技术▎工业大数据在纺纱厂的应用构建

文/黄克华 朱开玉 李瑞

新疆利泰丝路投资有限公司

摘要：本文探讨了工业大数据在棉纺厂的应用。介绍工业大数据的定义，目前棉纺企业现状及工业大数据的基础。通过介绍智能化设备、生产系统、实时数据采集（SCADA）平台、设备智能监控系统、生产管理系统等方面展开配棉工艺模型分析与探索，结果表明工业大数据在棉纺企业实现数据采集分析及应用，对推进棉纺企业转型升级有重要意义。

关键字：大数据；纺纱厂；互联网；信息化；智能化

党的十九大报告指出“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。工业大数据是工业领域信息化应用中产生的大数据。随着信息化与工业化深度融合，信息技术已渗透到工业企业的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、ERP等技术在工业企业中得到广泛应用。棉纺代表并引领纺纱技术水平，工业大数据的应用在纺织行业转型升级中起到关键作用。

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工业大数据简介

2017年2月国家发布《工业大数据白皮书（2017版）》，定义工业大数据：工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收、流程再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的及相关技术和应用的总称。

相对于传统大数据，工业大数据不论是在数据采集方式、数据处理方法、数据存储于分析，还是在可视化和闭环反馈控制方面均表现出超强的优势。工业大数据的实时性、高精度、强关联度、高可靠性、闭环反馈控制为我国工业数据化发展提供可能。鉴于纺纱行业的生产特性以及工业大数据的数据类型，工业大数据分析在纺纱行业的商业价值主要存在于以下几个方面：

1、原棉质量的相关性影响；

2、配棉过程对质量和效益的影响；

3、生产工艺参数智能设定；

4、温湿度的作用日益显现;

5、能耗的智能分析;

6、在线质量系统的及时反馈与应用

总而言之，大数据是创新、竞争和提高生产率的新领域，蕴含着许多市场机会与利润空间，大数据所蕴藏的巨大价值必将引起包括传统纺纱行业在内的诸多行业的经营创新和企业管理的重大变革。今后，大数据分析对纺纱行业的影响会越来越大，纺纱行业在大数据的推动下必将迎来一个新的增长机遇。

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纺纱企业现状及工业大数据的基础

2.1 纺纱企业各类数据现状

由于历史原因，相较于国外发达国家，我国纺纱企业发展速度缓慢。纺纱设备品牌不同、型号各异，呈现混杂使用状态。大部分企业数据主要依靠手工抄表方式，工作量大，数据精度低，出错几率高，严重制约企业数据化、信息化水平提升及企业精细化管理。同时，企业根据自身需求制定相关表格，采集数据项和数据格式不统一，数据缺乏横向和纵向对比，数据利用率较低。纺织行业属于劳动密集型产业，随着技术进步和发展，纺织行业正朝着技术密集型和资金密集型方向发展，特别是数据时代的到来，对企业基础数据要求更为严格[1]

[2]。

2.2 工业大数据基础

设备智能化、系统信息化是实现企业管理数字化的基础[3][4]。企业实时掌握设备运行状态、异常状态及生产效率等指标，根据在线数据制定维修、保养及生产计划，实现精细化管理；根据历史数据寻根溯源，查找造成异常原因，不断优化工艺参数及实际生产，最大程度的降低生产成本，稳定质量，提高产品制成率；根据能源消耗指标，查找高能耗机台及工序，为企业节能减排提供数据基础；根据产量以及效率指标，进行计件核算和人工成本，实现企业管理数据化。

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工业大数据的应用

3.1 智能化设备

智能化设备是实现工业大数据的基础和关键，清梳联、粗细络联、自动换卷、全自动堆垛打包及输送系统包装生产线、湿度测量、电子称重、产品标签等全部自动化设备实现了纺纱过程高度的自动化、物流自动输送、智能化，车间环境智能监控等，实现了各工序设备的集成信号控制，设备运行状态和半制[5]。

具体的工艺设备流程：FA008B型往复式抓棉机→FA100型多功能气流塔→JSB102型单轴流开棉机→FA025型多仓混棉机→FA106E型梳针开棉机→精灵8型异纤分检机→119E型 火星探除器→JYH306型连续喂棉系统→JSC326型梳棉机→SB-D22型并条机→E35型条并 卷联合机→E85型精梳机→RSB-D24C型并条机→Zinser Ro-We-Mat670型自动落纱粗纱机→粗细联输送系统→Zinser351-2ImpactFx-395V细络联型1680锭紧密纺细纱机→细络联输送系统→AC6-V-CTS细络联型36锭自动络筒机→筒纱堆垛传输系统→莱茵豪斯自动堆垛及打包系统。

