数字化智能工厂的实时数据管理要点

在数字化智能工厂的生产管理中，除了传统的数据库管理（永久性数据）还有许多应用包含了对数据的实时存取和实时管理，如柔性自动化生产线制造单元的工作状态等，所以在研究数字化智能工厂的软件时，就必须首先研究对实时数据的管理。

实时数据库是数据和事务都有定时特性或显式的定时限制的实时数据库。实时数据库是一个新的数据库研究领域，它在概念、方法和技术上都与传统数据库有很大的不同，其核心问题是事物处理既要确保数据的一致性，又要保证事物的正确性，而它们都与定时限制相关联。

近十几年来，数据库技术日趋与其他相关技术结合，涌现了许多新型的数据库系统，如分布式数据库系统、并行数据库系统、实时数据库系统等。在制造业生产中，生产控制、过程控制、自动化、CAD/CAM、CIMS这些应用和传统应用有不同的特征。

一方面，要维护大量共享数据和控制数据，另一方面，这些应用与传统应用活动相比有很强的时间性，要求在规定的时刻和一定的时间内完成其处理，所处理的数据也往往是“短暂”的，即有一定的时效性，过时则有新的数据产生，而使当前的决策或推导变成无效。所以，这种应用对实时性要求很高，并且对数据的处理和归档，事务优先级要求相对很高。

在开发数字化智能工厂管理软件之前，首先要对本企业的数据流进行详细地的研讨，因为这是基础性的工作，图1是根据某企业生产管理流程规划的数据流。它体现了各部门之间实时数据传输、相应的数据库等内容。在数据流中应有三种类型的数据：

(1)实时数据

实时数据是数据流中从柔性制造单元实时采集的数据以及对单元实时传送的程序数据等，实时数据可以是从永久数据库来，但对制造单元来说，它具有时间性，随着时间的推移，实时数据便失效了。

(2)历史数据

财务、仓储、物流、销售、设计等部分都要对产品（数字化产品）进行查询、统计等工作，如财务根据本月每人的作业数据进行工资计算（自动计算），物流部门要对产品生产中用料等进行统计以制订采购计划等。

(3)统计数据

在历史数据的基础上统计出的数据可以归为统计数据，比如作业统计、仓库数据统计等。同样实时数据也可以用于统计操作，如流量型数据进行统计操作很容易计算出产品的产量、产出比等。

实时数据库在现场总线控制系统中是一个现场设备（柔性制造单元、设备等）的数据收集器，是其他应用软件的数据来源的其他应用程序必经的数据通道。实时数据负责把其他应用程序要写的控制数据回写到现场设备，管理实时数据，归档、维护历史数据，并提供OPC访问接口；实时数据库也向外提供ODBC接口，用于连接实时数据库。实时数据至少应包含实时数据库组态工具、实时数据库接口、实时数据库数据输入/输出处理、数据察看和维护工具等内容。

数据化的硬件必须由智能的软件进行管理，对一个制造业企业来讲，其软件从大的方面可以归结为四大部分：办公自动化软件（OA）、数字化车间管理软件（CPC）、物料管理软件（MRP）、产品数字化管理软件（PDM）。

数字化车间管理软件主要是对生产数据流的管理，它主要包含对加工程序的管理、制造单元（现场设备）的状态监测、日程管理及刀具的管理四部分。按需求的来源不同，企业内部的物料可分为独立需求和相关需求两种类型。独立需求是指需求量和需求时间由企业外部的需求来决定，例如，客户订购的产品、科研试制需要的样品、售后维修需要的备品备件等；相关需求是指根据物料之间的结构组成关系由独立需求的物料所产生的需求，例如，半成品、零部件、原材料等的需求。

MRP的基本任务主要有两个：从最终产品的生产计划(独立需求)导出相关物料(原材料、零部件等)的需求量和需求时间(相关需求)；根据物料的需求时间和生产(订货)周期来确定其开始生产(订货)的时间。

MRP的基本内容是编制零件的生产计划和采购计划。然而，要正确编制零件计划，首先必须落实产品的出产进度计划，用MRPⅡ的术语就是主生产计划(Master Production Schedule，MPS)，这是MRP展开的依据。MRP还需要知道产品的零件结构，即物料清单(Bill Of Material，BOM)，才能把主生产计划展开成零件计划；同时，必须知道库存数量才能准确计算出零件的采购数量。MRP必须与其他部门相关联（数据库的来源）。

产品数字化是数字化智能工厂的核心内容，所有的数据都与之有关联，产品的数字化是从设计部门开始的，实质上，产品的数字化也就是产品的参数化，一系列的参数代表了产品的所有特征，而这些特征是其他管理软件的基础，其结构可用图6表示。它至少应包含诸如备份、查询、特殊定货信息、零件信息输出、配置信息输出等内容。

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