建筑陶瓷生產(chǎn)線數(shù)字化改造研究與應用

聶賢勇 姚青山 陳淑琳 白梅

摘 要：傳統(tǒng)制造業(yè)要實現(xiàn)智能制造，需要經(jīng)歷數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化幾個階段。作為傳統(tǒng)制造業(yè)的建筑陶瓷行業(yè)想要實現(xiàn)真正意義上的智能制造，首先是要完成生產(chǎn)線的數(shù)字化改造和數(shù)據(jù)采集。本文結合筆者實施的實際案例，以建陶生產(chǎn)場景為基礎，針對建陶行業(yè)生產(chǎn)線現(xiàn)狀以及數(shù)據(jù)基礎等方面的情況，提出了存量生產(chǎn)線的低成本數(shù)字化改造和數(shù)據(jù)采集方案，對數(shù)據(jù)采集方式進行了分類，并對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品應用及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)進行了闡述，為建陶企業(yè)向數(shù)字化工廠升級提供參考。

關鍵詞：建筑陶瓷;數(shù)字化改造;數(shù)據(jù)采集;數(shù)字化工廠;智能制造

1 引 言

建筑陶瓷行業(yè)經(jīng)歷了40多年的發(fā)展，其生產(chǎn)線裝備已基本實現(xiàn)機械化、自動化，但數(shù)字化水平較差。與主要發(fā)達國家智能制造戰(zhàn)略，如德國工業(yè)4.0、美國智能制造路線圖、日本制造業(yè)白皮書[1]提出的目標更是有較大差距。我國也提出了“中國制造2025”國家行動綱領指導企業(yè)轉型升級。隨著越來越多的企業(yè)意識到智能制造在未來競爭中所發(fā)揮的重要作用，紛紛開始探索智能制造的實現(xiàn)路徑。

建筑陶瓷生產(chǎn)線數(shù)字化改造是建筑陶瓷行業(yè)實現(xiàn)智能制造的重要基礎和前提，而數(shù)據(jù)化改造的實施基礎就是使生產(chǎn)全流程的數(shù)據(jù)打通并在線。隨著陶瓷行業(yè)的不斷發(fā)展，陶瓷企業(yè)在生產(chǎn)自動化程度不斷提升的同時，開始對設備的數(shù)字化精細管理、能耗精細化管理、資源優(yōu)化配置、生產(chǎn)的柔性化及智能化等方面有了更多的訴求，想要全面實現(xiàn)全線設備數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、質檢數(shù)據(jù)、能耗數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，以數(shù)字化集成提高生產(chǎn)效率，進而對生產(chǎn)控制模式實現(xiàn)轉型升級達到數(shù)字化、智能化工廠。

當前國內建陶行業(yè)總體信息化、數(shù)字化程度較低，部分企業(yè)都已經(jīng)意識到了需要轉型數(shù)字工廠或智能制造，并開始關注生產(chǎn)線的數(shù)字化改造。這部分改造的企業(yè)大部分屬于資金實力雄厚的頭部企業(yè)，采用的改造方法大多是更新?lián)Q代數(shù)字化裝備或整線引進數(shù)字化生產(chǎn)線，并將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在車間大屏上進行展示。但對于動輒幾千萬、上億元的巨額投資，改造的資金壓力太大，大部分陶瓷企業(yè)都是難以承受的。

從2018年開始，筆者通過對建陶行業(yè)智能制造情況的調研，研究一種存量生產(chǎn)線低成本數(shù)字化改造和數(shù)據(jù)采集方案，通過對存量生產(chǎn)線低成本的快速改造，提升建陶行業(yè)生產(chǎn)線的數(shù)字化水平，為建陶行業(yè)數(shù)字化轉型升級，實現(xiàn)智能制造打好基礎。

