生产过程智能监测

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化工行业中的智能监测系统使用方法

化工行业中的智能监测系统使用方法

化工行业中的智能监测系统使用方法智能监测系统是化工行业中一种重要的工具,能够实时监测和控制生产过程中的各项参数,提高生产效率和安全性。

本文将介绍化工行业中智能监测系统的使用方法,并探讨其在提升生产效益方面的潜力。

首先,在使用智能监测系统之前,我们需要了解该系统的基础知识和原理。

智能监测系统通常由传感器、数据采集器、数据处理单元和显示界面等组成。

传感器负责收集各项参数的数据,如温度、压力、流量、PH值等。

数据采集器负责将传感器收集到的数据传输到数据处理单元,数据处理单元对数据进行处理和分析,并将结果显示在显示界面上。

在实际使用中,我们首先需要根据生产过程的特点和需求,选择合适的传感器,并正确安装在相关位置。

不同的生产过程可能需要监测的参数不同,因此选择合适的传感器对于准确监测参数至关重要。

同时,在安装传感器时,应注意传感器与被测参数之间的接触可靠性,以及传感器的防护措施,避免其受到腐蚀或物理损坏。

在数据采集器和数据处理单元方面,我们需要确保其稳定可靠地工作。

数据采集器通常可以通过有线或无线方式与传感器连接,因此在选择数据采集器时需要考虑生产场所的特点和要求。

在数据处理单元方面,我们需要确保其具备较高的计算和分析能力,能够快速处理海量的数据,并给出成果。

一旦智能监测系统安装和工作正常,我们可以开始使用该系统进行生产过程的监测和控制。

通过显示界面,我们可以实时监测参数的数值和变化趋势,以及生产过程的状态。

这有助于及时发现潜在问题和异常情况,并采取相应的措施进行调整或修正。

此外,智能监测系统还具备一定的预警和报警功能。

当参数超出正常范围或达到预设的报警值时,系统会发出警报,提醒操作人员需要及时采取行动。

这有助于避免潜在的安全风险和生产事故的发生,确保生产过程的稳定和安全。

而且,智能监测系统还能够自动生成各项参数的历史数据和报表,帮助企业进行数据分析和流程优化。

通过对历史数据的整理和分析,我们可以找出生产过程中存在的问题和瓶颈,并制定针对性的改进方案。

智能制造中的智能检测技术

智能制造中的智能检测技术

智能制造中的智能检测技术随着人工智能和物联网技术的不断发展,智能制造已成为制造业发展的重要方向之一。

其中,智能检测技术作为智能制造的关键技术之一,对制造业的发展起着重要的推动作用。

本文将针对智能制造中的智能检测技术进行深入探讨。

一、智能检测技术的概述智能检测技术,可以简单地理解为利用人工智能和物联网技术对制造过程中的数据进行监测和分析,以实现对产品的检测和质量控制。

智能检测技术可以帮助企业实现自动化、数字化和智能化的生产模式,提高生产效率和产品质量水平。

目前,智能检测技术已经在制造业的各个领域得到了广泛应用。

例如,在汽车制造中,智能检测技术可以用于对汽车零部件的检测和产品质量的控制;在电子制造中,智能检测技术可以用于对电子元器件的检测和产品的质量控制;在化工制造中,智能检测技术可以用于对化学反应过程的监测和质量控制。

