青岛昌隆文具有限公司（以下简称“白雪文具”）是一家集研发、生产、销售为一体的专业文具生产企业，连续多年被认定为中国轻工业制笔行业十强企业。公司主要生产“白雪”等品牌的系列文具，拥有自己的企业技术中心，涵盖了模具设计制造、笔头加工、墨水研发、设备制造等各方面。白雪作为国内成立较早的制笔企业，较早在行业内采用标准化管理模式，在产品技术标准及企业管理标准等方面取得了较大的成绩，其产品业务遍及全国。 
      笔头加工制造是制笔行业的关键技术，也是瓶颈技术；白雪文具的笔头加工制造采用瑞士进口的专业笔头加工设备，是整个企业业务流程的核心。目前面临主要问题是：设备效率差，故障率居高不下，设备稼动率低，所有的产能统计、故障统计、生产信息统计等全部依靠人工记录，时效性差且不准确；给企业生产运营造成极大的困扰，关键核心制程所面临的问题急需解决。
      中国电信携手山东恒远智能科技有限公司共同为白雪文具进行企业问题的解决。中国电信利用现有资源，组织下属单位上海理想、云计算分公司、物联网分公司、各省电信公司等，并于2017年1月开始规划、研发和建设翼联工业互联网平台。该平台充分利用中国电信的优势资源与工业互联网技术，定位于跨行业、跨领域企业间数字化协作的综合赋能平台。
      山东恒远智能科技有限公司作为项目的主要实施单位，聚焦于工业互联网前沿技术研究，主要从事基于工业数据采集的制造信息化系统研发，专注于工业企业信息互联建设与数据云端计算，利用基于数据采集、数据建模、数据仿真、数据分析等算法技术，为企业建设基于移动管理的数字云工厂整体规划与实施，对企业实现数字化、网络化、智能化转型升级提供有利支持。

一、项目概况

笔头加工制造数据采集与设备管家工业微应用项目，基于电信工业PON网络，通过恒远智能科技的智能数采终端，对笔头加工设备的数据进行采集，并对数采数据通过工业软件和工业APP微应用进行统计分析应用。

图1  笔头和笔头加工设备
 

1. 项目背景
（1）行业背景
作为制笔行业的核心制程------笔头加工制造，也是白雪文具的关键技术。笔头关键部位的尺寸精度要求在两个微米，表面粗糙度要求为0.4微米，在笔头最顶端的地方，厚度仅有0.3到0.4毫米。进行如此高精度的加工，既要容易切削，加工时还不能开裂，这对不锈钢原材料以及加工设备技术提出了极高的性能要求。长久以来，我国笔头加工所用原材料（笔尖钢）以及多工位笔头加工设备，一直依赖进口。一边面对着钢铁产能过剩，一边还要进口笔尖钢，笔头的加工一时间成为举国关注的产业难题。直到2016年，经过5年的努力，太钢集团实现了笔尖钢的批量生产，解决了原材料依赖进口问题。但是，笔头加工设备技术依旧是行业难题，依赖从日本、瑞士等国家进口。
笔头加工不仅是企业的核心制程，也是行业发展的痛点；采集笔头加工设备数据并进行分析应用，解决笔头加工效率低下问题，提高设备利用率，有助于提升整个笔头加工行业的技术水平，为笔头设备的国产化，提供大数据支撑。
（2）企业背景
白雪文具笔头加工制造目前面临以下几个突出问题和潜在需求：

1. 设备效率差，昂贵的设备未能充分发挥作用，使得生产成本高；

2. 设备故障率高，设备稼动率低，严重影响生产进度；

3. 产能统计、故障统计、生产信息统计等全部依靠人工记录，时效性差且不准确，无法对设备、人员的生产效率进行有效评估，管理精细度差。

（3）项目可行性与资源优势
笔头生产制造以设备加工为制造主体，所有的人员、物料、方法、工具等生产要素都要经过以设备为单元构成的加工中心，并且笔头加工设备自动化智能化程度高，为项目的智能联网和数据采集提供了物理基础。

2. 项目简介
笔头加工制造的数据采集与设备管家工业微应用项目，应用设备联网、数据采集、边缘计算、数据分析等技术，以配备多种数据模型的生产数据采集和分析应用系统为数据应用载体，以设备管家微应用APP作为数据采集以及数字化管理的重要延伸。项目整体规划如下图。

