第6章 智能制造工业物联网的构建

——建设方案《智能制造应用基础》高等教育出版社第6章智能制造工业物联网的构建

6.16.26.36.4概述及主要特征主要技术工业物联网与工业互联网典型应用场景6.5场景6.6融合与交汇6.7应用案例6.1节概述及主要特征第6章智能制造工业物联网的构建6.1工业物联网概述及主要特征工业物联网也被称作工业4.0或工业互联网，是应用数据采集远程监控来增强制造生产和工作管理等效率的工业技术。它利用物联网设备和数据采集计算的能力实现与机器设备的“对话”，具备自动化、智能化的特点使其与工业自动化领域天然有着很高的契合度。6.1工业物联网概述及主要特征-智能感知

智能感知是工业物联网的基础。面对工业生产、物流、销售等产业链环节产生的海量数据，工业物联网是利用传感器、射频识别等感知手段获取工业全生命周期内的不同维度的信息数据，具体包括：人员、机器、原料、工艺流程和环境等工业资源状态信息。感知层面有三个信息来源渠道。（1）传统系统。（2）Web平台。（3）物联网系统。6.1工业物联网概述及主要特征-泛在连接泛在连接是工业物联网的前提。工业资源通过有线或无线的方式彼此连接或互联网相连，形成便捷、高效的工业物联网信息通道，实现工业资源数据的互联互通，拓展了机器与人、机器与环境之间连接的广度与深度。物联网信息传递依托有线、无线等介质进行数据传输。当前移动互联技术更多被用来实现工业物联网信息传输过程。传输介质包括有线、无线两种类型。（1）低功耗短距离通信技术，如IEEE802.15.4，节点间传输距离短：小于100m；多跳路由协议：CTP、RPL、LLN；（2）低功耗广域网（LPWAN），代表性技术NB-IoT、LoRa、eMTC、SigFox等具有前景，但未必可以取代已有的技术。6.1工业物联网概述及主要特征-数字建模数字建模是工业物联网的方法。数字建模将工业资源映射到数字空间中，在虚拟的世界里模拟工业生产流程，借助数字空间强大的信息处理能力，实现对工业生产过程全要素的抽象建模，为工业物联网实体产业链运行提供有效决策。6.1工业物联网概述及主要特征-实时分析实时分析是工业物联网的手段。针对所感知的工业资源数据，通过技术分析手段，在数字空间中进行实时处理，获取工业资源状态在虚拟空间和现实空间的内在联系，将抽象的数据进一步直观化和可视化，完成对外部物理实体的实时响应。6.1工业物联网概述及主要特征-精准控制精准控制是工业物联网的目的。通过工业资源的状态感知、信息互联、数字建模和实时分析等过程，基于虚拟空间形成的决策，转换成工业资源实体可以理解的控制命令，进行实际操作，实现工业资源精准的信息交互和无间隙协作。6.1工业物联网概述及主要特征-迭代优化迭代优化是工业物联网的效果。工业物联网体系能够不断地自我学习与提升，通过将工业资源数据处理、分析和存储，形成有效的、可继承的知识库、模型库和资源库。面向工业资源制造原料、制造过程、制造工艺和制造环境，进行不断迭代优化，达到最优目标。6.1工业物联网概述及主要特征-物联网安全物联网安全是工业物联网的保障。事实上，信息系统的安全问题原本就十分突出。让现状更加恶化的是物联网IoT（InternetofThings）的出现。IoT安全问题随着其使用规模的扩大而凸显，但本质上没有发生变化：产品成本与安全性之间的矛盾。很多人认为IoT代表着无限的未来，但是事实上目前接入互联网的IoT设备几乎都非常不理想，甚至会引入新的安全问题。这些设备不足够可靠的操作和安全模型是有可能影响到其他设备的，它们需要管理和检查。6.2节主要技术第6章智能制造工业物联网的构建6.2工业物联网概述及主要技术工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。6.2工业物联网概述及主要技术-传感器技术价格低廉、性能良好的传感器是工业物联网应用的基石，工业物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。