二、智能检测技术的应用1.图像识别技术图像识别技术是智能检测技术的重要组成部分。

基于图像识别技术,可以实现对制造过程中的产品外观、表面缺陷等方面的检测和质量控制。

例如,在汽车制造过程中,利用图像识别技术可以对汽车外观进行检测和质量控制,以保证汽车的外观质量符合标准和要求。

2.声波检测技术声波检测技术是智能检测技术的另一种重要应用。

基于声波检测技术,可以实现对制造过程中的产品声波信号的监测和分析,从而对产品的质量进行控制。

例如,在电子制造过程中,利用声波检测技术可以对电子元器件的声波信号进行监测和质量控制,以确保电子元器件的质量符合标准和要求。

3.数据分析技术数据分析技术也是智能检测技术的重要应用之一。

基于数据分析技术,可以对制造过程中的数据进行收集和分析,以实现对产品的检测和质量控制。

例如,在化工制造过程中,利用数据分析技术可以对化学反应过程中的数据进行实时监测和分析,以确保化学反应的质量符合标准和要求。

三、智能检测技术的优势和局限智能检测技术在制造业中的应用具有很大的优势。

首先,智能检测技术可以实现对生产过程的自动化和智能化,提高生产效率和产品质量水平;其次,智能检测技术可以减少人的干预,从而降低劳动力成本和人为误差;最后,智能检测技术可以提高生产数据的准确性和可靠性,为企业决策提供更加科学的依据。

