基于“互聯網+”的紡織產業鏈智能支撐云平臺的探索

黃克華，朱開玉，李瑞

（新疆利泰絲路投資有限公司）

摘?要??本文介紹了從紡織企業本身的信息化出發，通過本身企業的已有的數據采集平臺，采用云平臺集成和構建實際生產應用（包括智能手環報警系統、智能設備監控與消息推送系統、MES系統）。同時通過這些應用，與利泰絲路的客戶以及供應商互動，將其延伸至紡織產業鏈的上游（原棉）以及紡織產業鏈的下游（織造），提出了上下游聯動解決方案，在本支撐平臺上實現企業本身信息化與上下游聯動解決方案。

關鍵字??互聯網+；紡織產業鏈；云平臺；大數據；智能

?

2015年李克強總理在政府工作報告中首次提出“互聯網+”行動計劃，并提出推進移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等與現代制造業相結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展，引導企業拓展國際市場^[1]。紡織行業各模塊智能化水平突飛猛進，但是產業鏈之間互動較少，關聯度較低，嚴重影響紡織行業轉型升級。本文就紡織產業鏈間云平臺展開探索。

1??建設目標

通過云平臺作為各個系統的入口，打通企業內部各系統之間的通道，同時也會結合上下游企業不同的用戶權限，打通上下游企業之間的鏈接通道，使得整個企業的運行在內部和外部都能有機結合，實現生產運行效益*大化、管理溝通效益*大化。

圖1?紡織產業鏈上下游聯動

圖2?基于云支撐平臺的系統模塊

2?層次結構

支撐云平臺內在的基礎是實時數據采集系統，外在展現方式是統一的云平臺入口^[2]。在云平臺上能承載企業本身信息化應用系統，以及上下游聯動所需的應用系統^[3]。基于工業實時網絡與大數據平臺的棉紡廠智能管控系統層次結構,從下至上整體上分為執行層，通訊層，數據層、應用層、接口層。

（1）執行層

各種帶有通訊接口的紡紗工藝設備主機、輔機（濾塵、空壓、空調、配電等）、車間各工序崗位的智能固定終端等，執行層向上提供數據，如產量數據、設備狀態數據、報警數據、能耗數據、環境溫濕度數據等，這些數據均由執行層產生。操作數據、任務數據、工藝數據由上層傳送給執行層，執行層接收這些數據，并根據這些數據指令執行相關操作。?

（2）通訊層

通過工業實時網絡從執行層（傳感?器、設備、儀表、系統）獲取各種相關數據，同時將上層相關數據傳送到執行層。

（3）數據層

為大數據平臺，所有的數據包括產量?數據、狀態數據、報警數據、能耗數據、環境數據、操作數據、任務數據、工藝數據等在這里得到了融?合。在這樣的大數據平臺支持下，可以充分地進?行決策分析和應用。?

（4）應用層

在數據層基礎上的各種應用集合，包括實時監控中心的集中監控、能耗分析、產量統計、設備效率及故障統計分析、輔助擋車和保全、計劃工藝排單等生產管理。在數據平臺層的基礎上，可綜合定義各種客戶化的應用，滿足客戶?實際需求。

（5）接口層

對外提供各種數據接口，包括WCF、WebService、WebAPI、OPC、ModbusTCP等，可實現與各種系統實現數據集成。

3?訪問模式

基于“互聯網+”的紡織產業鏈智能支撐平臺支持多種方式的訪問，包括臺式電腦、平板、手機、Web訪問和筆記本等多種模式，兼容了C/S、?B/S和移動APP模式，*大限度給用戶提供便捷的操作環境，訪問模式如表1所示：

表1?訪問模式

4 紡織企業自身智能制造

4.1設備智能化

設備智能化水平是智能化工廠的基礎和關鍵，目前利泰絲路所有設備使用*新型智能化設備，工藝設備主要以卓郎全流程紡紗設備為主，同時引進了德國全自動堆垛打包及輸送系統包裝生產線、濕度測量、電子稱重、產品標簽等全部自動化設備實現了紡紗過程高度的自動化、物流自動輸送、智能化，車間環境智能監控等，實現了各工序設備的集成信號控制，設備運行狀態和半制品質量在線檢測與故障分析、遠程控制，主要工藝參數和設備運行狀態數字化可視管理^[4][5][6]。