6.2工业物联网概述及主要技术-设备兼容技术大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modbus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。6.2工业物联网概述及主要技术-网络技术网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。6.2工业物联网概述及主要技术-信息处理技术工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。6.2工业物联网概述及主要技术-安全技术工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。6.3节工业物联网与工业互联网第6章智能制造工业物联网的构建6.3工业物联网与工业互联网工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性和信息互通互联性等特点。6.3工业物联网与工业互联网-工业物联网经常见到的另一个相关概念是工业互联网，该概念最早由通用电气于2012年提出，随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，将这一概念大力推广开来。除了通用电气这样的制造业巨头，加入该联盟的还有IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业。工业互联网实际指的是工业互联的网，而不能理解成工业的互联网。在企业内部，要实现工业设备（生产设备、物流装备、能源计量、质量检验、车辆等）、信息系统、业务流程、企业的产品与服务、人员之间的互联，实现企业IT网络与工控网络的互联，实现从车间到决策层的纵向互联。在企业间，要实现上下游企业（供应商、经销商、客户、合作伙伴）之间的横向互联。6.3工业物联网与工业互联网-工业物联网国际相关政策经常见到的另一个相关概念是工业互联网，该概念最早由通用电气于2012年提出，随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，将这一概念大力推广开来。除了通用电气这样的制造业巨头，加入该联盟的还有IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业。工业互联网实际指的是工业互联的网，而不能理解成工业的互联网。在企业内部，要实现工业设备（生产设备、物流装备、能源计量、质量检验、车辆等）、信息系统、业务流程、企业的产品与服务、人员之间的互联，实现企业IT网络与工控网络的互联，实现从车间到决策层的纵向互联。在企业间，要实现上下游企业（供应商、经销商、客户、合作伙伴）之间的横向互联。6.3工业物联网与工业互联网-工业物联网国际相关政策工业物联网是通过工业资源的网络互联、数据互通和系统互操作，实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应，达到资源的高效利用，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。随着新产业革命的爆发，工业的数字化、网络化、智能化发展成为主要的发展方向之一。美国将互联网与工业融合作为重塑制造业竞争优势、抢占发展先机的重要切入点，政府、产业等各方相互协作，共同推动以工业互联网为代表的先进制造业的发展。政府层面大力支持的举措包括：一是强化顶层战略引领。从2009年起，美国先后出台了《先进制造发展战略》《先进制造伙伴关系计划》《制造业复兴法案》《国家创新战略》等，通过实施重点项目，积极推动制造业数字化、网络化发展。二是技术产业超前布局。