數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器人化紡織生產(chǎn)智能管控系統(tǒng)研究進展

張 潔， 徐楚橋， 汪俊亮， 鄭小虎

1. 東華大學(xué) 人工智能研究院， 上海 201620； 2. 上海交通大學(xué) 機械與動力工程學(xué)院， 上海 200240)

紡織行業(yè)是我國重要的民生產(chǎn)業(yè)和國際競爭優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，包含棉紡、毛紡、化纖、印染、針織、家紡、服裝等行業(yè)。近年來，紡織行業(yè)在自動化、信息化方面取得了長足進步，單機自動化和車間信息化建設(shè)已經(jīng)達到較高的水平，但在疫情和招工難的沖擊下，紡織產(chǎn)業(yè)需由勞動密集型向自動化、少人或無人化生產(chǎn)升級過渡，在此過程中存在部分典型、關(guān)鍵工藝難以實現(xiàn)自動化生產(chǎn)等問題，產(chǎn)線效率仍有待提高，全流程自動化生產(chǎn)難以實現(xiàn)[1-2]。

近年來，隨著工業(yè)機器人技術(shù)的發(fā)展與普及，大力促進機器人技術(shù)與紡織工藝相結(jié)合，提升其在紡織自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用已勢在必行。我國是紡織機械裝備及工業(yè)機器人生產(chǎn)大國，但工業(yè)機器人技術(shù)在紡織自動化生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用嚴重滯后，高端紡織裝備一直被歐洲、日本等壟斷，價格高昂。在國內(nèi)，例如經(jīng)緯紡織機械股份有限公司也開發(fā)出了紡紗全流程自動化生產(chǎn)裝備，部分實現(xiàn)了以數(shù)據(jù)驅(qū)動的棉紡生產(chǎn)設(shè)備與流程管控一體化，但部分關(guān)鍵工藝節(jié)點仍然依賴人工，無法實現(xiàn)多機協(xié)調(diào)下的全流程自動化生產(chǎn)[3]。

隨著自動化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化技術(shù)的發(fā)展，通過紡織自動化生產(chǎn)工藝與機器人的深度融合，并對其生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進行智能分析、決策，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的“自感知-自分析-自決策”紡織生產(chǎn)智能管控系統(tǒng)，已經(jīng)成為紡織智能轉(zhuǎn)型升級的必然趨勢。本文系統(tǒng)梳理了紡織機器人生產(chǎn)系統(tǒng)的發(fā)展歷程，描述了數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器人化紡織生產(chǎn)智能管控系統(tǒng)體系架構(gòu)，探討了其關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用，以期促進更多紡織領(lǐng)域機器人化生產(chǎn)智能管控系統(tǒng)的理論技術(shù)研究與工程應(yīng)用發(fā)展。

1 發(fā)展歷程

紡織行業(yè)生產(chǎn)過程具有多工序、長流程、連續(xù)化生產(chǎn)的特點，為實現(xiàn)連續(xù)化生產(chǎn)，機器人需求包括：1)單工序內(nèi)部的作業(yè)連續(xù)化，如斷紗檢測機器人、細紗自動接頭機器人實現(xiàn)細紗工序生產(chǎn)的連續(xù)化；2)多工序間的物流連續(xù)化，如配棉排包機器人與精梳機自動喂卷機器人實現(xiàn)開清—精梳一體連續(xù)化生產(chǎn)。圖1示出紡織機器人的發(fā)展歷程?？梢娖浒l(fā)展可大致分為3個階段。

圖1 紡織機器人發(fā)展歷程

早期的紡織機器人，主要通過自由度較低的自動化裝置結(jié)合傳感器完成一些簡單重復(fù)而繁重的工作任務(wù)，以降低工人勞動強度并提高生產(chǎn)效率。相關(guān)研究集中于上下料機器人、物料運輸機器人和一些簡單的輔助生產(chǎn)動作替代機器人。由于自動化裝置功能單一且傳感器位置固定，早期的紡織機器人并不靈活，智能化水平較低，僅實現(xiàn)了少量工序間的聯(lián)接和部分工序內(nèi)相對意義上的連續(xù)生產(chǎn)，且仍需人工值機。例如環(huán)錠紡紗工藝流程中的粗/細紗自動落紗裝置[4]，通過電氣檢測元器件識別滿管信號，隨后落紗機構(gòu)相繼完成導(dǎo)紗葉子板翻轉(zhuǎn)、拔管、插管等動作，實現(xiàn)自動落紗。早期的物料運輸機器人，依靠輸送帶或低自由度的工業(yè)機器人實現(xiàn)紡織生產(chǎn)線物料流、卷裝流的聯(lián)接[5-6]。

