基于物聯(lián)網(wǎng)的汽車智能制造控制與質(zhì)量管理

馬文卓++張杰

摘 要：隨著物聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)汽車制造業(yè)也在向自動(dòng)化、智能化和物聯(lián)化發(fā)展，基于物聯(lián)網(wǎng)的需求日益迫切，給出基于物聯(lián)網(wǎng)的智能制造控制和質(zhì)量管理方案，從汽車工業(yè)的基礎(chǔ)信息化到智能化的角度出發(fā)，提出利用時(shí)下最新的物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)，帶動(dòng)汽車制造業(yè)產(chǎn)能提升和質(zhì)量提升，為汽車制造業(yè)提供智能控制、精細(xì)控制、質(zhì)量監(jiān)測(cè)和大數(shù)據(jù)匯集的解決方案。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；大數(shù)據(jù)；汽車制造；RFID技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP29 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2015）02-00-04

0 引 言

汽車制造作為我國國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一，不但帶動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，還創(chuàng)造了大量就業(yè)機(jī)會(huì)，是社會(huì)主義現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基石，具有長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

在當(dāng)前社會(huì)發(fā)展形勢(shì)下，汽車制造正面臨數(shù)字化、信息化、現(xiàn)代化的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，在整個(gè)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中引入時(shí)下最流行的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)鏈的各方面優(yōu)質(zhì)資源進(jìn)行優(yōu)化整合，全面提升整個(gè)汽車制造業(yè)的規(guī)模和效益。

1 國內(nèi)傳統(tǒng)汽車制造企業(yè)面臨的問題

與其他制造業(yè)不同，汽車的生產(chǎn)是一整套系統(tǒng)工程，數(shù)以萬計(jì)的細(xì)小零件需要經(jīng)過多條生產(chǎn)線組裝成整車出廠，而基于傳統(tǒng)制造業(yè)技術(shù)，能夠?qū)φ麠l生產(chǎn)線施加影響的手段卻比較匱乏。同時(shí)，汽車的質(zhì)量是由部件質(zhì)量和整體質(zhì)量?jī)蓚€(gè)關(guān)鍵指標(biāo)組成，其關(guān)系著人民的生命財(cái)產(chǎn)安全，質(zhì)量在汽車制造環(huán)節(jié)中有著極其重要的地位，而傳統(tǒng)制造業(yè)技術(shù)，很難實(shí)現(xiàn)對(duì)部件質(zhì)量問題的逆向追溯。因此，掌握生產(chǎn)自動(dòng)化、質(zhì)量控制體系以及安全生產(chǎn)的技術(shù)就掌握了汽車制造業(yè)的核心技術(shù)。國內(nèi)汽車制造業(yè)，正逐步由初期的MIS、CAD/CAM到MRP/ERP進(jìn)行轉(zhuǎn)變。然而，國內(nèi)汽車生產(chǎn)過程中信息化水平仍相對(duì)落后。例如，信息的孤島問題普遍存在；研發(fā)、生產(chǎn)、測(cè)試等環(huán)節(jié)，信息的填報(bào)仍主要依賴于技師的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，往往信息化管理的引入反而增加了工作量，降低了工作效率；費(fèi)時(shí)費(fèi)力在生產(chǎn)線上收集和整理出數(shù)據(jù)，但卻并不精確，造成質(zhì)量隱患和安全隱患。

2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶來汽車制造產(chǎn)業(yè)的變革

基于物聯(lián)網(wǎng)的信息技術(shù)，能夠帶動(dòng)汽車制造的整體升級(jí)，提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制的管理。實(shí)現(xiàn)以自動(dòng)化、智能化、現(xiàn)代化為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)全面變革，解決當(dāng)前汽車制造業(yè)面臨的種種難題，如圖1所示。

圖1 物聯(lián)網(wǎng)下的汽車制造業(yè)變革

通過基于物聯(lián)網(wǎng)的信息技術(shù)，來規(guī)范和控制整個(gè)制造流程，需要圖2中四個(gè)步驟。

圖2 物聯(lián)網(wǎng)的四個(gè)步驟

第一步，需要在整個(gè)制造環(huán)節(jié)中引入基于物聯(lián)網(wǎng)的信息采集技術(shù)，以傳感器、RFID、智能識(shí)別等物聯(lián)網(wǎng)手段收集生產(chǎn)過程中的信息數(shù)據(jù)。