图2  数据采集与分析应用项目整体规划

 

其中一期规划按照以下步骤实施：
（1）设备联网与数据采集：应用恒远科技的设备数据采集技术，基于车间级工业网络，根据不同的设备接口与通讯协议设计数采方案，利用数采终端EverMonitor实现设备级的联网与数据采集。
（2）生产数据采集与分析应用系统：基于采集到设备状态信息、故障信息、生产产能数据、品质数据、刀具寿命等设备生产数据，搭建设备台账、设备管理、生产管理、品质管理、刀具管理、报表管理等多个功能模块与应用，实现对采集数据的综合应用，实现设备生产信息的全方位监控与智能分析，建立车间级的数字化管理平台。
（3）设备管家APP微应用：结合笔头加工设备的采集数据，开发设备管家APP微应用，随时随地掌握设备生产以及状态信息。

3. 项目目标
（1）设备管理数字化：实现设备联网，通过数采终端，实现设备状态、设备生产数据等信息实时采集与掌握。
（2）生产数据可视化：基于生产数据采集与分析应用系统和设备管家APP微应用，将数采数据进行分析与可视化应用。
（3）刀具智能管理：通过监控采集刀具振动，建立刀具负载变化曲线，建立刀具寿命以及磨损状态预警模型，通过曲线变化，实现刀具寿命与磨损的自动预警，避免品质异常。

二、项目实施概况

   通过对白雪文具笔头加工制造厂的设备品牌型号、加工工艺、生产流程等信息的深入调研，结合现场痛点以及需求，设计规划一期项目方案并展开实施。

1. 项目总体架构和主要内容

图3  项目功能架构

 

笔头加工制造的数据采集与设备管家工业微应用项目总体架构分为业务层、网络采集层和应用层。
（1）业务层：对公司整个业务流程进行梳理，确认笔头加工制造在整个价值流中与上下游之间的业务关系流程，进一步定义数字化匹配的标准业务流与工艺流、过程流，进行由上而下的公司级、工厂级、车间级、工位级的流程标准化。
（2）网络采集层：基于工业以太网、工业总线等通信协议，4G网络、NB-IOT等无线通信协议将设备接入网络；通过EverMonitor网关进行加工参数、设备状态、故障分析与预警等实时数据的采集，内部集成了多种采集协议，兼容ModBus、OPC、 CAN、 Profibus 等各类工业通信协议和软件通信接口，能够实现数据格式转换和统一，另一方面基于网关的内置高性能芯片与处理系统，能够将数据从边缘侧、传输到云端，实现数据的远程接入。
（3）应用层：基于白雪文具笔头加工制造的车间需求，建立生产数据采集与分析应用系统及设备管家APP微应用，实现端到端的数据集成与应用。

1. 根据采集数据，基于笔头加工制程需求，建立生产数据采集平台与分析应用系统。

2. 基于生产产量、设备状态等特定场景，深度挖掘数据价值与用户行为分析，开发移动端的设备管家APP微应用服务，如设备状态监控、生产产能、设备报修、刀具更换等。

3. 全面可视化，建立车间生产看板，实时展示各设备产能达成情况；构建移动端领导驾驶舱，随时随地查询展示设备状态以及生产数据。

2. 数据采集网络架构

将笔头加工制造设备通过交换机进行局域组网，利用恒远数据采集终端与组网设备进行链接，通过内置协议与PLC进行通讯，清洗需求数据，利用网络传至本地服务器。设计建立数据库，对数据进行清洗与分析计算。搭建具备设备台账、设备管理、生产管理等多个功能模块与应用的web系统和设备管家微应用APP，可实现数据的应用与展示，随时随地查看生产状况。

3. 生产数据采集与分析应用系统
生产数据采集与分析应用系统主要包含系统管理、刀具管理、设备管理、生产管理、品质管理、生产看板、报表管理七大功能模块。主要是对数据采集的设备状态信息、故障信息、生产产能信息、品质信息等进行分析与应用。

图5  系统界面首页

（1）设备管理模块，包含设备台账和设备状态管理两个子菜单，通过采集设备状态信息，实时掌握设备的运行、故障、关机、待机状态，并通过数据分析与边缘计算，分析出设备的运行率、设备故障分布等供运营决策参考。