2建陶企業(yè)生產(chǎn)運行現(xiàn)狀

2.1建陶生產(chǎn)線設備數(shù)字化程度較低、數(shù)據(jù)不全，數(shù)據(jù)端口標準不一

國內建筑陶瓷企業(yè)生產(chǎn)線自動化程度在逐步較高，但大部分設備還是相對老舊，數(shù)據(jù)化程度較差。部分老舊生產(chǎn)線甚至連窯爐工控機都沒有，對于數(shù)據(jù)的存儲和采集是非常困難的。

設備對數(shù)據(jù)采集的支持度有很大缺陷。設備商并沒有把數(shù)字化作為智能化的前提來對待，在大多數(shù)設備上沒有安裝傳感器、計算機或服務器采集數(shù)據(jù)。而且建陶企業(yè)大部分設備沒有數(shù)據(jù)接口，即便部分設備有接口，但也沒有統(tǒng)一接口標準，不同協(xié)議之間數(shù)據(jù)互聯(lián)互通困難[2]。

生產(chǎn)線建設缺少數(shù)字化規(guī)劃。企業(yè)決策者缺少對建陶生產(chǎn)線數(shù)據(jù)化或智能化的意識，在籌建生產(chǎn)線和設備選型過程中沒有對設備數(shù)據(jù)端口的開放提出要求，導致在后續(xù)的設備端口開放中存在困難，尤其是國外設備。

2.2生產(chǎn)管理以經(jīng)驗為主，缺少數(shù)字化工具，導致管理困難和混亂，產(chǎn)生了一系列問題

（1）原料車間鏟車配料不準確、配錯料導致漿料配方成分波動大，造成粉料配方的質量波動，進而影響成型和燒成，最終導致生產(chǎn)工藝不穩(wěn)定和陶瓷產(chǎn)品缺陷的產(chǎn)生;

（2）大部分設備儀表還是采用老舊機械式儀表，無法進行數(shù)據(jù)的采集;

（3）泥漿池漿料、粉料倉粉料計量常常存在計量不準確，過程損耗大而無法追溯的問題;

（4）產(chǎn)品工藝、產(chǎn)品質量等數(shù)據(jù)分析滯后，無法實現(xiàn)在線實時分析;

（5）過程質檢數(shù)據(jù)和工藝參數(shù)是否正確匹配不能及時辨別和處理;

（6）管理者取數(shù)困難，無法及時進行管理決策和技術支持;

（7）生產(chǎn)異常不能及時預警和報警，大部分缺陷需要到成品才能發(fā)現(xiàn)，然后根據(jù)缺陷種類返回生產(chǎn)線尋找原因，無法及時提供有效處理建議和調試方法;

（8）瓷磚缺陷分類權屬推諉扯皮現(xiàn)象等等。

2.3紙質報表是現(xiàn)有數(shù)據(jù)的主要采集工具

建陶企業(yè)大部分采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)記錄和存儲方式。在數(shù)據(jù)采集方面，企業(yè)最常用的是紙質手抄報表[2]，這對一個工序或工段了解當時的生產(chǎn)情況是有作用的，但是要真正做數(shù)據(jù)分析，困難程度就可想而知了。數(shù)據(jù)不在線，無法進行數(shù)據(jù)分析建模;靠人工進行數(shù)據(jù)錄入，既不準確也有很多的盲點和瑕疵，使得數(shù)據(jù)工程師的前期數(shù)據(jù)處理有非常多的困難。

數(shù)據(jù)的存儲與使用效率不高，容易形成數(shù)據(jù)孤島。在生產(chǎn)線上即使個別環(huán)節(jié)進行了數(shù)據(jù)存儲與沉淀，但是仍然存在著數(shù)據(jù)碎片化、數(shù)據(jù)不連貫、信息不完整的問題，形成數(shù)據(jù)孤島。這些問題在企業(yè)的轉產(chǎn)上表現(xiàn)地很明顯。以往的轉產(chǎn)時間長，設備調試主要靠經(jīng)驗，而不是靠數(shù)據(jù)分析和與之相配的生產(chǎn)線優(yōu)化。

