基于MES的离散制造车间生产过程数据采集系统研究

发布时间：2017-10-29 21:18

  本文关键词：基于MES的离散制造车间生产过程数据采集系统研究

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【摘要】：“工业4.0”和“中国制造2025”都把智能制造列为未来提升制造业全球竞争力的重要措施和主攻方向。作为智能制造实现生产过程数字化、智能化和网络化的一个基础,对制造执行系统的深入研究也将被提到一个显要的位置。制造执行系统属于制造业管理信息化的范畴。经过二十多年制造业信息化工程的推进,制造执行系统在我国流程制造业中得到了较好的应用,在离散制造业的应用研究亟待加强。其中,生产过程数据采集便是离散制造业制造执行系统应用研究的重要研究课题之一。离散制造业生产过程数据采集的难点主要由离散制造车间的设备数字化、自动化、智能化程度低所致,这在中小企业更为突出。随着无线射频技术、移动互联技术和物联网等新一代信息技术的产生,为离散制造业实时进行生产过程数据采集提供了可能,甚至提供了多种技术选择。本文阐述了制造执行系统及其数据采集技术的国内外研究状况,分析比较了各种数据采集及传输技术,以离散制造车间研究对象,介绍了车间生产流程,按照制造执行系统的总体架构,进行了需求分析和系统设计,以数据采集为重点,利用RFID数据采集方式和ZigBee数据传输技术,在SQL Server 2008数据库和visual studio 2010集成开发环境下,运用ASP.NET动态网页开发技术进行了系统开发,实现了MES系统数据采集的部分功能,并利用某离散制造企业的环境数据进行了系统测试,可实现离散制造车间生产过程中的产品加工开始时间、加工结束时间、产品加工设备、加工人员等数据的实时数据采集,以便生产管理人员利用MES对车间生产过程中的人员、设备和物料等进行实时控制,从而提高产品的质量和生产效率。
【关键词】：制造执行系统 离散车间 数据采集 RFID ZigBee
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP274.2;F424
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 选题背景11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 制造执行系统研究及应用现状12-15
• 1.2.2 数据采集技术研究现状15
• 1.3 研究目的与意义15-16
• 1.4 主要内容与文章结构16-19
• 1.4.1 主要内容16
• 1.4.2 文章结构16-19
• 第二章 相关理论介绍及技术概述19-37
• 2.1 MES介绍19-22
• 2.1.1 MES概念19
• 2.1.2 MES功能结构模型19-21
• 2.1.3 MES的目标21-22
• 2.2 数据采集技术22-29
• 2.2.1 数据采集方法22-25
• 2.2.2 RFID系统构成25-27
• 2.2.3 RFID工作原理27
• 2.2.4 RFID中间件27-28
• 2.2.5 RFID技术应用领域28-29
• 2.3 数据传输技术29-32
• 2.3.1 数据传输方法29-30
• 2.3.2 ZigBee特性30-31
• 2.3.3 ZigBee网络拓扑31-32
• 2.3.4 ZigBee技术具体适用领域32
• 2.4 系统开发技术32-36
• 2.4.1 信息系统体系结构32-34
• 2.4.2 系统开发方法34-35
• 2.4.3 数据库设计原则35-36
• 2.5 本章小结36-37
• 第三章 需求分析和总体设计37-51
• 3.1 系统需求分析37-46
• 3.1.1 离散制造业业务流程37-38
• 3.1.2 生产过程信息流38-39
• 3.1.3 某手工生产型车间简介39-41
• 3.1.4 系统功能需求41-42
• 3.1.5 数据流程分析42-46
• 3.2 系统总体设计46-49
• 3.2.1 系统功能模型46-48
• 3.2.2 系统体系架构48-49
• 3.3 本章小结49-51
• 第四章 过程数据采集设计51-75
• 4.1 数据采集设计51-56
• 4.1.1 数据采集方案51-52
• 4.1.2 标签嵌入与读写器安置52-54
• 4.1.3 数据采集设备布局54-55
• 4.1.4 方案特点55-56
• 4.2 数据采集详细过程56-60
• 4.2.1 人员相关数据采集56
• 4.2.2 物料相关数据采集56-58
• 4.2.3 设备相关数据采集58
• 4.2.4 质量相关数据采集58-60
• 4.3 数据库设计60-66
• 4.3.1 数据表结构设计60-65
• 4.3.2 数据库连接65-66
• 4.4 系统模块设计66-73
• 4.4.1 数据采集模块66-69
• 4.4.2 数据分析模块69-72
• 4.4.3 数据可视化模块72-73
• 4.5 本章小结73-75
• 第五章 系统实现75-83
• 5.1 系统实现75-82
• 5.2 本章小结82-83
• 第六章 结论与展望83-87
• 6.1 结论83
• 6.2 展望83-87
• 致谢87-89
• 参考文献89-93
• 附录A93

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本文编号：1114701