过程控制系统如何实现生产过程的智能化管理

过程控制系统如何实现生产过程的智能化管理

过程控制系统如何实现生产过程的智能化管理在当今竞争激烈的制造业环境中,实现生产过程的智能化管理已成为企业提高生产效率、保证产品质量、降低成本的关键。

过程控制系统作为实现这一目标的重要手段,正发挥着日益重要的作用。

过程控制系统是一种用于工业生产过程中的自动化控制系统,它通过对生产过程中的各种参数进行监测、控制和优化,以确保生产过程的稳定性、高效性和高质量。

那么,过程控制系统是如何实现生产过程的智能化管理的呢?首先,过程控制系统通过传感器和检测设备对生产过程中的各种物理量和化学量进行实时监测。

这些监测数据包括温度、压力、流量、液位、浓度等,它们是反映生产过程状态的重要指标。

传感器将这些物理量和化学量转换为电信号或数字信号,传输给控制系统。

控制系统对这些数据进行采集、处理和分析,从而实时了解生产过程的运行情况。

有了准确的监测数据,过程控制系统就能够进行精确的控制。

控制算法是过程控制系统的核心,它根据设定的目标值和监测到的实际值,计算出控制量,并通过执行机构对生产过程进行调节。

例如,在温度控制系统中,如果监测到的温度低于设定值,控制系统就会增加加热功率;如果温度高于设定值,就会降低加热功率。

通过这种实时的反馈控制,生产过程能够始终保持在设定的范围内,从而保证产品质量的稳定性。

智能化的过程控制系统还具备预测和优化功能。

通过对历史数据的分析和建模,系统可以预测生产过程中可能出现的问题,并提前采取措施进行预防。

同时,系统还可以根据生产任务和资源情况,对生产过程进行优化,以提高生产效率和降低成本。

例如,通过优化生产流程、合理安排设备运行时间、调整原材料的配比等方式,实现资源的最大化利用和生产效益的提升。

此外,过程控制系统还能够实现生产过程的自动化管理。

它可以自动完成生产设备的启动、停止、切换等操作,减少人工干预,降低人为失误的风险。

同时,系统还可以对生产过程中的数据进行自动记录和存储,为生产管理提供数据支持。

通过对这些数据的分析,管理人员可以了解生产过程的运行情况,发现问题并及时进行改进。

智能监测实施方案

智能监测实施方案

智能监测实施方案一、背景介绍随着科技的不断发展,智能监测技术在各个领域得到了广泛的应用。

智能监测技术通过传感器、数据采集系统和数据分析算法,实现对各种设备、环境和生产过程的实时监测和分析,为企业提供了更加精准、高效的管理手段。

因此,制定一套科学合理的智能监测实施方案对于企业的发展至关重要。

二、制定智能监测实施方案的必要性1. 提高生产效率:智能监测技术可以实时监测设备运行状态,提前发现问题并进行预防性维护,从而减少停机时间,提高生产效率。

2. 降低成本:通过对设备运行数据的分析,可以优化生产过程,降低能耗和原材料消耗,从而降低生产成本。

3. 提升产品质量:实时监测生产过程中的关键参数,及时调整生产参数,保证产品质量稳定。

4. 提高安全性:对危险环境和设备进行实时监测,及时发现安全隐患,确保生产安全。

5. 提升管理水平:通过对生产数据的分析,可以为管理者提供决策支持,提升管理水平。

三、智能监测实施方案的具体内容1. 硬件设备的选型:根据实际监测需求,选择合适的传感器、数据采集设备和监测仪器。

2. 数据采集系统的建设:建立数据采集系统,实现对各种监测设备的数据采集和传输。

3. 数据分析算法的开发:开发针对不同监测对象的数据分析算法,实现对监测数据的实时分析和处理。

4. 监测平台的建设:建设监测平台,实现对监测数据的实时展示、报警和远程控制。

5. 管理系统的完善:建立智能监测管理系统,实现对监测设备和数据的统一管理。

6. 人员培训和应急预案:对相关人员进行智能监测技术的培训,制定智能监测的应急预案。

四、智能监测实施方案的实施步骤1. 确定监测需求:明确监测的对象和监测的指标,确定监测的目的和范围。

2. 设备选型和采购:根据监测需求,选择合适的硬件设备,并进行采购。

3. 系统建设和调试:进行数据采集系统和监测平台的建设和调试,确保系统稳定运行。

4. 数据分析算法的开发:根据监测需求,开发相应的数据分析算法。

智能化制造过程监测与控制技术

智能化制造过程监测与控制技术

智能化制造过程监测与控制技术智能化制造是将现代智能化技术应用于制造产业中,实现生产最大程度自动化和智能化,提高生产效率和产品质量的过程。

制造业是国家的经济支柱,智能化制造是现代制造业的主流和趋势,智能化制造过程监测与控制技术是实现智能化制造的重要手段。

一、智能化制造过程监测技术智能化制造的过程监测尤为重要,通过对生产过程的监测,可以及时发现生产中存在的问题,提高生产效率和质量。

现代的数控机床、工业机器人、传感器、仪器设备等在生产过程中产生大量数据,智能化制造过程监测技术的核心就是通过对这些数据的高效采集、处理和分析,实现对生产过程进行监测和控制。

1. 传感器技术传感器是智能化制造过程监测的重要手段,通过采集生产过程中的温度、压力、振动、声音等数据,并将采集到的数据传输到计算机或云端进行分析和处理。

传感器技术可以帮助企业进行实时监测生产过程的发展状况,对制造过程数据进行采集和处理,提高制造产品的准确性和稳定性,保证产品的高质量。

2. 物联网技术物联网技术的出现,被视为智能化制造过程监测的另一项重要手段。

通过物联网技术,设备、产品和系统可以实现互联互通,数据可以自动采集,传输和处理。

物联网技术可以将设备和生产过程的数据进行连接,并实现生产过程的自动化监测和分析,从而更加准确和及时地发现问题,加快制造业的自动化和智能化进程。

二、智能化制造过程控制技术智能化制造过程控制技术是企业实现智能化生产的关键。

智能化制造过程监测技术可以监测生产过程中的数据,而智能化制造过程控制技术可以根据监测到的数据,对生产过程进行自动控制,从而达到提高生产效率和质量的目的。

1. 自适应控制技术自适应控制技术是智能化制造过程控制的核心之一,通过对传感器采集到的数据进行判断,设备自适应地对生产过程进行调节和控制。

与传统的控制方法相比,在保证产品质量的同时,自适应控制技术可以实现设备的最优化利用,提高设备的利用率和生产率。

2. 模型预测控制技术模型预测控制技术是智能化制造过程控制的一项重要技术,通过建立数学模型来预测生产过程中出现的问题和变化,从而采取相应的措施进行调度和控制。

玻璃制造过程中的智能控制与监测技术

玻璃制造过程中的智能控制与监测技术

玻璃制造过程中的智能控制与监测技术玻璃制造是一个复杂且历史悠久的工艺过程,涉及熔化、成型、淬火等多个步骤。

随着技术的发展,智能控制与监测技术被广泛应用于玻璃制造行业,大大提高了生产效率和产品质量。

本文将深入探讨智能控制与监测技术在玻璃制造过程中的应用,并分析其优势和挑战。

智能控制技术智能控制技术在玻璃制造过程中的应用主要包括温度控制、压力控制和速度控制等方面。

通过智能控制系统,可以精确控制熔炉内的温度,确保玻璃熔化过程中的均匀性;同时,可以对玻璃成型过程中的压力进行实时调节,以满足不同产品的要求;此外,智能控制系统还能根据产品的要求,调节淬火过程中的速度,保证产品的强度和韧性。

