打造智能工厂外文翻译资料

 2022-02-15 10:02

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打造智能工厂

HARRISON Robert, VERA Daniel, and AHMAD Bilal

设想是，在这种模块化结构的智能工厂中，网络物理系统监控物理过程，创建物理世界的虚拟副本，并做出分散的决策。本文从自动化系统的角度对这一计划进行了介绍。在这种背景下，它考虑如何通过生命周期有效地配置和支持未来的自动化系统，以及如何最好地实现此类系统的集成、应用程序建模、可视化和重用。本文简要描述了当前工程方法的局限性，以及新出现的方法，包括英国华威大学自动化系统集团(ASG)正在开发的网络物理系统(CPS)工程工具。

1介绍

当前的自动化系统工程方法经常受到批评，例如，缺乏对重用的支持，以及它们无法跨供应链有效地验证自动化解决方案。实际系统和虚拟系统表示之间的集成也很差，需要在整个自动化系统生命周期中紧密集成，从规范和设计到系统的调试、验证、操作和重用。

图1的左侧显示了当前系统生命周期的一个典型示例。工程过程脱节，各种系统方面的数字模型之间存在差距。当前的大多数工具都是特定于供应商的，并且支持很大程度上封闭的控制环境。它们通常提供良好的点解决方案功能，得到了良好的支持，可以交付健壮的操作系统，但是灵活性有限。这些因素会导致延迟，并最终导致信息的不良生命周期使用，所吸取的教训不会反馈给系统的后续迭代。通常存在较差的重用，并且系统常常缺乏共性，不必要地偏离公共标准。图1的右侧显示了CPS系统生命周期的远景，其中工程构建和操作阶段是无缝集成的。所吸取的教训反馈给系统的后续改进。网络和物理方面与物理系统不断更新的数字模型无缝集成。

网络物理系统是分布式的、异构的、通过网络连接的系统，通常与物联网的概念相关。分布式工业CPS设备和系统的日益可用性和使用可能从根本上改变制造业的性质，并为开发更有效、更细粒度和自配置的自动化系统提供新的机会。与之密切相关的一项举措是工业4.0平台(Industry 4.0 platform)，这是物联网和服务领域的一项专业化举措，它促进了智能工厂的愿景，在这里，CPS监控物理过程，创建物理世界的虚拟副本，并做出分散的决策。

实现工业自动化的CPS意味着需要能够支持分布式系统的工程工具，并伴随着从传统的单一的、基于专业的、孤立的工程工具和方法向基于服务和相关数据的集成的、基于云的工具/系统基础设施的重大转变。CPS还意味着物理和虚拟表示的组合，其中物理设备和功能以数据形式表示，并且可以通过在整个生命周期中维护与物理系统对应的数据模型来虚拟地可视化。

图2概念性地展示了在CPS环境中，制造系统的虚拟工程如何通过设计和构建阶段与其物理实现相关联，以及如何通过反馈与产品、流程和生产资源相关的信息来实现后续的运行时优化。支持公共分布式工程模型的方法非常重要，这样可以捕获知识并促进工程重用。

2智能因素的两个推动者

参考体系结构是为系统的结构、开发、集成和操作提供框架的通用模型。Industry 4.0参考体系结构模型非常广泛，因为它的目标是允许对要生产的产品和生产设施及其相互依赖关系进行同构考虑。采用基于组件的方法是最近发布的RAMI Industry 4.0参考模型的核心，该模型具有逻辑上可嵌套的组件。图3突出了工业4.0的四个关键方面，即组成系统的设备、实现系统集成的连接性、目标明确的服务和适当的数据，例如作为数字化、可视化和分析基础的数据。

从连接性的角度来看，工业通信系统，如合适的现场总线或工业以太网，可用于在分布式组件之间建立通信。在CPS的远景中，每个组件(无论是用于控制、业务还是工程功能的组件)都有可能与任何其他组件交互。这不仅在自动化系统及其相关的机器/系统构建器中实现了强大的水平和垂直集成，而且更广泛地支持跨供应链和整个生命周期的集成和协作。为了实现这样的自动化网络，问题是如何提供高互操作性的通信。

在设备连接方面，未来的工厂将在很大程度上基于Internet和Web技术，随着设备能够本地提供Web服务，它们将提供一个互操作性层，尽管异构性很高，但这将导致更容易与其他组件进行耦合。Web服务设备配置文件(DPWS)、OPC-UA和具象状态传输(representational state transfer, REST)是实现支持Web服务的设备连接的三种新兴技术。

目前机械厂工程、电气设计、过程工程、过程控制工程、人机界面开发、PLC编程等工程工具之间的数据交换比较困难。此外,从生命周期的角度来看,有很大的缝隙用整个生命周期阶段的信息一致,尽管智能工厂的概念很好理解,物理和虚拟表示形式之间一致性能够保持生产系统的生命周期阶段,实际上很大程度上分散的信息建模环境目前存在。AutomationML (AML)是一种很有前途的基于XML的中立数据格式，用于存储和交换植物工程信息模块，以连接来自不同领域的异构工程工具，如机械植物工程、电气设计和PLC系统。AML本质上是现有标准数据格式的组合，用于存储工程信息的不同方面。

3助理工程师环境:vueO

ASG专注于自动化系统工程工具和方法的设计和实现，这些工具和方法尤其适用于CPS的特定性质，它们更普遍地有助于实现工业4.0在KDCM、箭头和3Deployment项目上的目标，请参见确认部分。ASG的研究正在交付一种名为vueOne的工程软件环境，其中一部分目前正被用于支持福特在英国动力总成组装方面的虚拟工程活动。vueOne现在还与一系列自动化公司合作，用于支持电池和类似电机的生产系统的工程。