6.3工业物联网与工业互联网-工业物联网国际相关政策德国2010年推出的新版《高科技战略（2020）》中，将“工业4.0”确定为十大“未来项目”之一，2014年发布《数字化行动议程（2014—2017年）》，提出以“工业4.0”为前提，将信息技术与制造技术深度融合并全面提高企业生产率为目标，并以此为契机开拓更多的发展机遇。德国基于强化本国高端制造优势，推进工业互联网在智能制造领域的纵向延伸。在2016年德国汉诺威工业博览会上，美国主导的国际工业互联网联盟（IIC）与德国工业4.0平台实现对接，通过架构对接、测试床协作、标准与互操作等6个工作组的深入合作，形成广度与深度上的优势互补。6.3工业物联网与工业互联网-工业物联网国际相关政策德国2010年推出的新版《高科技战略（2020）》中，将“工业4.0”确定为十大“未来项目”之一，2014年发布《数字化行动议程（2014—2017年）》，提出以“工业4.0”为前提，将信息技术与制造技术深度融合并全面提高企业生产率为目标，并以此为契机开拓更多的发展机遇。德国基于强化本国高端制造优势，推进工业互联网在智能制造领域的纵向延伸。在2016年德国汉诺威工业博览会上，美国主导的国际工业互联网联盟（IIC）与德国工业4.0平台实现对接，通过架构对接、测试床协作、标准与互操作等6个工作组的深入合作，形成广度与深度上的优势互补。6.3工业物联网与工业互联网-工业物联网国际相关政策目前，已有来自33个国家的260余家成员单位，由GE、IBM、Intel等国际巨头企业牵头，汇集成员力量开展协同研究，发布了《工业互联网参考架构1.8版本》《工业互联网安全参考架构1.0版本》等技术性文件，形成了22个试验验证平台，成为目前全球推动工业互联网发展最具影响力的产业联盟之一。德国于2013年搭建“工业4.0”平台，通过德国信息技术和通信新媒体协会（BITKOM）、德国机械设备制造业联合会（VDMA）、德国电气和电子制造商协会（ZVEI）等六大协会，围绕架构、标准、安全、测试床等加速产业协作，已发布了《标准化路线图2.0》《RAMI4.0参考架构》等技术性文件，建立了54个测试中心、48个信息和咨询机构，已收集295个应用案例并绘制了工业4.0案例地图。6.3工业物联网与工业互联网-我国工业物联网相关政策早在2014年7月，国家发改委就发布了《关于印发10个物联网发展专项行动计划的通知》，该通知指出工信部、发改委、科技部、教育部等相关部门要制定10个物联网发展的专项行动，而其中工业物联网就是一个重要的示范项目。之后的几年，工业物联网相关标准的研制和政策的实施在逐步实施，2017年2月，工信部召开会议，提出将加快我国5G网络的部署，宣布重点频率规划的进度，为物联网产业信息传输技术的发展与应用提出了方向。同年6月，工信部发布了《工业和信息化部办公厅关于全面推进移动物联网（NB-IoT）建设发展的通知》，将具有我国自主知识产权的物联网远程通信技术的发展提上了日程。6.3工业物联网与工业互联网-我国工业物联网相关政策2018—2020年人工智能发展指明了前进的方向，而智能传感器正排在核心基础的第一位。随着物联网的深入发展，作为物联网的基础和核心的传感器行业将随之被引爆。同时，受到来自智慧城市、工业物联网等方面的强大助力，传感器产业还将向环境监测、智能工厂等领域不断扩展。在工业领域，工业传感器技术已成为各工业企业在高新技术发展方面争夺的一个制高点。据相关机构预测，到2020年工业传感器市场规模将达308亿元。在环境监测领域，传感器也扮演着越来越重要的角色。据相关机构预测，到2020年主流气体传感产业规模将达600亿元以上。6.3工业物联网与工业互联网-工业互联网与工业物联网的关系工业物联网指的是物联网在工业中的应用。工业互联网涵盖了工业物联网，但进一步延伸到企业的信息系统、业务流程和人员。工业互联网的概念实际上与国外提出的万物互联（InternetofEverything，将人、流程、数据和事物结合在一起，使得网络连接变得更加相关、更有价值）理念有相似之处，相当于是工业企业的万物互联。