物联网下的机械制造和能源管理范文

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《能源研究与管理》2017年第4期

摘要：实体物理世界和虚拟信息世界的发展与物联网的形成密不可分，物联网促进了智能工厂的实施，政府推动了工业4.0革命性的向前发展。新时代的机械制造将在产量和定制方面高度灵活，客户、公司和供应商之间相互融合，实现产品的良性循环。回顾和分析了当前智能工厂的相关举措和研究成果，提出了基于物联网的智能化参考体系结构，定义了智能制造的主要特征，提出了一种基于物联网的智能制造和能源管理方法，并讨论了预期的收益和价值。

关键词：物联网；机械制造；能源管理；智能制造

市场的新需求和以IoT为代表的新技术的出现，让机械制造由传统制造向智能制造迈进。物联网的基本思想是嵌入式设备通过互联网络把物理世界中产品制造过程中的状态、周围环境、生产计划、维护计划等数据反映到信息世界上，以此提高生产效率[1]；同时，随着能源价格的上涨、保护环境的意识不断增强，制造商将绿色制造和节能减排放在首位，生产过程中尽可能消耗最少能源。基于此，在机械制造过程中运用物联网的思维，实现效率和节能双赢局面[2]。在机械加工领域，物联网发挥了突出作用，在设备层和生产线上搜集能源消耗的实时数据。为了提高能源利用率，这些数据被整合在生产管理决策中。本文提出一种基于物联网的能源管理方案，来展示物联网是如何提高能源效率的。为了检验所提方法对提高能源利用率的影响，在工厂内部的机器上安装多台智能电表，实时采集能耗数据，并对这些数据进行分析，通过与生产管理决策相结合，来提高能源效率。

1工业4.0和智能机械制造

1.1“工业4.0”的概念

工业4.0的基本思想是物联网和智能制造的核心——制造中的产品、零部件、机器将实现对数据的实时收集和数据共享，这将导致工厂控制系统由集中向分散的智能转变[3]。德国联邦教育研究部把“工业4.0”定义为：由于物理信息制造系统（CPPS）的存在，制造系统的灵活性大大增强，这使得机器和工厂能够通过自我优化和重新配置来实现自我调整，以满足客户灵活多变的要求[4]。在智能制造过程中，最关键的是系统的感知和分析数据的能力，根据结果相应地调整它们的行为，并将此经验进行储存，从中获得学习能力。未来，适当的生产系统和生产方法是分布式互联生产智慧工厂实现的关键。由于不同设备和要素之间数据的实时交换对实现智能制造起决定作用，这些数据代表生产状况、能耗、物流、客户订单和反馈等信息，因此下一代智能工厂必须能够实时适应不断变化的市场需求[5]，以此满足不同客户对产品的多样化需求，为产品的定制化服务奠定基础。

1.2工业4.0的影响

第一次工业革命始于机械设备的引入，它带来的影响是生产效率的大幅度提升；自20世纪70年代至今，采用电子和信息通信技术带来的制造过程自动化大范围普及，被认为是第三次工业革命；把物联网技术引入到制造领域势必会带来第四次工业革命，即工业4.0时代。根据2014年美国质量协会（ASQ）的调查显示，82%的人声称智能制造的实施提高了生产效率，49%的人认为智能制造让产品缺陷降到了最低，45%的人认为智能制造提高了顾客的满意度。根据经济学智库对物联网当前和未来使用情况的调查显示，38%的受访者认为物联网将对大多数市场和行业产生重大影响，其中，大部分人认为物联网的使用会增强企业的竞争力，同时会更环保[6]。

1.3基于物联网智能机械制造的参考模型

工业4.0中，基于物联网的智慧工厂参考模型包含了一系列新技术。智能机器：包括M2M通信、机器和其他设备以及人的通信。智能设备：工厂的底层设备、移动设备、操作设备等可以互联的设备智能制造过程：通过物联网为管理和制造提供动态的、高效的、自动的、实时的通信。智能工程：包括生产设计、产品的加工和售后服务等环节，使用生产过程的制造数据实时优化。制造IT：在网络中的软件应用；通过传感器和智能电表，智能移动装置实施的智能监控；通过整合来自IoT的数据来进行产品的管理。智能物流：包括智能物流工具和流程，自组织物流是一个智能的内部物流，它能够对生产中的变化作出反应，比如原料短缺问题和运输阻断问题。大数据和云计算：包括算法、分析应用等，大数据分析为未来工厂的升级、产品的创新提供机会。智能供应：通过信息实时共享，根据工厂需要，选择最佳供应，以此提高灵活性。

