劉亞賓，楊 軍，常 濤

（共享智能鑄造產業(yè)創(chuàng)新中心有限公司，寧夏銀川 750021）

從概念演進角度，物聯(lián)網(wǎng)的概念、內涵與外延的豐富，大致經歷了RFID（射頻識別）、M2M（機器對機器）、MTC（機器類通信）、WSN（無線傳感網(wǎng)）、UN（泛在網(wǎng)）、USN（泛在傳感網(wǎng)）、NB-IOT（窄帶物聯(lián)網(wǎng)）、IOT（物聯(lián)網(wǎng)）、IIOT(工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）的過程。

同時，網(wǎng)絡上各種概念、架構、模型、邊界等也層出不窮，面對各種不同的見解，鑄造行業(yè)底層物聯(lián)網(wǎng)技術應用如何落地、如何實施，是一線工程師最為迷茫的問題。

1 感性認知——物聯(lián)網(wǎng)是什么

標準及白皮書層面給出如下的概念與定義：

物聯(lián)網(wǎng)是通過感知設備，按照約定協(xié)議，連接物、人、系統(tǒng)和信息資源，實現(xiàn)對物理和虛擬世界的信息進行處理并作出反應的智能服務系統(tǒng)[1]。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是通過工業(yè)資源的網(wǎng)絡互連、數(shù)據(jù)互通和系統(tǒng)互操作，實現(xiàn)制造原料的靈活配置、制造過程的按需執(zhí)行、制造工藝的合理優(yōu)化和制造環(huán)境的快速適應，達到資源的高效利用，從而構建服務驅動型的新工業(yè)生態(tài)體系[2]。

2 理性認知——物聯(lián)網(wǎng)有啥用

當前，數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的概念已被廣泛接受，但具體實施時高投入、長回報周期的事實，令大多數(shù)鑄造工廠望而卻步。在很大程度上，追求數(shù)據(jù)價值、投入產出比考核指標等因素，左右著物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)劃認知與實施進程。

另一方面，數(shù)據(jù)≠信息≠知識≠價值，數(shù)據(jù)、信息、知識、價值是一個遞進實現(xiàn)的過程[3]。數(shù)據(jù)本身沒有價值，只有結合實際的工藝過程與物理值映射轉換，并與統(tǒng)一時間基準的背景數(shù)據(jù)相關聯(lián)，才能轉換為信息；信息與標準、判據(jù)等知識結合，通過邏輯推理、統(tǒng)計分析，給出合規(guī)與否的判斷結果，或質量改善、異常處理建議等之后，數(shù)據(jù)此時才具有價值（如進行健康評估、性能預測、質量預警、故障診斷等)，最終體現(xiàn)在無憂生產、知識完備、提質降本增效等需求上，即物聯(lián)網(wǎng)實施的終極意義所在。

3 技術認知——物聯(lián)網(wǎng)長啥樣

標準層面給出了目標對象域、感知控制域、服務提供域、運維管控域、資源交換域、用戶域等六域模型的參考體系結構[4]，同時給出了各域的范圍與邊界，及各域之間的接口要求[5]。

結合鑄造行業(yè)特色，底層物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構與技術架構示例如圖1、2所示。根據(jù)關鍵的工藝流程，將鑄造實體工廠邏輯劃分為不同智能生產單元（如成形、熔煉、精整、砂處理等），各單元由對應的設備、智能單元控制與管理系統(tǒng)組成，通過單元級的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化實施帶動工廠級的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化。

其中，單元設備為最外圍環(huán)形區(qū)域所示。根據(jù)系統(tǒng)集成時所使用的通信協(xié)議，可將設備歸為標準協(xié)議設備、非標協(xié)議設備、第三方OPC設備與RDB設備四類。通過OPC、IOT、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)總線等接口，實現(xiàn)智能單元控制與管理系統(tǒng)對生產過程中設備、生產、質量、成本、EHS、人員等維度數(shù)據(jù)的集中管控，以及軟硬件系統(tǒng)間互聯(lián)互通互操作的目標。進而通過云網(wǎng)關功能模塊，實現(xiàn)設備的關鍵參數(shù)上云。

4 實踐認知——物聯(lián)網(wǎng)怎么玩

在設備部署及工藝流程已確定的前提下五步走：調研、參數(shù)、數(shù)據(jù)、流程、概念。

4.1 信息調研

內容包括但不限于工廠網(wǎng)絡架構及設備清單、設備及信息管理系統(tǒng)服務器清單、關鍵質量控制點、設備與傳感清單及數(shù)據(jù)集成方式、生產工藝流程、生產過程監(jiān)控與管理需求清單、企業(yè)認為有必要提供的其他資料。

4.2 參數(shù)梳理

圖1 鑄造行業(yè)底層物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構示例

圖2 鑄造行業(yè)底層物聯(lián)網(wǎng)技術架構示例

從設備、生產、質量、成本、EHS、人員六個維度，分單元、分工序、分工步梳理各過程所需關注變量，再將各變量的采集方式、采集頻次、參數(shù)來源、控制邏輯、輸出參數(shù)、功能用途等屬性補充完畢，并與工藝、技術、工長、操作、維護等人員共同討論，迭代優(yōu)化后，與調研結果一并作為物聯(lián)網(wǎng)方案的基礎支撐。

4.3 數(shù)據(jù)采集與解析

鑄造行業(yè)底層物聯(lián)網(wǎng)技術的應用難點與落地關鍵，在于底層設備與上層信息管理系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交互，同時滿足易用性與實時性要求。

以工程經驗為例，綜合應用KEPServerEX OPC Server各種驅動，搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集與交互平臺，以實現(xiàn)上述要求。

