數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網解決方案

呂 慧, 夏 虹, 馬 笑, 趙婧如, 陳彥萍

(1.西安郵電大學 計算機學院， 陜西 西安 710121；2.中國鐵塔股份有限公司 陜西省分公司運營發(fā)展部, 陜西 西安 710075；3.陜西省網絡數(shù)據(jù)分析與智能處理重點實驗室， 陜西 西安 710121)

目前，工業(yè)互聯(lián)網進入了與傳統(tǒng)產業(yè)深度融合發(fā)展的嶄新階段，工業(yè)制造領域的轉型升級成為工業(yè)互聯(lián)網的重要驅動力，工業(yè)互聯(lián)網在我國的發(fā)展主要是通過工業(yè)云來實現(xiàn)智能制造[1]。

工業(yè)數(shù)據(jù)從來源上主要分為信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、機器設備數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)是指傳統(tǒng)工業(yè)自動化控制與信息化系統(tǒng)中產生的數(shù)據(jù)，如企業(yè)資源計劃系統(tǒng)(enterprise resource planning，ERP)，制造企業(yè)生產過程執(zhí)行系統(tǒng)(manufacturing execution system，MES)等。機器設備數(shù)據(jù)是來源于工業(yè)生產線設備、機器、產品等方面的數(shù)據(jù)，多由傳感器、設備儀器儀表進行采集產生[1]。外部數(shù)據(jù)是指來源于工廠外部的數(shù)據(jù)，主要包括來自互聯(lián)網的市場、環(huán)境、客戶、政府、供應鏈等外部環(huán)境的信息和數(shù)據(jù)[2]。這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)處理速度快、數(shù)據(jù)具有多樣性和數(shù)據(jù)價值密度低特征，無法在一定時間內用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內容進行抓取管理和處理[3-5]。運用工業(yè)數(shù)據(jù)先進大數(shù)據(jù)技術，使數(shù)據(jù)貫穿于工業(yè)生產的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環(huán)節(jié)，驅動工業(yè)系統(tǒng)描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能實現(xiàn)。

在數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網方案研究中，文獻[1]對工業(yè)互聯(lián)網架構體系進行了詳細的研究分析，提出基于數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)交易的面向協(xié)作的工業(yè)云平臺。文獻[6]認為工業(yè)互聯(lián)網擴大了網絡范圍，催生了新的網絡信息節(jié)點分布結構，提出了更高的網絡業(yè)務需求，將影響通信網絡架構的演進方向，成為重構通信網絡架構的起點。文獻[7]分析了標識解析技術在工業(yè)互聯(lián)網領域應用要解決的幾個關鍵環(huán)節(jié)，并且給出了進行工業(yè)互聯(lián)網數(shù)據(jù)理解的研究思想，從而更好的解決“信息孤島”問題。文獻[8]針對我國工業(yè)互聯(lián)網發(fā)展基礎不牢、部署應用困難等問題，提出了進一步圍繞產業(yè)生態(tài)建設、國家引導支持、行業(yè)應用開展完善政策制定的構想。

上述已有的研究工作都只是針對工業(yè)互聯(lián)網的功能進行規(guī)劃和布局的。本文擬運用橫向集成，以及縱向集成，收集生產過程中的各個環(huán)節(jié)的有關信息，建立各生產環(huán)節(jié)信息的聯(lián)系，形成感知層、數(shù)據(jù)匯聚層、互聯(lián)層和應用管理層集成架構，提出一種數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網體系架構，并針對智能終端制造過程，以手機智能制造進行了驗證，給出一種解決方案。

1 數(shù)據(jù)驅動的需求

數(shù)據(jù)驅動依靠大數(shù)據(jù)分析技術來實現(xiàn)智能制造,數(shù)據(jù)驅動的智能制造是一種基于數(shù)據(jù)全面感知、收集、存儲、分析挖掘、共享的人機物協(xié)同智能制造模式。利用感知,收集各類相關數(shù)據(jù)，通過對所收集的數(shù)據(jù)進行分析，挖掘出有價值的信息，反饋給管理者?？梢灶A測用戶需求，主動配置和優(yōu)化生產資源，從而實現(xiàn)感知、分析、定向、決策、調整、控制于一體的人機物協(xié)同的智能生產。