其实，工业互联网、工业物联网都是在互联网发展到一定阶段，随着技术进步和产业需求，产生的解决工业领域中相关问题的网络。工业物联网是工业互联网的子集，内涵更注重“物”之间的连接与通信，而工业互联网不仅包括工业过程中的“物联”，还包括工业过程中的信息系统、业务流程和人等要素。6.3工业物联网与工业互联网-物联网对企业效应的影响（1）制造过程向全球化的协同创新发展随着物联网技术的发展，企业逐渐实现跨国的产品开发、营销和服务，对信息系统提出了支持多语种、多工厂、多个企业实体的开发与管理需求，以及全球协作开发的需求。工业发达国家许多企业将信息化技术综合集成并应用服务于研发、管理、财务运作、营销、服务等核心业务，实现了产品研制、采购、销售等在全球范围内的协作，在全球范围进行资源的优化配置。例如，洛克希德·马丁公司在“联合攻击”战斗机（JSF）的研制过程中，以项目为龙头，以数字样机为核心，以Internet和协同产品商务系统为综合集成平台，充分发挥各合作伙伴的优势能力，使设计时间减少50%，制造时间减少66%，备件减少5096件。6.3工业物联网与工业互联网-物联网对企业效应的影响（2）生产和研发向精益化的方向发展基于物联网技术的发展，高度的信息共享促使企业可以通过优化业务流程和资源配置，强化运行细节管理和过程管理，追求持续改进，推动企业不断适应内外环境的变化，提高核心竞争力和创效能力，达到精益管理，从而提高制造业生产力。6.3工业物联网与工业互联网-物联网对企业效应的影响（3）支撑并推动制造业向服务化转变当今国际形势下的高端制造业都将服务看作发展重点，希望站在附加值更高的微笑曲线的两端。很多重复性或不是核心主导业务的，可以通过外包的形式实现成本最小化；同样，如果是为自身的企业提供服务的机构，达到一定的程度，那么可以对外展开服务，也可以把销售商品进一步演化到提供一些成套、集成的方案，从而提高附加值。6.3工业物联网与工业互联网-物联网对企业效应的影响（4）制造设计从高能耗向高能效转变当今世界，物联网的应用与发展“绿色、环保、节能、低碳经济”的理念紧密结合，物联网技术具有更精细、更简单、更高效管理的特性，通过对物联网技术合理利用可以创造更大的经济效益和社会效益，实现绿色设计和绿色制造。基于物联网技术通过全面感知、可靠传递、智能处理使信息到达不同目标，因而高度共享的信息资源、高度细化的专业化分工，极大程度地提高了制造工作的效率，帮助企业节约了成本，提高了竞争力。6.4节典型应用场景第6章智能制造工业物联网的构建6.4物联网在智能制造中的典型应用场景-生产过程监控生产过程监控包括两部分：生产线实时监控和设备监控。生产线实时监控，通过各种物联网技术实时采集生产线信息、质量信息、工时信息、异常信息等，监控生产进程，及时调整生产计划安排、强化质量管理等，实现生产流程可视化，从而逐步达到柔性生产、精细管理。设备监控通过以太网或现场总线采集设备运行状态数据，实现对异常设备的诊断、维护和调整。并且实现了数据标准的归一化，使得各产品设备数据及温度、湿度、空气质量、电压、电流等环境数据统一采集并上传到同一个数据库，并对所有的设备运行数据和环境数据进行整体的分析，如图所示。6.4物联网在智能制造中的典型应用场景-生产过程监控6.4物联网在智能制造中的典型应用场景-设备远程监控设备远程监控是在生产过程中基于物联网技术，通过网络将分散在不同企业和工厂中的设备控制接口、维护信息及相关软件资源，通过封装和集成，屏蔽设备的异构性和地理分布性，通过透明的方式为用户提供各类制造服务（这里的制造是指大制造，包括企业生产经营的一切活动），使企业能够以请求服务的方式方便地获得所有与制造相关的服务，实现各类设备资源的集成、优化控制运行，并为构建面向企业协同制造特定需求的物联网应用系统提供协同工作支持环境，使基于物联网运行的制造企业群体能够以较低的成本和较短的开发周期，制造出符合市场需求的高质量产品设备.6.4物联网在智能制造中的典型应用场景-设备远程监控6.4物联网在智能制造中的典型应用场景-基于状态的维护报警基于状态的维护报警是企业在开展远程运维和预测性维护系统建设和管理过程中，通过对设备的状态远程监测和健康诊断，实现对复杂系统快速、及时、正确诊断和维护，进而基于采集到的设备运行数据，全面分析设备现场实际运行状况，从而为设备设计及制造工艺改进等后续产品的持续优化提供支撑。