數(shù)據(jù)記錄的有效性和準確性不足。某些數(shù)據(jù)的記錄價值不高，有用的數(shù)據(jù)可能沒有記錄，沒有用的數(shù)據(jù)記錄了很多，結果就是數(shù)據(jù)的價值低，在進行數(shù)據(jù)分析建模時產(chǎn)生大量的干擾項。同時數(shù)據(jù)的準確性也存在不足，無論工控機數(shù)據(jù)還是手工報表數(shù)據(jù)，都存在數(shù)據(jù)記錄不準確的問題。

即便選擇采購國外全新數(shù)字化設備建設新的生產(chǎn)線，不但面臨成本高，投入巨大，而且還不一定能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)全線聯(lián)通，先進設備水土不服的現(xiàn)象時有發(fā)生。

3建陶生產(chǎn)線數(shù)字化改造系統(tǒng)

3.1數(shù)字化改造系統(tǒng)設計原則

數(shù)據(jù)采集需要保證采集數(shù)據(jù)的及時性、完整性、準確性、穩(wěn)定性以及安全性。數(shù)字化系統(tǒng)運營平臺的建立需要一個技術先進適用、運行安全可靠的信息系統(tǒng)，系統(tǒng)具有良好的開放性與可擴充性的能力。因此，系統(tǒng)設計需遵循如下原則：

（1）整體性、擴展性：正確規(guī)劃企業(yè)所需要的應用系統(tǒng)，確定各應用系統(tǒng)之間的界限，尤其要關注在不同階段實施的應用系統(tǒng)之間的銜接關系。在制定總體規(guī)劃時，應考慮各個部門對信息系統(tǒng)的需求?？傮w規(guī)劃還需要具備較好的擴展性，可以根據(jù)需要增加或減少子系統(tǒng)而對整體不會產(chǎn)生負面影響。

（2）技術先進、成熟性：系統(tǒng)能夠完全滿足企業(yè)對數(shù)字化運營管理系統(tǒng)的要求，系統(tǒng)在技術上都能保持國內外領先水平，所選系統(tǒng)與硬件產(chǎn)品應采用技術先進、在國內外具有代表性的主流品牌，并在實際運行過程中被證明是有效的，在國內外有較多的成功案例，并具有良好的擴充性與互通性。

（3）技術前瞻性和開放性：系統(tǒng)在總體結構、設備選型上應遵行開放性的原則，便于擴展和新技術的應用。系統(tǒng)具有良好的與第三方軟件與硬件系統(tǒng)、控制設備的銜接，能夠便捷的實現(xiàn)網(wǎng)絡間數(shù)據(jù)的通訊交換能力。

（4）穩(wěn)定性：符合信息安全建設規(guī)范，充分利用企業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)銷網(wǎng)絡信息安全設施的基礎條件，設計中要考慮適當?shù)娜哂啻胧?，對系統(tǒng)的開發(fā)具有詳細嚴格的測試流程。硬件設備采用有質量保障的產(chǎn)品，軟件采用工業(yè)級的組態(tài)軟件與專業(yè)的數(shù)據(jù)采集軟件，通信網(wǎng)絡采用有線帶屏蔽的通信方式，數(shù)據(jù)刷新時間達到秒級，保證數(shù)據(jù)傳送的實時性。

（5）可操作性：先進且易于使用的圖形人機界面功能，提供良好的信息共享與交流圖形界面、信息資源查詢、檢索和分析等有效工具。

（6）完整性：包括功能的完整性、接口的完整性、信息的完整性。

（7）可查詢性：應用系統(tǒng)將提供完善的數(shù)據(jù)歸檔和記錄能力，確保運行及管理人員在授權下應用數(shù)據(jù)和信息的便利，并提供使用者對相關信息的操作和管理的功能。

