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解決方案

Solution

海爾冰酒體系重點工序數(shù)字化管控平臺項目

海爾冰酒體系重點工序數(shù)字化管控平臺項目

概覽

建設自動化生產線是提升車間能力重要手段之一,需要通過自動化與信息化的深度結合、合理利用,才能使得整個自動化生產線真正的實現(xiàn)自動化、柔性化以及智能化。

一、需求分析

(一)需求分析和方案引述

建設自動化生產線是提升車間能力重要手段之一,需要通過自動化與信息化的深度結合、合理利用,才能使得整個自動化生產線真正的實現(xiàn)自動化、柔性化以及智能化。目前,廠區(qū)工藝生產線各道工序,包括:鈑金、吸附、發(fā)泡、總裝等,都具備對應的監(jiān)控平臺或自動化系統(tǒng),但各套平臺之間,相互獨立,存在嚴重的“數(shù)據(jù)孤島”問題,這就使得原本相互關聯(lián)的各工藝流程在數(shù)據(jù)層面分散割離,甚至相互掣肘。

當前生產線各道重點工序已存在的監(jiān)控系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)大部分僅僅用于實時展示查詢和實時邏輯的局部范圍聯(lián)動,未將生產數(shù)據(jù)和資產類數(shù)據(jù)進行有效的沉淀、積累和價值數(shù)據(jù)萃取應用,無法真正發(fā)揮數(shù)字化系統(tǒng)對生產管理的有效管控,深層次挖掘產線生產能力;無法對現(xiàn)有的產線生產模式及產線節(jié)拍提供更好的優(yōu)化建議和輔助決策。

廠區(qū)的電力系統(tǒng)相對完善,但廠區(qū)的能源管理有待進一步提升。目前階段對三級和四級的配電系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和管理應用尚處空白,當前的能源管理只是對各能源進項進行總回路的計量監(jiān)控,不能細化單位或分時能耗至各支路、各設備、各工序,同時缺少節(jié)能分析管控、無法對用能超限考核,亦難以形成分支能耗對各生產要素的數(shù)字化評估;無法確定能源消耗在什么地方、能源消耗是否正常,是否合理等;

在產線設備日常運行時,出現(xiàn)的異常事件和局部問題,設備安全、健康狀態(tài)、工作運行狀態(tài)等不易得到全方位監(jiān)管;無法精準預測和評估設備故障、剩余壽命和維護周期;對于設備異常、事故缺乏預警提示和防范舉措。

各工序標準化管控仍以手抄和紙面記錄、確認為主,主觀意識偏差對質量安全管控存在一定的隱患。工序數(shù)據(jù)上報程序復雜,人力資源和時間成本消耗較大。

針對這些問題,我們提出建立冰酒體系重點工序數(shù)字化管理平臺,實現(xiàn)“數(shù)據(jù)物聯(lián)化、生產可視化、管控策略化、管理數(shù)字化、決策智能化”的解決之道。

數(shù)據(jù)物聯(lián)化:在廠區(qū)現(xiàn)場增設分布式部署的工業(yè)云網絡,以及可形成泛在連接的云、網、邊、端設備,將現(xiàn)場的生產數(shù)據(jù)和資產運行數(shù)據(jù)進行。

云化處理;對現(xiàn)場的成套控制設備或PLC設備進行邊緣計算和數(shù)據(jù)解析,實時采集資產的運行數(shù)據(jù);對原有各生產管理系統(tǒng)進行整合升級,將整個數(shù)字化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合處理;通過多樣化的數(shù)據(jù)服務路徑,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,打破數(shù)據(jù)孤島,提升數(shù)據(jù)覆蓋率和生產運營效率;

生產可視化:營造快速反應、富有彈性和精細化的數(shù)字化生產環(huán)境,衍生覆蓋全區(qū)域和重點工序的3D可視化數(shù)字孿生場景,對現(xiàn)場設備資產實施全生命周期管控,減少無效價值流程和粗放型管理崗位,實現(xiàn)敏捷化生產和資產價值提升;系統(tǒng)內置多種智能算法、故障預警和風險評估規(guī)則,自動對各重點工序的工藝流程、能效進行對標分析,幫助廠區(qū)全面洞察全局,實現(xiàn)提質增效和節(jié)能降耗的目標;

管控策略化:集成各個重點工序的智能化控制系統(tǒng),實現(xiàn)每道工序、每臺設備的實時監(jiān)控與策略性管理,保證設備在整個全生命周期內安全、穩(wěn)定運行。

管理數(shù)字化:建立整個冰酒體系產線的數(shù)字化系統(tǒng),對現(xiàn)場的設備、生產流程等進行數(shù)字化管理;數(shù)據(jù)匯聚處理,全流程挖掘產線歷史數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)價值,幫助廠區(qū)沉淀數(shù)據(jù)資產;

