MES数据驱动下的3D排产场景构建
2023-09-18 来源：新工业网
制造执行系统（MES）是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。利用信息化手段和数字化模型将物理车间转化为数字化车间，通过数据分析能力实现企业车间生产可视化，在上层管理和车间执行起到承上启下的作用。
传统的企业生产车间均是通过人为数据采集和分析，监控生产设备运行和跟踪排产实施情况，MES较好地解决了生产过程管理和数据实时采集的信息化的应用。随着信息技术的发展以及在各行业广泛而深入的应用，工业进入4.0时代，企业信息化发展特别是生产过程信息化朝着工业互联的方向迈进，对利用信息技术实现系统集成、数据驱动、自动分析、智能决策和可视展示提出了更高的要求。通过3D可视化技术实现企业生产过程的排产计划是企业数字化转型发展的必经之路，也是工业互联网发展的方向。
1 3D排产的重要意义
“实施制造强国”是我国近几年来的国家战略，为了响应国家《工业4.0》等的号召，工业制造企业纷纷开始数字孪生之旅，特别是龙头企业，已率先出击启动数字化改造。数字孪生结合物联网、智能应用和大数据等先进技术综合应用，为传统制造向智能制造的转变提供了巨大的经济潜力。针对工厂生命周期不同阶段的具体数字孪生落地应用，本文介绍了在生产控制阶段的数字孪生工厂应用。工业互联网和实时数据驱动的三维仿真生产车间排产监控（简称3D排产）作为生产控制阶段数字孪生工厂中的典型应用场景，是工业制造业数字化转型最先跨出的第一步。
3D排产运用3D可视化技术，将物理车间转化为虚拟车间，借助物联网技术接入生产单元和AGV运动单元，建立物理世界和虚拟世界之间的精准映射，实时反馈物理车间的运作，反映出车间的全生命周期过程，从而实现物理世界与数字世界互联、互通。在此3D排产的基础上通过依赖MES信息化集成，对生产过程的数据进行整合，将销售订单入库、排产计划、工单派遣、物料出库、制造工序和成品检验，以及入库出厂等每个生产阶段串联起来，以可视化大屏的方式动态监控生产过程，加以大数据统计分析提供产能分析、质量预警和成本预测的能力，减少人为统计和顶层决策的失误率，为制造型企业建设智能化工厂奠定了基础。
2 3D排产需求分析
2.1 应用介绍
3D排产旨在提高生产车间的信息化、智能化水平，以信息集成处理和预测提高生产效率。其信息化基础能力是生产车间的3D虚拟现实展示，针对物理工厂生产线及其配套的硬件设备建立三维场景，在三维场景中可实现任意视角的观察和任何方式的漫游，同时提供三维车间的放大、缩小和机器运行信息查看等功能。其智能化扩展能力是通过物联网获取生产车间的大量原始数据，识别生产控制、运行情况和排产效能的关键属性，避开无用信息的处理问题，并使用实时数据和历史数据进行模型培训、模型验证、模型更新，并最终反馈给真实工厂，以实现生产控制目的。在现实世界中，生产车间将根据虚拟车间模型的仿真和优化结果进行生产。
2.2 需求分析
本文围绕生产销售电主轴的机电企业，以客户的厂区布局、设备分布构建以mazak机床为主要生产单元的3D排产场景。首先，MES旨在消除企业计划与生产控制之间的信息“断层”，使企业能够“实时反应”，但现实情况是企业计划与生产控制的连续性依旧存在断层，企业对生产现场的管理重点关注计划排产的开始与结束两个阶段伦次，其他阶段像在黑匣子里操作，过于依赖人为因素，这使得许多管理效益几乎打了折扣，因此建立基于MES数据和融合生产车间大量的实时数据的3D排产监控大屏的上层应用，实时反馈排产计划进度、机器状态和预测产能效益，可消除管理层与基层的过程断层联系。3D排产针对工业制造业重点关心的维度，如生产过程订单进度、设备运行状态和产品生产状况等可视化需求，结合工业制造业生产过程信息化基础，对生产车间做出可视化规划，并分阶段实施：