（8）易維護性：網(wǎng)絡系統(tǒng)、硬件設備、軟件平臺、應用軟件等使用便捷，后期維護工作簡單。

（9）安全性：采用多層結構的訪問機制，數(shù)據(jù)庫層只接受業(yè)務邏輯層的訪問，任何用戶都不可能直接訪問數(shù)據(jù)庫，從而保證了數(shù)據(jù)的安全性，系統(tǒng)的任何用戶都必須經(jīng)過密碼驗證才能訪問系統(tǒng)。

（10）成本控制：系統(tǒng)的規(guī)劃本著成本節(jié)約、高效率、低能耗的原則。減少對不必要的硬件或軟件的購買和使用。

3.2數(shù)字化改造系統(tǒng)整體方案

數(shù)字化改造的目的是將建陶生產(chǎn)線全線數(shù)據(jù)進行采集并關聯(lián)，打通全線數(shù)據(jù)鏈，再將數(shù)據(jù)傳至工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進行處理，最后將運算處理結果反饋至應用層。

基于此研發(fā)一套基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的陶瓷生產(chǎn)線數(shù)據(jù)改造系統(tǒng)（見圖1），系統(tǒng)包括設備層模塊、數(shù)據(jù)采集層模塊、基礎平臺模塊、數(shù)據(jù)中臺模塊和應用層模塊。設備層模塊用于對陶瓷生產(chǎn)線上原料車間、成型車間、燒成車間、拋光車間、分級車間、質檢系統(tǒng)、能源管理系統(tǒng)和工藝技術部進行硬件改造，通過硬件改造、系統(tǒng)改造、添加傳感器、計量系統(tǒng)改造、終端錄入系統(tǒng)改造等方式，使設備具有數(shù)據(jù)功能。數(shù)據(jù)采集層模塊用于通過網(wǎng)關及網(wǎng)絡協(xié)議對設備層改造模塊數(shù)據(jù)進行采集，并將采集到的數(shù)據(jù)上傳到基礎平臺模塊上的本地服務器和云服務器?；A平臺模塊設置有本地服務器和云服務器，利用云服務器強大的存儲及運算能力進行數(shù)據(jù)分析，并將數(shù)據(jù)分析結果分發(fā)至數(shù)據(jù)中臺各模塊。數(shù)據(jù)中臺模塊用于中臺對數(shù)據(jù)分析結果的處理，將其分發(fā)到應用層各個板塊進行應用。應用層模塊調用數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)進行應用。

3.3數(shù)據(jù)采集方式類型

根據(jù)方案設計要求，結合筆者在實際案例中工藝數(shù)據(jù)、檢測數(shù)據(jù)等無法直接采集數(shù)據(jù)的情況，提出了將數(shù)據(jù)進行分類采集的處理方法。數(shù)據(jù)來源可以分成以下三類，對不同類型數(shù)據(jù)采用不同的數(shù)據(jù)采集方法。

第一類：自動采集數(shù)據(jù)。對原有設備進行硬件改造，使設備具有數(shù)據(jù)功能，并通過網(wǎng)關和網(wǎng)絡協(xié)議自動采集數(shù)據(jù)至服務器。采集來自于DCS系統(tǒng)、PLC、在線質檢系統(tǒng)、自動化巡檢系統(tǒng)中的生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)采集頻率高（秒級采集周期），采集點數(shù)（標簽/變量）多，對采集數(shù)值與時間戳（timestamp）的對應性要求極高，數(shù)據(jù)量很大。

第二類：終端填報錄入數(shù)據(jù)。對生產(chǎn)線檢測數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、質檢數(shù)據(jù)加裝終端（PC、工業(yè)PAD），通過網(wǎng)關和網(wǎng)絡協(xié)議采集數(shù)據(jù)。來自人工填報（PC、工業(yè)PAD、APP、移動終端掃碼錄入等）或EXCEL批量導入的數(shù)據(jù)，如離線質檢數(shù)據(jù)、設備點檢、巡檢維護信息、產(chǎn)品批次數(shù)據(jù)等，這類數(shù)據(jù)輸入頻率低，對采集數(shù)據(jù)與時間戳（timestamp）的對應性要求不高。