決策智能化:基于互聯(lián)互通的物聯(lián)感知和開放的云計算平臺,全面提升管理人員對場景內用能設備的“感知力”和“掌控力”,通過對異常能耗的洞察分析和高效易用的生產管理手段,實現(xiàn)高達15%的綜合效益提升。

(二)項目總體目標

本項目旨在設計一套完整的冰酒體系重點工序數(shù)字化管理平臺,實現(xiàn)整個產線智能化的生產管理,人員安全管理,資產運維管理,真正打造“多線一體,統(tǒng)一管控”的數(shù)字化智能柔性生產線。

通過冰酒體系重點工序數(shù)字化管理平臺用戶能夠實現(xiàn):

1、數(shù)據(jù)融通、打破各道工序的數(shù)據(jù)孤島:以冰酒體系重點工序數(shù)字化管理平臺為核心,建設廠區(qū)信息集成平臺,向上支撐廠區(qū)的經營管理,向下實現(xiàn)生產過程的實時數(shù)據(jù)高度集成,將各自獨立的信息系統(tǒng)連接成為一個完整、可靠、有序的整體。

2、歷史數(shù)據(jù)價值沉淀:基于時序記錄的歷史態(tài)生產數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,挖掘產線各道重點工序的問題,推薦最佳生產節(jié)拍策略,評估各個設備和線路的運維狀態(tài),生成綜合性分析報告;

3、全生命周期管理:基于生產行為和設備行為的大數(shù)據(jù)模型,采用深度學習算法對產線生產設備及元器件的身份信息、運行狀況、故障等信息進行特征提取及聚合統(tǒng)計分析;預估生產設備及元器件的剩余使用壽命,對生產設備及元器件生命周期變化趨勢進行預測,建立生產設備及元器件生命周期演變模型,以實現(xiàn)設備更換、安裝、備件庫存情況等信息的全方位管理;

4、能效分析預測:對每道工序的能效進行分析,并結合產量、班組等分析產線的能效;結合系統(tǒng)運行、峰平谷電價政策,優(yōu)化當前能效,生成安全、經濟的生產方案;利用大數(shù)據(jù)趨勢預測的方法,結合季節(jié)變化、月度變化、產量等因素,對能效、產量進行趨勢分析,并預測未來一段時間的變化情況,防患未然;

5、安全評估預警:通過視頻采集和物聯(lián)感知,對廠區(qū)的重點工序、危險區(qū)域實時監(jiān)測,及時、有效、精確、警戒等多方面監(jiān)控和處理,時時刻刻保證工作人員安全,避免重大事故的發(fā)生;監(jiān)測生產線自動化設備能效情況及運行狀況,運用大數(shù)據(jù)算法,自動合成安全數(shù)據(jù)模型,分析變化趨勢尋找運行規(guī)律,提前預判設備故障,減少損失,實現(xiàn)智能安全運維;

6、產品質量追溯:冰柜、冰箱經過總裝、質檢之后,可根據(jù)不同產品的特性要求,在系統(tǒng)“產品標識”模塊,輸入產品出廠相關屬性數(shù)據(jù),如產品ID、出廠環(huán)境參數(shù)、產品屬性、零部件屬性以及其他一些質量相關參數(shù),系統(tǒng)將自動生成自帶產品身份屬性和“身世數(shù)據(jù)包”的唯一標識碼,作為后期進行產品質量追溯的依據(jù)。

7、生產流程標準化:系統(tǒng)支持各道重點工序操作標準卡、檢驗標準卡的輸入,標準輸入之后,系統(tǒng)將自動轉化為對應工藝的預警限制,當現(xiàn)場人員操作不當或者其他原因導致這些對象參數(shù)超限時,系統(tǒng)自動告警;同時,系統(tǒng)對重點工藝參數(shù)進行趨勢預測,當出現(xiàn)越限趨勢時,系統(tǒng)會發(fā)出提示,以彈窗、短信、聲光告警等方式提醒工作人員和授權管理者,及時修正工藝流程,確保質量品質。

二、系統(tǒng)架構

冰酒體系重點工序數(shù)字化管理平臺讓整個廠區(qū)變成一個智能系統(tǒng),實現(xiàn)人-人、人-機、機-物和機-機等互聯(lián)互通,打通設備層、執(zhí)行層、控制層、管理層及企業(yè)層之間的信息傳遞,實現(xiàn)廠區(qū)、生產線、設備、工位,以及質量、效率等信息的透明可視,實現(xiàn)產線全生命周期運維管理,以更快的傳遞、更高的效率及更好的柔性滿足產線生產需求,做到設備零停機、產品零缺陷、安全零事故。

