Android 環境下iMCS 智能制造采集系統設計★

李 娜

（惠州經濟職業技術學院， 廣東 惠州 516000）

0 引言

智能工業4.0 作為工廠現代化升級的重要內容，是時代發展進程的必然趨勢。隨著信息化技術的發展，智能化工廠已經由數字化工廠慢慢轉變。而物聯網技術也都融入了智能化工廠，從而為工廠的智能制造，特別是生產流程、生成工作人員、產線等智能技術的改進和掌握，使得企業的生產計劃和進度更加的智能和合理，滿足企業的正常需求發展。智能制造的發展是在數字化管理的基礎上發展而來的，其中，最明顯的特點是有學習思考能力，對工作經驗能夠進行總結，生產工藝優化，能夠在變化中快速地適應發展。

現實中的智能制造產線主要有各種各樣的設備，其型號和功能不同，把他們組合起來可以實現設備之間、生產線之間以及車間與車間之間的互相，從而使得整個制造產線能夠快速的聯動運轉起來，滿足企業的智能制造系統需求，如：智能化的分配、組合。

隨著工業4.0 在全球工業中的推廣，我國也提出了智能制造2025 的偉大夢想。使得企業家們都在思考企業向智能制造邁進，尋求智能制造環境下的企業生產需求。在智能制造中，最核心的是工業4.0，它具有以下特點：智能計算，能夠快速全面地對海量的大數據信息整理、分析并進行查詢和計算），控制精準（能夠對智能制造實施過程進行精準化控制、決策管控），實時傳輸（通過有線網絡和無線網絡技術對信息能夠快速的進行傳遞和輸送，保證監控端能夠得到實時有效的數據信息），信息服務（根據生產現場的多信息融合實現生成過程的動態管理），可靠感知（傳輸信息的可靠性高）等。

智能制造需要復合技術集成，主要通過智能制造的核心與工業生產過程中用到的軟件組成。在工業生產過程中用到的軟件主要由：可編程邏輯控制器PLC、ERP 企業管理系統、MES 制造執行系統等組成。而傳統的制造技術與工業軟件的運用，主要體現在基礎生產、工業制造等方面；除了上面描述之外，還有工業中運用到的傳感器、計算機、通信設備、RFID 無線識別等技術。

1 智能制造系統概述

智能制造采集系統是整個自動化控制的基礎，在大數據時代，對生產數據的把控準確，就能夠很好地預估把控市場，這個對于企業的發展顯得尤為重要。制造商在實際生產服裝的過程中，為了保證整個生產過程實時穩定、高效，一定會對生產過程中不同的相關數據進行隨時隨地采集和監控?，F代制造模式以生產效率、產品質量、生產成本等作為衡量企業制造能力和水平的主要標志，然而由于企業規模擴大、技術改造深入和市場競爭加快，造成具有多源異構性、形式多樣性、復雜多變性等特征的車間制造過程信息急劇膨脹，而傳統的企業生產管理系統中沒有辦法能夠快精準地控制生產復雜、信息混亂的產線過程，從而使得企業的管理層很難快速且準確地掌握到車間實施生產過程狀況。

現代制造企業的管理信息系統都是建立在自身的復雜性之上，而制造車間是信息來源的重要源頭，信息中有大量數據的無序排列、數據冗余過多、數據殘缺以及其他特點等。為了能夠克服生產線之間存在的信息交互的誤差，這就對生產線制造過程信息的采集和處理提出了更高的要求，需要對車間制造過程的集成性和企業信息系統的交互性方面進行提升。因此，對于現在企業實施信息化戰略最為迫切的需求是生產線信息的采集和集成，只有能夠快精準地將各個制造過程中不同信息進行穩快準采集和有效集成，才能夠使得企業準確掌握生產過程的動態效果，為提高生產效率和制造資源利用率提供了強有力的支持。

2 智能制造系統應用場景

智能制造過程中最為重要的目標是：通過在這合適時間段內對信息數據的采集，將采集到的正確數據信息采用一定的傳輸方法傳送到系統或者管理人員，通過系統或管理人員的操作，做出正確的決策。

單件流是通過制定合理的標準生產流程，且在每個生產工序中安排每個工序的人員數量、設備數量，使每個工序在生產過程中耗時趨于一致，以達到縮短生產周期、提高產品質量、減少轉運消耗的一種高效管理模式。我們根據單件流的要素以及實際情況研發了這款軟件，對服裝生產車間的工序：面料→前期輔料→后期輔料→紙樣→裁床→車縫→洗水→包裝→進行細化生產過程中數據采集。全面提高工作效率，減少企業成本。見圖1。

圖1 服裝生產車間工序流程

3 設計思路

此APP 可以應用于不同的生產工序在流水線上的生產數量進行實時數據采集?？梢酝ㄟ^移動端和服務器的方式進行使用。只需打開我們的采集系統，進入登錄頁面并輸入賬號、密碼即可登陸。

在軟件初始化時，需要選擇模式為多租用模式從而實現多個生產工序使用。設置完成后返回登錄頁，登錄進入主頁面。主頁面主要功能劃分為生產數據采集以及報表統計兩個類別，其中生產采集包括掃一掃，節點選擇兩個功能。其中掃一掃功能則是通過掃描每條流水線上對應工序的條形碼，輸入當前工序的生產數量。而節點功能則是對生產節點進行選擇，選擇后的節點將激活生產信息中的節點并能輸入采集數量。兩者相輔相成從而精準，迅速地完成生產采集。而報表統計則包含節點平衡表、日產量、月產量三個功能結構。從而利用數據可視化技術，實時查看當前流水線的所有工序的生產情況，管理人員根據各工序的匯總情況進行人員的動態調整，以使所有工序的用時平衡，從而提高整體的生產效率。見圖2。