监测技术监测技术在玻璃制造过程中的应用主要包括对生产设备的监测、对生产过程的监测以及对产品质量的监测等。

通过监测技术,可以实时了解生产设备的运行状态,及时发现并解决问题;同时,可以对生产过程中的关键参数进行实时监控,以确保生产过程的稳定性和产品的质量;此外,通过对产品质量的监测,可以及时发现不合格产品,减少损失。

优势与应用案例智能控制与监测技术在玻璃制造过程中的应用,带来了显著的优势。

首先,通过精确控制和监测,可以提高生产效率,减少能源消耗;其次,可以提高产品质量,减少废品率;最后,可以提高生产过程的自动化程度,降低人工成本。

一个典型的应用案例是某大型玻璃制造企业,通过引入智能控制系统,实现了对熔炉温度的精确控制,使得玻璃熔化过程中的温度分布更加均匀,提高了玻璃的质量和生产效率;同时,通过监测技术,实时了解生产设备的运行状态,及时发现并解决问题,降低了设备的故障率。

挑战与发展方向尽管智能控制与监测技术在玻璃制造过程中取得了显著的应用成果,但仍面临一些挑战。

首先,技术的复杂性导致了较高的初期投资成本;其次,技术的应用需要专业的人才支持;最后,技术的不断更新换代给企业带来了压力。

未来的发展方向主要包括技术的进一步优化、智能化程度的提高以及与其他技术的融合等。

智能工厂生产过程监控系统建设方案

智能工厂生产过程监控系统建设方案

智能工厂生产过程监控系统建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章系统需求分析 (3)2.1 功能需求 (3)2.2 功能需求 (4)2.3 可靠性需求 (4)2.4 安全性需求 (5)第三章系统架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.2 硬件架构 (5)3.3 软件架构 (6)第四章数据采集与传输 (6)4.1 数据采集方式 (6)4.2 数据传输协议 (7)4.3 数据存储方案 (7)第五章数据处理与分析 (7)5.1 数据预处理 (7)5.1.1 数据清洗 (7)5.1.2 数据集成 (8)5.1.3 数据转换 (8)5.1.4 数据归一化 (8)5.2 数据挖掘与分析 (8)5.2.1 数据挖掘方法 (8)5.2.2 数据分析方法 (8)5.3 数据可视化 (8)5.3.1 图形展示 (8)5.3.2 表格展示 (9)5.3.3 动态展示 (9)5.3.4 交互式展示 (9)第六章系统集成与测试 (9)6.1 系统集成 (9)6.1.1 集成概述 (9)6.1.2 集成内容 (9)6.1.3 集成方法 (9)6.2 功能测试 (9)6.2.1 测试目的 (9)6.2.2 测试内容 (10)6.2.3 测试方法 (10)6.3 功能测试 (10)6.3.1 测试目的 (10)6.3.2 测试内容 (10)6.3.3 测试方法 (10)6.4 安全测试 (10)6.4.1 测试目的 (10)6.4.2 测试内容 (10)6.4.3 测试方法 (11)第七章生产过程监控与管理 (11)7.1 生产数据监控 (11)7.1.1 监控内容 (11)7.1.2 监控方法 (11)7.1.3 监控效果 (11)7.2 设备运行监控 (11)7.2.1 监控内容 (11)7.2.2 监控方法 (11)7.2.3 监控效果 (12)7.3 质量监控 (12)7.3.1 监控内容 (12)7.3.2 监控方法 (12)7.3.3 监控效果 (12)7.4 生产调度优化 (12)7.4.1 调度内容 (12)7.4.2 调度方法 (12)7.4.3 调度效果 (12)第八章系统运维与维护 (12)8.1 系统运维策略 (12)8.2 系统维护措施 (13)8.3 故障处理与恢复 (13)第九章项目实施与进度安排 (14)9.1 项目实施计划 (14)9.2 进度安排 (14)9.3 风险评估与应对措施 (15)第十章总结与展望 (15)10.1 项目成果总结 (15)10.2 项目不足与改进方向 (15)10.3 项目未来发展展望 (16)第一章引言信息技术的飞速发展,智能化、自动化已成为现代工业发展的必然趋势。