图4提供了介绍ASG研究的描述性框架。它说明了系统工程环境的总体架构，并强调了支持自动化系统生命周期关键阶段的主要功能。使用分层表示。最高级别涉及供应链内的组织和部门内的工程师。图4的左边部分与系统设计有关，涉众提供与自动化系统的特定方面相关的数据模型，例如，通过使用与特定工程工具或服务相关的领域或用户特定的表示，用于布局、机械工程、控制系统以及流程和产品定义。然后在物理级别部署每个数据模型，以实现机械构建、机器编程和生产系统配置。系统的运行阶段如图4右侧所示。生产系统生成的信息要么反馈给机器控制器本身，要么传播到更高层次的工程支持、分析和管理。

图4还突出了工程过程中的差距，特别是在数据模型支离破碎、软件环境不兼容以及工程组织之间缺乏沟通和协作的情况下。特别是，生产系统的设计阶段和操作阶段之间存在很大的脱节。

vueOne工程环境功能主要集中在:独立主办的)虚拟工程和验证物理布局和控制逻辑,b)直接部署的基于组件的控制制度和其他嵌入式设备,c)之间的连接性4数据集和真实系统,d)增强支持操作相关的任务(例如,维护),和e)保持虚拟(网络)和物理系统之间的一致性,因此加强资本和工程知识和数据的重用。

图5给出了工程环境的概述。在最高层次上，系统的特定方面可以通过vueOne查看器进行可视化。这是由底层集成服务和一组可以在工程生命周期的不同阶段使用的工具支持的。编辑器可用于支持用于机器人、手动和专用机器定义的过程定义。还可以定义部件流，辅助工具可以预测操作者的疲劳等级、机器的复杂性和能量利用率。支持这些工具和服务的是一个公共数据模型和组件库，可以在整个生命周期中使用。在其他级别上，提供了对PLCs和Internet设备[14]上的控制代码部署和运行时控制的支持。运行时接口允许从物理系统组件收集数据，并将其映射回数字(或网络)系统数据集。

工业4.0和其他CPS范式在很大程度上依赖于组织和人员、计算资源(如数据库和应用服务器)、软件环境、车间级设备、传感器和移动设备之间的无缝连接和接口。vueOne工程环境设计是基于三种类型的概念上定义的接口:a)组织级别接口使工程师内部或跨组织之间的信息交流,b)软件水平连接允许工程工具之间的数据交换,和c)网络连接到物理环境关注基于plc控制的配置和连接组件或嵌入式设备。

图6展示了从设计到调试到生产运行和维护的工程生命周期的三个方面。它展示了设计期间的vueOne工具集的示例，以及随后在生命周期的调试和维护阶段使用公共工程数据的示例。一旦创建了给定生产站点的数字模型，就可以通过移动设备上的应用程序利用这些数字信息来支持车间生产系统。这可以是为了监视和维护目的而查看数字数据的形式。在更复杂的场景中，可以提供增强现实，将关键系统信息可视化地覆盖在生产系统的物理视图之上。WMG的一个工作程序正在实现一套工具，以支持移动设备生命周期的关键阶段。

4展示智能工厂

WMG采用的方法的一个关键方面是形成一个管道，逐步开发并最大限度地发挥创新自动化系统的影响。从概念上看，图7所示的方法是开发概念验证系统，从桌面演示程序到全面的试点实现，再到类似于制造的生产线，最后到工厂安装，在此活动的所有阶段都与行业伙伴密切合作。WMG安装了一个全面的自动化系统工作台(ASW)，以支持ASG的研究和开发活动(见图8)。该工作台是一个模块化的、可重新配置的系统，因此，当出现新的需求时，应用程序可以逐步改变。机器工作站既可以物理交换，也可以虚拟交换。，新的虚拟工作站模型可以在物理工作站的位置进行交换。

ASW拥有来自领先供应商的最先进的控制系统和自动化设备，如西门子、博世力士乐、罗克韦尔自动化、ABB、施耐德电气、三菱、费斯托和SMC。该系统已实现支持最新的控制系统设计和编程标准。ASW旨在为新的制造自动化方法、工具和技术提供全面的演示，以支持整个生命周期，例如，支持数字验证、验证和可视化、控制代码生成和基于云的工程服务。ASW还与工业合作伙伴(如JLR、福特及其供应链)一起用于产品组装的演示。ASW目前被配置为进行电池子模块组装演示，作为innovationuk项目的一部分。该产品由18650个形状因子圆柱形单元组装成一个包含汇流排和集成冷却系统的子模块。

5结论与展望

本文回顾了当前自动化系统工程中的一些常见局限性，并考虑了未来智能工厂系统工程所需的功能。由WMG自动化系统组实现的工具已经被用作解决方案的示例，这些解决方案提供了一个集成的工程环境，其中包含跨生命周期阶段扩展的公共数据模型。未来的研究将在一系列应用程序中应用和评估这种方法，并且随着与工业4.0相关的标准变得更加成熟，还将关注于增加该方法的开放性。

确认

作者感谢英国EPSRC、柔性可重构制造计划下的知识驱动可配置制造(KDCM)研究项目、直接数字化部署项目上的innovation UK以及箭头项目上的ARTEMIS对这项工作的支持。

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