具體的工藝設備流程：FA008B型往復式抓棉機→FA100型多功能氣流塔→JSB102型單軸流開棉機→FA025型多倉混棉機→FA106E型梳針開棉機→UJVS2型異纖分檢機→119E型?火星探除器→JYH306型連續喂棉系統→JSC326型梳棉機→SB-D22型并條機→E35型條并?卷聯合機→E85型精梳機→RSB-D24C型并條機→Zinser?Ro-We-Mat670型自動落紗粗紗機→粗細聯輸送系統→Zinser351-2ImpactFx-395V細絡聯型1680錠緊密紡細紗機→細絡聯輸送系統→AC6-V-CTS細絡聯型36錠自動絡筒機→筒紗堆垛傳輸系統→諾茵豪斯自動堆垛及打包系統。

（1）清梳聯系統

??清梳聯是棉紡技術的發展趨勢，是棉紡工程實現自動化、連續化和現代化的重要標志之一，是把清棉與梳棉在新的條件下重新組合成一條新的生產線。通過服務器統一配置，可以實現排班下發、服務器時間同步、查看實時數據以及歷史報表分析等功能。

（2）蛛網系統

??????頭并、末并、精梳等工序統一配備立達蛛網系統SPIDERweb。該系統不僅提供紡紗廠數據總覽，也能提供可配置的警報功能。

（3）POC系統

POC軟件系統統一管理卓郎紡機，可以實時了解設備生產狀況、實時產量，同時還能給出低效單錠、紅燈處理時間、千錠切紗次數、千錠時斷頭等指標，為車間生產人員提供實時指導，有針對性的查找低效單錠。

（4）空調系統

?空調系統是紡織廠的核心系統之一，通過該系統可以實時獲取工廠生產區域內各個監測點的溫濕度，并自動或手動調控。精亞空調系統能夠通過服務器統一設定和調節各個監測點的溫濕度，同時能夠提供一定的智能分析能力，給設備及基層管理人員實際指導。

?（5）空壓系統

壓縮空氣具有清潔、安全、使用方便等特點，壓縮空氣生產是一個高能耗過程，通常占到紡織企業總能耗25%～35%，所以壓縮空氣生產成本直接影響企業的市場競爭力。利泰絲路先進的空壓系統，能夠通過系統服務器遠程監控壓縮空氣壓力，壓縮空氣使用量，以及動態調整其使用量。經過兩年的運行實踐，發現成本構成中，初期設備投資和維護保養費用占到23%，而電費高達77%，因此充分挖掘壓縮空氣生產和使用過程中的節能潛力意義重大，良好易用的空壓系統是節能降耗的關鍵所在。

（6）能源系統

????依靠無成本的科學管理進行節能管理，對配供電系統及所有工藝設備、公用設備等用電數據，進行采集，且進行分項能耗（單機臺、單工序、單產品、單訂單、單分廠、公司全廠和峰谷平分時段等）統計、分項能耗（單機臺、單工序、單產品、單訂單、單分廠、公司全廠和峰谷平分時段等）分析，在充分滿足、完善各個分廠生產管理要求的前提下，減少能源消耗，提高能源利用率，節約運營成本。

（7）烏斯特專家系統

?????USTER質量檢測報警系統采用全面質量控制，建立消除異常管紗的管理體系。這是一項關注工廠質量持續提升的項目，旨在建立消除異常的質量管理體系，根據各工廠產品定位量身定做異常控制方案。

4.2?數據采集與監控平臺

全面的大數據平臺－通過工業實時網絡采集傳感器、儀表、設備、系統的實時數據，接收、訂單信息、計劃信息、工藝信息、調度信息、機臺信息、人員信息等，建立了全面的數據平臺，使得數?據融合更為方便、快捷，在大數據的基礎上可以方?便地進行各種數據匯總和分析

全方位的數據采集和監控－主要包括對紡紗工藝設備、公用設備和能源消耗的實際數?據采集和監控。實現了車間生產設備的在線數據?采集與監控，實時了解現場設備運行狀況和生產?品種產量質量等狀況；空調、濾塵、鍋爐、空壓等公?用設備進行溫濕度和水氣等監控，實時了解設備?運行狀態及工廠車間環境；實現對工藝設備、公用設備、照明的能耗監測，實現監控電能設備運行狀?態，以及實時能耗情況。

（1）數據采集??

