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MES系統數據采集解決方案

隨著智能制造技術的發展，制造執行系統(MES)應用的越來越廣泛。數據采集作為MES系統的支撐，是構建MES的基石。綜述了MES系統所需要的數據，論述了工業現場和數控設備常用的數據采集

隨著智能制造技術的發展，制造執行系統(MES)應用的越來越廣泛。數據采集作為MES系統的支撐，是構建MES的基石。綜述了MES系統所需要的數據，論述了工業現場和數控設備常用的數據采集的方法，簡述了各種方法的優缺點，并分析了當前數據采集存在的問題，最后對數據采集技術的未來發展方向進行了展望。

1 引言
近些年來，在工業4.0、工業互聯網、云計算、物聯網等熱潮下，全球眾多優秀的制造企業大部分都開始進行智能工廠建設實踐，積極推進智能制造技術，以實現轉型升級和發展方式的轉變。制造執行系統(MES)是位于上層的計劃管理系統與底層的過程控制系統之間的面向車間的管理信息系統，如圖1所示，能通過信息傳遞對從訂單下達到產品完成的整個生產過程進行優化管理。MES在整個管理系統中承擔著聯接計劃層與控制層的橋梁作用，向下不僅要具有車間設備數據采集功能，監控設備，而且還具有數據的篩選、評估、分析、傳遞功能。

圖1 制造執行系統(MES)在車間管理信息系統中的位置

工業現場數據采集技術所采集的數據，為MES提供及時、詳細的現場信息，為生產決策、調度、設備監控提供可靠的依據。因此，數據采集在智能工廠建設，特別是MES的實施過程中，具有舉足輕重的作用，是實現MES的關鍵。以下主要從數據的內容和來源、工業現場和數控設備數據的采集方式以及目前數據采集存在的問題存在問題以及發展趨勢等方面進行論述。

2數據采集的內容分類
MES需要采集的數據包括工業現場的數據和數控設備的數據。
工業現場需要的的數據主要包括：人員數據、物料數據、質量數據、工票數據(如包括工票號、產品編號、工人序號、設備序號、開票日期、開始日期、定額工時、檢查結果等)、工位檢測與生產異常數據等。

數控設備的數據主要來源于機床的電器電路和數控系統內部。主要包括機床的開關量信息(即運行參數信息，如主軸的起停、刀具的更換、冷卻液開停、液壓、潤滑系統的電路信息等)、機床的模擬量信息(運行狀態信息，如溫度、壓力、主軸電流、主軸電壓、主軸轉速、點擊轉矩、主軸功率)、機床報警信息、加工相關的信息(如當前加工的程序號、刀具號、坐標信息等)。

3 工業現場數據采集方式
工業現場常用的數據采集方式有：手工采集、半自動采集、自動采集等方式。
(1)自動采集方式包括：配置文件、應用程序接口、OPC、RFID、傳感器等。
(2)半自動采集方式包括：條碼掃描、刷卡、手持終端設備等。
(3)手工采集：比如電子表格導人和數據錄入系統、紙質文件記錄、數控面板錄入、觸摸屏或者鍵盤錄入等等，供無法自動及半自動采集的數據進行人工采集使用。生產現場的數據采集主要應用如表1所示。

現場采集數據的應用
采集方式	典型研究與應用	主要應用	數據類型	傳輸效率
手工方式		不能自動獲取的數據，手工操作便得場所。	數字量	低，實時性差
條碼方式	利用條碼實現了在制品管理和追蹤。	掃碼讀取	數字量	高
RFID方式	利用RFID技術與MES集成改善了業務流程。	非接觸自動識別	數字量	高
傳感器	設計了基于ZigRee無線傳感器網絡監控系統。	溫度、壓力、速度、位移等物理參數	模擬量	高
PLC	以PLC為主控制器、生產線服務器參與協同控制的解決方案	采集生產設備數據	數字量	高
儀器儀表(DSP、采集模塊、采集板卡、測量儀器)。	以MSP430F5438單片機為核心，設計了一種基于光電耦合器隔離的無線數據采集與控制系統。	自動采集：采集設備、質量數據等。	模擬量/數字量	高
應用程序接口	提出一種現場數據采集接口設計思路，適用于各種節拍的數據采集。	采集其他信息系統數據	數字量	高