隨著自動化技術(shù)和傳感器的進一步發(fā)展，紡織機器人靈活性大大增加，可以完成相對復(fù)雜的工作任務(wù)，進一步提高了生產(chǎn)過程的連續(xù)性并降低了人力需求[7-8]。如斷紗檢測等生產(chǎn)狀態(tài)監(jiān)測機器人和異纖檢測等在制品質(zhì)量檢測機器人的研究成果逐漸增加，轉(zhuǎn)杯紡自動接頭[9]等較為復(fù)雜的輔助生產(chǎn)動作替代機器人也有了突破性進展?？椩旃に嚵鞒讨械淖詣哟┙?jīng)機器人[10]，可實現(xiàn)經(jīng)紗在鋼筘、停經(jīng)片、綜絲間的自動穿線，且能適應(yīng)多品種紗線。然而當(dāng)時的人力資源相對低廉，此類自動化裝備成本遠遠高于人工成本，紡織機器人發(fā)展進入停滯期。

近十余年來，人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展以及人力成本的不斷攀升，為紡織機器人的發(fā)展注入新的動力[11]。工業(yè)相機等光電式感知設(shè)備逐漸成為主流，機器視覺技術(shù)為機器人提供更加敏銳、直觀的感知能力[12]。剛性機器人在柔性紗線、面料加工生產(chǎn)動作中的困難被克服，柔性的末端執(zhí)行器[13]和機器人控制技術(shù)研究成為熱點。隨著紡織產(chǎn)業(yè)向全流程自動化、智能化目標(biāo)的不斷邁進，紡織機器人的相關(guān)研究更加集中于生產(chǎn)狀況監(jiān)控、非接觸式檢測以及尚需人工值機的關(guān)鍵生產(chǎn)工序。例如化纖生產(chǎn)中使用的自動鏟板機器人[14]，通過彈簧并聯(lián)在減少對噴絲板損傷的情況下，有效清潔板面。染整工藝涉及大量化學(xué)品，通過對溫度[15]、酸堿度[16]等工藝變量的監(jiān)控，實現(xiàn)原料智能配比與運輸。對于織物色差[17]、手感等受感官因素影響的指標(biāo)，也逐漸發(fā)展出全新的基于類腦數(shù)據(jù)智能的評價體系。

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人力在制造系統(tǒng)中的比重逐步減少，并將積累的經(jīng)驗與知識萃取、固化在制造系統(tǒng)中[18]。制造系統(tǒng)智能化的演化方向與目標(biāo)，是系統(tǒng)自主根據(jù)輸入和產(chǎn)出條件進行制造活動，無需人為干預(yù)。隨著人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新一代移動通信技術(shù)等與制造業(yè)的深度融合，制造系統(tǒng)從自動化集成到全連接工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，并不斷向認知制造發(fā)展[19]，紡織生產(chǎn)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢也是如此。

2 體系架構(gòu)

數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器人化紡織生產(chǎn)智能管控系統(tǒng)的體系架構(gòu)如圖2所示。通過“紡織纖維流-數(shù)據(jù)信息流-決策控制流”三流合一，動態(tài)優(yōu)化與調(diào)整機器人參數(shù)，使制造系統(tǒng)始終保持最優(yōu)穩(wěn)定運行，實現(xiàn)紡織全流程高度自動化生產(chǎn)和智能協(xié)同管控。

圖2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器人化紡織生產(chǎn)智能管控系統(tǒng)體系架構(gòu)

裝備層：通過紡織自動化生產(chǎn)設(shè)備與機器人的深度融合，補全紡織自動化生產(chǎn)斷點，集成各工序信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全流程自動化生產(chǎn)作業(yè)與數(shù)據(jù)的泛在感知。其關(guān)鍵技術(shù)在于補全流程斷點的多類型紡織機器人。

數(shù)據(jù)層：根據(jù)紡織裝備層的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，建立紡織大數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)字主線，實現(xiàn)紡織全流程多要素數(shù)據(jù)的集成與存儲運算，為大數(shù)據(jù)驅(qū)動的紡織生產(chǎn)系統(tǒng)的智能管控提供海量數(shù)據(jù)與運算能力支持。其關(guān)鍵技術(shù)在于多鏈融合的紡織全流程數(shù)字主線。

應(yīng)用層：借助大數(shù)據(jù)、人工智能算法對機器人化紡織生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)、預(yù)測、調(diào)控[20-21]，建立 “自感知-自分析-自決策”紡織工業(yè)微服務(wù)組件庫與應(yīng)用開發(fā)工具。面向紡織設(shè)備管理、產(chǎn)品質(zhì)量控制、工藝執(zhí)行管理、生產(chǎn)物流調(diào)度等業(yè)務(wù)，根據(jù)民生、醫(yī)用、軍工等具體業(yè)務(wù)場景，構(gòu)建監(jiān)控、分析、優(yōu)化等紡織工業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)。其關(guān)鍵技術(shù)在于多應(yīng)用協(xié)同的紡織智能管控系統(tǒng)。

