智能工厂设计仿真 课件 第5章 智能工厂的网络化技术

智能工厂设计仿真第5章智能工厂的网络化技术5.1智能工厂网络化概述5.2智能工厂的物联网体系5.2.1智能工厂设备资源的特点（1）分布多样性这里的分布是指加工资源在地理位置上的分布。（2）异构性企业联盟中每一个成员企业的数控装备包括数控机床、工业机器人、AGV等多种设备，其数据表现形式不同，导致设备资源存在异构性。（3）动态性对于某个加工任务而言，用来完成它的设备资源是特定的，但是随着任务的转变，所组成的资源组合也会随之改变。5.2.2智能工厂网络化加工系统的特点（1）一致性在网络化制造过程中，数据加工资源本身具备各自的特点，为确保加工过程的顺利进行，需要加工系统具备统一的资源表达方式和交换协议。（2）集成性加工系统对于一项加工任务的实施过程可在分布于不同的地理区域上执行，但加工资源的信息和加工过程中所产生的信息必须实现集成化，只有实现了信息的集成才能为具体的加工5.2智能工厂的物联网体系过程提供充足的信息保障，使信息的查询与访问简便快捷。（3）安全性企业联盟的各个成员企业经常发生变动，因此合作关系也会随之变化，竞争对手因为盟员的变动有可能成为合作伙伴，这就要求参与加工系统的各个成员的信息必须共享，但共享的过程并非是信息的全部公开，彼此之间的商业秘密仍要保留。（4）标准化确保系统具有高效能的适应性，应尽量参照规范性强的相关国际、国家或行业标准。5.2.3智能工厂网络化加工系统的结构5.2智能工厂的物联网体系5.2.4智能工厂网络化应用的架构5.2智能工厂的物联网体系1.功能模型5.2智能工厂的物联网体系（1）功能集成性根据企业联盟的任务，将各成员企业单元加工系统的资源信息、加工过程情况、加工任务完成情况等信息进行集成，支持跨企业协同制造。（2）功能重构性企业联盟接到一个加工任务后，根据成员企业的资源信息将任务进行分解，并对单元加工系统进行优化选择，实现功能重构，加工任务完成后重构即结束。（3）监督管理、调度各成员企业在加工过程中可以进行信息交互，为跨企业的车间调度提供信息支持，以实现监督管理、调度等功能。2.资源模型5.2智能工厂的物联网体系（1）基本信息成员企业的名称、网址、电话、法人等。此类信息是动态的，会根据不同的任务需求组成不同的企业组合。（2）企业规模成员企业的规模直接决定了企业的生产力。（3）产品类型现在的加工型企业越来越专业化，各成员企业都有自己的“拳头”产品，而这些产品恰恰反映了它们各自的资源优势。（4）信誉信誉是企业获得成功的一个重要方面，是一个企业的宝贵财富。（5）地理位置地理位置对一个企业的限制随着网络化制造技术的发展而逐渐得到解决，但是目前在现实中企业的合作伙伴往往在全国甚至全世界的范围内寻找，仍然会受到一定的地理位置影响（不能做到及时沟通与协调）。1）基本信息：主要包括设备的生产企业名称、编号等。2）设备类型：这里主要指有关金属加工类的数控设备，如图5-6所示。5.2智能工厂的物联网体系5.2智能工厂的物联网体系3）设备加工能力：主要指设备对可加工特征、可加工尺寸、可加工材料等加工要素的实现能力。4）加工结果：指设备加工可达到的精度、加工所用的时间和费用等。5）设备状态：一般指设备的使用情况、老化程度和更新淘汰情况等。3.信息模型（1）联盟企业共享信息主要包括联盟成员企业的基本信息、联盟企业的经营策略和规范措施，以及要完成项目的规划、目标、约束等信息。（2）任务管理协调信息主要是针对某项任务，成员之间关于任务分配的协商信息和解决任务进行过程中所产生冲突的协调与调度信息，是联盟企业在任务管理过程中必不可少的信息。（3）工程技术信息由制造计划系统定义的被加工产品的工艺要求、技术文档、图纸信息，以及联盟企业对某项子任务的技术要求。（4）制造能力信息人员的能力、技能；材料的位置、使用和质量情况；设备和工具的特性、使用成本与利用率；厂房、能源的使用状况。5.2智能工厂的物联网体系（5）运行监控信息使用的材料和资源成本，空闲和调整时间；在制品、成品的数量、状态等跟踪数据和过程控制参数；产品的合格率、废品率等质量信息；任务的完成进度，项目的进展情况。4.组织模型5.过程模型5.3智能工厂的大数据技术5.3.1智能工厂大数据的类型与特征5.3.2基于NC-Link的智能工厂大数据采集技术（1）NC-Link概述NC-Link是由数控机床互联通讯协议标准联盟（以下简称联盟）研发的具有自主知识产权的数控机床互联通讯协议标准。