智能制造生产线MES系统的设计与开发

张祖军，赖思琦

（西南科技大学 工程技术中心，绵阳 621010）

0 引言

近年来随着中国制造2025规划的逐步实施，制造业开始探索建设智能制造，实现制造业的提档升级。智能制造生产线是实现智能制造的载体，生产线包括了各类加工制造设备、监控与数据采集、现场管理软件、ERP软件以及因素有机结合的集成技术，如图1所示[1]。生产线的各台加工设备与服务器总控端通过工业以太网连接，形成网络化生产体系，各类传感设备实时采集生产现场上的各种数据，通过通信网络将数据传送至工业服务器，由现场管理软件进行数据处理分析，并与ERP企业资源管理软件相结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产，最终实现生产过程的信息集成化、执行智能化[2]。

图1 智能生产线组成

在智能制造中制造执行系统（MES）面向生产线执行层，具备现场生产计划管理、设备管理、实时监控、库存物料管理等功能，是信息化管理系统的核心组成。本文面对某电视插件的智能制造生产线构建MES系统，该MES系统基于B/S架构，使用Web前端可以很方便地进行数据的录入和读取，通过OPC中间件的方式进行现场设备的实时数据采集，形成设备监控或管理的数据基础，采用Websocket传输协议来进行数据的传输，数据库采用PostgreSQL。系统实现了在智能制造生产线环境下的基础数据管理、工单管理、工艺管理、数据查询的功能，将人、设备、产品信息等生产要素相结合，为现场管理者提供了设备状态监控、工单跟踪、物料管理、数据查询等功能[3,4]。

1 MES系统构建

1.1 总体设计

如图1所示，智能制造生产线管理分为三层，ERP管理层位于上层，MES系统位于ERP和现场设备层之间。

MES系统配置两台服务器，一台与生产线的传感和监控设备连接，负责各类数据采集，一台用于数据存储和查询，各个工位配置PC机。MES系统采用主流的SSH框架，从下到上分为数据存取层、业务逻辑层与表现层。数据存取层采用了Hibernate作为ORM工具，业务逻辑层主要采用Spring框架并集成SOA模式，通过WebService接口对接其他系统，并可扩展为简单的企业服务总线（ESB）。表现层采用常见的MVC架构，实现前端与后端业务逻辑的分离。系统采用PostgreSQL数据库，实现了原材料ERP管理及MES的数据同源，便于数据的集中管理与数据的安全，避免了信息孤岛状态[5]。

1.2 系统功能模块

MES系统分为系统管理、实时监控、生产计划、仓储管理等功能模块。

1）系统管理。该模块主要是设置使用人员的权限，同时可以查看登陆系统的人员和时间的日志功能，由日志查询、负责人管理、现场人员管理三个模块界面构成。

2）实时监控。该模块主要是实时监控生产线设备的状态和生产运行情况，分为联机和单机两个子单元，联机状态界面显示生产线整体运行情况，单机状态界面通过各个热点的不同颜色来显示单个设备运行的状态。

3）生产计划。用来管理工单和工序流量，能够显示计划量、完成量和尚欠量等内容。由整机产量、生产计划量、直通率量和不良明细分析四个模块界面构成。

4）设备管理。用来管理设备，能够显示设备运行的工作时长、故障信息和维修安排等内容。由设备台账、报警记录、设备统计和维修保养计划四个模块界面构成。

5）仓储管理。用来对仓库中的原料和产品进行统计和管理，并记录管理部分的操作明细，实时仓库动态显示各个库位存放的产品信息。由原料管理、成品管理、实时仓库、统计图等模块界面构成。

1.3 关键技术

1）采用Web前后端分离开发模式，避免了传统Web模式带来的各种问题。MES系统通过采用Web前后端分离来进行设计，很大部分的数据都可以在前端进行处理，减少了服务器的工作压力；同时，后台错误不会直接反映到前台，给管理人员的工作带来了便利；前后台分离工作极大降低了开发难度。

2）系统前端采用AngularJS代码编写，架构清晰，分工明确，扩展性良好，让程序设计人员能够专注于业务逻辑，而且因为对html影响较小，能够与designer形成良好的协作。

3）系统后端采用SSH（Struts+Spring+Hibernate）框架，分析所要面对的对象的需求，提出模型，将这些模型实现为基本的Java对象，然后编写DAO接口，并给出Hibernate的DAO，用Hibernate架构的DAO类来实现Java类与数据库之间的转换和访问，最后由Spring管理struts和Hibernate。

4）系统的现场实时数据采用Websocket传输协议来进行数据的传输，大大缩短了设备端实时数据展示到网页的时间，保证了数据的实时传输和稳定可靠。同时，在后台直接存入数据库作为历史记录保存。这样就避开了常规方法先将实时数据先存入数据库，再从数据库提取，最后传输到网页上显示等一系列的操作[6]。

5）采用OPC中间件的方式进行生产线设备数据采集，得到设备监控或管理的数据基础；生产数据的采集方式有两种，如图2所示：工序位置采用RFID方式，上料工序的工装板和工件ID绑定（存入数据库），在其它工序位置上，工装板RFID通过固定读码器获取信息，并与生产线上进行加工的工件ID信息相关联；仓储出入库采用PDA扫码方式，仓库出入库，采取加工件ID条码，人工扫码方式通过无线AP直连进行数据采集。

图2 生产数据采集

2 MES系统应用

2.1 实时监控

现场设备实时数据的监控是基于Websocket实时多源数据传输技术，取代了传统的轮询方式，使现场PC端具备B/S架构下的实时通讯能力，通过向服务器发出连接请求，实现PC端和服务器端直接交换数据并实时显示在页面上的功能，有效地降低了编程实现的难度和服务器端的负载压力，增强了应用系统的扩展性[7]。服务器端与连接在现场总线上的设备层对象进行通信，进行生产现场的实时监控，并将需要的各类数据显示在页面上，同时与数据库进行交互处理。生产线现场的设备数据监控电子看板如图3所示，设备图标显示为绿色表示正常运行中，黄色表示待机状态，红色表示设备故障，白色表示设备停机维保，通过电子看板，能够对当前设备所处于的情况一目了然，让现场管理人员及时掌握生产线状态，有利于生产任务安排和设备管理。

图3 电子看板

2.2 生产计划

智能制造生产线的工单及工序流量管理是生产管理的核心内容。在生产计划中，通过对比整机产量、生产计划量、直通率量和不良明细分析，能够让生产管理人员清晰地掌握生产节拍、产量和质量状况，如图4所示。

图4 生产计划

2.3 仓储管理

仓储管理的关键是针对不同的物料类型，对需要进行条码管控的物料进行分类，并设置该关键物料类型对应的条码规则类型，系统可通过关键物料类型最终找到其对应条码规则。仓储管理界面如图5所示。

图5 仓储管理

3 结语

智能制造是当前制造业发展的重要方向，MES系统是生产现场执行层信息化管理的核心部分。面对智能制造生产线的发展需求，构建了基于B/S架构的MES系统，通过OPC中间件方式、RFID方式、PDA扫码方式进行现场设备和生产数据的实时采集，得到设备和生产管理的数据基础，并通过工业以太网传送至服务器端，数据库采用PostgreSQL，实现ERP和MES系统的数据同源。该系统实现了智能制造生产管理的可视化、标准化、数字化及信息的互联互通。