3 關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用

3.1 補全流程斷點的多類型紡織機器人

紡織生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)設(shè)備按工藝流程完成生產(chǎn)任務(wù)，需根據(jù)生產(chǎn)工藝流程分析全流程中的自動化斷點，在原有生產(chǎn)線的基礎(chǔ)上對紡織機器人生產(chǎn)線進行配置設(shè)計。按照結(jié)構(gòu)形式分類，主要包括直角坐標(biāo)系機器人、柱面坐標(biāo)系機器人、球面坐標(biāo)系機器人和多關(guān)節(jié)型機器人4種，需根據(jù)具體紡織作業(yè)場景及任務(wù)動作適當(dāng)選擇。因紡織過程中場景任務(wù)多樣，按照執(zhí)行功能劃分更有益于生產(chǎn)應(yīng)用，主要分為物流、服務(wù)作業(yè)、檢測3類機器人。

3.1.1 物流機器人

物流機器人指將生產(chǎn)過程中的物料、半成品或成品從某一工位或工序移動到另一工位或工序的自動化裝置[22]，此過程中物料或產(chǎn)品外觀及內(nèi)在性質(zhì)未發(fā)生改變，因此，需根據(jù)紡織各工序產(chǎn)品的分裝形式，設(shè)計合適的夾持及移動方式，打通紡織全流程物流銜接斷點，實現(xiàn)全流程無人化全自動橋接。

1)包/袋裝上下料機器人：生產(chǎn)中多采用包/袋封裝物料，如棉包、編織袋裝紗線、塑料袋裝面料等。由于其具有質(zhì)量大、可壓縮性、擺放地點次序不確定的特點，常采用抱合式末端執(zhí)行機構(gòu)，配合無人駕駛叉車實現(xiàn)上下料。例如棉包上料機器人，根據(jù)數(shù)據(jù)中心的生產(chǎn)訂單計劃及配棉方案，自動導(dǎo)航至原料定置定位區(qū)，按順序自動一次性夾取多個相應(yīng)標(biāo)號的棉包，按照排包圖的坐標(biāo)放置于往復(fù)相應(yīng)的包臺上，機器人排完包后發(fā)出信息，傳輸給抓棉機開車運行。

2)桶/籠裝轉(zhuǎn)運機器人：為方便儲存、運輸和喂入，生產(chǎn)中部分半成品常采用桶裝或籠裝，如生條桶、熟條桶、染色紗籠等。由于其具有圓滑型、需更換空桶/籠的特征，多采用圈套式或吊桿鎖扣式末端執(zhí)行機構(gòu)，配合視覺識別定位，自動導(dǎo)引運輸車(AGV)或直角坐標(biāo)系機器人實現(xiàn)上下料。例如條桶轉(zhuǎn)運機器人，在梳棉—并條/精梳、并條—粗紗生產(chǎn)流程中，對滿桶進行自動識別，1次夾持多個條桶，轉(zhuǎn)運至下一工序的空缺工位處。如無空缺工位，則按順序識別空桶，將滿桶與空桶進行更換，在滿桶全部放置完成后，將空桶轉(zhuǎn)運至上一工序的等待工位。

3)卷裝輸送機器人：紡織生產(chǎn)中部分成品或半成品常為卷裝形式，例如筒紗、化纖絲餅、卷裝面料等。由于其具有質(zhì)量相對輕、柱形外觀、需旋轉(zhuǎn)的特征，多采用夾爪式末端執(zhí)行器[23]，配合柱面或球面坐標(biāo)系機器人完成輸送。例如筒紗輸送機器人，在絡(luò)筒完成后，根據(jù)生產(chǎn)參數(shù)定義每臺筒紗取放機械手對應(yīng)的筒紗品種，首先機械手將筒紗從自動絡(luò)筒機上取下，每個筒紗抓手配有1個編碼板，記憶抓手裝載狀態(tài)及筒紗品種，筒紗輸送鏈條輸送至落紗區(qū)，系統(tǒng)讀取抓手編碼信息分品種落紗，落紗平臺將筒紗按預(yù)定位置及指定數(shù)量有序擺放，以增強多品種處理能力，最大化儲運空間。

4)整裝碼/拆垛機器人：紡織產(chǎn)品整裝碼垛時多為托盤式或箱體式，如盤裝筒紗、箱裝面料、箱裝服裝等。由于其具有質(zhì)量大、規(guī)則方形、擺放位置靈活的特點，多采用固定托舉/吊持式末端執(zhí)行器[24]，配合關(guān)節(jié)機器人、AGV完成碼垛和拆垛。例如盤裝筒紗碼垛機器人，通過棧存軌道機械手抓取落紗平臺上的筒紗，按指定的排列方式分品種堆垛，堆垛完成后呼叫自主巡航AGV將成垛筒紗放置到回潮區(qū)，自然回潮一段時間后，系統(tǒng)調(diào)度自主巡航AGV將成垛筒紗托起輸送到包裝系統(tǒng)。拆棧喂入機械手將成垛筒紗拆開，逐列將筒紗放置到筒紗包裝輸送線上，進入包裝系統(tǒng)中?？筛鶕?jù)要求對平型筒和錐形筒進行多層堆焊，以適用于不同的紗筒規(guī)格。成包的筒紗在抓取線上進行定位，碼垛機械手將筒紗按指定排列碼垛在托盤上，供棧機將碼垛好的托盤輸出，并提供下一個空托盤。