第三類：信息化系統(tǒng)數(shù)據(jù)對接。企業(yè)信息化辦公系統(tǒng)對接數(shù)據(jù)，如NC系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、OA系統(tǒng)、WMS等系統(tǒng)對接的數(shù)據(jù)，如BOM、生產(chǎn)計劃、入庫數(shù)量、排班表等數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)交互數(shù)據(jù)通常由時間或事件觸發(fā)，輸入頻率較低，數(shù)據(jù)的準確性高，關聯(lián)性較強，對采集數(shù)據(jù)與時間戳（timestamp）的對應性要求較高，數(shù)據(jù)量不大。

3.4構建數(shù)據(jù)拓撲，完成數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。

即便生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集至系統(tǒng)平臺并在車間大屏呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)依然呈數(shù)據(jù)孤島狀態(tài)，無法滿足數(shù)字化工廠的要求。其根本原因是數(shù)據(jù)間的邏輯關系沒有理清，未能構建有效的全線數(shù)據(jù)鏈路。

數(shù)字化工廠的要求是將各工序數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)拓撲，結合工藝專家的工業(yè)Know-How，將自動采集數(shù)據(jù)、手工填報數(shù)據(jù)與企業(yè)信息化數(shù)據(jù)進行對接，實現(xiàn)全線數(shù)據(jù)鏈的互聯(lián)互通，形成完整數(shù)據(jù)鏈路，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可追溯性以及物理世界與信息世界的融合。

4數(shù)據(jù)分析與挖掘

建陶生產(chǎn)線數(shù)字化改造的目的是以數(shù)據(jù)為關鍵要素驅動建陶工業(yè)的轉型升級。要通過數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，其關鍵在于對數(shù)據(jù)的有效使用，通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”，形成數(shù)字資產(chǎn)[3]。

大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、數(shù)據(jù)流轉快速、數(shù)據(jù)類型多樣和價值密度低四大特征[4]。建陶生產(chǎn)線所采集的數(shù)據(jù)是一種是典型的工業(yè)大數(shù)據(jù)。

面對海量的工業(yè)大數(shù)據(jù)，單純采用一般統(tǒng)計方法進行分析具有較大的局限性。本系統(tǒng)的分析方法采用大數(shù)據(jù)及人工智能建模分析方法，可將數(shù)據(jù)分析與挖掘貫穿企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的全流程。

大數(shù)據(jù)分析：包括可視化分析、大數(shù)據(jù)挖掘算法、預測性分析等?？梢暬治瞿軌蜃钪庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，分析結果多為各類圖表，方便直接閱讀和理解，如設備用能情況分析、產(chǎn)品產(chǎn)量與質量、設備管理;大數(shù)據(jù)挖掘算法是大數(shù)據(jù)分析的理論核心，是基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，深入數(shù)據(jù)內部挖掘出其中隱含的規(guī)律，如：峰谷平用電調配、球磨機球磨效率的提升;預測性分析是大數(shù)據(jù)分析最重要的應用領域之一，從數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)，如：通過大數(shù)據(jù)建模分析原料波動時，預測窯爐燒成的制度參數(shù)調整。

人工智能：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，建立在數(shù)據(jù)存儲以及計算引擎上的程序，包含數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)科學以及機器學習平臺。

數(shù)據(jù)工程是數(shù)據(jù)科學和機器學習的一部分，主要側重于收集，存儲和訪問組織中數(shù)據(jù)的實際考慮因素，主要有數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)存儲幾部分。數(shù)據(jù)科學實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的探索和理解，結合工藝專家的工業(yè)Know-How，進行試驗設計、決策科學以及A/B測試，利用機器學習、深度學習等人工智能算法，開展試驗管理、模型訓練、模型評估與分布式計算等，最后進行部署和運營。