a）集成信息层主要对生产车间采集来的数据进行汇总和计算展示，以生产车间为场景，根据机器型号、生产布局、生产流程构建生产过程示意图，以示意图为基础，构造虚拟生产车间，集成生产车间人、机、料、环、测等数据，基于数据接口完成数字模型与数据的映射，实时监控生产车间的生产状况，实现生产过程的可视化管理；
b）基于特定算法模型运作反映生产车间的生产效率、订单进度、质量和设备状态等指标信息，展示产量、生产效率、产品一次交检合格率、产线机床状态统计，实现生产过程的效益预测；
c）围绕单个生产设备（生产单元）的生产情况，分析设备的运行状态、工序产量、设备的OEE和稼动率等，实现生产单元的实时监控。
3 数据驱动下的3D排产场景构建
3.1 场景建模
在场景建模选型中，我们选用了ThingJS物联网3D可视化PaaS平台[3]。ThingJS是基于JavaScript的Web端在线协同开发平台，提供了一系列针对园区、车间和模型等多层级动作操作的API，并支持obj格式的三维模型构件的导入和使用，解决了从3D场景建模到可视化展示再到应用交互整个研发过程所需的平台能力，极大地降低了3D界面开发的成本，图例如图1所示。
图 1 ThingJS 样例图
3D排产场景的建模分为以下4个步骤：
a）使用三维建模工具（SolidWorks、Pro/E等）构件关键构件的三维模型，导出obj格式文件导入到ThingJS平台中；
b）应用ThingJS平台提供的CampusBuilder对3D排产园区的场景进行搭建，如生产车间布局、生产单元布局和周边环境因素等，园区设计完毕即可上传到ThingJS平台；
c）使用ThingJS在线开发平台或离线开发SDK进行3D可视化应用开发，根据3D排产场景思路制定生产车间、生产单元及周边环境的动作，预留对接MES业务数据的接口工作，完成实时驱动3D场景动态变化或图表数据更新的事件编写，具体应用开发过程见3.3章节；
d）在线部署在云服务器或离线部署到私有服务器上。
3.2 数据集成
3D排产的实时动作场景是基于MES的实时数据进行排产信息展示与分析的，生产车间重点关注车间的综合效能，如生产单元利用率、生产效率、合格率、订单进度和车间生产状况等，生产单元重点关注设备运行情况，如设备状态、工序产量分析、OEE和工艺参数等。为了满足3D排产场景的实时展示需求，需梳理生产MES具有的数据集，以便明确MES可支撑3D排产场景的数据范围以及MES欠缺的但又必须集成的数据集。表1是结合MES数据分析后得到的3D车间数据集，此部分数据集可覆盖车间综合效能分析与展示的数据来源，其中工艺参数是基于mazak机床数据采集获取的流式数据，其他为MES中已有的结构化数据。
3D排产场景具有连续作业、批量作业和动作不间断的特点，数据同步效率是影响数据集成质量的关键因素。针对大部分企业的数据集成需求，大致可分为离线数据同步和实时数据同步，为保证数据同步效率，本文的数据集成方案采取实时数据同步策略。针对MES等结构化数据，将MES端数据库表的数据变化实时同步至3D排产数据集成数据库中，实现3D排产库实时保持和MES库的数据对应，并且将频繁的数据IO压力转移到3D排产库中，不影响MES的正常运作。针对工艺参数这种来自于接入采集CNC数据端，供3D生产单元模型实时获取使用。
3.3 应用开发
为了实现异构数据集成，满足3D排产场景的业务需求和功能需求，需要建立扩展能力强和性能高的3D排产可视化应用平台，本文在学习数字孪生系统构建相关研究[4]的基础上，结合微服务编程思想，形成了如图2所示的平台架构。
图 2 3D 排产可视化应用平台架构图
a）数据资源层