3.1.2 服務(wù)作業(yè)機器人

紡織生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)設(shè)備已能夠高度自動化完成主要工藝作業(yè)，但仍有一定的工藝過程由于動作復(fù)雜、靈活性高，需人工作業(yè)完成。服務(wù)作業(yè)機器人指生產(chǎn)中某一工位上為完成既定工藝過程，配合主要生產(chǎn)設(shè)備對在制品進行外觀或內(nèi)在性能改變的自動化裝置[25]。

1)色織紗自動染色機器人：通過染色自動裝卸紗末端執(zhí)行器對10層以上、直徑為140～180 mm筒子紗進行抓取。在裝紗籠時先沿圓周方向裝里側(cè)紗桿，逐層向外裝;從紗籠卸紗卷時，先沿圓周方向卸外側(cè)紗桿，逐層向里裝卸，實現(xiàn)大范圍高速全自動染色。

2)色織紗烘干工藝自適應(yīng)機器人：在色紗卷裝進入烘干工序時，具有翻轉(zhuǎn)功能、防掉紗的專用夾持末端執(zhí)行器對色紗卷裝進行抓取，識別產(chǎn)品批次及類型，自適應(yīng)匹配烘干工藝流程，規(guī)劃對應(yīng)烘干路徑，下傳烘干運動控制命令到機器人控制程序，機器人關(guān)節(jié)執(zhí)行命令動作，完成一次多個的大負載、高效率、不同種類色紗的烘干。

3)紗線接頭機器人：在紡紗、針織等生產(chǎn)過程中，都存在大量紗線接頭的工作。在環(huán)錠紡紗過程中，細紗工序常出現(xiàn)斷紗導(dǎo)致紡紗過程中斷，需將斷紗牽引接頭以恢復(fù)該錠位正常生產(chǎn)。目前主要有瑞士立達集團和西班牙品特集團的Robo Spin機器人，均為軌道式自動接頭機器人，斷紗識別系統(tǒng)告知機器人斷紗錠位坐標(biāo)后，機器人自動行駛至目的坐標(biāo)，并對機械手進行二次校準(zhǔn)。通過制停紗、拔紗管、繞紗、放紗管、穿鋼絲圈、喂羅拉一系列動作完成斷紗自動接頭，但以上技術(shù)看臺率低，還未在國內(nèi)實際應(yīng)用。在緯編針織中，史偉民教授團隊[26]提出的接頭機器人，在針織紗舊紗筒上的紗線即將紡?fù)陼r，移動至舊紗筒接頭工位，檢測紗線根數(shù)和紗頭位置，針織紗接頭末端執(zhí)行器預(yù)設(shè)打結(jié)流程執(zhí)行吸取、引紗挑線、打結(jié)等一系列接頭動作，模擬針織紗人工打結(jié)的并攏、成圈、成結(jié)、修剪動作流程，自動捻結(jié)新、舊紗筒上的紗線。

4)噴絲板鏟板機器人：化纖長絲生產(chǎn)過程中，噴絲作業(yè)完成后需要在高溫惡劣環(huán)境下對噴絲板殘余的物料進行鏟除。噴絲板鏟板機器人通過定制軌道和導(dǎo)航磁條到達工作區(qū)域，根據(jù)后臺控制單元指令完成對刀，在接觸力優(yōu)化算法下通過機器人關(guān)節(jié)控制鏟板末端執(zhí)行器動作，完成噴絲板鏟板。

3.1.3 檢測機器人

為確保產(chǎn)品質(zhì)量，紡織生產(chǎn)過程中存在大量的半成品、成品質(zhì)量檢測工作，依賴大量人工在車間巡回檢測。檢測機器人是指對生產(chǎn)過程中或生產(chǎn)完成后的在制品、半成品或成品進行感知、分析、評價，測量或判定其質(zhì)量指標(biāo)的自動化裝置[27]。