在產品研發(fā)、工藝設計、產品制造、質量管理、企業(yè)運營等工業(yè)生產的各個方面離不開工業(yè)大數(shù)據(jù)，產品研發(fā)設計，產品生產前通過挖掘和分析客戶與工業(yè)企業(yè)之間交互和交易行為產生的大量數(shù)據(jù)，加速了新型產品創(chuàng)新和協(xié)作方式；產品生產制造領域中，利用生產線的傳感器數(shù)據(jù)進行多種形式分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析等實現(xiàn)了工業(yè)物聯(lián)網生產線監(jiān)測與優(yōu)化，通過大數(shù)據(jù)關聯(lián)分析，運用智能優(yōu)化算法，制定預計劃排產，并監(jiān)控計劃與現(xiàn)場實際的偏差，根據(jù)偏差動態(tài)調整計劃，優(yōu)化生產計劃與排程，利用大數(shù)據(jù)質量管理分析，快速地得到傳統(tǒng)的過程能力分析報表，還可從大數(shù)據(jù)集中得到許多新的分析結果。通過整合、分析分散的監(jiān)控數(shù)據(jù)，并輔以可視化手段，使普通人也能看得懂專業(yè)的環(huán)保監(jiān)督數(shù)據(jù)；在售后服務領域，通過對歷史銷售數(shù)據(jù)、市場細節(jié)數(shù)據(jù)等的綜合分析，調整產品銷售策略，找到更多的潛在銷售機會，通過大數(shù)據(jù)建模與仿真技術，實時預測可能的產品故障，改進產品的售后服務甚至設計。

分析工業(yè)生產過程中的多源異構海量數(shù)據(jù)的存儲，需要大數(shù)據(jù)為驅動基礎，因此，擬從產品生命全周期的各個方面，設計一種數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網解決方案。

2 數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網架構

參考工業(yè)4.0[9]和架構模型與中國智能制造標準化參考模型[10]，提出以工業(yè)互聯(lián)網為基礎、信息物理融合平臺為核心、以大集成為手段的數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網平臺體系架構，主要解決工業(yè)生產過程中的多源異構海量數(shù)據(jù)的存儲、多源異構海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析、基于互聯(lián)網的按需制造和定制化生產等問題。如圖1所示，企業(yè)資源計劃系統(tǒng)ERP，制造企業(yè)生產過程執(zhí)行系統(tǒng)MES，是一套面向制造企業(yè)車間執(zhí)行層的生產信息化管理系統(tǒng)。其中，橫向集成實現(xiàn)工業(yè)生產車間及產品供應鏈的協(xié)同優(yōu)化;縱向集成實現(xiàn)制造過程的互聯(lián)化、數(shù)據(jù)化、信息化、知識化和智能化，實現(xiàn)企業(yè)不同部門之間協(xié)同管理。

圖1數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網體系架構

2.1 橫向集成

工業(yè)生產中的橫向集成，是指面向工業(yè)產品的生產流程，實現(xiàn)原料、信息的全面集成，分為企業(yè)間橫向集成與企業(yè)內橫向集成，如圖2所示。

圖2 工業(yè)制造過程中的橫向集成工作

圖2中有產品數(shù)據(jù)管理(product data management，PDM)，表面組裝技術(surface mount technology，SMT)，印刷電路板組裝(printed circuit board assembly，PCBA)等系統(tǒng)設備。