數據采集**需要兼容各種設備的通訊協議，并實時地采集設備的產量、效率、故障報警、質量、運行狀態?等相關應用數據。將所有工藝設備的生產數據、質量數據、報警數據、故障數據以及公用設備數據等通過數據采集網關，以一種通用工業標準協議統一上傳至分廠級集中監控室的就地監控系統軟件，同時通過交換機、光端機、廠區光纖環網等網絡設備上傳至公司集中監控中心SCADA系統，就地監控系統軟件（單分廠）和公司中心SCADA系統對上傳數據進行歷史數據存儲，各分廠總控室大屏幕上對所有工藝設備及公用設備實時運行狀態監控和數據瀏覽，同時中心監控室也可對各分廠設備狀態監控瀏覽。*終實現分廠工藝設備和公用設備監控一體化。

（2）實時監控?

?針對紡紗生產的實際需求，高度整合的大屏幕實時監控中心可以實時查看生產工藝設備，電表、空調、空壓、鍋爐等各種設備的實時運行狀態，使得故障和報警能被實時發現并得到及時處理。

（3）云平臺??

通過對云平臺服務的讀取，可以節省企業投資，同時由于云平臺本身的開放性，可以快速搭建生產應用，使得我們能夠將關注焦點集中于生產過程管理之中。數據應用層的所有應用都能夠通過云之家平臺入口進行集成。

（4）數據應用層

①智能手環輔助擋車系統??

智能手環輔助擋車系統實時采集工藝設備和公用設備等需實時處理的信息和數據，一旦設備有故障報警發生并需及時處理時，系統將報警信息內容實時推送至該報警設備的擋車工、保全工及維修電工等相關人員佩戴的便攜式智能手環上，擋車工或保全工及維修電工**時間前往報警發生地進行處理。

②設備智能監控與消息推送系統

智能監控與消息推送系統主要針對管理人員，通過規則系統設定，在滿足特定條件情況下會推送到不同的管理人員終端上。

例如可以針對POC系統設定如下規則：

如果單錠紅燈處理時間超過30分鐘，推送消息到設備維修人員；如果單錠紅燈處理時間超過60分鐘，推送消息到設備隊長；如果單錠紅燈處理時間超過90分鐘，推送消息到班組長；如果單錠紅燈處理時間超過120分鐘，推送消息到副廠長或廠長。

因此在設備智能監控與消息推送系統中，需要有規則系統以及對應的組織架構。

③紡紗MES系統

數據一方面來源于實時采集的實時信息，一方面來源于計劃、工藝、調度的生產任務信息，這?些任務信息*終都需要轉變成設備的生產執行。主要功能包括：智能配棉、計劃分配、機臺分配、成品入庫、能源管理與成本分解、訂單追蹤等。由于實現了實時的產量?信息采集，以及定單信息經過任務的調度細化到機臺，因此可以實時跟蹤每個訂單的完成情況，實現訂單跟蹤、排班系統、報表系統。

5 紡織產業鏈上游（原棉）聯動

5.1?原棉預控平臺

通過ERP系統能大致了解原棉的采購與消耗情況，而基于云平臺的MES能更精確地知道特定品種的原棉消耗。通過與智能配棉系統配合，原棉預控平臺可以從ERP以及MES系統中分別獲取實時數據，有效緩解隨機因素帶來的管理難題。