整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集存儲、數(shù)據(jù)分析應用、服務應用均采用分布式運算結構,各個重點工序子系統(tǒng)之間耦合度低,相互之間不產生數(shù)據(jù)依賴。

系統(tǒng)架構如下圖所示:

三、實施方案

(一)項目實施流程

調研階段:進一步了解廠區(qū)需求與挑戰(zhàn)

分析階段:確認目標與實施規(guī)劃

定義階段:建立具體的項目可交付內容

設計階段:技術和業(yè)務流程設計

開發(fā)階段:配置、客戶化、系統(tǒng)測試

實施階段:培訓并執(zhí)行解決方案

優(yōu)化階段:投運后持續(xù)改進及數(shù)據(jù)

(二)技術關鍵及主要內容

1、基于分布式交互式技術的多模態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)感知與快速融通技術:1)針對不同工序監(jiān)控平臺的異構數(shù)據(jù),通過邊緣計算和云端輪詢結合的方式實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)融通;2)提供標準化身份識別系統(tǒng)和API接口供各層應用或第三方應用調用系統(tǒng)數(shù)據(jù);3)數(shù)據(jù)轉發(fā)、定向路由和數(shù)據(jù)通斷管理;4)多層級網絡調度和穿透技術。

2、面向狀態(tài)監(jiān)控(CM)和預測性維護(PdM)的時序數(shù)據(jù)分析與預警技術:1)研究針對冰柜產線設備的關鍵運行參數(shù)的多變量關聯(lián)分析算法,生成相關的參數(shù)關系平衡模型,實現(xiàn)故障診斷、預測和維護決策;2)研究基于深度學習的產線設備健康監(jiān)測技術,利用先進數(shù)據(jù)處理算法、分析方法來挖掘、提取、解析運行過程中大數(shù)據(jù)的隱含信息,實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的全天候健康監(jiān)測和故障預測,建立針對冰柜產線設備的自動專家決策、智能維護管理體系;

3、全平臺獨立場景狀態(tài)展示、遠程任務下達及跟蹤管理技術:研究開發(fā)基于微服務架構的冰柜產線體系的多端展示系統(tǒng),包括:3D可視化大屏、web管理端、手機運維端,實現(xiàn)在同一云網絡下的多端訪問交互服務,包括:生產線監(jiān)控、實時信息查詢,設備預防性維護,報警和狀態(tài)推送,智能工單管理、自動點檢等功能。

4、鈑金彎角實時數(shù)據(jù)感知和反饋技術:

在鈑金折彎工序完成的下一步,增設鈑金折彎機光學角度測量系統(tǒng),采用線激光對運動中的鈑金邊緣進行即時角度分析、評估和特征描述,一旦出現(xiàn)不符合89°- 92°范圍的折邊,系統(tǒng)立刻進行缺陷定位,并發(fā)出告警信息,提醒現(xiàn)場人員對鈑金折彎設備進行優(yōu)化,避免批量性缺陷問題的出現(xiàn);同時測量數(shù)據(jù)自動上傳到云端管理系統(tǒng),系統(tǒng)將綜合所有鈑金角度監(jiān)測數(shù)據(jù),進行大數(shù)據(jù)分析,針對同一個位置點,進行趨勢分析與缺陷預警分析,并自動分析報告,給出鈑金生產線優(yōu)化建議,提高鈑金生產合格率和生產效率。

此外,根據(jù)鈑金生產流程現(xiàn)場條件與角度測量的要求,鈑金折彎機光學角度測量系統(tǒng)將內置修正算法,對鈑金材料傳送帶的水平度、平整度進行算法補償,提高角度測量結果的準確度與精度。

5、電檢工序數(shù)據(jù)云化處理及快速排障

將待檢柜體電源接入二次回路故障檢測模塊,在功能自檢工序,將采集到的自檢階段的數(shù)據(jù)進行云化處理,快速推測系統(tǒng)各項功能和二次功能回路是否正常,一旦發(fā)現(xiàn)異常,及時下發(fā)數(shù)據(jù)到檢測人員對異常產品進行返修處理,縮短質檢時間,提高工作效率。

同時,該電參數(shù)計量單元可將每次監(jiān)測的數(shù)據(jù)上傳至云端大數(shù)據(jù)系統(tǒng),通過多維度數(shù)據(jù)處理分析,尋找故障規(guī)律,生成檢驗報告,方便現(xiàn)場工作人員及時發(fā)現(xiàn)并修正生產流程中可能存在的問題,減少損失。