企業(yè)間的橫向集成，是通過對工業(yè)數(shù)據(jù)的分析，打通產業(yè)鏈的信息壁壘，加速生產、采購、物流過程，提高產業(yè)協(xié)同水平，使大規(guī)模定制成為可能。企業(yè)內部的橫向集成，指在生產設備、生產過程、業(yè)務經營和信息系統(tǒng)上實現(xiàn)資源、業(yè)務和信息的全面集成。

大數(shù)據(jù)加速了橫向集成需求，在企業(yè)間的橫向集成中，各企業(yè)之間采用的信息系統(tǒng)各不相同，如何構建數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網解決方案，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的流轉是急需解決的關鍵。在企業(yè)內部，構建在工業(yè)通信網絡以及現(xiàn)場總線基礎之上的全流程數(shù)據(jù)的全局存儲、組織、查詢與分析應用，是實現(xiàn)橫向集成中的關鍵。

2.2 縱向集成

工業(yè)生產過程的縱向集成，是指在企業(yè)內部所實現(xiàn)的所有生產、運營環(huán)節(jié)信息的無縫連接，包括感知層、數(shù)據(jù)匯聚層、互聯(lián)層和應用管理層4個層次的縱向集成架構，如圖3所示。

圖3工業(yè)生產縱向集成工作

(1) 感知層：用于識別物體，采集信息。感知層包括二維碼標簽和識讀器、無線射頻識別技術(radio frequency identification，RFID)標簽和讀寫器、攝像頭、全球定位系統(tǒng)(global positioning system，GPS)、傳感器、機器對機器通信(machine to machine，M2M)終端、傳感器網關等，主要功能是識別物體、采集信息。作為工業(yè)互聯(lián)網應用的最前端，感知層的信息感知和采集效果對于工業(yè)互聯(lián)網功能的有效實現(xiàn)有著決定性的作用，而標準體系架構的研究和實現(xiàn)是完善物聯(lián)網感知層功能的基礎。工業(yè)互聯(lián)網感知層不但包含網絡、通信、信息處理、傳感器、安全、服務技術、標識、定位、同步等傳統(tǒng)技術，還涉及到協(xié)同處理等新技術，覆蓋范圍較寬。

(2) 數(shù)據(jù)匯聚層：基于計算機的軟件和服務，包括采集傳感器數(shù)據(jù)，執(zhí)行本地進程和實時工業(yè)分析。數(shù)據(jù)來源由生成設備信息采集、環(huán)境信息采集、加工過程信息采集、檢測信息采集、人員信息采集、遠程控制執(zhí)行單元等渠道，數(shù)據(jù)格式各異，需要對其進行統(tǒng)一的描述。數(shù)據(jù)匯聚層用于工廠廠區(qū)范圍內，負責連接散布在工廠內的生產車間的無線傳感器和執(zhí)行器網絡(wireless sensor and actor network，WSAN)、辦公網絡、視頻設備、移動設備等，實現(xiàn)對工廠運行狀態(tài)的全面感知。

(3) 互聯(lián)網層：用于更廣闊的范圍，用于實現(xiàn)企業(yè)的資源整合、產品的全生命周期追蹤、提供實時產品和服務等。例如，支持企業(yè)供應鏈管理，物流管理，實現(xiàn)對分步在世界各地的、移動的智能產品進行遠程狀態(tài)監(jiān)測、自動升級、維護，收集用戶產品反饋等。由于產品的移動性等原因，互聯(lián)網層的無線廣域網(Internet wireless wide area network，IWWAN)通常只能采用無線通信方式，蜂窩移動通信網絡(3G、4G以及5G)以及衛(wèi)星通信是IWWAN的主要通信方式。

(4) 應用管理層：將當前云計算、數(shù)據(jù)分析、人工智能融入到工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以領域知識、通用算法、工業(yè)領域算法為基礎，通過獲取生產銷售過程信息，提取生產銷售行為特征，不斷完善領域知識庫、領域算法，輔助決策者完成決策過程，形成覆蓋全流程、全生命周期的生態(tài)鏈。