运维服务包括基础通用、数据采集与处理、知识库、状态监测、故障诊断、寿命预测等标准。6.4物联网在智能制造中的典型应用场景-基于状态的维护报警6.4物联网在智能制造中的典型应用场景-质量管控一个高度自动化的质量管控系统可以大幅减少质检人员和操作工人的工作量，避免人工操作带来的数据错误，使得系统可靠高效。工件的制造加工过程工序繁多且各道工序环环相扣，高实时性的质量数据采集，可以对工件制造质量涉及的“人—机—料—法—环—测”各个要素实时监测，及时预警质量问题，保证生产有序进行以及产品质量稳定。制造机械加工涉及产品种类繁多，呈现出中小批量，产品切换较频繁。为了应对产品切换带来的生产布局、生产工艺流程等局部变化，需要质量管控系统能够具有伸缩性，在软件和硬件布置上具有较高的灵活性。6.5节场景第6章智能制造工业物联网的构建6.5智能制造与物联网场景结合介绍-智能制造与物联网场景结合介绍智能制造的特征表现在以下3个方面。1）数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统。2）优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。3）动态执行。根据决策指令，通过执行系统控制制造过程的状态，实现稳定、安全的运行和动态调整6.5智能制造与物联网场景结合介绍-生产设备的故障与检测生产设备的故障与检测就是远程运维。远程运维服务作为智能制造模式的一种，是主动预防型运维、全生命周期运维和集成系统运维在集中化、共享化、智慧化趋势下的集中体现。作为五种智能制造模式的典型代表，远程运维是运维服务在新一代信息技术与制造装备融合集成创新和工程应用发展到一定阶段的产物，它打破了人、物和数据的空间与物理界限。6.5智能制造与物联网场景结合介绍-生产设备的故障与检测远程运维服务存在一定的物理界限，要实现装备物联化、监控在线化、诊断智能化、维护服务协同化，需要智能化技术和设备的改造与运用，将信息传感设备与互联网连接起来进行信息交换，为远程运维信息数据的搜集、分析等提供服务基础。运维智能化设备包括3个层次：一是感知层，通过在设备中装置智能芯片、传感器、控制器等实现智能感知、精确度量；二是传输层，部署的智能化传感器、网络设备将数据和信息通过传输层，实现设备之间的互联互通、智能匹配和协同传输；三是交互层，该层布局大数据和云计算技术设备、VR或AR设备，以此来实现数据的交互，从而对数据进行处理、分析同时实现人机交互、人员与现场及设备的互联互通，推动人工智能智能分析与智能决策。6.5智能制造与物联网场景结合介绍-备品备件管理设备是保证企业生产发展和实现生产运营目标的重要物质基础，设备管理水平又是关系到企业持续稳定发展的重要因素之一，做好备品备件管理工作不仅是搞好设备管理的重要组成部分，也是实现按计划进行设备维修、缩短设备停机时间和节约维修费用的关键，因此在工业智能制造的时代背景下，基于新技术的备品备件管理成为当前智能制造领域的主要应用形式之一。智能制造与物联网的结合，催生了备品备件管理的功能和性能升级。智能化的备品备件管理是利用现代物联网信息技术和信息感知与识别技术，结合物联网管理思路和集约化、全生命周期管理理念，进行对备品备件的数据管理、数据优化与数据评估，从而达到备品备件的实际管理需求。实现备品备件包括信息收集、整理、实时管理与查询等所有工作需求的精益。6.5智能制造与物联网场景结合介绍-工业数据分析工业数据分析是基于工业大数据的数据挖掘、数据分析和数据展现工具。智能制造随着工业物联网、设备联网、安全监控和信息系统(MES、CPS、ERP、OA)等的应用，企业每天产生大量的工业数据。这些工业数据已从TB到ZB的飞速增长，数据的存储结构也日趋复杂。