联盟由中国机床工具工业协会牵头，截至2021年8月，成员有武汉华中数控股份有限公司（以下简称华中数控）、华中科技大学等33家企事业单位、研究机构与高校，旨在打造中国自主知识产权的数控机床互联通讯协议标准，提供更加适合数控机床的互联互通协议，解决物理设备的互联网赋能问题，让物理设备具备计算、通信、精确控制、远程协调、自治、数据采集等功能，从而实现与推动中国智能制造。5.3智能工厂的大数据技术5.3智能工厂的大数据技术（2）基于订阅/发布模式的数据主动传输数控机床动态数据的采样周期是影响机床数字化映射精确度的一个关键因素，因数据密度越高，越能精确地描述物理机床。1）在数控系统端，采用环形缓存提供数据缓存能力，并控制数据容量，以避免因采样数据过多占用数控系统的资源，而影响数控系统原有的加工性能。2）采用缓存映射技术，将数控系统的环形缓存区映射到数据采集模块的环形缓存区。3）在数据采集模块中实现数据组合算法，将各个缓存区的数据按照既定规律组合。“一次传输”阶段：1）将组合后的多行采样数据一次性向数据网关上传，实现以太网性能约束条件下的采样大数据传输。2）数据服务器将数据顺序存储在数据库中。从采样数据的形成与传输过程来看：采样数据的组合方式具备既定规则，规则变动频率较低，但采样数据传输频率较高，如果采用传统的请求/响应模式进行交互，无疑会增加生产环境的网络带宽压力，数据的丢包率也会随之增大。5.3智能工厂的大数据技术1）应用层向数据网关订阅一次采样数据。2）数据网关将订阅消息向数控机床转发。3）数控机床周期性地将采样数据主动向数据网关发布。4）数据网关将采样数据定期即时向应用层转发。5）基于订阅/发布模式的数据被动传输采样通道是非常宝贵的资源，因此无法将数控机床的所有数据都放入采样通道中。对其他时序完整性要求不高的数据，如任务数据G代码、逻辑数据PLC（可编程控制器）点位、数控系统状态数据等，需要设计同步方法。1）数据网关向数控机床订阅一次。2）应用层向数据网关请求发布一次。3）数据网关向应用层订阅一次。4）数控机床被动地向数据网关响应发布一次，数据网关将数据转发至应用层。5.3智能工厂的大数据技术5.3智能工厂的大数据技术5.3.3智能工厂的大数据存储技术（1）大数据中心的体系架构工业数据的实时性使得边缘计算在工业大数据分析领域变得至关重要，其核心是如何保障设备边缘端应用的低延时问题。1）所有设备都需要向系统厂进行注册，形成机床厂分组或用户厂分组，机床厂与用户厂数据中心互联，设备数据被采集后备份至用户厂云数据中心。2）一个用户厂分组包含若干个工业设备，一个机床厂分组又可包含一个或多个用户厂分组。3）设备数据通过用户厂云数据中心上传至机床厂云数据中心，继而传输到系统厂云数据中心。4）用户厂具备最高的数据访问和管理权限，可设置向机床厂或系统厂开放的数据类型，如报警信息、状态信息、调机信息、设备位置等，从而保护机密生产信息，如加工件数、G代码文件等。5）机床厂具备二级数据访问和管理权限，也可设置向系统厂开放的数据类型，如出厂检测信息、工艺知识库，从而同样达到保护机密数据的目的。5.3智能工厂的大数据技术5.3智能工厂的大数据技术（2）工业大数据存储技术加工设备的生产过程是严格按照时间维度进行的，因此工业大数据具备很强的时序性，时序数据库对于工业数据存储是一个不错的选择。1）海量处理能力。2）经济性好。3）具有数据生命周期控制功能。5.3智能工厂的大数据技术MetaData存储以下“元数据”：1）Id：工业设备的DEVICEID，标识该行的数据记录来自哪一台设备。2）Version：模型文件的版本号。3）Model：模型文件的具体内容。4）SampleChannel：采样通道设置。5）SampleData：针对采样通道的各个数据项，根据模型文件生成对应的线性路径。6）DataPoint：针对非采样数据项，根据模型文件生成对应的线性路径。5.3智能工厂的大数据技术5.3智能工厂的大数据技术5.3智能工厂的大数据技术5.4指令域大数据技术及其智能化应用5.4.1指令域大数据的特征5.4指令域大数据技术及其智能化应用5.4.2指令域大数据的智能感知技术5.4指令域大数据技术及其智能化应用5.4.3基于指令域大数据实现的智能化应用（1）基于指令域分析方法的工艺参数优化技术框架工艺参数优化的本质是根据质量提高、效率提升、成本降低和节能环保等目标，通过调整进给速度、主轴转速、切削深度等工艺参数，达到单目标或多目标优化的过程。5.4指令域大数据技术及其智能化应用5.4指令域大数据技