圖2 多租用模式生產流程

3.1 主要技術

該App 主要的技術棧是基于Quasar-cli 腳手架為基礎，使用Vue 的語法和Quasar 組件庫實現界面的搭建。并利用cordova 打包工具進行cordova 插件的導入并進行App 的打包，進行App 的打包主要分為兩個平臺，Android 和IOS。

1）Android 端在通過cordova 進行打包成apk 后，再使用Java 中的jdk 的keytool 程序對生成的apk 進行簽名；簽名完成后就可進行直接的安裝使用；

2）IOS 端需要申請IOS 的開發者賬號，并在mac系統中使用xcode 編譯器進行打包上傳即可，該方式需要等IOS 方的審核（一般需要在1 個工作日左右），審核成功后，便可在蘋果的應用市場上對該App 進行下載使用；

3）作品使用H5 開發展示頁面，考慮到需要調用攝像頭，選用安卓原生開發掃一掃功能；

4）采用了quasar 組件框架進行頁面的構造并利用cordova 進行APK 的打包，解決了不同移動端的兼容性。

3.2 系統操作流程

該APP 是針對智能制造過程開發的一款數據采集并提供決策支持，是當前軟件應用領域的一個特殊角度，因之前有接觸過一些ERP 系統，但在實時數據采集這方面普遍都較弱，均存在一定的滯后性，往往生產主管需要在第二天才能看到前一天的生產進度情況，車間生產員工一般也不大關注或參與生產進度的跟進工作，從而為找到提升生產效率的方法提供了機會。

智能制造決策平臺支持大部分服裝服飾類生產企業，可以通過對每個工序的動態監控，加快工作效率與進程。打破傳統靜態生產采集模式。不僅實現動態采集數據的形式，實現了企業生產信息化管理，解決了如何將生產過程中大量物料、半成品、人員、設備等底層狀態信息實時、準確采集并提供給管理層。

移動端安裝說明：

第一步，安卓端手機情況下，通過提供的智能制造決策支持平臺.apk，點擊安裝即可（注意需要在安卓4.0 以上版本）。

第二步：移動端在正式使用前需要選擇租戶內容和配置服務器地址。請在安裝程序之后，在登錄頁（首個頁面）的右上角設置按鍵，打開設置頁面（注意配置地址已經默認，請勿更改）。請選擇“接口模式”的“多租客模式”，選擇“租客”的“EMFS 開發mysql8”，點擊保存。見圖3。

圖3 接口設置

第三步：返回登錄頁，輸入賬號“admin”，輸入密碼“123456”，即可正常使用。見圖4。

圖4 登錄界面

3.3 數據采集分析

本系統數據采集來源于某公司服裝生產系統，通過實際數據采集，并通過系統分析，可以清楚地看到在服裝生產過程中每日以及每月生產的總量。

3.3.1 生產采集過程

3.3.1.1 節點選擇功能說明

登錄系統之后，對生產節點進行選擇，選擇后的節點將激活生產信息中的節點并能輸入采集數量（只可單選節點）。見圖5。

圖5 系統主頁

在系統首頁中進入節點選擇功能，即可對節點進行選擇（單選），可在節點選擇中重新選擇節點；也可利用序號或節點名稱搜索節點。在此系統中，當前選擇的節點為：前期輔料。如圖6 所示。

圖6 節點選擇

用掃一掃對當前機床條形碼進行掃描，以獲取生產制單數據；點擊主頁中生產采集的掃一掃功能，對示例中的二維碼掃一下。掃描條形碼，獲取數據并跳轉到生產信息界面，可對已選節點名稱輸入當天生產數量進行采集。如圖7 所示。

圖7 生產信息

3.3.1.2 報表分析

進入系統首頁界面；點擊主頁中報表統計的節點平衡表功能；在節點平衡表中查詢生產機床號。

3.3.2 日產量功能說明

本功能用圖表顯示所有采集床號對應的當日生產數量總和。進入系統首頁界面，點擊主頁中報表統計的日產量功能，在日產量功能中可看到當日所有采集床號的生產數量總和圖表，同時可對日期進行選擇。如圖8 所示，在下圖中通過數據采集可以看到當天裁床和車縫的生產量分別為175 件和150 件等。

圖8 日產量

3.3.3 月產量功能說明

本功能用圖表顯示所有采集床號對應的當月生產數量總和。進入系統首頁界面，點擊主頁中報表統計的月產量功能，在月產量功能中可看到當月所有采集床號的生產數量總和圖表，同時可對月份進行選擇。如圖9 所示，通過下圖可以看到在2021 年12 月份，裁床、車縫、洗水以及包裝的月生產量分別為10 000件、8 232 件、7 608 件、7 350 件等。

圖9 月產量

通過iMCS 智能制造采集系統可以實時采集到相關制造系統數據，可以將生產設備狀態、不同車間生產情況、生產數據予以采集、傳遞、分析等，最大程度滿足智能工廠中生產管理需要等，進一步實現制造企業生產制造過程數字化、信息化、智能化等。

4 結語

我國制造業正在向著中國制造2025 的夢想不斷邁進，從底層生產信息采集開始，一步一步地實現對生產設備運行參數、狀態等的掌控，重在克服企業在生產管理中遇到的發展瓶頸，將企業智能化制造推向更高層次。iMCS 智能制造系統通過對制造過程中實時數據采集方法，為智能制造現代化企業提供了現場信息的實時詳盡采集技術支持，為企業智能制造生產的決策、調度等提供有利可靠參照依據。通過實際項目中的實時數據采集系統的運行，智能化工廠實現了數字化、智能制造的基礎設施建設，完美解決了底層設備的實時數據采集，實現了智能生產管控的較高程度。