基于工业互联网的中小型模具企业数字化转型实践路径

分析了模具行业的独特性,指出其在数字化转型中面临多品种小批量定制化生产,高精度要求以及设计和生产协同难度大等挑战.中小型模具企业应结合自身特点,优先解决设计与制造协同问题,通过工业互联网技术赋能,按"设备联网与数据贯通,生产协同与工艺优化,生态协同与服务延伸"3个阶段实施,在设备联网阶段做好工业互联网平台选择和数据采集;在设计生产协同阶段部署生产过程执行系统(MES)和产品生命周期管理系统(PLMS);在生态协同阶段接入区域产业集群平台,最终实现数据驱动决策与生态化竞争力提升,完成数字化转型.

基于微服务架构的智能MES系统开发

在工业4.0与中国制造2025的国家战略大背景下,制造企业的智能化转型已是大势,如何在这股智能化改革浪潮中做出改变已成为企业急需解决的问题.制造执行系统(Manufacturing Execution System,简称MES)作为制造业信息化水平的代表,受到了越来越多的关注.传统的制造执行系统多采用单体架构,系统耦合度高,通用性差,维护优化成本高,其弊端在企业生产制造过程中被不断凸显出来.针对以上问题,本文提出了基于微服务架构(Micro Service Architecture,简称MSA)的智能MES系统设计思想,将微服务架构思想用于MES的系统开发,解决单体架构系统的一系列问题.在此基础上引入机床刀具磨损状态识别算法,搭建刀具磨损算法识别仿真模块,为MES的智能化改造奠定基础. 本文以某棒料加工车间为具体对象,针对单体架构下MES系统高耦合,通用性差,维护优化成本高的弊端,开发了基于MSA架构的产线智能MES系统,用于制造车间的信息共享与协同生产.本文的主要内容分为如下几部分: 首先,本文从车间功能,硬件组成,生产流程等角度分析了车间目前的生产现状.结合生产现状,通过PDCA循环管理办法分析出车间目前在组织机构,生产计划,信息化,评价机制方面存在问题.以问题为导向对MES系统进行需求分析,最终细化成9个功能性需求与4个非功能性需求. 其次,本文结合车间生产现状总结MES系统的一系列设计原则.结合问题分析提出名为"高效棒料加工车间管控模型"的车间管理思想,形成"以计划拉动运营,以评价驱动生产"的良性可循环管理模式.并以此为基础,提出"平台统一,全局数据"的系统设计核心,实现MES的多维度纵向管控与数据的全局贯穿.采用扩展立方体与原子功能组件的软件设计思想对MES进行多角度拆分,从系统的网络架构,网络运行环境,业务IT模型3个角度对MES进行详细设计. 再次,本文从服务,数据库,硬件接口,状态识别算法4个角度对MES的系统开发进行详细介绍.服务开发方面,以MSA为核心架构,从功能与水平复制的角度对MES进行拆分,最终将系统拆分为13个生产过程微服务与4个辅助性微服务,各微服务依照业务逻辑动态组合,实现各种功能.数据库开发方面,以MySQL为技术支撑,从数据角度对MES进行拆分,最终开发9个数据表,为微服务提供数据支撑.硬件接口开发方面,采用动态链接库,Snap7,H5Stream,消息中间件的多类型开发方式对硬件API接口进行二次开发,实现MES对车间的实时控制与数据获取.状态识别算法开发方面,采用PHM2010公开数据集作为模拟数据,通过二次特征提取与Smote样本扩充对训练数据进行扩展,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)作为模型基本架构,再此基础上将模型训练与测试做函数化处理,将算法的运算过程移植到阿里云ECS云服务器,采用WebSocket实现与MES和用户的通信,通过状态识别仿真算法的开发,为MES系统智慧赋能. 最后,本文对MES系统的9个功能模块进行展示验证.结果表明,各模块之间可协同配合,共享数据,完成一系列工作.基于MSA架构的MES系统耦合度,维护优化成本更低,B\S架构的用户访问模式使MES的通用性更好.基于深度学习的机床刀具磨损识别仿真算法的开发,为MES的进一步智能化改造奠定基础.

浅析如何利用企业信息化建设成果赋能碳核算

推动碳达峰,碳中和战略的实施,有赖于实现温室气体排放和清除活动的量化,测控,报告和审验.在实际操作过程中,目前广泛采用的排放因子法,因缺少完整,有效,透明的基础数据,其核算核查结果的精度,难以支撑各层级排放主体的碳资产管理,减排潜力挖掘,以及绿色低碳产品的评估鉴定.本文将探析如何利用 MES,PDM 等"三化"融合建设成果,充实基础数据,赋能碳核算核查,挖掘数据潜力,实现流程再造.