崔 巖,柳 賓,劉憲瑩,張亞凱,尹 鑫,楊光露
(1.河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司南陽卷煙廠,河南南陽 473007;2.北京航天拓?fù)涓呖萍加邢挢?zé)任公司,北京 100176)
2015 年5 月國務(wù)院印發(fā)《中國制造2025》部署全面推進(jìn)實(shí)施制造強(qiáng)國的戰(zhàn)略文件,制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體,是立國之本、興國之器、強(qiáng)國之基。煙草制造行業(yè)作為制造業(yè)的前沿,積極響應(yīng)智能制造工程,南陽卷煙廠自2019 年起進(jìn)行制絲線底層全面改造升級(jí)。隨著底層控制的升級(jí),制絲工藝的要求越來越精細(xì)化,尤其是對(duì)煙草加工過程中的關(guān)鍵參數(shù),其穩(wěn)定與準(zhǔn)確對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要。制絲生產(chǎn)過程中各個(gè)關(guān)鍵工序決定了煙草制絲線加工質(zhì)量。對(duì)于質(zhì)量的控制,一個(gè)是提高生產(chǎn)控制過程的穩(wěn)定與準(zhǔn)確,一個(gè)是減少生產(chǎn)過程中的設(shè)備故障和異常,進(jìn)而避免造成不必要的質(zhì)量事故。
各關(guān)鍵工序的設(shè)備控制復(fù)雜,控制關(guān)鍵點(diǎn)多,對(duì)異常問題進(jìn)行快速發(fā)現(xiàn)和故障排除,是制約各工序加工質(zhì)量的關(guān)鍵因素,對(duì)于操作及維修人員要求相應(yīng)較高。傳統(tǒng)的制絲生產(chǎn)線上的報(bào)警信息通常是在現(xiàn)場(chǎng)操作站或者中控室的監(jiān)控界面上通過文本信息或者彈窗的形式表現(xiàn)出來,然后通過現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)鳴鈴提示站機(jī)人員注意報(bào)警信息。這種方式對(duì)人員的響應(yīng)速度、系統(tǒng)熟悉程度、工作協(xié)同能力要求較高。而智能語音播報(bào)系統(tǒng)可以較為高效的處理報(bào)警問題。制絲線故障語音播報(bào)系統(tǒng)能夠第一時(shí)間將PLC 的報(bào)警信息進(jìn)行語音播報(bào),人員覆蓋更全面,問題定位更快更精準(zhǔn)。
通過建設(shè)制絲生產(chǎn)過程的關(guān)鍵設(shè)備實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián),集成設(shè)備的狀態(tài)、報(bào)警及關(guān)鍵參數(shù)等數(shù)據(jù)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)基層操作、維修工可以實(shí)時(shí)了解設(shè)備的各種狀態(tài),通過系統(tǒng)提供的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、報(bào)警、預(yù)警等信息,可以判斷設(shè)備整體狀態(tài)是否良好、部件是否需要及時(shí)檢查和維護(hù)處理。為工段長(zhǎng)提供設(shè)備的整體狀態(tài)信息、關(guān)鍵故障報(bào)警、預(yù)警記錄信息、以及維修記錄,通過這些監(jiān)測(cè)信息,工段長(zhǎng)判斷是否可以保證正常生產(chǎn)、是否需要調(diào)動(dòng)本工段人員進(jìn)行故障排查和檢修。為主任級(jí)別用戶提供設(shè)備的整體狀態(tài)信息、停機(jī)時(shí)長(zhǎng)、運(yùn)行效率、處理量等設(shè)備整體OEE(Overall Equipment Effectiveness,設(shè)備綜合效率)等綜合信息,提供影響停機(jī)停產(chǎn)的關(guān)鍵故障報(bào)警、預(yù)測(cè)預(yù)警信息;選廠各級(jí)用戶根據(jù)這些信息判斷是否可以正常生產(chǎn),是否需要上報(bào)準(zhǔn)備停產(chǎn)檢修,提前安排各工段開展檢修計(jì)劃、提前排查庫存和準(zhǔn)備物資采購等。
語音播報(bào)系統(tǒng)整體網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)如圖1 所示,利用原有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),讓語音播報(bào)系統(tǒng)服務(wù)器通過原OPC(OLE for Process Control,對(duì)象鏈接與嵌入的過程控制)采集服務(wù)器底層各個(gè)控制單元的PLC 報(bào)警信息。數(shù)據(jù)采集完成后在服務(wù)器內(nèi)部對(duì)報(bào)警信息進(jìn)行分類處理,快速定位異常信息位置,然后通過對(duì)應(yīng)工藝段的語音播報(bào)音響,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)人員進(jìn)行語音提示,幫助現(xiàn)場(chǎng)人員快速確定問題所在。分類處理后的報(bào)警信息返回給中控,通過文本信息提示中控操作人員此次報(bào)警問題,方便中控操作人員進(jìn)行記錄。
圖1 語音播報(bào)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
語音播報(bào)工作流程如圖2 所示。
圖2 語音播報(bào)工作流程