此架構中，工業(yè)數(shù)據(jù)主要來自信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、機器設備數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。其中信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)，是指傳統(tǒng)工業(yè)自動化控制與信息化系統(tǒng)中產生的數(shù)據(jù)，如ERP、MES等；機器設備數(shù)據(jù)是來源于工業(yè)生產線設備、機器、產品等方面的數(shù)據(jù)，多由傳感器、設備儀器儀表進行采集產生；外部數(shù)據(jù)是指來源于工廠外部的數(shù)據(jù)，主要包括來自互聯(lián)網的市場、環(huán)境、客戶、政府、供應鏈等外部環(huán)境的信息和數(shù)據(jù)。運用先進大數(shù)據(jù)技術，貫穿于工業(yè)的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環(huán)節(jié)，使工業(yè)系統(tǒng)具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。

3 工業(yè)互聯(lián)網數(shù)據(jù)驅動的手機制造方案

3.1 手機智能制造業(yè)務場景

選擇手機智能制造業(yè)務作為研究場景，在該場景中進行模型的驗證。在手機制造工廠的日常管理中，需要對各個部門、生產環(huán)節(jié)、倉儲物流等多源異構數(shù)據(jù)集成使用。目前的實際情況是，有些環(huán)節(jié)的自動化程度較高，但仍有一些環(huán)節(jié)，人工參與較多。此外，由于各部門應用不同管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)信息孤立分離，容易出現(xiàn)生產過程信息掌控性差，因為各部門獨立工作，工廠數(shù)據(jù)分散存儲，管理與生產的分離，使得生產工藝獨立于管理系統(tǒng)，管理人員無法及時了解生產狀況，對整個生產過程缺乏掌握，此外，各部門功能各異，數(shù)據(jù)結構復雜多樣，難以共享集成。

基于數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網架構手機智能制造業(yè)務場景下的應用[11]，提升產品生產周期的智能化水平，如圖4所示，存在產品研發(fā)/設計、產品生產過程、產品銷售與售后服務3大類業(yè)務。其中有計算機輔助工藝過程設計(computer aided process planning，CAPP)，計算機輔助設計(computer aided design，CAD)和安全設備管理器(security device manager，SDM)。

圖4手機智能制造業(yè)務場景

3.2 產品研發(fā)設計

本業(yè)務處于手機智能制造的前端，包括智能化的產品設計和工藝設計等。智能化產品設計，通過用戶和供應鏈數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)分析和工業(yè)互聯(lián)網，實現(xiàn)全生產流程數(shù)據(jù)可視化和大規(guī)模定制化的生產目標。需要采集的數(shù)據(jù)，包括不同時間、不同地方、不同手機產品的市場消費數(shù)據(jù)，以及客戶的個人偏好數(shù)據(jù)?；跈C器學習、遷移學習等理論的數(shù)據(jù)分析，預測消費市場對各類手機產品的需求，從而精確把握各地手機消費市場動向。數(shù)據(jù)分析結果，通過數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網平臺與供應商和經銷商共享，再分別針對整體和個體的用戶偏好數(shù)據(jù)，對手機產品進行定制，最后將手機產品準確供應至全國各地。

工藝設計，在ERP、MES、CAD、CAPP、客戶關系管理(customer relationship management，CRM)等生產輔助軟件的基礎上，通過多源異構信息融合方法、制造特征識別方法、工藝約束關系分析和特征相似度分析，建立手機產品制造工藝知識庫，實現(xiàn)最終優(yōu)化工藝流程數(shù)字化建模。