智能制造中的生产过程监控

智能制造中的生产过程监控

智能制造中的生产过程监控在当今竞争激烈的制造业领域,智能制造已经成为企业提升竞争力、实现高效生产的关键手段。

而生产过程监控作为智能制造体系中的重要环节,对于确保产品质量、提高生产效率、降低成本以及优化资源配置都具有至关重要的意义。

生产过程监控,简单来说,就是对制造过程中的各个环节进行实时、全面、准确的监测和控制。

它就像是一双敏锐的眼睛,时刻注视着生产线上的一举一动,及时发现问题并采取措施加以解决,以保证生产的顺利进行。

在传统的制造模式中,生产过程的监控往往依赖人工巡检和定期抽检。

这种方式不仅效率低下,而且容易出现疏漏和误判。

而在智能制造环境下,借助先进的传感器技术、数据采集与传输技术以及数据分析处理技术,实现了对生产过程的全方位、实时、精准监控。

传感器是生产过程监控的“触角”。

它们被广泛安装在生产设备、工装夹具以及产品上,能够实时采集温度、压力、振动、位移、电流、电压等各种物理量和状态参数。

这些传感器就像一个个敏锐的“侦察兵”,将收集到的信息快速准确地传递给数据采集系统。

数据采集系统则是生产过程监控的“信息中枢”。

它负责将来自众多传感器的海量数据进行汇总、整理和初步处理,并通过网络将这些数据传输到数据分析处理平台。

这个过程需要高效稳定的数据传输技术来保障,以确保数据的及时性和完整性。

数据分析处理平台则是生产过程监控的“大脑”。

它运用各种数据分析算法和模型,对采集到的数据进行深入挖掘和分析,从中提取出有价值的信息和规律。

例如,通过对设备运行数据的分析,可以预测设备的故障发生时间,提前进行维护保养,避免因设备故障导致的生产中断;通过对产品质量数据的分析,可以找出影响产品质量的关键因素,从而优化生产工艺和参数,提高产品质量的稳定性。

在生产过程监控中,可视化技术的应用也起到了重要的作用。

通过将复杂的数据以直观、清晰的图表、图形等形式展示出来,使得生产管理人员能够一目了然地了解生产过程的运行状况。

比如,实时的生产进度看板可以让管理人员清楚地知道每个订单的生产进度,及时调整生产计划;设备状态监控图可以直观地显示设备的运行状态,一旦出现异常,能够迅速采取措施。

