行质检，通过光学传感器对其切削面进行测量，判断其加工精度是否符合要求。将测量结果通过传输层上传到检测结果数据库中，便于上层应用进行产品质量实时监控诊断。

在应用层主要通过下层上传的标准化数据信息来实现具体的服务和应用，如用户订单进度实时查看、物流优化、动态实时调度和车间制造资源实时监控等。

在物联制造车间体系架构下，感知设备和制造装备的协同合作保证了生产数据集的准确性、一致性和实时性，为车间生产过程的智能、精益管控提供了数据支撑。

2.4.6 物联制造软件系统总体框架

装备智能体构建主要分为三层：适配层、交互层、分析决策层。装备智能体软件系统构建主要分为两个部分。第一部分是根据基本的适配层实现的管理软件。管理软件是对单体设备进行管理，包括控制设备运动、监测设备数据、相关文件传输等；同时调用适配层的监测层接口，从装备智能体获取数据，实时更新至相关数据库中，并可以根据监测数据进行运动调整。

软件系统构建第二部分是装备智能体整体运行软件设计。整体运行软件是装备智能体在试验平台执行加工任务过程中，实现装备智能体的控制、交互和分析决策的功能。整体运行软件以适配层为基础，并基于适配层开发交互层和分析决策层，实际加工过程中，该软件运行在工控机中，用于实现制造装备加工过程运动控制、加工任务选择以及 NC （Numerical Control，数字控制）文件的选择与传输等功能。物联制造试验平台软件系统总体框架如图2-21所示。

1.硬件层

硬件层是软件系统运行的硬件基础，主要包括试验平台数控装备以及以太网等网络设备。数控装备配备嵌入式工控机，工控机用于运行软件系统，并通过以太网将平台中的装备进行连接，形成局域网，负责装备间的集成与信息交互。

2.数据层

数据层主要由两部分组成，数据存储与数据通信协议。数据存储是利用数据库技术对平台中的信息进行持久化操作，存储内容包括装备智能体状态信息、装备智能体控制信息以及工件任务信息。数据通信协议是不同厂商提供的用于实现与数控系统通信的基本协议，试验平台软件系统使用到的主要有 SIEMENS 系统的 OPC UA 协议与 FANUC 系统的FOCASII协议。将数据层单独作为一层，与适配层和硬件层解耦，提高数据存储与通信的灵活性与可变性。

3.适配层

适配层是软件系统的基础层，基于数控系统通信协议，实现最基本的控制、监测、文件传输功能；并根据面向对象语言的程序设计模式，设计成统一接口。软件系统中的所有高级功能都是以适配层为基础进行二次开发，是对适配层功能进行更加复杂的逻辑化过程。

4.功能层

功能层是基于适配层进行开发的具有特定功能需求的软件层，主要包括交互层与分析决策层。交互层是根据交互模型进行开发的交互功能系统，依据规定的信息格式，负责平台中装备智能体状态信息、加工任务信息等的交互。分析决策层的主要功能是对装备智能体的动作信息与加工任务信息进行分析，依据构建的分析模型，进行软件层编写和计算分析结果。

5.应用层

应用层是根据功能层以及适配层开发的应用软件系统，主要负责提供人机交互、总体执行功能，并对用户操作进行响应。

本书试验平台中主要针对装备智能体开发管理软件与运行软件。