武天野

(浙江理工大學(xué)機(jī)械與自動控制學(xué)院，浙江 杭州 310000)

0 引言

隨著“工業(yè)4.0”、“中國制造2025”以及我國兩化融合政策的深入推進(jìn)，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化與傳統(tǒng)軸承制造相結(jié)合是當(dāng)今軸承制造業(yè)發(fā)展的趨勢。很多軸承制造企業(yè)開始購買一些商品化的數(shù)字化信息系統(tǒng)來打造制造全價值鏈，全方位由傳統(tǒng)制造企業(yè)向智能制造企業(yè)轉(zhuǎn)型。但是這些系統(tǒng)往往在功能上不關(guān)聯(lián)、信息上不共享。

本文融合基于邊緣計算的實(shí)時數(shù)據(jù)處理方法和多源機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)集成方法，設(shè)計了面向軸承制造的生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時集成系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了軸承制造業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時采集和處理，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)的共享和服務(wù)集成。

1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

本文所構(gòu)建的面向軸承制造的生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時集成系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1 所示，主要包括設(shè)備層、數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層、系統(tǒng)層四個層次。其中，設(shè)備感知層針對不同類型接口和通訊方式的數(shù)控設(shè)備采用不同的數(shù)據(jù)采集方法完成數(shù)據(jù)的采集；數(shù)據(jù)接入層有針對性的根據(jù)不同數(shù)據(jù)的來源和傳輸特點(diǎn)來選擇合適方式完成數(shù)據(jù)的接入；數(shù)據(jù)處理層的數(shù)據(jù)架構(gòu)采用了改進(jìn)Lambda數(shù)據(jù)架構(gòu)的Kappa架構(gòu)，在刪除批處理引擎的基礎(chǔ)上直接使用流處理引擎；應(yīng)用服務(wù)層包含生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時集成系統(tǒng)的各項(xiàng)功能模塊，如：生產(chǎn)過程可視化監(jiān)控、生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、物料信息追蹤、工件檢驗(yàn)與追溯等。

圖1 生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時集成系統(tǒng)架構(gòu)圖

2 基于邊緣計算的實(shí)時數(shù)據(jù)處理方法

結(jié)合國內(nèi)外學(xué)者的研究成果和軸承制造業(yè)的生產(chǎn)特點(diǎn)，本文在Kappa數(shù)據(jù)處理架構(gòu)基礎(chǔ)上，提出一種基于邊緣計算的實(shí)時數(shù)據(jù)處理方法（如圖2），該方法在邊緣計算節(jié)點(diǎn)引入數(shù)據(jù)反饋回路理念，當(dāng)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常或某道生產(chǎn)工藝有誤時直接將異常信息反饋回設(shè)備層或作業(yè)員，加快現(xiàn)場透明化反應(yīng)能力和異?？焖偬幚砟芰Γ纬扇鞒涕]環(huán)生產(chǎn)管理。

圖2 基于邊緣計算的實(shí)時數(shù)據(jù)處理方法

2.1 設(shè)計及特點(diǎn)

⑴在工業(yè)現(xiàn)場部署邊緣網(wǎng)關(guān)和邊緣服務(wù)器等邊緣計算設(shè)備，將實(shí)效性需求高的數(shù)據(jù)直接在邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化計算。設(shè)備終端所采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過邊緣計算節(jié)點(diǎn)的一系列計算處理服務(wù)，如計算卸載、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)緩存和存儲之后傳輸?shù)狡髽I(yè)私有云服務(wù)器，參數(shù)優(yōu)化之后存儲到數(shù)據(jù)庫中，保證了數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)膶?shí)時性。

⑵面對海量制造數(shù)據(jù)的傳輸采用Kafka 分布式中間件，并根據(jù)其Topic 消息消費(fèi)模式，分發(fā)給不同的服務(wù)集群。其次Kafka 不僅有消息隊列的作用，并利用其log.retention.minute 來部署數(shù)據(jù)日志的保留期替代Lambda 架構(gòu)中批處理層數(shù)據(jù)倉庫的功能，實(shí)現(xiàn)對歷史數(shù)據(jù)的重新處理。

⑶通過Flink流式計算引擎保證系統(tǒng)的高吞吐和低延遲，利用其高效的內(nèi)存結(jié)構(gòu)和DataStream API 對接上游數(shù)據(jù)來源Kafka傳來的JSON 或SQL，經(jīng)過參數(shù)解析、分片創(chuàng)建等方法最后轉(zhuǎn)換成JobGraph 并提交到對應(yīng)的服務(wù)，完成任務(wù)的提交。