4數控設備數據采集技術
設備是生產制造的核心資源，所以采集設備的相關數據，是數采技術在工業領域應用的一個重要組成點。
由于不同廠家的系統和接口不同，采集機床的工作狀態時，根據數控機床的接口情況，常用的采集方法有以下幾種。

(1)PLC信號點法。
PLC信號點法，也叫外接硬件法，主要有基于labview和數據采集卡的方法、外接PLC法、外接單片機或DSP法、基于ARM及嵌入式系統的方法。

當機床無通訊接口或者設備不提供信息對外輸出端口時，可用外接數據采集裝置來實現機床狀態的采集。采用數據采集裝置從PLC直接采集機床I／0信號點，從而讀取機床的加工日志文件，采集各種所需的機床數據，這些信息經過解釋分析，最后傳給其它信息化服務器。

該方法不受數控系統類型的限制，但是采集的信號少，不能訪問數控系統相關信息，而且需要對機床的控制原理十分清楚，需要額外布線，增加了工作量，因此實施難度非常大。

(2)宏程序法。
對于FANUC、HAAS、三菱系統，通過機床串口在數控機床執行的NC代碼中嵌入相關的宏程序，當機床運行被嵌入宏指令的NC代碼時，數控設備會根據宏程序的指令向服務器發送機床的狀態數據，當服務器監聽到系統發送的狀態數據時，便對該數據進行接收、處理、保存。

該方法使用純軟件的方式，不需要進行硬件改造，只需要根據NC代碼中宏程序的不同，實現對數控設備的不同信息的提取，因此該方法比較容易實現。但是它需要數控系統支持用戶宏程序采集，所以它的采集靈活性有限，需要宏程序和DNC系統同時完成，且采集的狀態信息類型有限，信息采集的實時性較差。

(3)基于DNC接口：
一些大型的數控廠商針對數控系統開發有專門的DNC接口，可利用該接口進行數據采集，利用外部計算機進行設備監控，利用基于TCP／IP協議的以太網進行傳輸。

基于DNC接口的采集方法優點是開發起來簡單容易，只需要按照預先定義的格式調用函數就可以，可以獲取的信息量大，幾乎可以采集到所有類型的數據。但是各數控廠商對DNC接口的訪問都設置了技術障礙，必須利用自己的系統軟件才能采集，采集軟件只對購買接口軟件的廠家開發，價格比較高，而且使用范圍比較窄，只針對特定品牌。

(4)基于網絡接口及OPC規范。
OPC(OLE for Process Control，用于過程控制的OLE)是一個工業標準，基于微軟的OLE(現在的Active X)、COM(部件對象模型)和DCOM(分布式部件對象模型)技術。它獨立于平臺，并確保來自多個廠商的設備之間信息的無縫傳輸。目前通用的標準主要有：數據訪問標準(Data Access)、數據交換標準(OPC Data Exchange) 、事件和報警標準(Alarm&Event)、歷史數據訪問標準(Historical Data Access)、安全性標準(Security)、過程數據的XML標準(0PCxML—DA)。

基于網絡接口及OPC規范的數據采集方法適用于數控系統支持網口、支持OPC規范并提供OPC服務器的高檔數控機床。由于OPC基于統一的接口、方法、數據格式，因此降低了設備間的數據不兼容度和集成開發成本。但是由于OPC基于COM／DCOM，依賴于Windows平臺，且常與防火墻沖突，并且只能依賴于設備供應商提供的Server，難以定制化，因此靈活性受限，并且OPC很難為實時數據庫提供緩存。

(5)基于軟件二次開發的方法。
高端的數控系統或者品牌機床都會提供開發包，開發人員可以在開發包的基礎上進行二次開發。對于FANUC 0i系列、0iC、OiD、18i、3li等具備具備以太網功能的硬件系統，可以使用FOCAS開發包進行開發，基于FOCAS應用程序接口(API)與數控機床加工參數管理系統的通信，通過對信號提取，獲取加工狀態。對于數控系統(如SIEMENS 840D，配置PCU50及以上)，可利用其OEM軟件的HMI Program Package開發包對數控系統進行二次開發，OEM軟件是一種基于OPC和COM接口實現PLC／NC通訊的數控機床遠程監控系統。