第二步，將收集來的信息數(shù)據(jù)植入云存儲(chǔ)平臺(tái)和云監(jiān)控平臺(tái)，用于大數(shù)據(jù)過程的數(shù)據(jù)積累。

第三步，再將云存儲(chǔ)和云監(jiān)控中的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，將生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)加以處理和匯總，得出生產(chǎn)過程中的質(zhì)量問題、改進(jìn)方案、流程弱點(diǎn)等信息。

第四步，利用云分析平臺(tái)的結(jié)果，配置自動(dòng)控制系統(tǒng)，指導(dǎo)下一次再生產(chǎn)過程，用互聯(lián)網(wǎng)快速試錯(cuò)的迭代思想改造傳統(tǒng)汽車制造過程，做到對(duì)生產(chǎn)進(jìn)行總體掌控，對(duì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行精細(xì)控制，并形成多區(qū)域的實(shí)時(shí)安全監(jiān)測(cè)和管理。最終達(dá)到提高產(chǎn)量、控制質(zhì)量、保障安全的目的。

3 搭建基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的汽車制造業(yè)智能平臺(tái)

立足汽車制造對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的重大需求，針對(duì)影響制造業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)理論研究制約瓶頸，面對(duì)生產(chǎn)線信息保真性及時(shí)性和質(zhì)量可控性等科學(xué)問題，構(gòu)建以物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)技術(shù)體系，發(fā)展汽車生產(chǎn)線與物聯(lián)網(wǎng)緊密融合的新型體系結(jié)構(gòu)，突破物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)和實(shí)施的關(guān)鍵技術(shù)，通過智能平臺(tái)在行業(yè)內(nèi)的拓展和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)汽車制造產(chǎn)業(yè)的技術(shù)革新。

3.1 利用信息互聯(lián)實(shí)現(xiàn)真正的全自動(dòng)生產(chǎn)

自動(dòng)化生產(chǎn)經(jīng)歷了由機(jī)器代替重復(fù)的機(jī)械動(dòng)作的第一次技術(shù)革新，又經(jīng)歷了以流水線分解負(fù)責(zé)工序的第二次革新，正在進(jìn)行著由電腦控制獨(dú)立設(shè)備的第三次革新。但是，這些自動(dòng)化都是不完全的自動(dòng)化，對(duì)于各設(shè)備間的配合仍然需要人工指揮，例如：工件信息、材料信息和相應(yīng)處理方法的判斷等。

利用物聯(lián)網(wǎng)使各生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)互聯(lián)，便可以實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)數(shù)據(jù)通信，相互配合更加靈活和緊密。利用傳感器和電子標(biāo)識(shí)使設(shè)備能夠讀取零件和材料信息，避免了人工判斷帶來的錯(cuò)誤和效率降低，真正實(shí)現(xiàn)了汽車制造企業(yè)夢(mèng)寐以求的的全自動(dòng)生產(chǎn)。

3.2 利用數(shù)據(jù)監(jiān)控建立的質(zhì)量控制體系

利用數(shù)據(jù)自動(dòng)采集平臺(tái)提供的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備信息，經(jīng)質(zhì)量智能評(píng)估平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣分析，通過與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，提出質(zhì)量評(píng)估結(jié)論，并最終提供質(zhì)量情況給實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺(tái)。生產(chǎn)線的各級(jí)質(zhì)量監(jiān)控人員通過監(jiān)控平臺(tái)實(shí)時(shí)輸出的報(bào)告和告警信息將能夠?qū)υO(shè)備運(yùn)行情況、異常情況、零件裝配情況進(jìn)行全面掌控，打造汽車制造行業(yè)中領(lǐng)先的智能質(zhì)量控制體系。

3.3 形成汽車制造業(yè)設(shè)備互聯(lián)的通信標(biāo)準(zhǔn)

