卷烟制丝产线智能管理系统设计与实现.pdf
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1、IM智能工厂 Intelligent Factory68 2024年第1期卷烟制丝产线智能管理系统设计与实现韩英军1,李旭东1,郭睿涵1,胡华1,胡武1,张建伟2(1.四川中烟工业有限责任公司成都卷烟厂,四川 成都 500643;2.联想(北京)有限公司,北京 100089)摘要:信息技术蓬勃发展并与传统制造业加速融合,拉开了制造业向数字化和智能化转型的大幕,这必将推动制造业发展出全新的生产与管理模式。本文以设计与实现卷烟制造企业制丝车间智能管理系统为例,从设计与实现两个方面系统阐述了构建以数据驱动为导向的车间智能管理系统的探索与实践过程,以供行业内参考。关键词:智能工厂;两化融合;数据驱动;
2、智能管理;高质量发展中图分类号:TP273+.3文献标志码:A1引言在工业领域中,IT 与 OT 之间天然存在着差异,两者有各自的建设目标、发展路径发展和生态体系。因此,长期以来 IT 与 OT 之间处于相互隔离的状态。但在当今制造业向数字化和智能化转型的发展趋势下,OT 需要逐渐拥抱 IT,IT 也需要更多地融入到各种工业环境中1。如何将 IT 与 OT 进行有效融合,成为制造业向数字化和智能化转型的基础和关键。智能制造是传统制造业向数字化和智能化转型升级的主要战略方向,智能工厂建设是智能制造的核心领 域2,构建制丝车间智能管理系统是卷烟制造企业中智能工厂建设的重要组成部分。设计与实现制丝车
3、间智能管理系统,将底层的烟丝自动化生产装备与上层的现场智能化管理系统集成是两化融合在卷烟制造企业中的具体体现,该系统成功上线必将有助于推动卷烟制造企业的高质量发展。2建设动因2.1业务需求工厂引进的卷烟制丝产线是一条基于西门子博图电控设备的流水线,其设计产能为 1 500kg/h,自动化程度较高。按烟丝制造工艺流程依次部署有松散回潮设备、打叶机、加料润叶设备、切丝机、SIROX 增温增湿机、薄板式烘丝机、就地风选机和烟丝加香机等一系列制丝主装备。该条流水线面向生产和现场操控,自控系统比较成熟,投产以来,故障率较低,符合中高端产品的生产要求3。但该产线自身在面向生产管理的信息化建设水平上相对欠缺
4、,因而建立全流程智能管理系统需求迫切,经业务和技术调研,工作团队建议通过综合运用物联网、5G、边缘计算、人工智能和云计算等新一代信息技术是完成这一任务的必然选择。2.2建设目标制丝产线智能管理系统建设应重点实现:面向各Intelligent Factory 智能工厂IM投稿网站: 2024年第1期 69级管理者,可视化展示产线人、机、料、法、环等核心生产要素的实时状态;通过现场状态智能感知,实现基于数据驱动的有针对性的工作任务分派和处理跟踪;支持生产过程问题溯源分析与排查;提升生产过程中相关人员的沟通效率和无纸化工作水平;全面适配PC、手机、平板、大屏和自助终端机等设备,支持随时随地掌握产线动
5、态;多维度数据沉淀并关联融合,为深度分析和价值挖掘提供数据支撑。3系统设计3.1架构设计基于工厂引进的一条产能为 1 500kg/h 的 PLC 自动化控制卷烟制丝产线,上层采用“边缘侧-私有云平台-用户侧”3 层 IT 架构构建卷烟制丝产线智能管理系统,整体架构如图 1 所示。图 1整体架构3.2功能设计应用层功能树设计如图 2 所示。3.3数据流设计从数据源到数据消费形成的完整数据流设计如图 3所示。4系统实现4.1边缘侧综合运用人脸面部识别技术、UWB 室内定位技术、机器视觉识别技术和边缘计算技术,实现产线状态实时感知。1)面部识别应用。人脸面部识别技术应用于人员进出车间无感身份认证和现
6、场操作工角色与使用界面智能适配,面部识别详见表 1。IM智能工厂 Intelligent Factory70 2024年第1期图 2功能树图 3数据链Intelligent Factory 智能工厂IM投稿网站: 2024年第1期 71表 1面部识别应用场景部署位置设备类型设备数量进出车间无感身份认证制丝车间 15 号门(内/外侧)人脸识别摄像机10 部用户角色与使用界面智能适配产线工艺段(预处理段、加料段、切丝段/烘丝掺配段、加香段)双目活体识别自助终端4 台2)机器视觉与边缘计算应用。机器视觉结合边缘计算技术,应用于制丝过程中投料车到位识别、传送带残留料及堵料识别、生产装备机械表计读数识别
7、和人行通道异物识别等多种业务场景,机器视觉识别见表 2。表 2机器视觉识别应用场景AI 识别算法部署位置工业相机数量/部算力分配传送带残留料识别基于卷积网络的精分类算法预处理段加料段切丝段烘丝掺配段加香段1185751 台服务器生产装备机械表计读数识别基于卷积神经网络自适应表计分割预处理段加料段切丝段烘丝掺配段加香段791231 台服务器(含NVIDA V100显卡)人行通道异物识别基于深度特征的非监督多元高斯模型横向通道横向通道横向通道1 台服务器IM智能工厂 Intelligent Factory72 2024年第1期应用场景AI 识别算法部署位置工业相机数量/部算力分配投料车到位识别基于
8、可微二值化技术的文字识别基于予以分割的旋转目标定位技术A、B 备料区21 台服务器传送带堵料识别基于高斯滤波的深度估计方法全工艺段1611 台边缘计算机3)室内定位应用。针对现场电气设备和机械设备维护分别涉及到的 30 个和 31 个作业点位,通过 UWB 室内定位技术结合工业相机视频画面,实现对维护人员的现场定位和工作状态感知,定位精度基本小于 30cm。UWB室内定位如图 4 所示。说明:黄点零维定位 红线一维定位 蓝点二维定位现场人员定位 a)应用场景 b)现场区域定位及定位方式图 4UWB 室内定位4)现场部署。在终端,部署工业相机、定位基站、自助终端和穿戴设备等设施;在边缘侧,部署边
9、缘计算服务;在网络层,利用现有的有线与无线网络;在云端,集成现有 IT 系统数,通过 CPS 平台汇聚数据;在智能应用层,运用视觉算法、定位算法、异常智能判断模型整合构建生产组织管理、现场产线全景等智能化的应用4;同时(续)Intelligent Factory 智能工厂IM投稿网站: 2024年第1期 73做系统的整体安全加固,按照网络安全二级等保的要求 建设。4.2云平台LaaS 层中,采用 8 台虚拟机组成服务器集群和 2 台海康硬盘录像机组成视频存储。云端基础设备部署如图 5所示。PaaS 层中,第三方多源数据通过 CPS 数据汇聚中台向本系统提供数据支撑;SaaS 层中,制丝产线智能
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