Android 环境下iMCS 智能制造采集系统设计★

李 娜

（惠州经济职业技术学院， 广东 惠州 516000）

0 引言

智能工业4.0 作为工厂现代化升级的重要内容，是时代发展进程的必然趋势。随着信息化技术的发展，智能化工厂已经由数字化工厂慢慢转变。而物联网技术也都融入了智能化工厂，从而为工厂的智能制造，特别是生产流程、生成工作人员、产线等智能技术的改进和掌握，使得企业的生产计划和进度更加的智能和合理，满足企业的正常需求发展。智能制造的发展是在数字化管理的基础上发展而来的，其中，最明显的特点是有学习思考能力，对工作经验能够进行总结，生产工艺优化，能够在变化中快速地适应发展。

现实中的智能制造产线主要有各种各样的设备，其型号和功能不同，把他们组合起来可以实现设备之间、生产线之间以及车间与车间之间的互相，从而使得整个制造产线能够快速的联动运转起来，满足企业的智能制造系统需求，如：智能化的分配、组合。

随着工业4.0 在全球工业中的推广，我国也提出了智能制造2025 的伟大梦想。使得企业家们都在思考企业向智能制造迈进，寻求智能制造环境下的企业生产需求。在智能制造中，最核心的是工业4.0，它具有以下特点：智能计算，能够快速全面地对海量的大数据信息整理、分析并进行查询和计算），控制精准（能够对智能制造实施过程进行精准化控制、决策管控），实时传输（通过有线网络和无线网络技术对信息能够快速的进行传递和输送，保证监控端能够得到实时有效的数据信息），信息服务（根据生产现场的多信息融合实现生成过程的动态管理），可靠感知（传输信息的可靠性高）等。

智能制造需要复合技术集成，主要通过智能制造的核心与工业生产过程中用到的软件组成。在工业生产过程中用到的软件主要由：可编程逻辑控制器PLC、ERP 企业管理系统、MES 制造执行系统等组成。而传统的制造技术与工业软件的运用，主要体现在基础生产、工业制造等方面；除了上面描述之外，还有工业中运用到的传感器、计算机、通信设备、RFID 无线识别等技术。

1 智能制造系统概述

智能制造采集系统是整个自动化控制的基础，在大数据时代，对生产数据的把控准确，就能够很好地预估把控市场，这个对于企业的发展显得尤为重要。制造商在实际生产服装的过程中，为了保证整个生产过程实时稳定、高效，一定会对生产过程中不同的相关数据进行随时随地采集和监控。现代制造模式以生产效率、产品质量、生产成本等作为衡量企业制造能力和水平的主要标志，然而由于企业规模扩大、技术改造深入和市场竞争加快，造成具有多源异构性、形式多样性、复杂多变性等特征的车间制造过程信息急剧膨胀，而传统的企业生产管理系统中没有办法能够快精准地控制生产复杂、信息混乱的产线过程，从而使得企业的管理层很难快速且准确地掌握到车间实施生产过程状况。

现代制造企业的管理信息系统都是建立在自身的复杂性之上，而制造车间是信息来源的重要源头，信息中有大量数据的无序排列、数据冗余过多、数据残缺以及其他特点等。为了能够克服生产线之间存在的信息交互的误差，这就对生产线制造过程信息的采集和处理提出了更高的要求，需要对车间制造过程的集成性和企业信息系统的交互性方面进行提升。因此，对于现在企业实施信息化战略最为迫切的需求是生产线信息的采集和集成，只有能够快精准地将各个制造过程中不同信息进行稳快准采集和有效集成，才能够使得企业准确掌握生产过程的动态效果，为提高生产效率和制造资源利用率提供了强有力的支持。

2 智能制造系统应用场景

智能制造过程中最为重要的目标是：通过在这合适时间段内对信息数据的采集，将采集到的正确数据信息采用一定的传输方法传送到系统或者管理人员，通过系统或管理人员的操作，做出正确的决策。

单件流是通过制定合理的标准生产流程，且在每个生产工序中安排每个工序的人员数量、设备数量，使每个工序在生产过程中耗时趋于一致，以达到缩短生产周期、提高产品质量、减少转运消耗的一种高效管理模式。我们根据单件流的要素以及实际情况研发了这款软件，对服装生产车间的工序：面料→前期辅料→后期辅料→纸样→裁床→车缝→洗水→包装→进行细化生产过程中数据采集。全面提高工作效率，减少企业成本。见图1。

图1 服装生产车间工序流程

3 设计思路

此APP 可以应用于不同的生产工序在流水线上的生产数量进行实时数据采集。可以通过移动端和服务器的方式进行使用。只需打开我们的采集系统，进入登录页面并输入账号、密码即可登陆。

在软件初始化时，需要选择模式为多租用模式从而实现多个生产工序使用。设置完成后返回登录页，登录进入主页面。主页面主要功能划分为生产数据采集以及报表统计两个类别，其中生产采集包括扫一扫，节点选择两个功能。其中扫一扫功能则是通过扫描每条流水线上对应工序的条形码，输入当前工序的生产数量。而节点功能则是对生产节点进行选择，选择后的节点将激活生产信息中的节点并能输入采集数量。两者相辅相成从而精准，迅速地完成生产采集。而报表统计则包含节点平衡表、日产量、月产量三个功能结构。从而利用数据可视化技术，实时查看当前流水线的所有工序的生产情况，管理人员根据各工序的汇总情况进行人员的动态调整，以使所有工序的用时平衡，从而提高整体的生产效率。见图2。