1)筒紗外觀質(zhì)量檢測機器人：絡(luò)筒完后的筒子紗經(jīng)過皮帶輸送裝置進入打包工序的途中，光電傳感器捕獲筒紗經(jīng)過拱形門檢測點位，觸發(fā)成像系統(tǒng)拍攝圖像，調(diào)用筒紗缺陷圖像識別算法，判斷筒紗外觀是否正?；蚓唧w缺陷類別。通過筒紗外觀檢測軟件實時查看筒紗外觀各類型缺陷統(tǒng)計數(shù)據(jù)，輔助決策及時優(yōu)化調(diào)整原棉或工藝參數(shù)，提升產(chǎn)品質(zhì)量，降低工人用眼的勞動強度。

2)顏色空間品質(zhì)檢測機器人：在染色烘干的紗線完成堆垛后，顏色空間品質(zhì)檢測機器人從下往上逐排逐卷掃描紗線卷裝，機械臂到達設(shè)定位置完成視覺對焦后，觸發(fā)顏色傳感器拍照成像，調(diào)用紗線顏色品質(zhì)檢測算法，分析染色烘干的紗線色差，通過品質(zhì)檢測軟件系統(tǒng)可視化輸出最終檢測結(jié)果。

3)面料疵點檢測機器人：在面料生產(chǎn)完成后，平鋪于面料傳遞模塊，通過卷繞機構(gòu)控制面料運行速度，成像模塊高頻拍攝面料圖片，通過疵點檢測算法[28]判斷是否存在疵點及疵點的具體類型，并在顯示屏上顯示當(dāng)前具體疵點數(shù)量、位置及類型，通過觸打標(biāo)模塊的激光模組照射面料疵點所在位置，引導(dǎo)、輔助工人做下一步修補處理。

3.2 多鏈融合的紡織全流程數(shù)字主線

在紡織機器人等裝備進行生產(chǎn)運行過程中，會產(chǎn)生大量的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，隨著工藝行進形成錯綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)流。記錄、關(guān)聯(lián)和分析紡織生產(chǎn)數(shù)據(jù)流，建立紡織全流程數(shù)字主線，是實現(xiàn)紡織生產(chǎn)車間智能運行分析與決策的必要基礎(chǔ)。

紡織產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)制造屬于流程-離散制造混合模式，兼具流程制造中工藝過程連續(xù)不斷和離散制造中多品種的特點[29]，其生產(chǎn)數(shù)據(jù)流呈現(xiàn)串行、并行多鏈混合交織的特征。紡織全流程數(shù)字主線指覆蓋紡織品全生命周期和全價值鏈的紡織過程元數(shù)據(jù)[30]，包含企業(yè)內(nèi)部數(shù)字主線與行業(yè)內(nèi)部數(shù)字主線2個部分。企業(yè)內(nèi)部數(shù)字主線指紡織各細分行業(yè)中，從下層執(zhí)行到上層資源管理的縱向統(tǒng)一的數(shù)據(jù)描述。行業(yè)內(nèi)部數(shù)字主線指以原料生產(chǎn)為起點，歷經(jīng)紡紗、織布、染色、制衣等子行業(yè)，涵蓋整個產(chǎn)業(yè)鏈的橫向數(shù)據(jù)描述。圖3示出紡織全流程數(shù)字主線?？梢钥闯?，通過該數(shù)字主線，紡織全過程中的數(shù)據(jù)可實現(xiàn)追溯與關(guān)聯(lián)，促使行業(yè)內(nèi)部不同企業(yè)之間資源整合，充分發(fā)揮各自專長，從而在紡織品制造過程分析與優(yōu)化中實現(xiàn)更大的價值，最大化地利用生產(chǎn)資源。

圖3 紡織全流程數(shù)字主線

如在環(huán)錠紡紗中：縱向集成紡紗過程中生產(chǎn)設(shè)備、作業(yè)信息系統(tǒng)，抽取底層紡紗物流、配棉、工藝、質(zhì)量、設(shè)備、環(huán)境等數(shù)據(jù)信息，形成紡紗大數(shù)據(jù)倉庫；橫向鏈接紡紗全流程數(shù)據(jù)信息，面向紡紗全生命周期，端到端對齊采購、物流、配棉、排包、清棉、梳棉、精梳、并條、粗紗、細紗、絡(luò)筒、打包、入庫等生產(chǎn)鏈中的數(shù)據(jù)信息，以“生產(chǎn)編碼+時間戳”的數(shù)據(jù)鏈接對齊方法，實現(xiàn)一對一或一對多集成，建立紡紗全流程數(shù)字主線，從而實現(xiàn)紡紗全流程數(shù)據(jù)追溯。在集成紡紗全流程數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，集成以統(tǒng)一模型為核心的產(chǎn)品設(shè)計、制造和保障的數(shù)字化數(shù)據(jù)流[31]。根據(jù)不同的紡紗應(yīng)用主題開發(fā)智能算法，面向配棉、調(diào)度、工藝優(yōu)化、質(zhì)量管控、設(shè)備運維、能耗調(diào)控等主題的紡紗智能應(yīng)用系統(tǒng)提供全面數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)算法。