目前汽車制造業(yè)中的多種行業(yè)工具開發(fā)了相應(yīng)的數(shù)據(jù)接口，并對(duì)不同品牌，不同應(yīng)用的生產(chǎn)線設(shè)備構(gòu)建了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提供了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線上各設(shè)備間用同一種語言上報(bào)，聽命于同一種命令。對(duì)重型制造行業(yè)中的制造設(shè)備間數(shù)字信息構(gòu)建通信標(biāo)準(zhǔn)。

3.4 構(gòu)建汽車制造業(yè)智能控制與管理平臺(tái)

以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，以數(shù)字技術(shù)為手段，以信息技術(shù)為導(dǎo)向，圍繞汽車生產(chǎn)線構(gòu)建：數(shù)據(jù)自動(dòng)采集系統(tǒng)、生產(chǎn)線自動(dòng)控制系統(tǒng)、質(zhì)量智能評(píng)估系統(tǒng)、智能識(shí)別系統(tǒng)、實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和云分析系統(tǒng)。依托于各個(gè)智能系統(tǒng)構(gòu)建成的智能制造體系，將實(shí)現(xiàn)汽車制造過程的科技革新，帶動(dòng)整個(gè)汽車制造產(chǎn)業(yè)的騰飛。

3.4.1 數(shù)據(jù)自動(dòng)采集系統(tǒng)

數(shù)據(jù)自動(dòng)采集系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線各種設(shè)備的數(shù)字化（例如：電槍設(shè)備、加注設(shè)備、側(cè)滑檢測(cè)設(shè)備、制動(dòng)檢測(cè)設(shè)備、尾氣檢測(cè)設(shè)備、空調(diào)檢測(cè)設(shè)備等）。系統(tǒng)采用主動(dòng)與被動(dòng)相結(jié)合的方式對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，既可主動(dòng)連接到設(shè)備工位機(jī)去收集數(shù)據(jù)，也可被動(dòng)采集設(shè)備工位機(jī)傳送過來的數(shù)據(jù)。當(dāng)采用主動(dòng)采集方式時(shí)，數(shù)據(jù)采集具有高度的可靠性，萬一發(fā)生系統(tǒng)宕機(jī)的情況檢測(cè)結(jié)果也能保存下來，待系統(tǒng)恢復(fù)正常后重新進(jìn)行采集。被動(dòng)采集方式實(shí)現(xiàn)安全數(shù)據(jù)傳送需要下位機(jī)的支持。檢測(cè)數(shù)據(jù)采集的處理時(shí)間可調(diào)，確保系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

例，電槍數(shù)據(jù)采集過程如圖3所示。

圖3 電槍采集過程

3.4.2 生產(chǎn)線自動(dòng)控制系統(tǒng)

生產(chǎn)線自動(dòng)控制系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)汽車制造過程的自動(dòng)化控制，通過運(yùn)用RFID技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)操作的自動(dòng)或者半自動(dòng)執(zhí)行，無需或者減少人工干預(yù)，避免或減少人為錯(cuò)誤對(duì)生產(chǎn)造成的影響（例如：搬道和噴涂設(shè)備的自動(dòng)控制）。

自動(dòng)搬道系統(tǒng)通過RFID、數(shù)據(jù)庫、PLC系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合，它只需要在數(shù)據(jù)庫中添加預(yù)定顏色和與之對(duì)應(yīng)的噴涂面位，就能實(shí)現(xiàn)搬道面車輛的合理調(diào)配，以智能化的控制代替了傳統(tǒng)的搬道模式，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了信息的智能化和自動(dòng)化，有效提高了工廠之間工業(yè)級(jí)智能化水平。

自動(dòng)噴漆系統(tǒng)通過RFID、數(shù)據(jù)庫、PLC系統(tǒng)、噴涂機(jī)器人的有機(jī)結(jié)合，它不再需要工位工人去檢測(cè)車輛顏色并手動(dòng)控制PLC進(jìn)行噴漆，而是當(dāng)天線獲取車輛顏色之后系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)的控制PLC進(jìn)行顏色分配，正確噴漆，此系統(tǒng)有效替代了傳統(tǒng)的手動(dòng)操作，降低了因人為誤操作噴錯(cuò)顏色的風(fēng)險(xiǎn)。