1.4智能制造的特征

1.4.1工厂优化决策的透明性

随时作出正确的决策是占有市场的关键，物联网具有实时的端到端的透明性（比如生产状态），允许在生产区域内跨工厂进行优化，以此提高工厂效率。例如，通过给决策者提供实时的生产状态，来减少原料的损耗。使用移动技术可以缩短问题和决策之间的时间差，在质量缺陷产品被生产出来之前切断设备电源[7]。此外，在生产过程中，能源消费的透明度可以为决策者提供依据，从而减少能源浪费。

1.4.2大数据创造价值

通过对物联网设备搜集的大量数据进行分析，可以带来价值和创新。例如，在设备供应商方面，可以根据设备不同时期的状态参数，来判断和预测设备是否发生故障，这样就可以为客户提供最好的维修服务，提高设备生产效率，建立与客户直接的稳固关系。

1.4.3主动维护生产监控系统和实时性

数据收集有助于提高设备维护的主动性，比如，当周围温度超过温度传感器量程时，系统可以采取断电维护措施，避免设备被损坏；当设备能源消耗高于正常水平时，设备可以进入主动维护模式，以此节约能源，避免有质量缺陷的产品进入市场。在基于物联网的时代，设备可以自动进行自身状态估计和预测，避免发生故障。

1.4.4能源管

理提供能效需要意识到生产线上或设备上的能耗行为。智能电表可以提供实时数据，结合物联网技术，整合能源数据的调度，根据工厂能耗情况，有针对性地进行能源高效管理。

2基于物联网的能源管理

作为智能工厂的研究成果，整个方案包括4个阶段：第1个阶段涉及对生产过程的理解和对当前能源管理的评价及改进。第2个阶段重点通过对物联网技术搜集实时数据，然后分析其特征和局限性。这里要定义需要监视的机器对象及一系列指标（有功功率、无功功率），定义每个机器的监控设备规格、通信系统。此外，还要确定生产顺序和加工时间，以便对能源消耗行为作出有效决策；第3个阶段是将这些数据转化为能量管理工具（比如能源决策支持系统、仿真工具），使得决策者能够找到能源消耗的原因，并加以改进，同时选择可持续的配置方式，以提高产品质量和能源利用率。第4个阶段位于最上层，通过合理地设计，将能源数据集成到生产管理中，以此提高能源管理效率。在上述各个阶段，通过整合能源数据，可以提高能源管理的水平。此外，应根据生产计划对这些能源进行有效的配置，用最小的能耗产生最大的收益。

3结论

本文概述了“智能工厂”的理念、基于物联网的智能体系框架、智能工厂的特征，同时介绍了一种采用物联网方法来支持能源管理的方案，以此提高生产系统能源利用效率。从车间搜集能耗数据，为决策者能源分配提供依据，最后通过整合能源数据应用于生产管理实践中，以此来提高能源效率和能源管理水平。

参考文献：

［1］吕洋.浅析基于智能制造技术的智能机械制造工艺［J］.软件（电子版），2016（2）.

［2］李毅中.2013年我国智能机械制造将成主要趋势［J］.工程机械，2015（4）.

［3］陈龙.浅议机械制造智能化发展［J］.科协论坛，2011（2）：95.

［4］刘刚.机械制造智能化发展趋势探析［J］.工业技术创新，2017（1）：171-173.

［5］田炜.基于现代机械制造智能化发展的研究［J］.工程技术（文摘版），2016（5）：250.

［6］刘力.基于VBee技术的无线网络在工厂能源管理系统中的应用［J］.企业技术开发（学术版），2016，35（10）：30-32.

［7］李显成，谢波，刘刚，等.工业能源管理技术，让能源管理如此简单有效［J］.智慧工厂，2017（7）.

作者：栗鹏飞 单位：郑州铁路职业技术学院