3.3 多應(yīng)用協(xié)同的紡織生產(chǎn)智能管控

隨著紡織生產(chǎn)管控系統(tǒng)的升級，紡織車間控制結(jié)構(gòu)逐漸從傳統(tǒng)的立體多層次結(jié)構(gòu)向扁平互聯(lián)化發(fā)展。圖4示出多應(yīng)用協(xié)同的紡織生產(chǎn)智能管控結(jié)構(gòu)。可以看出，傳統(tǒng)的紡織車間控制結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)典型的逐層控制結(jié)構(gòu)[32]，下層的數(shù)據(jù)獲取為上層計劃決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)，再從上層的企業(yè)資源管理和車間管理，到中間的過程控制和可編程邏輯控制器(PLC)執(zhí)行控制層，再到底層的現(xiàn)場控制層，逐層實現(xiàn)制造過程控制。多應(yīng)用協(xié)同的紡織生產(chǎn)智能管控結(jié)構(gòu)，在紡織全流程數(shù)字主線的基礎(chǔ)上，工業(yè)應(yīng)用軟件(APP)之間通過網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)據(jù)交換，各APP之間的互聯(lián)互通與互操作，貫通各生產(chǎn)部門之間的業(yè)務(wù)鏈接，各APP可在邊緣裝備/機器人端和軟件系統(tǒng)端同時實現(xiàn)生產(chǎn)過程中的訂單管理、計劃排產(chǎn)、工藝執(zhí)行、質(zhì)量控制、設(shè)備運維等目標(biāo)，提升紡織生產(chǎn)管控的協(xié)同性。

圖4 多應(yīng)用協(xié)同的紡織生產(chǎn)智能管控結(jié)構(gòu)

針對紡織產(chǎn)業(yè)多流程并行、上下游企業(yè)間產(chǎn)品關(guān)系緊密的特點，區(qū)別于傳統(tǒng)的企業(yè)資源計劃(ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)等僅在各自的應(yīng)用范圍內(nèi)獨立工作，多應(yīng)用協(xié)同的紡織生產(chǎn)智能管控不僅在縱向上與企業(yè)內(nèi)部其他APP數(shù)據(jù)互通，且在橫向上與紡織產(chǎn)業(yè)鏈上下游其他企業(yè)的APP建立數(shù)據(jù)聯(lián)系與共享。其具有全局視野，跨越了企業(yè)內(nèi)部的信息孤島及企業(yè)間的數(shù)據(jù)鴻溝，實現(xiàn)了信息共享與知識互補，可以快速響應(yīng)供求關(guān)系變化并及時調(diào)整業(yè)務(wù)，幫助紡織企業(yè)實現(xiàn)紡織產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率等多方面競爭力的躍升。紡織生產(chǎn)智能管控系統(tǒng)[33]中的工業(yè)APP從總體上可分為4類：業(yè)務(wù)協(xié)同類APP、分析優(yōu)化類APP、過程管控類APP、流程執(zhí)行類APP。

1)業(yè)務(wù)協(xié)同類APP：在相同軟件框架下，紡織企業(yè)內(nèi)各部門及外部供應(yīng)商等均能實時掌握紡織品生產(chǎn)進程，參與生產(chǎn)過程管控，從而構(gòu)建全面參與、內(nèi)外部多方協(xié)同的紡織生產(chǎn)管控體系[34]。從原材料投入、設(shè)備專件、落花、水電氣消耗、用工等實現(xiàn)在線管控，每日跟蹤數(shù)據(jù)，實時有效調(diào)節(jié)，訂單生產(chǎn)完畢就可預(yù)算出生產(chǎn)成本，為銷售人員提供接單依據(jù)。

2)分析優(yōu)化類APP：針對紡織智能生產(chǎn)車間的具體性能指標(biāo)，如紡織品質(zhì)量品級、報廢率等，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析、診斷紡織生產(chǎn)過程中存在的問題，并對其中的可控生產(chǎn)要素，如紡織工藝參數(shù)、生產(chǎn)設(shè)備運行參數(shù)、物流路徑規(guī)劃等提出優(yōu)化措施[35]，進而實現(xiàn)整個紡織生產(chǎn)系統(tǒng)性能的優(yōu)化。

3)過程管控類APP：面向紡織品全生命周期，全面監(jiān)控在制品位置及狀態(tài)、環(huán)境溫濕度、生產(chǎn)進度等主要生產(chǎn)過程信息[36]，實時、直觀地反應(yīng)車間真實運行狀況，形成全流程可追溯的信息鏈條。通過車間落地終端、生產(chǎn)看板、移動終端和智能手環(huán)，實現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量、機器人等設(shè)備異常預(yù)警，及時呼叫管理操作人員接收、處置車間情況。