图2 多租用模式生产流程

3.1 主要技术

该App 主要的技术栈是基于Quasar-cli 脚手架为基础，使用Vue 的语法和Quasar 组件库实现界面的搭建。并利用cordova 打包工具进行cordova 插件的导入并进行App 的打包，进行App 的打包主要分为两个平台，Android 和IOS。

1）Android 端在通过cordova 进行打包成apk 后，再使用Java 中的jdk 的keytool 程序对生成的apk 进行签名；签名完成后就可进行直接的安装使用；

2）IOS 端需要申请IOS 的开发者账号，并在mac系统中使用xcode 编译器进行打包上传即可，该方式需要等IOS 方的审核（一般需要在1 个工作日左右），审核成功后，便可在苹果的应用市场上对该App 进行下载使用；

3）作品使用H5 开发展示页面，考虑到需要调用摄像头，选用安卓原生开发扫一扫功能；

4）采用了quasar 组件框架进行页面的构造并利用cordova 进行APK 的打包，解决了不同移动端的兼容性。

3.2 系统操作流程

该APP 是针对智能制造过程开发的一款数据采集并提供决策支持，是当前软件应用领域的一个特殊角度，因之前有接触过一些ERP 系统，但在实时数据采集这方面普遍都较弱，均存在一定的滞后性，往往生产主管需要在第二天才能看到前一天的生产进度情况，车间生产员工一般也不大关注或参与生产进度的跟进工作，从而为找到提升生产效率的方法提供了机会。

智能制造决策平台支持大部分服装服饰类生产企业，可以通过对每个工序的动态监控，加快工作效率与进程。打破传统静态生产采集模式。不仅实现动态采集数据的形式，实现了企业生产信息化管理，解决了如何将生产过程中大量物料、半成品、人员、设备等底层状态信息实时、准确采集并提供给管理层。

移动端安装说明：

第一步，安卓端手机情况下，通过提供的智能制造决策支持平台.apk，点击安装即可（注意需要在安卓4.0 以上版本）。

第二步：移动端在正式使用前需要选择租户内容和配置服务器地址。请在安装程序之后，在登录页（首个页面）的右上角设置按键，打开设置页面（注意配置地址已经默认，请勿更改）。请选择“接口模式”的“多租客模式”，选择“租客”的“EMFS 开发mysql8”，点击保存。见图3。

图3 接口设置

第三步：返回登录页，输入账号“admin”，输入密码“123456”，即可正常使用。见图4。

图4 登录界面

3.3 数据采集分析

本系统数据采集来源于某公司服装生产系统，通过实际数据采集，并通过系统分析，可以清楚地看到在服装生产过程中每日以及每月生产的总量。

3.3.1 生产采集过程

3.3.1.1 节点选择功能说明

登录系统之后，对生产节点进行选择，选择后的节点将激活生产信息中的节点并能输入采集数量（只可单选节点）。见图5。

图5 系统主页

在系统首页中进入节点选择功能，即可对节点进行选择（单选），可在节点选择中重新选择节点；也可利用序号或节点名称搜索节点。在此系统中，当前选择的节点为：前期辅料。如图6 所示。

图6 节点选择

用扫一扫对当前机床条形码进行扫描，以获取生产制单数据；点击主页中生产采集的扫一扫功能，对示例中的二维码扫一下。扫描条形码，获取数据并跳转到生产信息界面，可对已选节点名称输入当天生产数量进行采集。如图7 所示。

图7 生产信息

3.3.1.2 报表分析

进入系统首页界面；点击主页中报表统计的节点平衡表功能；在节点平衡表中查询生产机床号。

3.3.2 日产量功能说明

本功能用图表显示所有采集床号对应的当日生产数量总和。进入系统首页界面，点击主页中报表统计的日产量功能，在日产量功能中可看到当日所有采集床号的生产数量总和图表，同时可对日期进行选择。如图8 所示，在下图中通过数据采集可以看到当天裁床和车缝的生产量分别为175 件和150 件等。

图8 日产量

3.3.3 月产量功能说明

本功能用图表显示所有采集床号对应的当月生产数量总和。进入系统首页界面，点击主页中报表统计的月产量功能，在月产量功能中可看到当月所有采集床号的生产数量总和图表，同时可对月份进行选择。如图9 所示，通过下图可以看到在2021 年12 月份，裁床、车缝、洗水以及包装的月生产量分别为10 000件、8 232 件、7 608 件、7 350 件等。

图9 月产量

通过iMCS 智能制造采集系统可以实时采集到相关制造系统数据，可以将生产设备状态、不同车间生产情况、生产数据予以采集、传递、分析等，最大程度满足智能工厂中生产管理需要等，进一步实现制造企业生产制造过程数字化、信息化、智能化等。

4 结语

我国制造业正在向着中国制造2025 的梦想不断迈进，从底层生产信息采集开始，一步一步地实现对生产设备运行参数、状态等的掌控，重在克服企业在生产管理中遇到的发展瓶颈，将企业智能化制造推向更高层次。iMCS 智能制造系统通过对制造过程中实时数据采集方法，为智能制造现代化企业提供了现场信息的实时详尽采集技术支持，为企业智能制造生产的决策、调度等提供有利可靠参照依据。通过实际项目中的实时数据采集系统的运行，智能化工厂实现了数字化、智能制造的基础设施建设，完美解决了底层设备的实时数据采集，实现了智能生产管控的较高程度。