對于數控系統可基于SDK軟件開發包封裝協議與數控系統進行通信，在windows開發環境中，SDK軟件開發包提供2個軟件組件：COM組件和Active X控件，用TCP／IP協議通信。三菱系統的MX組件支持PLC與計算機的所有通訊路徑，通過簡單設置就能進行通信，因此系統的開發效率大幅提高，MX組件的各個DLL包含不同的ACT控件，通過調用ACT控件中的函數來訪問PLC。

基于軟件二次開發的方法，采集的數據比較全面，只需要過調用應用程序接口(API)與數控機床加工參數管理系統的通信，通過對信號的提取，能夠獲取機床的運行狀態，實現對機床實時運行狀態的采集，達到遠程監控的目的。但是該方法只針對特定品牌的產品，采用相應的開發包，使用范圍有限。通過以上分析，可以得到如表2所示的結論。

采取數據的方式及其應用
采集方式	典型研究與應用	優點	缺點
PLC信號點法	基于labview進行采集。利用DSP芯片進行采集。利用AT89S51單片機實現了數據采集。	不受數控系統種類限制，可對老舊設備進行采集。	采集信號少，接線復雜。
宏程序	利用宏程序實現了機床信息采集。	純軟件方法，不用進行硬件改造。	只針對能用宏程序的機床，采集數據有限。
基于DNC接口的商業軟件采集方法	采用SinCom軟件實現了是數控系統組網。	采集信息全面，實施簡單。	價格昂貴，受限于服務商。
基于網絡接口及OPC規范	基于OPC規范，機床實現了實時采集。	采集信息全面，解決了不同設備之間的數據不兼容問題，降低了開發成本。	部分機床無網口，依賴于設備供應商提供的Server，難以定制化，難為實時數據庫提供緩存。
基于軟件干凈開發的方法	利用二次開發包實現了數控系統采集。	采集信息全面，只需要過調用其相關的功能函數就可進行數據采集。	只針對特定品牌的設備。

5 目前數據采集遇到的問題
(1)各企業數控設備存在多源、異構的問題，信息化系統無法有效集成。
(2)不同的數控設備之間接口多樣、通訊協議和通訊方式各有差異。具體來說：不同開發商之間驅動程序不一致。不支持硬件特征的變化；訪問沖突，兩個軟件包不能同時訪問一個設備，不同客戶端采用的通信協議和驅動程序。
(3)部分高端數控系統不對外開放，技術封鎖嚴重。
(4)數據采集的信息不及時，采集的信息具有滯后性。

6發展趨勢
(1)工業以太網。
基于工業以太網的數據采集系統使DNC通信網絡與企業的信息網統一起來，達到企業信息傳輸的通透性、一致性和完整性，實現遠程信息的傳輸，適應了網絡制造的需要。由于工業以太網已經成為現場通信發展的趨勢，易于在企業中推廣和應用，具有廣闊的應用前景。

(2)統一協議的發展平臺。
目前數控設備之間存在多源、異構的問題，極大限制了車間設備數據采集和監控的發展。2006年，OPC基金會為解決不同設備之間的數據交換問題，提出了OPC統一構架，使其具有平臺無關性、面向對象傳輸、支持網絡訪問等功能。隨著自動化設備集成通信標準的不斷發展，解決所有異構設備通信的問題的統一標準協議仍是未來的發展趨勢。

(3)移動式應用平臺、大數據、云服務平臺的應用。
手機APP在信息上報和遠程監控功能，將更多的應用到生產現場管理當中，同時，設備自身智能化的逐步提高，設備運行信息發布遠程監控中心，未來將有更多的移動式設備應用到云服務平臺中去，以實現其遠程監控、遠程終端、遠程維護、可視化應用，提高制造設備核心價值和競爭力。

(4)人工智能技術的應用。
在工業過程和控制中開發人工智能的應用。例如數據預測、故障預警、數據分析中，通過檢測過程參數，計算趨向，分析狀態，提前檢測出要發生的問題。比較常用的算法有專家系統、神經網絡、模糊模式識別、遺傳算法故障樹診斷方法等。

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