为了发挥工业数据的价值，企业必须对工业的数据采集、数据存储、数据分析和挖掘等环节进行管理，并运用大数据分析法去预测测需求、预测制造，整合产业链和价值链，去发现价值缺口，最终提升企业的核心竞争力。6.5智能制造与物联网场景结合介绍-工业数据分析工业大数据是“智能”的来源，是制造业升级的重要驱动力。无论是德国的工业4.0，还是美国的工业互联网，其核心都离不开工业大数据。在美国，离散型制造积累的应用前景是最被看好的，甚至排在政府服务、通信传媒领域之上，流程型制造业的潜力也排在银行业、健康服务之前。在德国，无人工厂只是表象的一部分，德国工厂已经可以做到两家竞争对手合作研发，甚至车间互换、共享，画地为牢的圈子、界限被打破，这都离不开大数据的支撑。对于工业企业来说，初级的大数据能让企业进行基础统计分析这样对降本增效、新建业务模型有很大的好处。企业既可以做减法依靠数据对标，减掉制造环节不必要的成本消耗；也可以做加法，如拓宽业务渠道。而高级的工业大数据应用，则可以让企业先知先觉，开始做乘法或除法，如预先判断企业的生产运行及整合供应链等。6.6节融合与交汇第6章智能制造工业物联网的构建6.6智能制造与物联网技术融合与交汇-应用层智能制造与物联网的结合可以催生出许多应用，其中工业互联网技术、大数据、CPS等是其核心应用。（一）工业互联网技术工业互联网网络是构建工业环境下人、机、物全面互联的关键基础设施。通过工业互联网网络可以实现工业研发、设计、生产、销售管理、服务等产业全要素的泛在互联，对于促进工业数据的开放流动与深度融合、推动工业资源的优化集成与高效配置、支撑工业应用的创新升级与推广普及具有重要意义。6.6智能制造与物联网技术融合与交汇-应用层（二）大数据近年来“物联网”和“大数据”是两个备受瞩目的话题。在物联网的概念中，有关任何开和关切换到网络的设备皆会彼此连接，这包括了手机、咖啡机、洗衣机、耳机、台灯及可穿戴的设备，很多物品都属于这个范畴。大数据是指大量的数据，它是非结构化和没有组织性的，指的是不断增加的数据，且需要收集、储存、管理和分析的技术。这是一个复杂的和多层面的现象，影响到人员、流程和技术。从技术的角度来看，大数据整合了组织、管理、分析和显示数据。基于物联网的新大数据结构弥补了传统系统中的不足之处，但也增加了整体的复杂性。6.6智能制造与物联网技术融合与交汇-应用层（三）信息物理系统信息物理系统(Cyber-PhysicaSystems，CPS)通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建了物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统，实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代、动态优化。信息物理系统是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统通过3C(Computer、Communication、Control)技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计，可使系统更加可靠、高效、实时协同，具有重要而广泛的应用前景。6.6智能制造与物联网技术融合与交汇-感知层目前，数据采集技术主要受两个方面的制约：一是部分机器没有数据接口；二是存在大量异构的通信规范。与此同时，还要考虑工业发展的惯性，不能完全采用新旧技术彻底更替的办法来解决这两方面的问题。所以，工业社会必须要有这样的技术，在没有数据接口的机器上能够增加数据接口(包括传感器)，在异构通信规范之间采用全兼容的数据采集技术。6.6智能制造与物联网技术融合与交汇-网络层工业互联网是实现设备、产品、人等互联互通的多种异构网络的集中组网，是网络的网络。