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物聯網 (Internet of Things, Io T) 是指運用信息采集、傳感設備, 按照約定協議, 把物品與互聯網連接起來, 進行信息通信與交換, 以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡, 其是在互聯網基礎上的延伸和拓展。

物聯網打破了傳統思維, 將設施、設備、人員、工具、物料、電纜與芯片、寬帶整合為統一的基礎設施, 在經濟管理、生產運行、社會管理、國防建設乃至個人生活、工作、學習等方方面面, 開辟了廣闊的應用空間。很顯然, 物聯網的核心和基礎仍然是互聯網, 而且物聯網能夠實現任何物品 (也包括人) 與物品之間彼此進行“交流”[1], 無需人工干預。

目前, 對于大型鋁型材制造企業來說, 智能化生產管控要設法破除如下困境[2,3,4]:

(1) 人員管理困境:企業人員眾多, 管理層、技術層、普通員工的信息管理混亂、復雜;

(2) 設備管控困境:企業擁有眾多的設備設施, 其狀態、屬性和參數直接影響生產過程和設備維保, 必須對設備設施進行實時數據采集;

(3) 模具物料管理困境:鋁型材生產企業模具、物料眾多, 其采購、儲存、調配等環節涉及大量數據的保存、匯總和查詢等處理, 傳統手工操作易出錯、效率低, 不利于模具物料數據的統計分析;

(4) 環境監控困境:企業內人員和物資流動性大, 環境時時刻刻變化, 必須進行實時監控, 以保證企業安全生產。

本文綜合考慮上述因素, 結合大型鋁型材生產企業生產、倉儲與物流智能管理與控制的實際情況, 展開物聯網技術與應用研究, 給出了大型鋁型材生產企業的生產倉儲物流物聯網應用解決方案。

圖1 平臺總體架構   下載原圖

一般來說, 絕大多數大型鋁型材制造企業通過辦公自動化系統OA、客戶關系管理系統CRM、企業資源計劃系統ERP、制造執行系統MES、立體倉儲系統WMS、產品生命周期系統PLM等信息系統建設, 已經基本完成了信息技術在產品研發、設計、生產、營銷、管理和服務等各環節的應用、滲透和融合。但仍有可能存在著許多薄弱環節或瓶頸問題亟需突破, 例如, 形成了大量的“信息孤島”, 缺少對模具、物料、生產制造和倉儲物流的全生命周期管理等, 致使不能有效提高企業的整體運營效率。

圖1為本文提出的面向大型鋁型材制造企業、基于物聯網技術應用的生產倉儲物流綜合管理平臺總體架構。

該平臺基于物聯網、云計算技術實現模具物料全生命周期, 以及鋁型材生產、物流倉儲全程的智能控制與管理, 解決模具、物料、鋁型材產品數量龐大、種類繁多、管理復雜, 以及生產各環節缺少數據集成和智能控制手段等問題。

生產倉儲物流綜合管理平臺基于主流軟件平臺構建理念, 采用多層架構模式, 使系統具有很強的適應性、可擴充性、可維護性和易用性, 整體架構包括在線服務層、支撐服務層、 (云平臺) 基礎設施層, 以及平臺安全體系和平臺監控體系。

(1) 在線服務層:在線服務層以Browser模式為各類用戶提供工作界面, 包括平臺的主要應用功能, 如:模具物料全生命周期管理子系統、鋁型材生產過程管控子系統、鋁型材倉儲物流子系統、平臺管理子系統和企業門戶及其它應用系統等。

(2) 支撐服務層:支撐服務層包括各類應用中間件, 提供應用系統與基礎設施層之間的連接與支撐, 包括單點登錄服務、統一用戶授權服務、統一消息服務、數據交換服務、工作流引擎、信息發布服務、信息門戶服務、統一搜索服務、電子表單服務等。

(3) 基礎設施層 (云平臺基礎設施) :基礎設施層采用云計算技術構建, 包括底層的服務器集群、數據倉庫、云存儲、監控系統和物聯感知網絡等, 通過物聯感知網絡, 采集、整合和處理模具、物料、在制品全生命周期、生產過程、倉儲物流的各類數據。

(4) 安全體系結構:平臺安全體系主要包括硬件防火墻、數據加密、身份認證識別 (密鑰盤) 、安全口令等, 保證平臺的安全性。

(5) 平臺監控體系:對平臺使用狀況、效能和業務應用進行統計分析和監控, 為平臺持續優化、升級改造提供科學依據。

在大型鋁型材制造行業中, 純RFID數據采集系統架構并不能完全滿足企業的現實需要, 主要原因有以下幾點:

(1) 在生產過程監控、質量監測等環節, 其數據傳輸的實時性較低, 明顯不能滿足生產過程、質量實時監控需要。

(2) 純RFID數據采集系統架構的成功應用是建立在RFID標簽大面積應用基礎之上的, 然而目前RFID標簽成本較高, 大多數鋁型材制造企業不具備這樣的基礎條件。

(3) 在大多數應用場合, RFID標簽中只存放被跟蹤對象編碼, 未能充分發揮RFID標簽數據存儲的優勢, 而在生產過程等環節, 往往需要在RFID標簽中存放更多的動態數據。

為了滿足大型鋁型材制造企業生產管理中數據采集與處理實時性要求, 解決RFID標簽成本高的問題, 本文充分利用RFID在數據存儲及讀寫效率方面的優勢, 與條形碼技術相結合, 提出RFID與條碼融合的數據采集技術方案, 系統架構如圖2所示。