5數(shù)據(jù)產(chǎn)品的典型應用場景

數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務的功能與效用應直接部署在運營以及作業(yè)流程上。當前在建陶生產(chǎn)管理方面的數(shù)據(jù)產(chǎn)品應用主要體現(xiàn)在對生產(chǎn)線的生產(chǎn)監(jiān)控與優(yōu)化以及柔性制造方面。隨著數(shù)據(jù)采集的維度增加和數(shù)據(jù)質量的提升，數(shù)據(jù)產(chǎn)品還可以應用到生產(chǎn)管理、供應鏈管理、研發(fā)與設計、營銷管理、物流管理、企業(yè)管理等企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)。

（1）生產(chǎn)監(jiān)控與優(yōu)化

在生產(chǎn)監(jiān)控方面，通過數(shù)據(jù)中臺中的應用模塊，對生產(chǎn)線狀態(tài)進行監(jiān)控，當生產(chǎn)出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)發(fā)出告警提示。以原料車間球磨工序為例，圖3中可以看到5#球磨機在啟動的時候瞬時電流過大。監(jiān)控預警模塊發(fā)出警告，提醒管理者或技術人員設備處于非正常狀態(tài)。球磨機啟動出現(xiàn)瞬時電流異常升高的直接原因是操作工人在啟動球磨機的時候沒有先啟動副機再啟動主機，而是直接啟動主機，屬于違規(guī)操作。此類違規(guī)操作容易導致主電機燒毀降低設備正常使用壽命，影響生產(chǎn)計劃的執(zhí)行，系統(tǒng)及時預警幫助管理者解決工人違章操作的問題。

在生產(chǎn)優(yōu)化方面，筆者在某建陶基地的實戰(zhàn)案例中對原料車間40臺間歇式球磨機進行了分析，將原料配方、球石級配、球石空高、減水劑加入量、加水量、球磨時間、泥漿性能參數(shù)等變量進行數(shù)據(jù)建模分析，結合生產(chǎn)車間的實際情況和排產(chǎn)要求，預測出球磨工序推薦工藝參數(shù)。漿料性能參數(shù)一次停球合格率由65%提高到90%，同時整體降低單球球磨時間2小時以上。經(jīng)測算單這一項改進，一年可節(jié)約電費135萬以上，系統(tǒng)應用效益十分明顯。還不包括因泥漿質量的提升對產(chǎn)品質量的提升所創(chuàng)造價值。

受限于間歇式球磨機的作業(yè)方式和陶瓷磚產(chǎn)品種類對原料加工能力的影響，傳統(tǒng)作業(yè)模式每月粉料產(chǎn)量約9萬噸，經(jīng)數(shù)據(jù)化改造后月產(chǎn)量提升至12萬噸，產(chǎn)能增加了33%，大幅度提升了原料車間的生產(chǎn)加工能力，在一定程度上提高整線生產(chǎn)能力，為后工序窯爐產(chǎn)量的提升以及新增生產(chǎn)線提供了基礎條件。

此外，原料車間作為建陶企業(yè)用電最大的工序，如何調配峰、平、谷用電負荷，將決定建陶企業(yè)的用電成本。筆者利用數(shù)采系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)，結合工廠排產(chǎn)計劃及產(chǎn)能需求，對原料車間球磨機峰、谷、平用電情況進行建模分析，調配用電需求進行，將平均電價由0.50元/kwh降低至0.47元/kwh，降低用電成本達6%，并有進一步優(yōu)化空間。