3.3 產品生產過程

本業(yè)務處于手機智能制造的中游，主要包括手機生產組織環(huán)節(jié)的車間智能監(jiān)控、先進生產調度、制造資源優(yōu)化等。

手機生產車間智能監(jiān)控系統(tǒng)，主要包括數(shù)據(jù)感知和可視化監(jiān)控系統(tǒng)部分。數(shù)據(jù)感知是通過二維碼、無線射頻識別裝置、藍牙、無線通訊等技術，對車間層面的溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等數(shù)據(jù)進行采集，并將采集數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇梢暬O(jiān)控中心。并將采集的數(shù)據(jù)存放在關系型MySQL或Oracle、Excel表、MongoDB數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)以圖表形式呈現(xiàn)在車間可視化看板、工位可視化終端和其他移動終端上?？蓪崿F(xiàn)對整個產品制造過程的全方位監(jiān)控。同時，生產線上設備的運行數(shù)據(jù)可用于支持設備運維服務。

在車間的生產調度中，通過生產過程數(shù)據(jù)采集與分析，采用SQL查詢，用于數(shù)據(jù)多維分析；采用Mongo DB用于交互式和批量查詢；采用Spark SQL用于批量查詢。采用神經網絡、決策樹、logistic回歸等方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，使用Spark的Mlib庫實現(xiàn)。結合訂單數(shù)據(jù)、產品數(shù)據(jù)、原料數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、調度信息、質量數(shù)據(jù)、齊套數(shù)據(jù)等的產品多維狀態(tài)模型，構建數(shù)據(jù)驅動的手機生產過程的多維耦合模型。優(yōu)化生產調度方案，提高企業(yè)對客戶需求的快速反應能力。

制造資源能效優(yōu)化，針對制造系統(tǒng)中的設備，如以SMT設備、PCBA測試設備、校準設備等為對象，以其效率評估數(shù)據(jù)集為基礎進行數(shù)據(jù)分析，為手機生產過程的工人、設備、物料等定制制造資源運行效率的精準評估量化規(guī)則，由此優(yōu)化生產過程中的能源消耗。

3.4 產品銷售與售后服務

本業(yè)務處于手機智能制造的末端，主要是售后服務和手機銷售環(huán)節(jié)的智能追蹤。手機智能制造體系中的智能追蹤以供應鏈數(shù)據(jù)、原料需求計劃數(shù)據(jù)、生產現(xiàn)場物料配送數(shù)據(jù)、生產訂單數(shù)據(jù)、銷售額數(shù)據(jù)、售后數(shù)據(jù)以及產品用戶評價為數(shù)據(jù)源，其主要內容包括產品和物料資源關聯(lián)、生產執(zhí)行控制、調度管理優(yōu)化、關鍵物料庫存預警、產品銷售和使用情況的綜合評估。

建立物料信息、生產計劃、庫存信息、采購信息、物料消耗、夾具信息等物料資源的關聯(lián)關系。以訂單優(yōu)先級、庫存節(jié)約策略、采購優(yōu)先級等為調控手段進行物料管理，結合計劃排產、下達工作單、采購單進行物料監(jiān)控。生產、銷售、銷售環(huán)節(jié)追蹤的目的是對物料消耗、零部件庫存、物料準時送達利用率等物流信息進行預測、評價與控制，產品的供需關系以及建立用戶對市場產品質量的評價體系。

經上述設計、操作和分析，實現(xiàn)了一個基于多約束條件的電子產品生產線生產計劃排程系統(tǒng)，可根據(jù)已知的生產環(huán)節(jié)以及生產資源進行智能排產。該系統(tǒng)采用“瘦客戶端”即瀏覽器/服務器模式，將數(shù)據(jù)集成存儲于服務器上，用戶通過瀏覽器訪問交互界面，提交請求和相關信息，接收響應并查詢結果，對生產環(huán)節(jié)和生產資源進行智能排產。

4 結語

針對智能制造在生產生命周期中感知、采集、存儲、挖掘各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)孤島問題，就工業(yè)互聯(lián)網技術，信息融合技術與大數(shù)據(jù)技術在智能制造中的核心地位與驅動作用，提出了數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網平臺體系架構。該構架可將生產過程周期中各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)連通起來。以手機智能制造為例，給出了工業(yè)互聯(lián)網數(shù)據(jù)驅動的手機智能制造方案。