6、基于矩陣感知技術的內膽吸附厚度自動化檢測

吸附內膽厚度檢測系統(tǒng),主要實現(xiàn)方法在內膽下線環(huán)節(jié),通過矩陣感知技術,實時精準測量并計算內膽基準點處吸塑厚薄數(shù)據(jù),生成實時統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫,自動生成厚度曲線圖,并對曲線進行預測分析,對異常趨勢和越限進行報警;系統(tǒng)對比多組缺陷厚度曲線數(shù)據(jù),找出缺陷率高的基準點或者存在缺陷趨勢的基準點,及時提醒現(xiàn)場人員,檢查吸附設備,修正吸附工藝,降低內膽不合格率。

7、產品身世數(shù)據(jù)庫:

重點工序,包括鈑金、吸附、發(fā)泡,針對每一件產品,將該產品生產流程包含的重要參數(shù)(包括產品ID、環(huán)境參數(shù)、過程參數(shù)、監(jiān)測參數(shù)等)進行通規(guī)處理,衍生出帶有唯一產品工件的識別身份的產品屬性-工藝數(shù)據(jù)集;并形成數(shù)據(jù)庫和可調用的API數(shù)據(jù)接口,積累數(shù)據(jù)資產,便于后期進行產品質量追溯和工藝經驗總結。

(三)系統(tǒng)功能分解及具體實施

1.環(huán)境部署方案

整套服務端應用部署到私有云平臺,保證系統(tǒng)高可靠和高可用的要求。建議的詳細配置如下:

1) 每臺云主機配置:64 位,16H64G,500G 硬盤。

2) 操作系統(tǒng)使用 Red Hat Enterprise Linux 9或其它免費開源社區(qū)版 Linux,(注:開源版本沒有官方的售后服務);

3) 安裝專業(yè)防火墻軟件;

4) 域名服務;

5) 企業(yè)專網服務;

6) 數(shù)據(jù)庫集群。

2.多端展示方案

1)數(shù)字孿生可視化大屏

從廠區(qū)、車間、工位、再到生產設備均可實現(xiàn)3D展示和互動,對整個冰酒生產系統(tǒng)進行全面數(shù)據(jù)獲取和可視化,搭建全鏈路、全流程、全場景可視化平臺,實時監(jiān)控各道生產工序設備的運行狀況及能效狀態(tài),實現(xiàn)管理精細化和高效化,提升產線生產管理能力和監(jiān)控能力。

數(shù)字孿生可視化大屏主要包括以下幾部分功能:

①整個廠房全場景頁面:

3D建模等比例還原廠房生產線布局,通過大屏直觀透視生產流程工藝和設備運行數(shù)據(jù);在大屏上實時展示設備告警效果,支持后臺郵件、短信推送等方式達到實時監(jiān)測、及時管控的目的,提升監(jiān)控指揮與設備運維管理的效率;

②重點工序生產線監(jiān)控頁面:

重點工序包括鈑金、吸附、預混、發(fā)泡、抽空、灌注等,針對每一道生產工序,均3D建模還原現(xiàn)場生產流程,做到“專線專屏”,展示各個生產線執(zhí)行過程,采用圖形化方式展示該產線生產任務量、任務執(zhí)行進度以及產品質量等信息,幫助工作人員了解當前工序的能效水平以及工藝質量水平;

系統(tǒng)利用深度學習算法,自動對生產過程歷史數(shù)據(jù)進行多變量關聯(lián)分析,建立各個生產流程中的重要參數(shù)的關系平衡模型;全天候監(jiān)測各個維度的生產數(shù)據(jù),一旦出現(xiàn)沖破平衡關系的超標數(shù)據(jù),可實現(xiàn)自動調整、預警提示;

對生產人員的操作行為、生產節(jié)拍、關鍵節(jié)點參數(shù)實時監(jiān)測、追蹤,出現(xiàn)不合規(guī)操作時,系統(tǒng)自動發(fā)出警告;系統(tǒng)自動對故障告警信息進行聚合統(tǒng)計,運用大數(shù)據(jù)算法對告警信息進行特征提取,分析出概率較高的故障類型或故障點,防止批量性質量問題的發(fā)生;

③重點工序生產運行報告

對基于時序記錄的歷史態(tài)生產數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,挖掘生產過程中出現(xiàn)的問題,推薦最佳的生產節(jié)拍以及節(jié)能增效策略;同時評估生產線和設備的運維狀態(tài),對生產過程中的重要參數(shù)和能效進行趨勢預測,自動生成針對每道工序、每臺設備、每日、每周、每月、每年的綜合性分析報告。

2)電腦管理端

管理端Web應用,主要用于全局信息的配置和管理,包括:資產管理、運維管理、操作日志、用戶管理、權限管理等功能。

管理端Web頁面主要包括以下幾部分組成:

①場景導圖

場景導圖頁面主要基于現(xiàn)場實際布局的不同視圖而形成的可交互場景,將生產信息、工單信息、告警信息與場景相結合,以場景作為設備導航,方便運維管理人員快速定位設備,查看信息;構建設備數(shù)據(jù)化生命體,系統(tǒng)自動整合設備的運行數(shù)據(jù)、維修、保養(yǎng)、點檢以及備件信息,完成設備全生命周期信息的管理;

②運維管理

可以針對設備類型、故障等級、時間跨度等多維護進行告警和故障信息展示;從故障到工單,再到驗收全程數(shù)字化,智能推薦維修方案,自動匯總數(shù)據(jù)輔助故障分析。運維人員通過運維管理可以創(chuàng)建生產線及設備的周期維護計劃、周期任務下發(fā)、工單派發(fā)、工單狀態(tài)更新等一系列操作,對設備進行預防性維護,確保設備處于完好狀態(tài),充分發(fā)揮設備效能,有效提高完成率;

③設備管理

可以通過設備管理頁面修改平臺全局設備信息,包括a)設備的添加、刪除、修改設備功能;b)可以在輸入框輸入設備名稱,進行模糊查詢;c)不同生產線之間,進行數(shù)據(jù)隔離展示不同數(shù)據(jù);d)可以通過點擊設備進入設備詳細頁面并展示對應設備的狀態(tài)、產能數(shù)據(jù)、告警數(shù)據(jù)等;

④生產管理

支持用戶自行設置相關工序流程操作標準、檢驗標準,系統(tǒng)將按照這些標準自動生成對應流程的執(zhí)行預警閾值,出現(xiàn)越限,即可發(fā)出警告,提高生產效率。

此外,系統(tǒng)支持各類生產操作指導材料導入整理,實現(xiàn)設備資料文檔標準化管理,隨時隨地快速查閱,有效提升文檔與知識的利用率,實現(xiàn)知識的快速沉淀與傳播;知識庫支持多權限管理,按照權限范圍和文檔密級劃分權限;

⑤系統(tǒng)配置

系統(tǒng)配置主要用戶管理、部門管理、模板管理以及掛載管理等功能,包含元器件和設備的數(shù)據(jù)關聯(lián),用戶賬號、部門和職務的分配,以及工單模板字典的管理。

3)手機運維端

系統(tǒng)提供手機運維端,包括監(jiān)控概覽、設備信息查詢、告警處理、事件跟蹤等功能,用戶或運維人員可通過手機,即可實時掌握設備的運行情況,方便運維人同日常化運維需求,減少運維人員的操作強度,通過手機與PC端實時互動,響應派單及故障告警等信息,提高運維效率,為用戶提供更好的運維服務。

3、重點工序監(jiān)控方案

1)鈑金:

鈑金生產子系統(tǒng),主要實現(xiàn)對鈑金生產各工藝流程的可視化管理,主要功能包括:實時生產監(jiān)控、智能故障告警、維護保養(yǎng)預警、告警事件記錄、產品質量檢測等;

a.整合鈑金生產線監(jiān)控系統(tǒng),3D建模搭建鈑金生產流程,實現(xiàn)鈑金生產過程中任務執(zhí)行、工藝管理、質量管理、設備管理;

b.重點監(jiān)測鈑金折彎工藝,通過鈑金折彎機光學角度測量系統(tǒng),自動監(jiān)測鈑金角度等,出現(xiàn)異常,可自動告警或自動下發(fā)指令進行調整,防止批量性質量問題的發(fā)生;

c.實時監(jiān)測鈑金生產各個設備及關鍵部件運行參數(shù),預測分析運行趨勢,對設備及部件進行壽命預測、衰減追蹤,提前預警,實現(xiàn)預防性維護,做到設備部件零事故。

d.實時檢測鈑金生產流程能耗值,按照工藝、生產、質量、設備等維度進行聚合分類統(tǒng)計,優(yōu)化生產流程,降低能耗。

2)內膽吸附:

內膽生產監(jiān)控子系統(tǒng)實現(xiàn)內膽吸附工藝過程中工藝參數(shù)監(jiān)測、預防性維護診斷、鈑金生產質量檢測等功能。

a. 內膽吸附工藝流程重點檢查預加熱溫度、加熱溫度,結合內膽工件質量分布,分析最佳溫度組合,提高吸附合格率;

b. 通過吸附內膽厚度檢測系統(tǒng),通過激光點矩陣自動測量內膽工件,生成關鍵基準點的厚度曲線,識別出內膽缺陷類型與位置,并自動報警;

c. 系統(tǒng)結合吸附內膽厚度檢測系統(tǒng),對所有已完成的內膽工件的質量參數(shù)進行聚合統(tǒng)計,通過大數(shù)據(jù)比對,分析內膽加工合格率以及內膽經常出現(xiàn)的不合格厚度的位置,精準指導現(xiàn)場人員對內膽工藝生產線進行優(yōu)化;