(1)正常生產(chǎn)過程中遇到設(shè)備故障時(shí),產(chǎn)生報(bào)警信息。
(2)語音播報(bào)系統(tǒng)通過OPC 服務(wù)采集到底層PLC 的報(bào)警點(diǎn)觸發(fā),根據(jù)報(bào)警點(diǎn)對(duì)應(yīng)的工藝段和單元,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)及中控室進(jìn)行語音報(bào)警。
(3)現(xiàn)場(chǎng)人員根據(jù)報(bào)警信息,快速到達(dá)故障所在的設(shè)備,進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)問題排查。
(4)問題排查過程中,語音播報(bào)系統(tǒng)持續(xù)播報(bào)故障信息,直到工作人員解決問題并復(fù)位報(bào)警。
報(bào)警信息通過語音報(bào)警軟件發(fā)送到中控語音報(bào)警數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)。分類報(bào)警統(tǒng)計(jì)功能針對(duì)存儲(chǔ)的報(bào)警信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)形成報(bào)表。為設(shè)備故障分析提供基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)。系統(tǒng)針對(duì)報(bào)警信息數(shù)據(jù)提供多樣的數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析功能。系統(tǒng)針對(duì)報(bào)警數(shù)據(jù),可提供包括字段的查詢。
語音播報(bào)功能在工業(yè)中已有應(yīng)用案例。文獻(xiàn)[1]描述了一種基于科大訊飛嵌入式中文語音合成器開發(fā)的用于西門子S7-200 系列PLC 的功能擴(kuò)展,是一種利用商業(yè)硬件模塊實(shí)現(xiàn)的語音播報(bào)功能,但這種方式需要單獨(dú)采購硬件模塊,同時(shí)還要對(duì)單片機(jī)、PLC的編程設(shè)計(jì)能力有一定的要求。文獻(xiàn)[2]描述的分布式語音報(bào)警系統(tǒng),適用于多現(xiàn)場(chǎng)。
語音播報(bào)系統(tǒng)通過原有的OPC 服務(wù),利用KEEP SERVER采集服務(wù),采集底層PLC 的報(bào)警觸發(fā)點(diǎn),配置內(nèi)容如圖3 所示。
圖3 語音播報(bào)系統(tǒng)配置頁面1
底層PLC 的報(bào)警觸發(fā)點(diǎn)按報(bào)警類別分為:關(guān)鍵參數(shù)報(bào)警點(diǎn)、設(shè)備運(yùn)行報(bào)警點(diǎn)、人員操作報(bào)警點(diǎn)。其中關(guān)鍵參數(shù)為各個(gè)工藝段的主機(jī)控制參數(shù)主要為:出口物料含水率、回風(fēng)溫度、散熱器壓力、熱風(fēng)溫度、電機(jī)電流。設(shè)備運(yùn)行報(bào)警主要為:流量異常報(bào)警、各儀表網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)異常報(bào)警、水氣汽供應(yīng)異常報(bào)警、喂料機(jī)異常報(bào)警、電子秤異常報(bào)警、現(xiàn)場(chǎng)隔離開關(guān)狀態(tài)。人員操作報(bào)警主要分為:選柜錯(cuò)誤、參數(shù)設(shè)定錯(cuò)誤、生產(chǎn)條件不滿足。語音播報(bào)系統(tǒng)配置頁面2 如圖4 所示。
圖4 語音播報(bào)系統(tǒng)配置頁面2
語音播報(bào)系統(tǒng)的基礎(chǔ),TTS 包含在Windows Speech SDK開發(fā)包中,編程人員可以使用此開發(fā)包開發(fā)滿足自己需求的程序。The Microsoft Speech API(以下簡(jiǎn)稱SAPI)是微軟的語音API,由Windows Speech SDK 提供。Windows Speech SDK 包含語音識(shí)別引擎(SR)和語音合成引擎(SS)兩種語音引擎。SR 引擎用來識(shí)別自然語音的輸入,實(shí)現(xiàn)語音控制;SS 引擎用于將文字轉(zhuǎn)換成語音進(jìn)行輸出。
圖5 故障智能播報(bào)系統(tǒng)應(yīng)用前后對(duì)比
從圖5 可以看出,故障智能播報(bào)系統(tǒng)使用后,葉片線月平均故障停機(jī)時(shí)間由109 min 降到31 min,小停車次數(shù)由每月平均5.3 次降到1.2 次;葉絲線月平均故障停機(jī)時(shí)間由182 min 降到48 min,小停車次數(shù)由每月平均7.1 次降到1.5 次;梗絲線月平均故障停機(jī)時(shí)間由96 min 降到29 min,小停車次數(shù)由每月平均4.6 次降到1.3 次,效果明顯。
項(xiàng)目實(shí)施后,智能語音系統(tǒng)異常觸發(fā)率達(dá)到100%,異常診斷能力達(dá)到85%以上,提高了質(zhì)量缺陷和設(shè)備隱患預(yù)防管控能力。人工智能語音技術(shù)在煙草制絲線應(yīng)用,有效解決制約制絲線關(guān)鍵設(shè)備如加香、加料工序故障準(zhǔn)確定位問題,打通設(shè)備運(yùn)維“最后一公里”,通過模塊化、系統(tǒng)化的自動(dòng)判異功能開發(fā)及設(shè)計(jì),探索了一條制絲設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)的智能化新手段。