3.2 生产系统

3.2.1 清梳联系统

清梳联是棉纺技术的发展趋势，是棉纺工程实现自动化、连续化和现代化的重要标志之一，清梳联不是清棉与梳棉的简单连接，而是把两者在新的条件下重新组合成一条新的生产线[6]。

3.2.2 蛛网系统

各工厂头并、末并、精梳等设备采用立达设备，统一配备立达蛛网系统SPIDERweb。蛛网系统不仅提供了纺纱厂数据的总览，也能提供持续监测条子和纱线质量；综合的专业知识；挡车工的优化配置；有助于系统的预防性维护；对偏差基于事实的快速反馈；提高设备利用率和产能。

图1 蛛网系统

3.2.3 POC系统

通过卓郎纺机提供的POC软件系统统一管理机台，可以实时掌握设备生产状况、实时产量，同时还能给出低效单锭、红灯处理时间、千锭切纱次数、千锭时断头等指标，为一线生产人员提供实时指导。

图2 POC系统

3.2.4 空调系统

空调系统是纺织厂的核心系统之一，通过该系统可以实时获取分厂生产区域内各个监测点的温湿度，并自动或手动调控。空调系统能够通过服务器统一设定和调节各个监测点的温湿度，同时能够提供一定的智能分析能力，给设备以及基层管理人员实际的指导。

3.2.5 空压系统

压缩空气具有清洁、安全、使用方便等特点，在纺织行业中已成为仅次于电力的第二大动力源。压缩空气生产是一个高能耗过程，通常占到纺织企业总能耗25%～35%，因此压缩空气生产成本直接影响企业的市场竞争力。利泰丝路采用的空压系统，能够通过系统服务器远程监控压缩空气压力，压缩空气使用量，以及动态调整其使用量。经过两年的运行实践，发现成本构成中，初期设备投资和维护保养费用占到23%，而电费高达77%，因此充分挖掘压缩空气生产和使用过程中的节能潜力意义重大，良好易用的空压系统是节能降耗的关键所在。

3.2.6 能源系统

依靠无成本的科学管理进行节能管理，对配供电系统及所有工艺设备、公用设备等用电数据，进行采集，且进行分项能耗（单机台、单工序、单产品、单订单、单工厂和峰谷平分时段等）统计、分项能耗（单机台、单工序、单产品、单订单、单工厂和峰谷平分时段等）分析，在充分满足、完善各个工厂生产管理要求的前提下，减少能源消耗，提高能源利用率，节约运营成本。

3.2.7专家系统

USTER专家系统采用全面质量控制理念，建立消除异常管纱的管理体系。这是一项关注工厂质量持续提升的项目，旨在建立消除异常的质量管理体系，根据各分厂产品定位量身定做异常控制方案。

图3 专家系统

3.3 实时数据采集（SCADA）平台

全面的大数据平台－通过工业实时网络采集传感器、仪表、设备、系统的实时数据，接收 订单信息、计划信息、工艺信息、调度信息、机台信 息、人员信息等，建立了全面的数据平台，使得数 据融合更为方便、快捷，在大数据的基础上可以方便地进行各种数据汇总和分析。全方位的数据采集和监控－主要包括对纺纱工艺设备、公用设备和能源消耗的实际数 据采集和监控。实现了车间生产设备的在线数据 采集与监控，实时了解现场设备运行状况和生产 品种产量质量等状况；空调、滤尘、锅炉、空压等公用设备进行温湿度和水气等监控，实时了解设备 运行状态及工厂车间环境；实现对工艺设备、公用 设备、照明的能耗监测，实现监控电能设备运行状态，以及实时能耗情况。