资源层是3D排产可视化应用平台的数据基础，主体为MES数据库，主要依赖与排产相关的数据表信息。为了提高车间与设备的真实性，本文还集成了由CNC采集mazak设备的流式数据源，强化了生产车间的生产设备监控、实时动作和运行参数展示的能力，以实现生产控制实时反馈的目的。
b）核心技术层
核心技术层围绕微服务架构支撑、建模能力支撑两个方向，结合门槛低、性能高和维护方便的项目需要，充分地利用开源和商用的成熟技术栈，完成3D排产可视化应用平台的能力搭建。在建模方面整体应用ThingJs的园区解决方案，照搬生产车间的物理实体形成孪生模型，摆脱了技术选型、建模、动作编码和服务接入等一系列难题的困惑。在数据集成与数据应用方面采用Spring Cloud微服务全家桶，以多服务的资源换取平台的高性能、高扩展、低容错。
c）应用服务层
应用层面向用户需求，主要负责提供基于MES数据驱动完成3D排产场景展示所需的服务支撑，将应用服务分为ThingJS服务、数据集成服务和数据应用服务。ThingJS服务负责管理孪生体模型，加载编排好后业务逻辑，将设计好的3D排产场景以Web端形式展示，预留数据集成接口，完成实时动作的交互。数据集成服务统一调度REST或MQTT传输的接口服务，抽取需要的参数并转换为ThingJS可接入的传输协议和数据格式。数据应用服务针对车间大屏、机床大屏的信息输出，完成各性能参数的算法计算，并以图表的形式展示。
d）展示层
展示层设计为两大部分，即：车间综合大屏和机床综合大屏。车间综合大屏围绕车间综合效能、设备总体运行情况、订单进度和车间生产状况分类展示，并融合ThingJS展示3D车间排产情况，以实时视觉和数据预警强化对排产的监控。机床综合大屏则围绕单一生产设备，从工序产量分析、产品缺陷分析、OEE值和工艺参数等维度表达设备的运行状况和运行质量，实现生产单元的实时监控。
3.4 成果展示
本文设计的3D排产可视化展示平台覆盖6个生产车间共179台生产设备，打通生产设备与业务系统，实现生产设备、业务系统上云上平台，基于大数据分析、设备管理、质量管控、OEE与综合统计等应用，实现生产过程可视化、质量管理可视化，在车间生产设备利用、维护和服务成本、计划外故障停机和生产效率都有了较大的优化。
图 3 车间综合大屏图
图 4 3D 机床综合大屏图
4 结束语
利用ThingJS平台对3D排产场景进行构建，基于MES数据驱动场景拟真，以3D可视化的形式实现生产监控和实时反馈，实时结合生产现场采集的实施信息，对生产过程加以监控，充分利用MES数据治理实现监控生产全阶段，消除生产过程不可控问题。而且基于MES的3D排产场景应用提高了人员效益和机器效率，能够对资源进行合理有效的配置和实时调度，将实际的生产情况与生产计划彻底吻合，避免了生产力过剩的问题。
原文刊载于《电子产品可靠性与环境试验》2023年第8月 作者：梁安健 陈泫文 葛智君 丁春光
相关新闻
版权声明
1、凡本网注明“来源：中国轻工业网” 的作品，版权均属于中国轻工业网，未经本网授权，任何单位及个人不得转载、摘编或以其它方式使用。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：中国轻工业网”。违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。
2、凡本网注明 “来源：XXX（非中国轻工业网）” 的作品，均转载自其它媒体，转载目的在于信息之传播，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。
3、如因作品内容、版权和其它问题需要同本网联系的，请于转载之日起30日内进行。
4、免责声明：本站信息及数据均为非营利用途，转载文章版权归信息来源网站或原作者所有。