2.2 應(yīng)用場景

針對軸承制造作業(yè)現(xiàn)場實(shí)時采集的設(shè)備及生產(chǎn)數(shù)據(jù)，管理者可以實(shí)時監(jiān)控生產(chǎn)線的設(shè)備生產(chǎn)情況和重要資源定位追蹤，并結(jié)合數(shù)據(jù)處理結(jié)果對現(xiàn)場生產(chǎn)過程進(jìn)行動態(tài)調(diào)度和實(shí)時調(diào)控，形成基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程閉環(huán)控制體系。

在底層邊緣計算節(jié)點(diǎn)部署設(shè)備常見異常反饋控制程序或服務(wù)，針對底層設(shè)備流中的異常和預(yù)警信息結(jié)合數(shù)據(jù)處理層分析的結(jié)果對設(shè)備層進(jìn)行反饋控制。例如，當(dāng)監(jiān)測到機(jī)床伺服電機(jī)過熱預(yù)警時，首先改變電壓信號降低伺服電機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速，再對電機(jī)負(fù)載進(jìn)行檢查診斷。

軸承生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)（設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、工藝參數(shù)、物料參數(shù)、工單參數(shù)等）和質(zhì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)（軸徑向游隙檢驗(yàn)、內(nèi)外徑檢驗(yàn)、硬度探傷檢驗(yàn)等）經(jīng)過數(shù)據(jù)處理層一系列計算處理后傳遞到上層可視化平臺，可供管理者建立產(chǎn)品質(zhì)量與影響因素的映射模型和缺陷產(chǎn)品的全過程追溯分析，進(jìn)一步提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低企業(yè)生產(chǎn)成本。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

基于上述關(guān)鍵數(shù)據(jù)處理技術(shù)和功能框架，利用.NET Framework 4.0工具開發(fā)了C/S架構(gòu)的數(shù)據(jù)采集客戶端。該系統(tǒng)主界面如圖3中①所示，主要包含車間設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時采集、工單管理、車間設(shè)備管理等功能模塊，其各功能模塊描述如下：

生管人員可以根據(jù)工單條件對工單進(jìn)行查詢和導(dǎo)入，同時生管人員可以根據(jù)工單的類型和優(yōu)先級不同對工單進(jìn)行插單和撤單的操作。如圖3中②所示。

圖3 客戶端主界面和工單管理模塊

圖4 中以GMX 250 linear 設(shè)備為例，采集了該設(shè)備的開機(jī)時間、加工時間、主軸轉(zhuǎn)速等參數(shù)等信息，同時對該設(shè)備主軸的功率、電壓、等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，確保車間現(xiàn)場生產(chǎn)的安全。

圖4 車間設(shè)備實(shí)時運(yùn)行信息

設(shè)備管理模塊包含：對聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的添加或刪除功能，對機(jī)床客戶端發(fā)送指令實(shí)現(xiàn)反饋控制。同時該模塊包含了設(shè)備維修的相關(guān)信息，這些信息可供企業(yè)管理人員直觀掌握設(shè)備稼動情況，合理安排設(shè)備變更和保養(yǎng)計劃。如圖5所示。

圖5 車間設(shè)備管理頁面

為滿足系統(tǒng)的交互性需求，系統(tǒng)的可視化集成云平臺（如圖6 所示）基于SOA 架構(gòu)模型并利用Web Service 技術(shù)集成第三方系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)和服務(wù)。該模塊包含各生產(chǎn)車間的實(shí)時生產(chǎn)狀況，如生產(chǎn)進(jìn)度、設(shè)備參數(shù)、物料消耗情況、設(shè)備報警信息等。

圖6 實(shí)時監(jiān)控看板

4 結(jié)束語

本文以軸承制造業(yè)為研究對象，針對其制造過程中的數(shù)據(jù)實(shí)時采集問題，提出一種基于邊緣結(jié)算的實(shí)時數(shù)據(jù)處理方法。該方法在Kappa大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)的基礎(chǔ)上結(jié)合邊緣計算、反饋控制等理念，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場設(shè)備信息的實(shí)時采集無紙化、生產(chǎn)狀況的可視化。此外，構(gòu)建了基于面向服務(wù)架構(gòu)的系統(tǒng)集成模型，利用Web Service 技術(shù)來集成不同信息系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)和服務(wù)。最后，設(shè)計并開發(fā)了數(shù)據(jù)采集客戶端和可視化集成云平臺，進(jìn)一步提高了企業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化調(diào)度和資源配置的能力。