赵涛 吕太之

摘要：制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。机床加工设备是制造业的基础，其智能化是我国制造业转型升级的核心。论文构建机床加工设备数据采集与分析平台，实现设备效能智能监控，提高设备使用率，提高加工效率。平台通过从设备直接采集数据并利用大数据分析，追踪加工过程的效率和工艺数据，对于优化工艺过程、改进生产管理具有巨大的意义。可对机加设备进行运行监控，了解设备的实时运行情况，找出瓶颈工序和设备，提出有效解决手段，从而提高制造效率。

关键词：工业数据采集;大数据应用;Hadoop平台;微服务

中图分类号：TP312 文献标志码：A

文章编号：1009-3044（2019）29-0245-02

制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基f”。中国近现代历史证明了要想在世界上有立足之地，国家必须拥有强大的制造业，才能实现国家和民族的强盛。目前，全球制造业已基本形成球科技创新中心、高端制造领域、中低端制造领域、资源输出国四级梯队发展格局。中国现在处于第三梯队，存在自主创新能力薄弱、基础配套能力不足、部分领域产品质量可靠性有待提升、产业结构不合理等问题嘲。

全球新一轮工业革命正在发生，即智能制造时代，或工业4.0。新一代信息通信技术与制造业融合发展，是新一輪科技革命和产业变革的主线。以德国等西方发达国家推动的工业4.0浪潮对中国制造“世界工厂”的地位带来了严峻挑战和重大机遇，2015年李克强在全国两会上作《政府工作报告》时首次提出“中国制造2025”的宏大计划，同年《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》提出推进“互联网+”应用，尤其是在制造业的应用，提升制造业三化水平，发展基于互联网的协同制造新模式。2016年出台《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》提出推动制造业与互联网融合，形成叠加效应、聚合效应、倍增效应，加快新旧发展动能和生产体系转换，实现从工业大国向工业强国迈进。

机床，被誉为“工业之母”，是制造业的核心生产设备，机械产品的零部件通常是用机床加工出来的。机床工业的现代化水平和规模，是一个国家工业发达程度的重要标志之一。目前对机床加工设备运用存在管理程度低、生产过程不透明、存在信息化孤岛等问题。制造企业需要掌握机床工作的全过程，实现设备数据采集和智能监控，达到生产透明化，实现传统加工模式向数字化生产转型升级。

1系统总体架构

通过各类传感器实时采集机床加工设备的状态信息，传感器将信息通过数据通信接口（RS-232，以太网、NB-IOT）等方式将数据传递给边缘计算服务器，边缘计算服务器将预处理的数据发送到云端，云端进行数据分析，并将结果反馈给边缘计算服务器，由其优化工艺过程、改进生产管理，管理人员通过内部电脑可以实时查看设备运行状态和统计数据。

2数据采集与存储

2.1数据采集

数据采集主要分为两类，一类是对于机床加工设备的采集，一般机床加工设备会提供接口，通过接口实现数据采集。机床加工设备，有智能和非智能的，即使是智能的，接口也不尽相同。针对不同厂家的设备、接口、分布等进行二次开发，实现数据的采集。另外一类是在机床加工设备或者设备控制柜中上添加传感器，通过传感器采集环境、设备、人员等信息。

（1）设备采集

一般机床加工设备具有网口或RS-232通讯接口，设备厂家也会提供相应的对外接口协议，通过协议可以直接从设备中读出的设备的实时数据。这些实时数据包括程序执行状态、机床坐标、多种内部变量值和开关控制量值等。

（2）传感器采集

机床加工设备带控制系统但协议不开放或不带控制系统的加工设备，需要额外信号传感器（包括声音、位置传感器、压力传感器等），通过采样仪器进行设备运行相关状态参数采集。同时，为了对设备加工的实时能耗进行跟踪，对于机床内部不带能耗传感器的，仍需电流/电压传感器。通过有线、无线、NB-IOT、蓝牙等多种方式将数据传送到边缘计算节点。

2.2数据清洗

通过边缘技术节点进行数据清洗，清洗后的数据上传到云端服务器。数据清洗阶段将含有空值字段、内容不完整、不一致的字段进行补全和修正五个步骤。

2.3数据存储

数据存储在公司私有云上，通过基于集群存储系统的架构，实现高效、合理的数据组织体系以实现存储系统的高可靠性和数据的高可用性。基于Hadoop的异构集群存储系统采用异构节点的感知算法对集群中的节点形成多层的存储区域，通过改进Map Reduce计算底层的分布策略来引导任务集中在性能优异的节点上，优化Hadoop集群的能源开销。系统模型如下图所示：

3数据分析

依托大数据安全存储平台系统，分析工业管理信息平台架构，通过模糊推理系统参数优化、模糊规则挖掘等学习算法提升平台的工业数据挖掘效率和稳定性，机床设备运行监测与分析平台对常见的复杂非线性过程进行预测，改进预测算法，改进生产效率。系统为第三方软件开发提供了统一的API接口，为今后的功能拓展做了铺垫。平台架构如图4所示。

4数据可视化微服务

将整个运行、监控、数据展示的功能通过一系列微服务来提供。平台采用Spring Cloud框架开发微服务，该框架基于Java语言，有快速开发、持续交付和容易部署等特点。主要提供的微服务包括设备运行效率、设备状态历史、统计分析、运行看板、绩效看板等。设备运行效率是通过设备实际运行过程中的各种状态的信号，计算不同状态的持续时间以及设备运行的工况，通过用户输入的产品质量信息，计算设备综合效率（OEE），OEE是TPM关键指标，可以清晰地了解设备效率情况，发现生产瓶颈。设备运行状态历史分析自动输出按不同时长、不同时段、不同管理单位、不同人员职责等各种维度的长期、短期设备状态统计数据，方便管理人员及时掌握设备状态，改进设备管理、维护方法，提高设备利用率。统计分析优化根据设备的重点参数监测，与关键工艺参数进行统计分析对比、同设备不同时段等的加工参数和参数变化分析结果，供工艺部门进行分析优化。设备运行看板包括运行状态包括设备的开机、停机、空载、满载状态。展现的设备电量（电压、电流、功率）等能耗信息。设备绩效包括设备的开机时长、有效加工时长，设备运行效率。

5结束语

机床加工设备在制造过程中得到了广泛应用，但仍然存在大量无信息接口的制造要素，相关制造指令和参数的无法快速发放与反馈。传统的人工发放与反馈模式，存在易出错、劳动强度大、效率低等缺陷。基于此，平台应用物联技术构建机床加工设备要素互联互通的物联网络，实现机床加工设备的智能化。平台支持多种非介入获取设备状态的方式，而不影响设备正常运行。通过平台的使用，改进生产组织，提升设备利用率和生产效率;平台提高设备维护水平，保证高水平设备可用率;平台为设备投资分析和投资管理提供科学、精确依据;平台实时监控生产进程，促进精益生产的实现;平台为考核和激励提供了科学依据。