同時可以從第三方（例如期貨市場）獲取接口，實時把控原棉的價格波動、供應情況波動等信息。

5.2?原棉品質管理系統

??原棉品質管理系統主要實現如下功能：

?（1）建立健全利泰絲路原棉品質管理體系：

忠實記錄原棉入庫的數量、廠地、質量標準等指標，便于追溯，以及品質的標準化；

?（2）通過原棉品質的大數據分析：

發揮標準**，健全棉花相關標準，修改棉花檢驗項目，增加異性纖維、線密度、短絨率指標以及配套的快速檢測方法。檢測設備增加對機采棉的質量要求；

?（3）與上游企業聯動：

開展事中事后監督，密切關注棉花市場質量狀況，加強棉花質量安全風險分析和隱患排查；

?（4）通過云平臺的信息發布功能：

積*做好信息溝通和發布。棉花采摘前，發布新棉質量數據，為紡織企業和有關部門提供采購參考，及時將公證檢驗數據上傳、發布、通報，加強棉花公證檢驗大數據分析應用，定期收集紡織企業采購原棉質量問題，掌握公檢數據偏差和紡企發現的新情況、新問題，建立信息反饋平臺，將質量問題、紡織行業述求傳導到上游企業，形成上游和下游、企業和監管部門之間的良性互動。

6 紡織產業鏈下游（織造）聯動

6.1?基于SaaS的CRM系統

???云平臺架構的CRM系統，可以很好的區分和隔離生產人員與客戶，以及通過權限的配置，區分和隔離不同的客戶資源。同時不同的客戶登錄到云平臺以后，只能獲取該客戶的訂單信息。CRM與MES的實時互動，一方面能實時看到訂單是生產情況、質量情況，做到心中有數，另一方面也便于客戶安排自身生產計劃，在出現計劃偏差時雙方都能快速反應。

基于SaaS?的CRM系統的平臺架構從大的層次上來分主要為四層，根據調用關系依次為應用層、緩沖層、服務層以及存儲層，從實現模式上來說可以通過REST方式。

（1）應用層??

從瀏覽器發送過來的請求，直接由應用層來進行直接響應；平臺是多租賃用戶的在線多應用來實現的，由于每個用戶的具體業務需求不同，因此每個租賃用戶的應用是相互隔離的，但應用層的結構卻都是相同，從上到下主要分為業務展現層、業務邏輯層、業務模型層、實體訪問層；

（2）緩沖層

緩沖層主要對于靜態資源以及動態數據的緩存。在實現業務中，這部分數據大部分都是讀操作比較多，而寫操作比較少，因此可以針對這部分數據根據特定的緩存失效策略機制來進行相應的緩存;緩沖層的緩存針對應用層是透明的，而且針對多應用也是透明的，因此緩沖層具有更大的彈性與靈活性。

（3）服務層

服務主要是指平臺的核心服務，核心服務分為業務共通服務以及平臺共通服務；

（4）存儲層

????CRM平臺采用了分布式的存儲系統，基于Map-Reduce來進行相應的檢索、分析以及統計，實現了對于海量數據的統一操作。這種結構能做到真正的分布式網絡計算，有效降低網絡流量，減輕客戶端負擔，還能安全、方便地與互聯網接口。另外企業員工或客戶分布或行走于全國各地，通常都有移動辦公需求。

7 結語

???紡織產業鏈上下游聯動的基礎是企業自身設備智能化及系統的不斷完善和云平臺搭建。云平臺是上下游聯動系統的載體，生產數據是上下游聯動系統的營養，系統必須在云平臺建設和生產系統運行穩定以后啟動。

?

參考文獻

[1]?孫亮.基于移動互聯終端的紡織企業倉庫管理.[J]棉紡織技術.2016,44(9):48-50.

[2]?張加樂,李志學.棉紡織企業互聯網+會計信息傳遞模型的探索.[J]棉紡織技術.2017,45(11):81-84.

[3]?陳振,邢明杰.淺析我國紡織制造業現狀與產業升級建議.[J]棉紡織技術.2016,44(4):80-83.

[4]?胡廣敏.智能紡紗系統的構建思路及實踐.[J]棉紡織技術.2016,44(11):32-35.

[5]?閻迪.紡織機器人的應用及發展趨勢.[J]棉紡織技術.2017,45(9):81-84.

[6]?管錦文,徐旻.棉紡數字化車間及其智能化特點.[J]棉紡織技術.2016,44(10):80-84.

?

?

?

?