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35
现场以太网 服务器
控 制 层
控制台
数据库服务器
无线调度主机
成品确认
Zigbee无线网 络
工作台N
工作台2
工作台1
11
3.1
计 划 层 执 行 层
ERP 公司局域网
系统设计方案
SCM BPM 路由器
INTERNET
膨胀阀装配生产线过程信息智能测控系统
路由器 车间局域网
数据库服务器
车间控制 计算机
现场以太网
3
2. 主要内容与关键技术
2.1 项目研究的主要内容
2.2 项目研究的关键技术
4
2.1
项目研究的主要内容
研究离散制造业生产管理系统模型
研究生产现场的数据采集系统
建立MES数据库系统,信息安全和身份认证系统
5
2.1
项目研究的主要内容
决策层使用的管理工具, 主要应用系统是 ERP(企业资源计划)、 CRM(客户关系管理)、 SCM(供应链管理)、 BPM(企业绩效管理)等 企业中层使用的工具: MES(制造执行系统)
部分自动化测控设备
29
4.2 成果转化、产业化情况
部分自动化测控设备
30
4.2 成果转化、产业化情况
部分自动化测控设备
31
4.2 成果转化、产业化情况
部分自动化测控设备
32
4.2 成果转化、产业化情况
部分自动化测控设备
33
4.2 成果转化、产业化情况
部分自动化测控设备
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4.2 成果转化、产业化情况
16
4.2 成果转化、产业化情况
MES制造执行系统
17
4.2 成果转化、产业化情况
MES制造执行系统
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4.2 成果转化、产业化情况
MES制造执行系统
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4.2 成果转化、产业化情况
MES制造执行系统
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4.2 成果转化、产业化情况
MES制造执行系统
21
4.2 成果转化、产业化情况
MES制造执行系统
12
3.2
具体实施方案
自动检测设备采用各种检测技术实现压
MES : 以 ERP/MES/SFC 为核心的企业 指标的测量。 信息集成已成为国内外企业研究、应 OPC 服务器实现了 OPC XML-DA 规 ARM 为核心自动检测控 短程无线网络-Zigbee设计开发了以 技术 用的主要技术之一。 范。通过该服务器,任何支持 Zigbee 技术组成的无线网络结构简单、 制器,该控制器能够实现多种规格的输 采用条码,实现了每只产品的身份标识, 体积小、成本低、抗干扰能力强、组网 XML 的系统都可通过标准的 OPC 入参数的检测,直接输出控制多种现场 科学编码实现了代码信息集成:如产品生 灵活;实现了一点对多点及多点对多点 XML-DA 接 口 获 取 系 统 服务 器 的 OPC技术 设备,同时具有标准的 RS232 、 PS/2 、 产时间、类型、批次号、需装配零件号、 之间的设备间数据的透明传输;特别适 数据。这大大提高了系统信息 RS485 、 RFID/ 条码读写器接口,人机接 流水线编号等。 合工业现场数据传输量不大的场所。 共享和互操作能力。通过 XML 和 通过条码和 RFID 的自动读写,节省了大 口通过液晶屏,可以自动显示各种工作 产品标识--条码技术 另外,网络采用开放式结构,根据不同 简单对象访问协议,为 MES/ERP 量 状态和上层的指令和文档。 需要场合,还可将令牌式短途无线网络 等提供跨平台的数据信息。 人工成本,提高作业精确性,加快处理速 、工业无线以太网等嵌入网络系统中。 度,有效跟踪物流动态。 自动测试设备的先进检测技术和控制技术
OPC XML-DA 在执行层完成的主要内容: 服务器
1. 通过实时数据库实现与控制层的接口;通过关系数据库实现与计划层的接口AA 无线调度主机 控制台 数据库服务器 2. 控制主机的数据采集模块实现现场数据的实时上传与下传; ; 控 3. 控制主机的质量控制模块实现加工质量的统计、分析和预测; ; 制 4. 控制主机的过程控制模块实现生产过程可视化监控,自动修正生产中的错误; Zigbee无线网 层 成品确认 络 5. 控制主机的维护管理模块实现生产现场设备的状态监测、分析统计设备的使用情况 、生产能力、运行和停工时间,并注明停工的原因; 。 工作台N 工作台2 工作台1 6. 控制主机的生产单元分配通过生产现场的实时数据和工作单,实现生产单元间 的工作流,提供调度信息并以此完成实时在线调整车间已指定的生产进度,对返修 品和废品进行处理等等; ;
供应链管理(SCM)
企业资源计划(ERP)
SCADA
企业绩效管理(BPM) 生产单元分配 运输与后勤(T&L)
HMI
文档管理
协同制造商产品数据管理
(CMC/PDM)
工序详细调度
7
2.2 项目研究的关键技术
解决产品在生产环节可识别 技术; RFID 、 条 码 ( 一 维 、 二 维 MES与ERP、SFC集成接口 )的设计及代码定义:保证 开发并应用基于嵌入式操作系统 包含更多有用生产信息和防 的实时控制器,改造现有设备, 止差错功能,如时间、类型 MES 相关组件及其数据库的研究 提高测控设备的智能性、实时性 、批次号、需装配零件号、 OPC 等的有关技术 和可靠性; 短途无线网络的设计 流水线编号等。 开发面向工业控制的嵌入式无 解决如何在小尺寸或不规则 研究无线网络现场设备的组态方 线智能仪表 /传感器。 产 品 上 印制、粘贴、识别 法,开发组态软件; RFID/条码的技术 嵌入式无线网络模块的设计: 产品标识及自动识别技术 实现无线网络模块的模块化, 标准化; 适于工业控制的无线网格网络 通讯协议的优化设计:通过冗 余通道、路径优化等技术防堵 具有嵌入式控制器的自动测控设备 塞设计,保证数据实时性,新 增节点即插即用。
数据库服务器
无线调度主机
成品确认
Zigbee无线网 络
工作台N
工作台2
工作台1
10
3.1
系统设计方案
在控制层完成的主要内容: 膨胀阀装配生产线过程信息智能测控系统
1. 开发基于RFID/条码、工控机、PLC、单片机的自动测控设备和仪表;AAAAAAAA ERP SCM BPM 计 INTERNET 2. 开发了基于Zigbee 的无线网络系统,实现数据的实时上下传输; AAAAAAAAAAAA 路由器 划 上传数据:产品编号、工序代码、工位代码、员工代码、测控数据、设备状态(如 3. 公司局域网 设备的操作记录信息,设备故障信息)等 层 4. 下传数据:产品规格、装配/测试参数,生产连锁,操作指令,设备或者产品的预 路由器 警信息等 AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA 车间控制 执 数据库服务器 计算机 现场显示:生产状态、生产总数、不合格数、工艺路线等; AAAAAAAAAAAAA 行 5. 车间局域网 层6. 基于实时数据库管理,实现工序间产品生产闭环控制,从而保证产品质量 。 OPC XML-DA 7. JI
13
MES制造执行系统 力、流量、长度、应力、泄露、形状等
4. 研究成果
4.1 主要创新点
4.2 成果转化、产业化情况
14
4.1
主要创新点
●将国外先进的生产过程信息化理论应用到我国离散制造业的生
产过程,实现了离散生产过程多级防差错要求(如工位防差错、 工序防差错、流水线防差错、仓储生产防差错等),彻底改变 了现在离散生产容易操作失误的缺点,解决了MES系统与我国 企业实际情况的对接,降低投入成本,特别适应中小型企业的 需求。
22
4.2 成果转化、产业化情况
MES制造执行系统
23
4.2 成果转化、产业化情况
无线通讯模块
24
4.2 成果转化、产业化情况
条码的应用
25
4.2 成果转化、产业化情况
生产现场
26
4.2 成果转化、产业化情况
车间控制室
27
4.2 成果转化、产业化情况
部分自动化测控设备
28
4.2 成果转化、产业化情况
离散制造过程信息智能监测
1