工业互联网中的异构网络既包括RFID蓝牙、ZigBee、W-Fi、蜂窝网等适用于不同通信距离、具有不同通信协议的无线通信网络，也包括基于TCP/IP协议的互联网和专用协议局域网等有线网络。不同异构网络间在网络架构、参考框架、数据结构、应答机制、寻址方式等通信协议内容方面具有较大差异。如果异构网络间的融合问题解决不了，那么工业大数据的交互、存储和挖掘等都将受到限制，产品全生命周期的增值服务也会受到影响。因此需要明确异构网络间网关的转接机制，建立一个能够融合不同异构网络的、统一的工业互联网架构体系。6.6智能制造与物联网技术融合与交汇-感知层智能制造旨在将专家的知识和经验融入感知、决策、执行等制造活动中，赋予产品制造在线学习和知识进化的能力，实现高品质制造在感知层，目前关键技术包括RFID、智能传感器及二维码识别等。（一）RFID技术射频识别(RadioFrequencyldentification，RFID)技术是一种非接触类型的自动识别技术，其主要是利用无线电磁信号传输特性和空间耦合(包括电磁或电感耦合)原理，来完成对目标物体的自动识别过程。6.6智能制造与物联网技术融合与交汇-感知层（二）传感器技术传感器处于物联网的感知层，是物联网的一个基础层面，也将是物联网设备数量最多的构件。追溯全球传感器产业的起源，都是从工业自动化开始的。从20世纪70年代开始，为了提高工业生产和制造效率，人们开始尝试通过中央控制室控制各个生产节点上的参量，包括流量、物位、温度和压力4个参数，从而催生了传感器这一科学仪器。在传感器概念出现之前，早期的传感器是以整套仪器中一个部件的形式出现的；或者可以认为，传感器概念的出现其实是测量仪器逐步走向模块化的结果。6.6智能制造与物联网技术融合与交汇-感知层（三）二维码识别技术智能化数字信息技术充分运用于工业生产制造的各个方面，各类工业制造相关的信息录入及读取全部由中央处理器处理完成，而二维码(QRCode)就是目前这些数字信息的有效载体之一。二维码又称为二维条码，它是用特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向)上分布的黑白相间的图形，是所有信息数据的一把钥匙。二维码可以存储各种信息，具有高密度编码、信息容量大、编码范围广；容错、纠错能力强；译码可靠性高；可引入加密措施；成本低，易制作，持久耐用的特点。6.7节应用案例第6章智能制造工业物联网的构建6.7智能制造与物联网技术融合与交汇-物联网在智能制造中的应用案例（一）基本情况视觉感知技术是移动机器人的关键技术，海康威视潜伏系列机器人采用更具柔性的视觉导航方式，能够快速高效地完成视觉感知，通过识别地面二维码获取机器人的实时位置和姿态，并将这些信息及时发送到机器人调度控制系统，指导机器人工作。机器人调度控制系统使多台机器人协同工作，有效提高工作根据需求，可灵活下达命令，效率。其定位精度可达毫米级，减少了仓库改造成本和设备成本，缩短了实施工期。6.7智能制造与物联网技术融合与交汇-物联网在智能制造中的应用案例目前，海康威视潜伏系列机器人已广泛应用于汽车制造、电商快递、第三方物流、食品饮料、光伏、医疗、服装等行业。近年来，相当多的制造企业着手建立智能工厂，如华域视觉科技(上海)有限公司(简称华域视觉)。华域视觉专注于为全球汽车厂商提供汽车照明电子产品和视觉科技解决方案。随着生产规模的扩大车间物流运输面临很多问题，传统的物流系统已无法满足日益增长的生产需求。因此，为了减少人力，提高工作效率，华域视觉引入了海康威视智能仓储及厂内物流解决方案，使用了近百台海康威视潜伏系列机器人，实现物流自动化搬运，提升了物流效率，降低了用工成本提高了物流系统柔性。6.7智能制造与物联网技术融合与交汇-物联网在智能制造中的应用案例（二）架构介绍华域视觉武汉生产基地的智慧物流系统主要集成了华域视觉MES系统、海康威视RCS系统及SAP的E华域视觉的MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以提供制造数据管理、计划排产管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块。