面向模具制造行業的工業互聯網平臺構建方法研究

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引言

在國家提出工業4.0的大背景下，工業互聯網已成為中國新一輪產業革命的重要技術支撐[1]。2019年《政府工作報告》中提出建設工業互聯網平臺促進傳統制造業轉型升級。傳統制造行業的發展需要符合現代社會經濟發展的全新要求，智能信息技術與工業生產的深度融合是產業轉型的必然結果，工業互聯網平臺的建設不僅可以有效提升制造產能推動傳統產業轉型升級，而且以信息網絡作為驅動力的工業物聯網平臺可以有效增加各行業之間的合作機會[2]。本文設計了基于工業大數據和微服務架構技術的工業互聯網平臺，實現生產制造過程的信息化和智能化[3]。

1 模具制造行業特點與需求分析

1.1 行業特點

中國模具制造行業從無到有并迅速崛起，并且中國成為世界模具制造大國，這是中國模具制造行業的第一次飛躍。隨著中國汽車工業的發展，國產自主品牌海外市場進軍，這也為模具制造提出了新的需求，模具制造從低端化向高精度發展這是模具制造行業的第二次飛躍，但是模具制造行業所固有的特點也限制住了行業發展，模具行業是典型的單件訂貨型企業，對于不同生產要求的模具無法采用同一條生產線；其次模具制造行業的訂單不穩定，隨時產生訂單隨時生產這會造成生產計劃的分配不均衡；并且隨著模具生產高端化的要求，模具的制造技術難度會越來越大，而且制造過程也會更加復雜。

1.2 對工業互聯網平臺的需求

模具制造行業對工業互聯網平臺的需求可以大致歸納為五點：提高企業的商業創新模式，提高企業整體的智能化水平，及時跟蹤市場和產業動態，并能根據自身情況，多維度進行分析，從而做出最優化決策，驅動企業向數字化，服務化模式轉變；同類產品差異化發展，通過低門檻、標準化模塊、快捷配置等優勢，快速實現生產過程監控，降低生產成本，更進一步要求能快速響應客戶訂制化要求，及時調整生產進度；優化售后服務，優化后服務市場資源配置和備件管理水平，提高后服務質量，基于行業大數據分析，分析市場動向，支撐商業決策。

2 工業互聯網平臺結構

2.1 總體框架

本文設計的工業互聯網平臺不僅可以應用于模具制造行業，通過對平臺系統的擴展性開發也可以應用于其他制造行業，互聯網平臺的通用性對于智能化制造發展具有非常重要的意義[4]。工業互聯網平臺總體構架可以分為四個部分：邊緣層、基礎設施層、平臺層以及應用層。

邊緣層是互聯網平臺的基礎架構，主要包括信息系統集成以及異構網絡接入網關這兩個部分，在信息系統集成部分可以將ERP系統、MES系統、PDM系統等集成接入平臺；基礎設施層是互聯網平臺的運行架構，具體包括計算、儲存、虛擬化、網絡等管理設備，在本文設計的互聯網平臺中主要包括六個子模塊：應用開發模塊、微服務組件、通用算法模型庫、工業建模分析模塊、工業大數據系統、資源部署與管理模塊。

2.2 可實現功能

互聯網平臺具體可實現的功能主要包括產品全生命周期管理、經營數據分析（成本、品質、交期）、設備狀態監測、設備故障預測、設備效率分析、設備維護數據管理等。產品全生命周期管理的目的是實現對產品整個開發過程中持續的質量監控和改進,提高產品質量。使新產品能更快的投放到市場，更快響應客戶需求，縮短新產品上市周期；經營數據分析具體包括財務分析、業務經營分析和市場分析；設備狀態監測的目的是檢查生產設備的運行情況，并實時監控其生產數據，包括設備的實際溫度、油溫等指標的實時查看和監控。設備故障預警通過對設備進行動態監控，根據實際情況對設備的各項指標閾值實現危險預測警告。同時為日常生產過程中可能出現的問題提供早期預防和科學處理辦法。

3 關鍵技術

3.1 工業大數據

工業制造領域的生產設備數據具有以下特點：數據變化波動范圍較小所以可能會產生大量重復性冗余數據，而且為了保證數據采集的準確度，數據的采集頻次會很高所以會產生海量數據，將這些數據直接應用在互聯網平臺上不僅會造成大量資源的浪費而且嚴重影響系統運行的流暢性，所以需要通過工業大數據技術對設備數據進行篩選挖掘分析等處理，本文采用的工業大數據技術總共分為五個層次，分別為數據采集層、數據儲存與管理層、數據分析層、數據服務層、數據應用層。數據采集層是對設備原始數據進行采集，具體包括工業時序、結構化以及非結構化數據的采集和預處理；數據儲存與管理層主要包括四個部分：數據模型管理、數據質量管理、數據安全管理、數據共享管理。

3.2 微服務架構

本文設計的平臺是根據微服務架構進行設計的，微服務架構是面向服務體系結構的實現，具有高度可控性、服務器獨立部署、靈活的技術選擇、一定容錯性和可擴展性等技術特征，微服務的優勢在于開發簡單并且可以集中管理，可在各平臺重復移植基本不需要二次開發。微服務架構在多平臺互聯應用領域具有獨特的優勢，通過單網關多服務器的負載多端口分配，有效緩解手機、電腦、云網絡等多個平臺同時工作時網絡服務器運行的壓力。