1

概述
2
3
主要内容和关键技术
项目设计方案
4
研究成果5Biblioteka 存在问题及改进建议2
1. 概述
项目目标
建立离散制造过程信息智能测控系统,实现产品生产全 过程质量监控
应用平台
浙江三花汽车控制系统有限公司热力膨胀阀装配生产线 的技术改造
实现方案
设计以“MES+无线网络+RFID/条码”为模式的企业信 息化智能测控系统
生产过程信息化系统模型
计划层
执行层
一线操作人员使用的生产过程 监控工具: SCADA(数据采集与监视) HMI(Human Machine Interface)
6
控制层
2.1
系统设计的相关内容 计划层
客户管理(CRM)
项目研究的主要内容
执行层(MES) 数据采集 维护管理 过程管理 质量管理 控制层(SFC)
8

3. 项目设计方案
3.1 系统设计方案
3.2 具体实施方案
9
3.1
计 划 层 执 行 层
ERP 公司局域网
系统设计方案
SCM BPM 路由器
INTERNET
膨胀阀装配生产线过程信息智能测控系统
路由器 车间局域网
数据库服务器
车间控制 计算机 OPC XML-DA 服务器
现场以太网
控 制 层
控制台
●将短途无线、条码(二维)/RFID、测控技术集成为一体,通
过生产环节识别技术,实现了离散生产物联网,并投入使用, 为物联网的应用推广开辟新领域。
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