工作原理:企業根據生產管理需要確定跟蹤對象 (模具、物料、在制品) , 根據被跟蹤對象的性質以及將要進行的生產加工流程生成控制邏輯數據, 寫入RFID標簽存儲, 并通過條碼與對象綁定。對象在生產制造過程中流動時, 其物流和信息流將通過對RFID標簽內數據的自動、實時采集和動態改寫實現同步。對象的流動路徑和操作方法也可以根據RFID標簽內的數據進行控制。在標簽和對象綁定的整個周期內, 把標簽作為對象狀態數據的唯一載體, 直到對對象的跟蹤結束時, RFID標簽才被取下, 供循環使用。入庫前, 根據RFID標簽中的產品信息, 打印條碼以方便產品的配送和銷售。

本項目提出的基于RFID與條碼融合的數據采集技術具有如下主要特點:

(1) 針對制造業企業內部的信息化, 可應用于產品質量管理、生命周期管理、生產過程管理以及貴重物品跟蹤等, 利用工業總線、以太網或企業內部網實現數據交換和共享。

(2) 把條碼技術與RFID技術相結合, 解決了RFID標簽目前存在的成本高問題, 而非簡單地利用低成本RFID標簽替換條形碼。

(3) 把關鍵數據存儲在RFID標簽中, 無需反復進行編碼解析, 可直接根據RFID標簽內的控制邏輯數據進行相關的控制邏輯判斷、操作, 既可以減少數據傳輸時延, 又增強了生產過程控制的實時性。

圖2 RFID與條碼融合的數據采集系統架構   下載原圖

(4) 標簽在企業內部閉環系統跟蹤應用結束后, 可根據需要回收并循環利用。

中間件是一種獨立的系統軟件或服務程序, 分布式應用系統中, 借助中間件可以在不同應用之間共享資源。RFID中間件在RFID應用中介于底層RFID硬件設備 (讀寫器) 與后臺應用軟件及數據庫 (如車間部署的各種應用系統、企業綜合管理平臺) 之間, 對RFID讀寫器傳來的與標簽相關的事件、數據進行過濾、匯總和計算, 減少從讀寫器送往應用軟件及數據庫的原始數據體量[5]。RFID中間件主要包括以下幾個功能[6]:

(1) 讀寫器等硬件設備的協調控制功能。支持同時訪問多個讀寫器, 以及對讀寫器的監控、配置及管理。

(2) 標簽數據的過濾與事件處理功能。通過相關算法減少數據冗余, 為后臺應用提供統一接口, 確定所采集標簽數據的傳遞路徑。

(3) 異常告警及擴展功能:具有異常告警、錯誤恢復功能, 以及支持軟件升級、新型讀寫器加入, 等等。

在實際應用中, 一般一個RFID標簽只對應一個對象, 因此一個RFID讀寫器需要讀寫大量的標簽, 同時, 相同標簽的內容也隨被跟蹤對象狀態的改變而改變。所以, 隨著RFID標簽所標識對象粒度的不斷減小, RFID數據量變得非常巨大。如何管理這些數據并對其合理使用, 完全依賴于應用軟件的設計和性能。RFID應用軟件的開發貫穿于從底層數據采集到應用資源管理規劃和智能經營管理決策等整個運轉過程。為了使RFID應用服務質量更為高效、可靠, 引入RFID中間件技術, 使開發的應用軟件能夠及時響應快速變化的各種業務需求和環境。RFID中間件在企業應用中所處地位如圖3所示。

針對RFID標簽的讀寫管理及數據處理問題, 在RFID讀寫器前端與企業各類應用系統/平臺之間嵌入RFID中間件, 完成讀寫器的讀寫管理、數據過濾與聚集、數據路由等功能。其主要特點如下[7]:

(1) 中間件獨立并介于讀寫器與后端綜合管理平臺和應用系統之間, 且不依賴于綜合管理平臺或某個應用系統, 能夠與多個讀寫器、多個后端應用連接, 降低了平臺架構組成及其維護的復雜性。

圖3 RFID中間件作用與地位   下載原圖

(2) 本平臺采用的中間件屬于消息中間件, 在實時維護消息路由和分發規則的前提下, 對數據傳輸的安全性進行管理, 保證后臺應用收到的數據與發送時一致。

(3) 中間件具有數據采集、過濾與傳遞等功能, 將跟蹤對象 (通過讀寫器) 轉換為信息環境下的一一對應的虛擬對象, 以便將正確的對象數據傳到后端應用 (綜合管理平臺或某個應用系統) 處理。

基于物聯網技術應用的鋁型材生產倉儲物流綜合管理平臺采用物聯網和云技術為代表的新一代信息技術, 實現對鋁型材生產過程、物流倉儲的全程智能化管理。平臺遵循主流Web服務開發規范, 基于面向服務架構 (SOA) , 支持XML技術, 保證了平臺內各種支撐服務工具、新開發應用系統與原有應用系統的整合、擴展以及數據交換的靈活性。

為了解決簡單利用RFID技術替代條碼技術所帶來的種種問題, 提出了在鋁型材制造企業中應用RFID與條碼融合的標識技術方案, 結合DPM (直接產品標識) 技術, 充分發揮RFID技術、條碼技術和DPM技術在對象標識與信息存儲方面的優勢, 通過對人、模具、物料、在制品的標識、跟蹤與控制, 實現倉儲物流、生產過程的智能化管控, 也可以借助對存儲在標簽中的生產過程信息進行實時采集、處理與分析, 實現更高層次企業經營管理決策功能。