3)預混:

發(fā)泡材料預混階段的子系統(tǒng)監(jiān)控,主要實現(xiàn)各個維度參數(shù)全天候監(jiān)控、故障預警和追溯等功能。

a. 構建預混車間數(shù)據(jù)模型,實時監(jiān)測預混過程中的物料、環(huán)境、質量、進度、異常處理等流程,實現(xiàn)預混階段的全過程監(jiān)測,提升原料混合質量與安全;

b. 重點監(jiān)測參數(shù),主要包括攪拌監(jiān)測、溫度監(jiān)測以及液位監(jiān)測,系統(tǒng)內置相對應的閾值規(guī)則,并自動繪制出原料溫度、液位變化趨勢圖,固定運行條件下,溫度、液位低于或超過對應閾值,系統(tǒng)給出警告:溫度過高、溢料警告、缺料警告等,或者自動控制機器停止注料,直至恢復正常繼續(xù)運行;

c.全天候監(jiān)測壓力值、液位值、溫度值,結合大數(shù)據(jù)智能算法,對參數(shù)歷史數(shù)據(jù)進行特征提取,得到壓力、液位、溫度關系平衡模型;實時監(jiān)測參數(shù)與模型關系,出現(xiàn)異常趨勢,立即預警或者系統(tǒng)自動控制停止注料;同時,系統(tǒng)可根據(jù)平衡模型,自動校準注料質量。

d.針對混合頭和高低壓換向閥等,系統(tǒng)自動記錄混合頭注料次數(shù),達到預設壽命次數(shù)時,系統(tǒng)自動提示運維檢修人員進行維護或者更換。

e.實時監(jiān)測各個設備及關鍵部件運行參數(shù),預測分析運行趨勢,對設備及部件進行壽命預測、衰減追蹤,提前預警,實現(xiàn)預防性維護,做到設備部件零事故。

4)發(fā)泡:

高壓發(fā)泡機的子系統(tǒng)監(jiān)控,主要實現(xiàn)發(fā)泡機的預測性維護、故障預警、遠程監(jiān)控與診斷、工業(yè)參數(shù)監(jiān)測、追溯等功能。高壓發(fā)泡機作為冰箱柜生產線的核心生產設備,包括:預裝、預熱、箱體或門體發(fā)泡等工藝流程;

a.構建發(fā)泡車間數(shù)據(jù)模型,對發(fā)泡過程中的計劃、物料、生產、質量、進度、異常處理等業(yè)務流程深度還原,實現(xiàn)發(fā)泡生產制造的全過程追溯,提升發(fā)泡質量;

b.重點監(jiān)控環(huán)境溫度、模具溫度、注料質量、注料壓力、注料溫度等參數(shù)。同時,系統(tǒng)可自動對發(fā)泡流程重點參數(shù)進行深度,構建高質量發(fā)泡可根據(jù)平衡模型,自動校準箱體注料質量,做到發(fā)泡箱體零缺料。

       c.構建箱體或門體發(fā)泡的工藝操作流程展示圖,實時動態(tài)跟蹤每一步流程操作,展示當前流程進度、剩余操作時間等;系統(tǒng)內置多項操作標準,包括溫度標準、操作時間標準等,嚴格控制發(fā)泡流程重要指標,任何一個流程出現(xiàn)問題,系統(tǒng)都會自動給出提示或修正;

d.針對發(fā)泡機電機、液壓系統(tǒng)電機等,重點監(jiān)測電機的電流、電壓、振動、溫度等參數(shù)狀態(tài),采用多變量關聯(lián)ConvexHull算法分析關鍵變量的關系,預測變量的異常變化趨勢,給出更準確的預警信息,一旦出現(xiàn)異常工況,系統(tǒng)立刻告警或者有針對性的停機維護檢修;

e.建立發(fā)泡機異常報警數(shù)據(jù)庫,設計基于相似數(shù)據(jù)段查找的算法,進行對當前報警數(shù)據(jù)的相似性查找,以達到準確的完成報警根源分析;通過大量設備狀態(tài)數(shù)據(jù)分析,挖掘設備元件狀態(tài)動態(tài)演變規(guī)律,實現(xiàn)發(fā)泡機的全生命周期管理。

f.將發(fā)泡流程包含的重要參數(shù)(包括:環(huán)境溫度、原料溫度、混合比例、發(fā)泡前殼體預熱溫度、注料壓力、注料溫度等參數(shù))進行統(tǒng)計處理,關聯(lián)到箱體條形碼及包裝紙箱碼,便于后期進行發(fā)泡質量追溯;

g.實時檢測發(fā)泡流程能耗值,結合發(fā)泡箱體、發(fā)泡門體產量,分析單位產量用能、平均產值、發(fā)泡機發(fā)泡量,多個維度統(tǒng)計發(fā)泡機的產值與能效情況。