例，基于RFID的自動(dòng)處理流程如圖4所示。

RFID閱讀器每秒鐘會(huì)閱讀到成千上萬的標(biāo)簽，為防止溢出，采用緩沖線程來加速數(shù)據(jù)包的存儲(chǔ)和釋放，并將數(shù)據(jù)保存在幾何隊(duì)列中。緩沖線程和幾何數(shù)據(jù)隊(duì)列構(gòu)成了一個(gè)緩沖機(jī)制，以滿足計(jì)算機(jī)的實(shí)時(shí)處理要求，它可以平滑的從閱讀器接收大量的簡(jiǎn)單重復(fù)無序數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理。每個(gè)閱讀周期（閱讀周期是和讀寫器交互的最小單位）線程接收一組EPCs（標(biāo)簽EPC，閱讀器ID，時(shí)間戳，奇偶校驗(yàn)位）組合，將其發(fā)送到消息隊(duì)列，并對(duì)事件的有效性驗(yàn)證，檢查是否出現(xiàn)讀寫錯(cuò)誤或漏讀，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的初步過濾。

經(jīng)過緩沖機(jī)制后的數(shù)據(jù)流還存在著大量的重復(fù)，即閱讀器重復(fù)和標(biāo)簽重復(fù)。標(biāo)簽位于一個(gè)閱讀器識(shí)讀范圍內(nèi)時(shí)，閱讀器就會(huì)不斷地讀取標(biāo)簽數(shù)據(jù)，直到標(biāo)簽離開為止，稱為標(biāo)簽重復(fù)；另外，當(dāng)標(biāo)簽同時(shí)處于多個(gè)閱讀器的識(shí)讀范圍內(nèi)時(shí)，它的數(shù)據(jù)也會(huì)被不同的閱讀器重復(fù)讀取。圖5為閱讀器重復(fù)事例。

為解決上述問題，對(duì)標(biāo)簽重復(fù)，只記錄標(biāo)簽第一次出現(xiàn)和最后一次出現(xiàn)的時(shí)間；對(duì)閱讀器重復(fù)，考慮到交疊情況，盡量用最少的閱讀器數(shù)量覆蓋全部區(qū)域。但為了提高識(shí)讀率，往往不能完全避免交疊。采取一種虛擬閱讀器的方法，即同一地區(qū)的多個(gè)閱讀器組成一個(gè)虛擬閱讀器。

圖6 虛擬閱讀器

如圖6中的R1，R2，R3，R4共同組成一個(gè)虛擬閱讀器V0。

過濾后的數(shù)據(jù)存放在表中，T-Start為V～Reader初次閱讀某標(biāo)簽的時(shí)間，以后再讀到該標(biāo)簽則更新T-End和Count值（Coum為標(biāo)簽讀取次數(shù)，有時(shí)為簡(jiǎn)便起見，可略去）。

對(duì)Filter表加上觸發(fā)器，當(dāng)有插入事件發(fā)生時(shí)，則表示有新的標(biāo)簽出現(xiàn)；當(dāng)某標(biāo)簽的T-End（Count）在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)都未發(fā)生變化時(shí)，則引動(dòng)觸發(fā)器，認(rèn)為該標(biāo)簽消失。將消失的標(biāo)簽信息送入下一個(gè)機(jī)制。這樣只報(bào)告標(biāo)簽進(jìn)入和離開的時(shí)間，大大減少了數(shù)據(jù)量。

3.4.3 質(zhì)量自動(dòng)預(yù)評(píng)估平臺(tái)

質(zhì)量智能評(píng)估平臺(tái)將會(huì)根據(jù)不同工位、不同操作、不同車型的質(zhì)量目標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集平臺(tái)采集的當(dāng)前生產(chǎn)或檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能的評(píng)估，實(shí)時(shí)給出質(zhì)量評(píng)價(jià)，并通過各種渠道（如監(jiān)控云平臺(tái)、郵件、手機(jī)等）迅速的反饋給當(dāng)事人或負(fù)責(zé)人，使質(zhì)量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的傳遞到相關(guān)人員手中，讓問題能得到及時(shí)有效的解決。

