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'''工业互联网在数据采集方面的应用'''历经6年智能工厂实施的技术沉淀与系统完善, [[ 企业 于 2017 ]]于2017 年再次对超高压智能工厂升级,致力于智能工厂全过程精细化管控与智能化核算体系。本次超高压智能工厂建设项目是对超高压 CIMS 系统的补充深化,着重建设智能工厂的工控网络安全、设备集成、工业云平台以及集成制造系统。对于工控网络的建设,主要是形成统一的工业互联网平台,实现 [[ 设备 ]] 数据的采集、统计和分析,在工业互联网与公司办公网络间架设工业防火墙,实现设计、工艺、制造、检测与物流的全面互联互通。
==一、案例简介==
企业已配合实现了 35kv 及以上电缆的在线监测。在线监测平台实现了 [[ 电力 ]] 物资平台与企业智能制造平台的有机关联,人员通过在线监测平台,可以清晰的了解到电力公司采购订单在供应商侧的全生产周期实时和历史情况。
对于工控网络的建设,主要是形成统一的工业互联网平台,实现设备数据的采集、统计和分析,在工业 [[ 互联网 ]] 与公司办公网络间架设工业防火墙,实现设计、工艺、制造、检测与物流的全面互联互通。解决对各种不同设备的数据采集,从而进行分析,以便更好地进行决策。
==二、案例背景介绍==
工业控制系统已广泛应用于各个行业,包括电力、水利、 [[ 石油 ]] 、交通等。如今工业控制网络不再独立与封闭,越来越开放和互联,广泛地采用接口技术,实现数据的交互。
数据采集与监控(SCADA)、分布式控制系统(DCS)、过程控制系统(PCS)、可编程逻辑控制器(PLC)等工业控制系统广泛运用于工业、能源、交通、水利以及市政等领域,用于控制生产设备的运行。数据采集 [[ 系统 ]] 应用于各种场合,特别是工业控制、网络监控等。
==三、案例应用详情==
===1、总体应用框架===
项目将原来的混合网络改造成独立的工控 [[ 网络 ]] ,具体改造分为设备改造和网络改造两部分。
(1)设备改造:一期设备联网是通过 OPC、串口、以太网模块等方式,经过多年来设备数采运行分析,以太网模块读取 PLC 方式最为稳定、可靠。此次设备改造汲取了一期实施经验,采用新增以太网模块,联网模块与控制系统 [[ 物理 ]] 网络分离方式,确保工控网络安全。
(2)网络改造:改造现有的设备组网混用模式,部署设备通讯模块到工控数采网的直连通讯线路,并通过工业防火墙与服务器通讯,确保工控数采网络和工业控制网络分离,专线专用,保障工控网络安全可靠。
企业级:建成省级五星私有云,双备双活高可用核心链路,万兆主干、千兆桌面的办公局域网和千兆互联的工业互联网,拥有下一代防火墙、旁路监听设备、入侵检测设备、安全审计设备等物理 [[ 安全 ]] 设备。
工厂级:划分为工控网络、办公网络、监控网络;工控网络负责设备联网、数据采集、办公网负责业务系统通信、监控网负责监控录像通讯;并在在工控网络与办公网络间架设了工业 [[ 防火墙 ]] ,实现设计、工艺、制造、检测与物流的全面互联互通。
===2、关键技术应用详情===
对车间全工序核心设备都进行数据采集;设备包括拉丝、绞合、化学交联、去气、绕包、金属护套、外护套、局放耐压测试;采集数据包括生产速度、电机转速、温度、计米长度、电压、 [[ 电流 ]] 、直径等等;
通过对设备环境因素的数据采集,精准的将环境因素控制在工艺要求内,异常情况将即时触发报警机制,及时将异常信息通知操作工及相关工序管理人员,同时有助于工艺人员及时分析作业 [[ 环境 ]] 变换可能带来的质量影响,从而优化过程质量风控,降低了 6%过程质量问题率。
通过对速度、 [[ 温度 ]] 的分析,改进生产过程工艺控制,形成产品、材料、生产工控一体化的标准化机台作业指导书,能够快速提升操作工水平,保障产品质量。
通过 ERP\MES\SCADA\DCS相结合,不仅将日常设备的巡、检、保、修,形成标准化的 OEE,还将 OEE 与产品、工序、操作工、能源等方面相关联,能够横向到边、纵向到底进行多维多角度统计分析,提高设备利用率,减少生产 [[ 成本 ]] 。
通过对设备加装智能电表,采集能耗数据、综合分析,利用峰谷电,合理排产,实现工厂能耗的合理控制。
本项目的创新性在于:
将工控网络安全提升到新的层次,作为一个系统工程进行推进。从边界安全、 [[ 病毒 ]] 防御、行为管控、入侵检测、漏洞扫描、补丁修复等方面实施网络、信息安全防御。为保障数据安全,充分运用 NAS、实时、镜像、磁带等备份技术。
通过建立工业以太网通讯链路,为设备加装以太网通讯模块,将设备运行状态实时传输到集控中心,并进行二次组态,实现设备状态的实时监控,从而更好地进行数据采集与决策。
通过对设备加装智能电表,采集能耗数据、综合分析,利用峰谷电,合理排产,实现 [[ 工厂 ]] 能耗的合理控制。
==五、案例应用效益分析==
通过数据采集对设备 [[ 能源 ]] 消耗率、利用率、开工率、生产速度及工序流转速度等大数据的优化分析,找到了一条保生产降能耗的“绿色工厂”之路,整体能耗下降。打通、融合MES、ERP、SCADA、CAPP、PDM等管理系统之间的壁垒,实现数据的同步、共享,形成企业的“智脑”。
==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]