5) 抽空:

抽空流程利用真空泵或壓縮機對制冷劑循環(huán)系統(tǒng)進行抽真空,排出系統(tǒng)中的空氣和殘留水分。抽空流程監(jiān)控子系統(tǒng)主要實現(xiàn)抽空過程中工藝參數(shù)監(jiān)測、預防性維護診斷功能。

a. 重點監(jiān)測抽空過程中的重要參數(shù),包括:環(huán)溫、抽空度、抽空時間。系統(tǒng)內置抽空檢驗標準卡,自動調取抽空流程參數(shù)數(shù)據(jù),匹配標準,出現(xiàn)偏差,即可預警;

b. 制定抽空泵工作運行報告,支持日報、周報、月報、年報;

c. 系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)學習方法,對每一真空泵的抽空數(shù)據(jù)進行特征提取,找出最佳的抽空狀態(tài)參數(shù)模型;抽空過程中,預測參數(shù)變化趨勢,與模型比對,給出更精準的預警信號;

d.實時檢測抽空生產流程能耗值,按照工藝、生產、質量、設備等維度進行聚合分類統(tǒng)計,優(yōu)化生產流程,降低能耗。

6) 灌注:

灌注制冷劑的工藝流程監(jiān)控子系統(tǒng)主要實現(xiàn)灌注過程的工藝參數(shù)監(jiān)測和預防性維護。

a. 重點監(jiān)測灌注前制冷系統(tǒng)真空度,無法達到預定要求,自動閉鎖操作,減少不合格操作;

b. 全天候監(jiān)測制冷劑罐壓力、各類表計壓力值、制冷劑質量等,當參數(shù)達到預定范圍,系統(tǒng)自動給出提示,嚴格避免出現(xiàn)不合格操作,盡可能達到灌注零缺陷;

c. 系統(tǒng)自動記錄灌注槍頭密封圈等易損不見的使用時長,達到預設壽命時,系統(tǒng)自動提示運維檢修人員進行維護或者更換。

d. 實時檢測灌注生產流程能耗值,按照工藝、生產、質量、設備等維度進行聚合分類統(tǒng)計,優(yōu)化生產流程,降低能耗。

7)總裝:

總裝階段監(jiān)控子系統(tǒng)主要針對冰箱總裝工藝流程進行工藝參數(shù)監(jiān)測、設備故障預警等。

a.監(jiān)測總裝過程重要操作標準參數(shù),匯總產品個部件的標識碼,獲取各部件出廠屬性參數(shù)并進行匯總統(tǒng)計,統(tǒng)一關聯(lián)到整裝產品的唯一標識碼;

b.實時監(jiān)測總裝歷程各個設備及關鍵部件運行參數(shù),預測分析運行趨勢,對設備及部件進行壽命預測、衰減追蹤,提前預警,實現(xiàn)預防性維護,做到設備部件零事故。

4、數(shù)據(jù)安全策略

1)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安全

a.驗證:保證只有授權的合法用戶才能注冊和訪問;

b.授權:對不同的用戶訪問數(shù)據(jù)庫授予不同的權限;

c.審計:監(jiān)視各用戶對數(shù)據(jù)庫施加的動作;

2)應用層安全設計

a.采用身份認證技術、對各種應用服務的安全性增強配置服務來保障網絡系統(tǒng)在應用層的安全。

b.數(shù)據(jù)權限:數(shù)據(jù)權限包含整個模塊是否允許查看(模塊打開功能)、單條記錄是否允許訪問(記錄查看權限)和記錄屬性可見(字段級別權限)。

3)功能權限設計

a.操作管理(菜單資源,URL資源,頁面元素)

b.權限管理

c.角色管理

d.用戶管理

e.授權中心

4)數(shù)據(jù)安全驗證

a.設置用戶的數(shù)據(jù)范圍

b.數(shù)據(jù)范圍接口

c.表現(xiàn)層展現(xiàn)

5)用戶輸入通用準則

a.盡可能使用驗證控件,以限定用戶輸入可接受的值。

b.在運行服務器代碼之前,始終確保 IsValid 屬性的值為 true。如果值為 false,則意味著一個或多個驗證控件未通過驗證檢查。

四、技術標準

(一)技術標準

GB 50171 電氣裝置安裝工程盤、柜及二次回路結線施工及驗收規(guī)范

GB/T 2423.1 電工電子產品環(huán)境試驗 第2部分:試驗方法 試驗A:低溫

GB/T 2423.2 電工電子產品環(huán)境試驗 第2部分:試驗方法 試驗B:高溫

GB/T 2423.4 電工電子產品基本環(huán)境試驗規(guī)程 試驗Db:交變濕熱試驗方法

GB/T 2423.10 電工電子產品環(huán)境試驗 第2部分:試驗方法 試驗Fc:振動(正弦)