第一步，設(shè)定質(zhì)量目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)質(zhì)量數(shù)據(jù)智能評(píng)估的的基礎(chǔ)。用戶需要針對(duì)不同的生產(chǎn)或檢測(cè)設(shè)備、遵循標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量目標(biāo)格式來設(shè)定不同角度的質(zhì)量目標(biāo)。同時(shí)，系統(tǒng)還支持用戶對(duì)特定設(shè)備，使用專用的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)來設(shè)定質(zhì)量目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)。

質(zhì)量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)可以設(shè)定為成功失敗、某種特定的數(shù)據(jù)、在某個(gè)數(shù)值范圍區(qū)間以內(nèi)、在某個(gè)數(shù)值范圍區(qū)間以外、不等于某個(gè)特定值、包含某個(gè)特定數(shù)據(jù)等。

第二步，質(zhì)量數(shù)據(jù)智能評(píng)估平臺(tái)可以根據(jù)設(shè)定的質(zhì)量目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，將質(zhì)量數(shù)據(jù)與質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行計(jì)算和比對(duì)，得出質(zhì)量數(shù)據(jù)是否符合質(zhì)量目標(biāo)，例如得到成功提示信息、返回的數(shù)據(jù)在質(zhì)量目標(biāo)的范圍區(qū)間以內(nèi)、在某段時(shí)間收到數(shù)據(jù)的次數(shù)滿足質(zhì)量目標(biāo)、收到數(shù)據(jù)的總和小于質(zhì)量目標(biāo)等。

第三步，質(zhì)量數(shù)據(jù)經(jīng)過平臺(tái)業(yè)務(wù)邏輯層的智能評(píng)估后，可以生成評(píng)估結(jié)果。評(píng)估的結(jié)果可以利用多種形式，例如成功/失敗，或者以百分制或者五分制來評(píng)分，或者以等級(jí)來評(píng)價(jià)質(zhì)量結(jié)果等?？梢允嵌康脑u(píng)價(jià)，也可以是定性的評(píng)價(jià)。

3.4.4 智能識(shí)別平臺(tái)

汽車制造業(yè)智能控制與管理信息服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)中的智能識(shí)別平臺(tái)在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支撐下，實(shí)現(xiàn)了對(duì)整個(gè)生產(chǎn)線各個(gè)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)流程、各種設(shè)備甚至是當(dāng)前環(huán)境狀況的智能識(shí)別作用。例如對(duì)汽車零器件出入庫的智能識(shí)別、生產(chǎn)操作順序的智能識(shí)別、運(yùn)輸托盤的自能識(shí)別、對(duì)當(dāng)前廠房溫度的智能識(shí)別等。改善了傳統(tǒng)汽車制造業(yè)中低效率的管理和操作方式，實(shí)現(xiàn)汽車制造車間管理、流程控制的科學(xué)化和智能化。在提高了生產(chǎn)效率，減少了人員的浪費(fèi)的同時(shí)，也推動(dòng)了實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺(tái)實(shí)現(xiàn)減少人工參與、做到全天候7*24小時(shí)的不間斷監(jiān)控的目標(biāo)。

平臺(tái)現(xiàn)采用了RFID技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分析檢測(cè)用戶預(yù)設(shè)的非正常行為、數(shù)據(jù)的自動(dòng)獲取、流程的自動(dòng)判斷。這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在車輛出入智能識(shí)別應(yīng)用、IP件智能識(shí)別應(yīng)用兩個(gè)功能上得到了應(yīng)用。

例：IP件智能識(shí)別。IP件智能識(shí)別功能是指管理臺(tái)負(fù)責(zé)從VTR系統(tǒng)中獲得生產(chǎn)車輛的VIN碼隊(duì)列，并從中取得該車對(duì)應(yīng)的CATCODE，與掃描到的IP件號(hào)進(jìn)行比對(duì)，比對(duì)條件從配置中獲取。根據(jù)匹配結(jié)果控制提示燈的顯示：如果匹配，則顯示綠燈，否則顯示紅燈。