（2）柔性制造

當前國內外建筑陶瓷市場需求已經(jīng)開始發(fā)生深刻變化，大規(guī)模生產(chǎn)即將逐漸被“時裝化”、定制化的訂單驅動的小批量生產(chǎn)所替代。這種以消費者與訂單為導向的生產(chǎn)模式，推動柔性制造的產(chǎn)生。在柔性制造中，考驗的是生產(chǎn)線和供應鏈的反應速度。建陶行業(yè)經(jīng)過系列的數(shù)據(jù)化改造與有針對性的智能制造升級后，可達到較高程度的柔性制造，其柔性可以表述為兩個方面：一個方面是指生產(chǎn)能力的柔性反應能力，也就是建筑陶瓷磚等成品的小批量生產(chǎn)能力;第二個方面，指的是建陶產(chǎn)品供應鏈的敏捷和精準的反應能力。

數(shù)字化工廠利用全線數(shù)據(jù)鏈路搭建分析模型，將原料配方以及加工工藝變化，結合工業(yè)Know-How，建立分析模型對生產(chǎn)全流程的數(shù)據(jù)變量波動情況進行分析。對因生產(chǎn)線轉換產(chǎn)品規(guī)格和產(chǎn)品種類（轉產(chǎn)）、原料及配方變化（轉料）、生產(chǎn)線產(chǎn)量提升（轉速）、熟練技術人員離崗（轉人）等情況造成的產(chǎn)質量波動進行建模分析，實現(xiàn)對窯爐燒成制度最優(yōu)參數(shù)的預測。其預測結果可以輔助管理人員和技術人員進行決策，解決生產(chǎn)線產(chǎn)質量波動，以此滿足柔性制造的要求。

6數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

經(jīng)數(shù)據(jù)分析模型研發(fā)完成的數(shù)據(jù)產(chǎn)品必須進行呈現(xiàn)以及部署，其實現(xiàn)的方式可分為數(shù)種，包括實時可視化、定時批量處理、持續(xù)集成、持續(xù)交付和持續(xù)部署。具體表現(xiàn)形式包括生產(chǎn)車間大屏展示（圖表、數(shù)據(jù)）、統(tǒng)計報表輸出、報表分析、技術工藝下達、設備故障預警、管理決策分發(fā)、工藝參數(shù)預測結果推送等具體形式。

7結語

建陶工業(yè)的作業(yè)流程大同小異，其改造路徑亦是可以復制和參考的。本方案通過一套基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)化改造系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)進行分類采集，并對所采入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)搭建其數(shù)據(jù)拓撲結構，形成完整數(shù)據(jù)鏈路，進行數(shù)據(jù)分析和應用，以此輔助管理者進行決策，提升工廠的數(shù)字化管理水平。數(shù)字工廠的建設不是一蹴而就的，隨著陶機裝備的數(shù)字化水平和在線檢測水平的不斷提高，結合邊緣計算和5G技術的進一步應用，數(shù)采系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的完整性、可靠性、及時性以及準確性將得到進一步提升，數(shù)字化改造方案也會更加完善，建陶企業(yè)可以根據(jù)自身實際情況，選擇適合自己的數(shù)字化轉型之路。

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Research and Application of Digital Transformation of Building Ceramic Production Line

NIE Xian-yong，YAO Qing-shan，CHEN Shu-lin，BAI Mei

（Foshan Zhongtaolian Supply Chain Services Ltd，F(xiàn)oshan528300，China）

Abstract： The traditional manufacturing industry needs to go through several stages of digitalization，networking and intelligence to realize intelligent manufacturing.? As a traditional manufacturing industry，the building ceramic industry wants to realize the real sense of intelligent manufacturing，the first is to complete the digital transformation of the production line and data acquisition.In this paper，combined with the actual cases implemented by the author，based on the production scene of building ceramics，in view of the current situation of the production line and the data basis of the building ceramics industry.this study proposed a low-cost digital transformation and data acquisition scheme for the existing production line， classified the data acquisition methods， and expounded the data analysis， data product application and data presentation， providing a reference for the upgrading of building ceramics enterprises to digital factories

Keywords： Building ceramic;Digital transformation;Data acquisition;Digital factory;Intelligent manufacturing