GB/T 15153.1 遠動設備及系統(tǒng)  工作條件 第1篇:電源和電磁兼容性

GB/T 15153.2 遠動設備及系統(tǒng)  工作條件 第2篇:環(huán)境條件(氣候、機械和其他非電影響因素)

GB/T 16435.1 遠動設備及系統(tǒng) 接口(電氣特性)

GB/T 17463.1 遠動設備及系統(tǒng) 性能要求

GB/T 17626 電磁兼容 試驗和測量技術

GB/T13729 遠程終端通用技術條件

DL/T630 交流采樣遠動終端技術條件

DL/T634.5101-2002 遠動設備及系統(tǒng) 第5-101部分 傳輸規(guī)約 基本遠動任務配套標準

DL/T634.5104-2009 遠動設備及系統(tǒng) 第 5-104 部分 傳輸規(guī)約 采用標準傳輸協(xié)議子集的 DL/T634.5101-2002 網絡訪問

SD 325-1989 電力系統(tǒng)電壓和無功技術導則

DL 755-2001 電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定導則

國家電力監(jiān)管委員會5號令 電力二次系統(tǒng)安全防護規(guī)定

國家電力監(jiān)管委員會電監(jiān)安全[2006]34號 電力二次系統(tǒng)安全防護總體方案

DL 755-2001 電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定導則

(二)技術性能指標和參數(shù)

  通過服務器擴容和適當?shù)臄?shù)據(jù)庫存儲和擴展策略,系統(tǒng)今后將接入數(shù)千臺設備,因此平臺的處理能力應滿足如下要求:

1、支持300用戶并發(fā)應用接入請求;

2、系統(tǒng)遠期接入設備數(shù)量達到5000臺;

3、Web頁面處理:系統(tǒng)支持300用戶同時在線進行網頁并行操作,且系統(tǒng)響應時間小于2s;

4、CPU忙時利用率不超過60%,保證系統(tǒng)運行穩(wěn)定性。

5、平臺具有高可靠性和高穩(wěn)定性。關鍵設備應采用負載均衡、分布式處理結構,主要模塊冗余度至少為1+1;

6、系統(tǒng)各服務器應保證數(shù)據(jù)實時的一致性、可用性,主備倒用時間不大于3分鐘;

7、故障恢復時間不大于30分鐘;

8、系統(tǒng)滿足7×24h不間斷工作。

五、效益預測

1)打通廠區(qū)數(shù)據(jù)孤島,實現(xiàn)不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享,提升經營發(fā)展能力;實現(xiàn)對設備數(shù)據(jù)、能源消耗、環(huán)境數(shù)據(jù)的統(tǒng)籌監(jiān)控;統(tǒng)籌人員和設備、能耗和產品、生產工藝和流程、生產和環(huán)境之間的生產平衡,使管理者全面、準確、及時地觀察到廠區(qū)的生產進度、能耗數(shù)據(jù)和安防隱患等。

2)提升增效價值。生產用能數(shù)據(jù)透明提高管理水平;減少人力、提高勞動效率;通過能耗分析管理優(yōu)化能源運營方案,推演管理節(jié)能空間;提高能源利用效率,節(jié)能增效;采用大數(shù)據(jù)算法分析,優(yōu)化工藝流程;通過專業(yè)分析和診斷,挖掘配電和負載的非正常能耗因素。整體預計年能耗預期可降低5%~15%;

3)提升管理效率。通過數(shù)據(jù)可視化交互實施掌握設備運維狀態(tài),做到全壽命周期管控;輔以大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)對現(xiàn)場資產和工業(yè)場景管理的精準決策,降低主觀失誤率;數(shù)據(jù)高效流轉確保管理人員通過遠程監(jiān)控全面掌握現(xiàn)場信息,管控效率預期可提高20%。

4)資產效率提升。資產數(shù)字化賦能現(xiàn)場設備具備價值屬性,挖掘資產潛力和利用價值,進一步提升和豐富了設備資產的可配置性;通過現(xiàn)場設備物聯(lián)和數(shù)據(jù)互通實現(xiàn)設備與設備、設備與環(huán)境、設備與人員以及人員與環(huán)境之間的相互協(xié)同,全面盤活資源利用空間,提升資產利用效率;通過實時態(tài)和歷史態(tài)衍生數(shù)據(jù)診斷現(xiàn)場設備健康狀態(tài),分析設備潛在問題,提供合理化運維策略,提升運維水平和效率,延長設備壽命。該類型可為企業(yè)帶來高達30%的綜合效益提升。

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