图6  设备管理界面

 

（2）生产管理，包含生产进度管理和生产效率两个子菜单。将数采产能数据进行分设备统计，按照日期和小时计算产能趋势，产能异常一目了然。

图7  生产管理界面

 

（3）品质管理，采集不良数量及不良项目信息，按设备统计分析产品良率以及趋势，为品质异常追溯提供依据。

图8 品质管理界面
 

 
（4）生产看板，实时展示设备状态信息和生产信息，为现场管理者提供有效直观的决策依据。

图9  生产看板界面

 

4. 设备管家APP微应用
深挖数采数据价值，设计开发移动端APP微应用。设备管家APP微应用包含设备状态监控、设备维保管理、 生产管理、刀具管理、品质异常管理、领导驾驶舱六个模块，便于管理者随时随地查询和了解现场发生的情况，为管理决策提供便利。

图10  设备管家APP微应用界面
 

5. 刀具智能管理

图11   刀具磨损

 

刀具磨损引起笔头加工品质不良，不及时发现会导致批量品质异常。通过监控采集刀具振动数据，建立刀具负载变化曲线，刀具寿命以及磨损状态预警模型；结合曲线变化，在web端实现刀具寿命与磨损的实时监控，通过移动端实现刀具到寿和磨损的预警推送，并进行换刀记录的录入。通过实时的动态监控和智能预警，预防和避免批量品质异常的发生。

图12   刀具寿命监控与预警
 

三、下一步实施计划

1. 生产数据全面采集
横向展开建立各价值流的设备数据采集与应用分析，分阶段、分区域进行全面部署，实现工厂业务层的生产数据全面采集。

2. 纵向信息流的功能深入
选取一个完整制程作为样板车间，扩展功能软件模块功能，进行纵向信息流的功能深入。搭建车间层面的数字化管理系统，实现数字化车间综合集成应用管理平台。

图13  项目远期规划

 

3. 建立笔头加工行业的大数据平台
笔头加工制造行业，面临笔头原材料和加工设备依赖进口两大难题。 目前，制造笔头的易切削不锈钢已经实现国产化，但是多工位笔头专用加工设备的制造技术基本由国外企业所垄断，以进口为主。为了提升国内笔头制造的核心技术水平，通过工业互联网技术，建立笔头加工的行业大数据平台，建立笔头加工制造的运维监控中心，努力提升设备利用率，降低设备故障率，实现笔头加工资源和信息资源的最大化利用。

四、项目创新点和实施效果

1. 项目先进性及创新点
（1）业务层设备智能联网和数据采集
基于恒远科技的智能数采终端EverMonitor的设备联网与数采技术，设计多协议、多设备的标准化集成采集技术方案。实现设备联网并实时监测多工位笔头加工设备的设备状态、生产产能、刀具寿命等，实现实时监控和预警。
（2）基于微服务架构的工业级APP微应用
结合采集数据，基于生产数据采集与分析应用系统，深度挖掘数据价值与用户行为分析，开发基于微服务架构的工业APP微应用，可独立部署，客户根据需求进行灵活调用，如设备状态监控APP，可远程实时监控设备运转状况；设备维保APP，实现设备故障报修、维修，保养计划落实的全程记录与跟进；生产管理，不用亲临现场，随时掌握设备生产数据与产能达成状况等。
（3）笔头加工制造行业大数据平台
进行行业数据与资源整理，建立笔头加工制造行业的大数据平台，为笔头加工制造行业内的企业提供资源接口、数据存储和大数据分析服务。实现了设备、人员、物料等资源要素的横向网络化集成，为笔头设备的国产化提供数据支持，提升国内笔头制造的核心技术水平。

2. 实施效果
项目经过两月的实施，笔头加工制造的设备稼动率和管理效率得到有效提升，生产成本明显降低。
（1）提升设备稼动率
通过设备状态数据的实时采集，可以有针对性的解决影响设备稼动率的问题，提高了设备异常处理的时效性。设备故障率由25%降低到10%以内，设备稼动率由65%提升至80%。
（2）提升笔头良率
    通过产品不良数据的采集，分设备统计分析笔头良率以及不良项目，提高品质异常追踪的可靠性和及时性。笔头产品良率由99.74%提升至99.98%。