IP件智能識(shí)別功能的處理流程如圖7所示。

（1）智能識(shí)別平臺(tái)從配置中讀取CATCODE與IP件號(hào)對(duì)應(yīng)關(guān)系信息。

（2）管理臺(tái)從VTR讀取車輛VIN碼隊(duì)列，并保存在本地。

（3）掃描車輛VIN碼（可選步驟，用于初次校準(zhǔn)VIN碼隊(duì)列）。

①若該VIN碼在隊(duì)列中未找到，則亮黃燈提示工人進(jìn)行人工匹配，下一輛車仍需掃描車輛VIN碼；

②若該VIN碼在隊(duì)列中找到，則后續(xù)車輛無需掃描VIN碼。

（4）掃描IP件號(hào)。

（5）管理臺(tái)將此IP件號(hào)與當(dāng)前車輛CATCODE進(jìn)行比對(duì)，若匹配，則亮綠燈，否則亮紅燈（提示燈5秒后熄滅，時(shí)間可配置）。

圖7 IP件智能識(shí)別功能的處理流程

例：車輛出入智能控制如圖8所示，車輛出入智能控制是利用先進(jìn)的智能識(shí)別技術(shù)和高度自動(dòng)化設(shè)備，對(duì)車輛出入進(jìn)行安全、有效的管理。能自動(dòng)檢查車輛是否可以通行，并自動(dòng)記錄車輛出入記錄備查，隨時(shí)了解車輛的出入動(dòng)態(tài)情況，做到準(zhǔn)確、高效和動(dòng)態(tài)管理。

車輛出入管理臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)錄入和查詢統(tǒng)計(jì)。例如：提供逐條錄入、批量導(dǎo)入功能，數(shù)據(jù)包括車架號(hào)、牌照、所屬部門、責(zé)任人、駕駛員、通行證等信息；提供車輛出入信息的查詢統(tǒng)計(jì)功能車輛出入門崗控制臺(tái)，實(shí)現(xiàn)車輛、人員、通行證的識(shí)別；實(shí)現(xiàn)車輛的分類處理；實(shí)現(xiàn)非授權(quán)時(shí)間告警；實(shí)現(xiàn)超時(shí)告警。

3.4.5 云監(jiān)控平臺(tái)

云監(jiān)控平臺(tái)將會(huì)通過通用的或?qū)Ｓ玫慕涌?，主?dòng)或被動(dòng)的獲取其他系統(tǒng)平臺(tái)的狀態(tài)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)或檢測(cè)數(shù)據(jù)、質(zhì)量告警數(shù)據(jù)、車輛非法進(jìn)出告警數(shù)據(jù)、平臺(tái)故障告警數(shù)據(jù)等多種重要的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)通過云平臺(tái)，以表格形式、圖表形式、聲光報(bào)警燈形式展示給用戶。

圖8 車輛出入智能控制流程

該云監(jiān)控平臺(tái)將是整個(gè)汽車制造業(yè)智能控制與管理信息服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)的統(tǒng)一展現(xiàn)平臺(tái)，通過云技術(shù)，使整個(gè)汽車集團(tuán)公司可以隨時(shí)隨地的了解全國各地，乃至世界各地工廠的生產(chǎn)狀態(tài)及報(bào)警信息。使管理層能輕松掌握各個(gè)工廠的生產(chǎn)狀況，共同分析和解決遇到的問題，使報(bào)警信息及時(shí)有效得到解決。

云監(jiān)控平臺(tái)將會(huì)提供通用標(biāo)準(zhǔn)接口和定制專用接口。通用標(biāo)準(zhǔn)接口將會(huì)允許其他平臺(tái)或系統(tǒng)將平臺(tái)的狀態(tài)信息、設(shè)備狀態(tài)信息、生產(chǎn)信息、質(zhì)量信息、告警信息等數(shù)據(jù)接入監(jiān)控云平臺(tái)，供相關(guān)人員隨時(shí)隨地進(jìn)行生產(chǎn)狀態(tài)的監(jiān)控和檢查。

平臺(tái)的狀態(tài)信息包括數(shù)據(jù)采集平臺(tái)服務(wù)的開關(guān)狀態(tài)和數(shù)據(jù)收發(fā)情況、生產(chǎn)自動(dòng)控制服務(wù)的開關(guān)狀態(tài)和數(shù)據(jù)收發(fā)情況、質(zhì)量智能評(píng)估服務(wù)的開關(guān)狀態(tài)和數(shù)據(jù)收發(fā)情況、智能識(shí)別服務(wù)的開關(guān)狀態(tài)和數(shù)據(jù)收發(fā)情況、BI分析平臺(tái)的服務(wù)開關(guān)狀態(tài)和數(shù)據(jù)收發(fā)情況等。