4)流程執(zhí)行類APP：紡織車間正常運行過程中，按計劃執(zhí)行一系列生產(chǎn)指令。當(dāng)車間的生產(chǎn)狀態(tài)或計劃發(fā)生變化時，如棉花供應(yīng)不足、防疫保障用品緊急插單等，及時做出反應(yīng)，精準(zhǔn)執(zhí)行管控決策，對當(dāng)前生產(chǎn)設(shè)備及物料運輸進行調(diào)整處理[37]。

4 面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢

隨著新一代機器人、信息技術(shù)與紡織工業(yè)的進一步深度融合，機器人將逐步應(yīng)用到紡織制造、檢測、物流等全流程、全要素生產(chǎn)過程中，實現(xiàn)全面的自動化生產(chǎn)。在此基礎(chǔ)上，通過機器人化產(chǎn)線的智能管控，實現(xiàn)紡織多自動化生產(chǎn)線的協(xié)調(diào)、可靠運行，但紡織行業(yè)細分領(lǐng)域眾多，且各領(lǐng)域均具有一定的工藝特色，為進一步擴展機器人技術(shù)的應(yīng)用范圍，實現(xiàn)機器人的高速精密、自主智能控制，并提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，仍存在一些問題有待進一步研究解決。

4.1 紡織機器人方面

1)高速實時(在線)性：由于紡織生產(chǎn)規(guī)模大、流程長，纖維直徑細，生產(chǎn)速度快，當(dāng)前產(chǎn)品質(zhì)量離線事后抽檢的方式，難以滿足高端、個性化產(chǎn)品需求，亟需向在線檢測模式轉(zhuǎn)變，但紗線、面料質(zhì)量的在線檢測中，車間錠數(shù)多規(guī)模大、運行速度快，且存在飛花干擾、車間光照強度不均等復(fù)雜環(huán)境[38]。需研究適應(yīng)紡織生產(chǎn)環(huán)境的抗干擾感知技術(shù)，引入紡織先驗特征的在線檢測算法，集成光學(xué)感知、機械傳動、電氣控制與計算機軟硬件協(xié)同工作，實現(xiàn)紗線、面料等產(chǎn)品質(zhì)量的高速在線檢測，驅(qū)動紡織生產(chǎn)管理由事后粗放向在線精細化轉(zhuǎn)變。

2)靈巧精密性：在紡織生產(chǎn)中，存在眾多傳統(tǒng)機器人無法抵達的狹小空間或極端環(huán)境，且大多數(shù)纖維為典型的柔性體，需要機器人像人類手指一樣完成靈巧的動作。例如環(huán)錠紡細紗斷紗接頭，是紡紗工藝重要的運維工作，存在紗線細、強力低、柔性高、接頭空間狹小等特點，目前自動接頭技術(shù)還未得到完全突破和應(yīng)用。需要結(jié)合紡織材料特性及工藝特點，研究軟物質(zhì)靈巧紡織作業(yè)機器人，突破力反饋下的機器人主動柔順控制理論方法，實現(xiàn)環(huán)錠紡細紗接頭等高精度、細微操作在特定場景下的應(yīng)用。

3)自主協(xié)同性：紡織產(chǎn)業(yè)規(guī)模大，生產(chǎn)系統(tǒng)存在多車間、多產(chǎn)線并行生產(chǎn)，需大量的機器人集群協(xié)同作業(yè)完成生產(chǎn)任務(wù)[39]，但紡織車間設(shè)備多，工序長，為使產(chǎn)量最大化，往往布局十分緊湊，且存在多品種混線生產(chǎn)，任務(wù)量多且復(fù)雜，當(dāng)前方法下機器人缺乏自主認知能力，難以應(yīng)對實時變化的車間工況。例如紡紗條桶搬運機器人，由于巷道的狹窄、不同型號條桶的排布、空桶的回收路徑、作業(yè)空間重疊，難以規(guī)劃、協(xié)作，導(dǎo)致機器人作業(yè)效率不高。需研究機器人自主認知方法，多機器人集群任務(wù)調(diào)度分配方法，多機器人集群避障、路徑規(guī)劃等技術(shù)，實現(xiàn)紡織生產(chǎn)系統(tǒng)下的多機器人集群自主、有序、協(xié)同、高效作業(yè)。

4.2 紡織大數(shù)據(jù)方面

1)5G高并發(fā)數(shù)據(jù)傳輸：紡織生產(chǎn)流程長、規(guī)模大、參數(shù)多，平均每日數(shù)據(jù)吞吐量已達Tb級(萬億字節(jié))，為全面采集和利用紡織車間生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，且滿足高速實時性需求，需利用5G技術(shù)搭建車間網(wǎng)絡(luò)基站，對高并發(fā)、大體量生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進行實時傳輸，為紡織車間多機協(xié)同實時調(diào)度、在線質(zhì)量檢測、設(shè)備預(yù)測性運維等提供基礎(chǔ)保障。