數(shù)據(jù)解析方面，應用如下設備數(shù)據(jù)：Siemens TCP/IP Ethernet、Modbus Ethernet、Beckhoff Twin-CAT、Mitsubishi FX Net、Omron FINS Ethernet、OPC UA、Fanuc Focas Ethernet等驅動解析標準協(xié)議設備數(shù)據(jù)；User-Configurable（U-CON）驅動解析非標準協(xié)議設備數(shù)據(jù)；OPC DA Client驅動解析第三方OPC設備數(shù)據(jù)；ODBC Client驅動解析數(shù)據(jù)庫設備數(shù)據(jù)。

對于使用小眾PLC產品的設備，可采用軟硬件結合的方式：硬件方式如無錫北辰的松下、光洋、基恩士、富士、臺達、永宏、豐煒、信捷等轉換模塊，將PLC內部協(xié)議轉換為標準的Modbus Ethernet協(xié)議；軟件方式如竹菱的DeviceXPlorer OPC Server，采集橫河、日立、基恩士、夏普、富士等PLC數(shù)據(jù)，再通過OPC DA Client驅動將之納入KEPServerEX OPC Server中。

對于無PLC控制器及不便布線的設備與場合，可采用MOXA網(wǎng)關模塊、研華數(shù)采模塊及思為無線模塊應對，或增加性價比較高的Smart S7-200、Modicon M221 PLC控制器進行數(shù)據(jù)采集。

此外，還可借助KEPServerEX的Simulator與Advanced Tags驅動，進行不同設備間數(shù)據(jù)的關聯(lián)、分配及簡單的算術邏輯運算，尤其適用于PLC程序不開放場合。

數(shù)據(jù)接口方面，KEPServerEX OPC Server提供OPC DA、OPC UA、IoT Gateway（REST、MQTT）接口，供上層信息管理系統(tǒng)調用。值得推薦的是，與OPC DA接口不同，OPC UA、IOT Gateway接口不受本機異機及操作系統(tǒng)限制。

上述軟硬件組合，可解決現(xiàn)場90%以上的數(shù)據(jù)問題。

4.4 流程再現(xiàn)

主要體現(xiàn)在軟件系統(tǒng)、硬件設備、人的參與三要素的共同協(xié)調作用，實質為工藝流程的軟硬件集成再現(xiàn)，即通過軟硬件系統(tǒng)的互聯(lián)互通互操作，實現(xiàn)物資流與數(shù)據(jù)流的同步。需要重點關注的有兩點：當一個變量需要多個系統(tǒng)使用時，盡量單獨列出變量在各個系統(tǒng)中調用及算術邏輯處理流程，統(tǒng)一集中規(guī)劃確定后再實施；與數(shù)據(jù)相結合，逆向思維，問題與功能需求驅動，體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

4.5 概念整合

打破各軟硬系統(tǒng)功能的傳統(tǒng)概念邊界，將相關相近功能分類排列組合，冠以符合現(xiàn)場生產與管理實際的概念，以簡便、可靠、易理解操作為原則，借助軟件編程實現(xiàn)整合。以熔煉單元控制與管理系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)具有計劃管理（如接收計劃、計劃跟蹤等）、過程控制（如生產準備、烤包、配料、熔煉、成份調整、過熱、出鐵、變質處理、取樣、鐵水轉運、澆注等）、生產成本管理、設備管理（如設備報警、故障查詢、設備報修等）、統(tǒng)計分析等功能。

5 趨勢認知——物聯(lián)網(wǎng)往哪走

立足于嵌入式、電氣、PLC、運動控制、通信等基礎，針對工廠部分數(shù)據(jù)無自動采集方案或代價過大、軟硬件系統(tǒng)信息孤島或與工控安全不能兼顧、數(shù)據(jù)無價值等通病進行以下研究。

深入研究人工智能、機器學習、深度學習等技術，以高性價比方案（如圖像識別、語音識別等），實現(xiàn)生產過程監(jiān)控與管理所需數(shù)據(jù)100%自動采集與傳輸。

深入研究OPC、數(shù)據(jù)接口、NoSQL等技術，在工控安全部署環(huán)境下，以CT打通IT與OT，實現(xiàn)所有數(shù)據(jù)在底層設備與傳感、信息管理系統(tǒng)、遠程運維云平臺之間透明解析與互聯(lián)互通互操作，以及物質流與數(shù)據(jù)流的同步。

深入研究信號處理、特征提取、健康評估、性能預測、質量預警、故障診斷等技術，提升數(shù)據(jù)質量與信息密度，通過范式建模與維度建模，搭建儀表盤、自助分析、圖表、雷達圖等可視化指標與決策駕駛倉，實現(xiàn)數(shù)據(jù)、信息、知識、價值(智能)間轉換的良性循環(huán)。

6 小結

在機器換人、黑燈工廠概念盛行的當下，鑄造行業(yè)底層物聯(lián)網(wǎng)技術應用體系中，人的作用到底如何定義，是一個仁者見仁智者見智的話題。

結合鑄造行業(yè)特色，我們認為在軟硬件系統(tǒng)實現(xiàn)集成，并且各功能相對完備的情況下，軟件系統(tǒng)為主導者，人是“設備人”，其作用為運動員、裁判員、教練員三位一體。即在軟件系統(tǒng)的指導下，人作為生產系統(tǒng)組成的有機組成部分，延伸硬件設備的輸入與輸出功能、依據(jù)實際經驗及信息背景對軟件系統(tǒng)的建議作出判定與確認，以及總結歸納顯性問題規(guī)律，挖掘隱性問題的線索，從解決可見的問題到避免可見的問題，形成知識庫后再反向迭代至軟硬件系統(tǒng)中，進而從制造系統(tǒng)源頭避免可見及不可見問題，最終實現(xiàn)便捷的無憂生產。