在华域视觉项目中，从原材料收货、仓储、配送上线，再到生产线中的在制品管理，最终到成品的入库、配送，整个作业流程全部由智能机器人系统来完成，实现了自制件物流、零部件物流、成品物流的自动化运输。6.7智能制造与物联网技术融合与交汇-物联网在智能制造中的应用案例自制件物流：当前道生产线完成自制件生产后，会发出空箱需求指令，机器人会从空箱整理点将空箱运送到前道生产线，然后返回到巷道交互区暂驻休眠：待自制件装满箱后，接到新指令的机器人再将装满自制件的货箱运到自制件堆场；当装配生产线发出自制件需求指令后，接到新指令的机器人再从自制件堆场将装满自制件的货箱运到装配生产线的相应工位，由工人完成组装。6.7智能制造与物联网技术融合与交汇-物联网在智能制造中的应用案例零部件物流：当装配生产线发出大件零部件或中小件零部件需求指令后，机器人会从大件仓库或中小件仓库中将相应的零部件按照规划好的路线运送到装配生产线具体工位，由工人完成组装。成品物流：装配生产线如果有成品下线，发出成品空箱需求指令机器人会从空箱整理点将空箱运到生产线，成品装箱后，机器人再将装有成品的货箱运到成品库。之后机器人返回到空托架巷道等待下一步指令。用完的空箱也会经由机器人运到空箱整理点，为下一轮流程做准备。6.7智能制造与物联网技术融合与交汇-物联网在智能制造中的应用案例（三）关键绩效指标华域视觉武汉生产基地投入使用的近百台海康威视潜伏系列机器人分布在自制件、零配件及成品仓库中，实时管理2000多个存货单元，实现自动化运输；每天总行走路程超过1000km，为工厂24条生产线提供强有力的物流支持。海康威视智能仓储及厂内物流解决方案仅用4个多月的时间就获得显著效果，生产车间发货效率提高35%以上，物流作业人员减少了30%，物料配送及时率提升95%以上，基本实现当初建设智慧工厂打造智慧物流体系的初衷。6.7智能制造与物联网技术融合与交汇-物联网在智能制造中的应用案例（四）案例特点在引入海康威视智能仓储及厂内物流解决方案后，不仅解决了传统仓储管理人工成本高、劳动强度大、管理效率低等问题，同时将物流精细化管理深入到生产线甚至工位。与此同时，海康仓储机器人井然有序地循环往复穿梭于仓库和生产线间；机器人按照规划路线，准确送货到相应工位，人机高度协同。此外对机器人的实时监控，使整个系统的顺畅运行得到了高度保障。6.7智能制造与物联网技术融合与交汇-物联网在智能制造中的应用案例（五）实施步骤华域视觉武汉生产基地于2014年建立，于2016年4月正式投入生产：主要为武汉通用、武汉神龙汽车等汽车品牌提供各种电子照明灯具，于2018年生产整车约100万台套。华域视觉武汉生产基地于2016年成立了专门的项目小组，并在国内外进行了一系列的考察调研。在访问海康威视桐庐制造基地后对其移动机器人生产线，尤其是海康威视自主研发的潜伏系列机器,A系统印象深刻，最终决定采用海康威视智能仓储及厂内物流解决方案，携手海康威视子公司杭州海康机器人技术有限公司及SAP公司共同打造华域视觉的武汉“智慧工厂"。2017年10月，项目正式实施，至2018年2月完工，从项目规划到完成历时一年半的时间。6.7智能制造与物联网技术融合与交汇-物联网在智能制造中的应用案例（五）实施步骤华域视觉武汉生产基地于2014年建立，于2016年4月正式投入生产：主要为武汉通用、武汉神龙汽车等汽车品牌提供各种电子照明灯具，于2018年生产整车约100万台套。华域视觉武汉生产基地于2016年成立了专门的项目小组，并在国内外进行了一系列的考察调研。在访问海康威视桐庐制造基地后对其移动机器人生产线，尤其是海康威视自主研发的潜伏系列机器,A系统印象深刻，最终决定采用海康威视智能仓储及厂内物流解决方案，携手海康威视子公司杭州海康机器人技术有限公司及SAP公司共同打造华域视觉的武汉“智慧工厂"。2017年10月，项目正式实施，至2018年2月完工，从项目规划到完成历时一年半的时