3.4 设备智能监控系统

针对纺纱生产的实际需求，高度整合 的 大 屏 幕实时监控中心可以实时查看生产工艺设备，电 表、空调、空压、锅炉等各种设备的实时运行状态， 使得故障和报警能被实时发现并得到及时处理。

a. 智能手环辅助挡车系统

实时采集工艺设备和公用设备等需实时处理的信息和数据，一旦设备有故障报警发生并需及时处理时，系统将报警信息内容实时推送至该报警设备的挡车工、保全工及维修电工等相关人员佩戴的便携式智能手环上，挡车工或保全工及维修电工第一时间前往报警发生地进行处理。

b. 设备智能监控与消息推送系统

智能监控与消息推送系统主要针对管理人员，通过规则系统设定，在满足特定条件情况下会推送到不同的管理人员终端上。

3.5 生产管理系统

数据一方面来源于实时采集的实时信息，一方面来源于计划、工艺、调度的生产任务信息，这些任务信息最终都需要转变成设备的生产执行。 生产执行的过程包括了计划、工艺、调度、设备执 行的整个过程。计划层面，结合系统反馈的各个 车间的计划状况以及设备产能状况和设备状态， 合理地制定计划。调度层面，将实时的设备状态（设备故障状态、设备任务情况、设备效率、设备产 出质量等）结合起来，将生产计划合理地安排到合 理的机台上。设备执行层面，可以将实时生产信息（产量信息、效率信息、质量信息等）进行反馈， 从而完成产量、效率、质量统计、订单跟踪等。

主要功能包括：智能配棉、计划分配、机台分配、成品入库、能源管理与成本分解、订单追踪等。由于实现了实时的产量 信息采集，以及定单信息经过任务的调度细化到机台，因此可以实时跟踪每个订单的完成情况，实现订单跟踪、排班系统、报表系统。

图4 生产管理系统

3.6 配棉工艺模型分析与探索

原料物理指标与纺纱工艺、成纱质量有直接且密切的关系，生产中只有充分发挥和合理利用不同原棉物理指标特性，而达到保证质量、降低生产成本，稳定生产的目的。因此在配棉时采用各种原料搭配使用，充分利用各种原料的特性，取长补短，才能达到满足纱线质量的要求。在配棉管理中使用电脑配棉系统，如美国的EFS配棉系统，使用EFS配棉系统可以使用每个棉包的 HVI 数据，采用计算机软件来进行优化 配棉管理， EFS优化配棉管理系统前提是必须要有每包棉花的 HVI 数据，才能够真正 实现配棉管理的精细化。因为在一包棉花之内棉纤维可能来自 40000个不同的棉株。每棉株棉花纤维的品质种植地的不同而各异，不仅灌溉量、植株密度、日光、温度、肥料、昆虫和杂草 等影响纤维质量，而且收割和轧花工序对每包棉花中纤维的质量也有非常重要的影响。

现代化的 HVI大容量测试仪以其精确度、准确性和测试速度来取代传统的手工测试方法，可以 在一分钟内有效地测试 3-4个棉样的马克隆值、纤维染色性、长度、长度整齐度、强力、色泽、含杂等纤维特性。使用EFS配棉系统可以使我们的物理指标的变异不匀率越小，数据分布越趋向正常分布时，有利于配棉中各组分的混合均匀、长期稳定配棉基本工艺表如下：

表1 配棉表

根据配棉情况分组做快速小样实验，检测纱线各项指标。通过对比纱线指标，反馈配棉指标，反复循环实验找出最有参数及配和比例。

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结语

进入工业信息化时代，作为传统纺织企业应该与时俱进，将生产、经营等数据转化为有效信息不断完善并优化现有生产生活，提高企业自身数字化智能化水平，进一步实现智能制造，加快纺纱产业转型升级。

参考文献

[1] 郑健.基于大数据的棉纺织设备数据管理系统开发.[J]上海纺织科技.2015,(43)6:77-80;

[2] 薛建昌.棉纺织企业智能化提升方案与应用探讨.[J]棉纺织技术.2017,(45)8:1-9;

[3] 殷士勇,鲍劲松等.面向智能棉纺生产的CPS框架及其关键技术.[J]东华大学学报(自然科学版).2017,(43)5:681-689;

[4] 张洁,吕佑龙等.大数据驱动的纺织智能制造平台架构.[J]纺织学报.2017,38(10):159-165.

[5] 陈振,邢明杰.浅析我国纺织制造业现状与产业升级建议.[J]棉纺织技术.2016,44(4):80-83.

[6] 管锦文,徐旻.棉纺数字化车间及其智能化特点.[J]棉纺织技术.2016,44(10):80-84.