設(shè)備狀態(tài)信息包括服務(wù)器設(shè)備的開關(guān)狀態(tài)、負(fù)載狀況、網(wǎng)絡(luò)狀況，RFID設(shè)備的開關(guān)狀態(tài)、各工控機(jī)的開關(guān)狀態(tài)、自動(dòng)控制設(shè)備的工作狀態(tài)、生產(chǎn)設(shè)備的工作狀態(tài)、檢測(cè)設(shè)備的工作狀態(tài)等。

生產(chǎn)信息包括電槍設(shè)備打入螺釘?shù)拇螖?shù)、扭力、角度、時(shí)間，加注設(shè)備的加注量、開始加注時(shí)間、結(jié)束加注時(shí)間，四輪定位的檢測(cè)數(shù)據(jù)，側(cè)滑的檢測(cè)數(shù)據(jù)，燈光檢測(cè)數(shù)據(jù)，制動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)鼓檢測(cè)數(shù)據(jù)，尾氣排放檢測(cè)數(shù)據(jù)及其他生產(chǎn)或檢測(cè)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等。

質(zhì)量信息包括從質(zhì)量智能評(píng)估平臺(tái)產(chǎn)生的電槍操作質(zhì)量數(shù)據(jù)、加注操作質(zhì)量數(shù)據(jù)、四輪檢測(cè)質(zhì)量數(shù)據(jù)、側(cè)滑檢測(cè)質(zhì)量數(shù)據(jù)、制動(dòng)檢測(cè)質(zhì)量數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)鼓檢測(cè)質(zhì)量數(shù)據(jù)，尾氣排放檢測(cè)質(zhì)量數(shù)據(jù)及其他生產(chǎn)或檢測(cè)設(shè)備的質(zhì)量數(shù)據(jù)等。

告警信息包括各工位的質(zhì)量告警信息、各設(shè)備的狀態(tài)告警信息、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的告警信息、生產(chǎn)節(jié)奏告警信息等。

3.4.6 BI云分析平臺(tái)

結(jié)合數(shù)據(jù)自動(dòng)采集平臺(tái)產(chǎn)生的生產(chǎn)檢測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等，除了能為監(jiān)控云平臺(tái)提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控告警以外，還能在BI分析云平臺(tái)中建立數(shù)據(jù)倉庫，通過BI分析云平臺(tái)進(jìn)行多維度、多角度的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，為整個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)、質(zhì)量提供更加準(zhǔn)確和有用的信息，幫助企業(yè)對(duì)生產(chǎn)流程、生產(chǎn)工藝、質(zhì)量控制工作進(jìn)行改進(jìn)和提升。

整個(gè)BI分析云平臺(tái)將會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集平臺(tái)采集來的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)抽取和轉(zhuǎn)換，將抽取好的事實(shí)數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)倉庫中，并適當(dāng)進(jìn)行相關(guān)預(yù)計(jì)算與聚合來提高整個(gè)BI分析云平臺(tái)的性能。BI引擎可以根據(jù)需要，智能地從數(shù)據(jù)倉庫中獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，并通過業(yè)務(wù)邏輯層的各種計(jì)算方式方法進(jìn)行計(jì)算和匯總，最后通過展現(xiàn)層將數(shù)據(jù)以各種各樣的形式展現(xiàn)出來。

4 結(jié) 語

汽車制造業(yè)是重要的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，是我國國民經(jīng)濟(jì)的主要組成部分，發(fā)展任務(wù)艱巨。結(jié)合我國國情，借鑒國外發(fā)展趨勢(shì)，建設(shè)具有現(xiàn)代化的物聯(lián)網(wǎng)智能制造平臺(tái)，將帶動(dòng)汽車制造產(chǎn)能提升、實(shí)現(xiàn)汽車質(zhì)量的全面提升、樹立汽車制造產(chǎn)業(yè)的安全標(biāo)桿，是立足于經(jīng)濟(jì)社會(huì)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求的戰(zhàn)略性選擇。

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