2)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：紡織細分行業(yè)眾多，產(chǎn)品形式多樣，生產(chǎn)過程中存在圖紙、文本、表單、圖像、視頻、三維模型等多種模態(tài)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)；為實現(xiàn)以上海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)一分析，需研究紡織多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合方法，對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行時序?qū)R和統(tǒng)一化轉(zhuǎn)換表征，以實現(xiàn)車間多要素全流程的快速感知與分析。

3)云邊端一體化數(shù)據(jù)處理：紡織制造過程節(jié)拍短、節(jié)奏快，對于數(shù)據(jù)計算與分析的時效性要求高，諸如紡紗過程中的張力優(yōu)化調(diào)控、紡絲過程中的斷絲檢測、染色過程中的溫度控制等優(yōu)化應(yīng)用，對計算的時效性要求達毫秒級別。高時效性應(yīng)用要求在企業(yè)現(xiàn)有云中實現(xiàn)傳統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化并實現(xiàn)指令下發(fā)的方式將難以滿足。云邊端一體化數(shù)據(jù)處理方式，由多終端并行感知、邊緣節(jié)點并行處理、云端同步控制實現(xiàn)優(yōu)化運算，在紡織低時延應(yīng)用中具有明顯的優(yōu)勢。

4.3 紡織智能應(yīng)用方面

1)可解釋性：區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能應(yīng)用，基于“數(shù)據(jù)-特征”的“黑箱”模式，無法認知系統(tǒng)性能受系統(tǒng)運行參數(shù)的作用規(guī)律，在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下缺乏自適應(yīng)，存在“認知缺陷”[40]。新一代紡織智能應(yīng)用，應(yīng)通過源源不斷的實際數(shù)據(jù)，借助因果推理等認知科學(xué)工具，結(jié)合工藝機制的語義化表征，構(gòu)建數(shù)據(jù)機制融合模型，自主認知紡織生產(chǎn)系統(tǒng)的性能波動規(guī)律。將可解釋的系統(tǒng)模型應(yīng)用于紡織生產(chǎn)環(huán)節(jié)，根據(jù)紡織場景及工況變化靈活切換、調(diào)整生產(chǎn)流程與工藝參數(shù)，提升動態(tài)適應(yīng)性。

2)可持續(xù)性：紡織行業(yè)作為典型的能源密集型行業(yè)，隨著“雙碳”目標(biāo)的發(fā)布[41]，新一代數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器人化紡織生產(chǎn)智能管控系統(tǒng)，應(yīng)從省原料、提效率、降能耗三大抓手出發(fā)，在應(yīng)用層通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能分析技術(shù)，對紡織系統(tǒng)中生產(chǎn)設(shè)備、纖維原料、紡織工藝、環(huán)境溫濕度等多要素進行協(xié)同智能管控，實現(xiàn)紡織全要素、全過程、全價值鏈全面連接的可持續(xù)制造體系。

3)韌性：在紡織生產(chǎn)系統(tǒng)面臨可預(yù)期或不可預(yù)期之變，如抗疫等生產(chǎn)任務(wù)緊急切換、部分生產(chǎn)單元癱瘓時，根據(jù)機器人化紡織制造系統(tǒng)構(gòu)型演化的特點，自動挖掘系統(tǒng)狀態(tài)空間的運行規(guī)律，分析沖擊傳遞效應(yīng)，預(yù)測系統(tǒng)韌性定量變化趨勢，重構(gòu)優(yōu)化系統(tǒng)運行組件與參數(shù)，實現(xiàn)機器人化動態(tài)制造系統(tǒng)的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)。從而不需要大量更換生產(chǎn)設(shè)備，只需通過智能管控對紡織生產(chǎn)系統(tǒng)進行修正重構(gòu)即可恢復(fù)生產(chǎn)能力，確保生產(chǎn)活動持續(xù)正常運行。

5 結(jié)束語

本文從紡織工業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級需求出發(fā)，回顧了紡織機器人生產(chǎn)系統(tǒng)3個階段的發(fā)展歷程，提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器人化紡織生產(chǎn)智能管控系統(tǒng)裝備層-數(shù)據(jù)層-應(yīng)用層3層架構(gòu)，探討了其關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用，并從紡織機器人、紡織大數(shù)據(jù)和紡織智能應(yīng)用3個方面對實際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢進行總結(jié)和展望。機器人化紡織生產(chǎn)智能管控是一個系統(tǒng)工程，在機器人化改造實現(xiàn)生產(chǎn)自動化的基礎(chǔ)上，對生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的采集、處理、利用，從全產(chǎn)業(yè)鏈、全流程、全要素的角度實現(xiàn)對資源要素的一體化管控同樣重要。各層次協(xié)同發(fā)展，相互促進，是實現(xiàn)紡織行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級、由大轉(zhuǎn)強的重要途徑。