【智能制造终端的车间生产数据采集与传输方法】
随着大数据、物联网和云计算技术的快速发展，数据在智能制造过程中扮演着至关重要的角色。智能制造的目标是通过实时数据获取和精确的过程状态跟踪，实现物理世界与信息世界的无缝连接。数字孪生系统是这种融合的关键工具，它覆盖产品的全生命周期，帮助指导生产、装配等过程。
在智能车间环境中，多品牌和多接口的设备给数据采集带来挑战。传统车间的分散管理导致设备间形成“信息孤岛”，阻碍了实时数据的采集和传输，限制了智能车间的发展潜力。为解决这个问题，研究者提出了基于模块化设计的数据实时采集与传输模块，该模块可以整合和存储不同协议、接口下的生产数据，并按照特定格式和频率将数据推送到下游的数字孪生系统，以便监控设备状态、进行分析预测和作业流程的逆时复现，为智能车间提供强有力的数据支持。
车间生产数据主要来源于工艺流程、设备生产和设备运行状态三个方面。工艺流程数据追踪产品物料，设备生产过程数据涉及设备的位置和状态，而设备运行状态数据则反映了生产线的工作情况。这些数据具有连续性、大量性、多样性及复杂性的特点，要求高频率、高精度的实时采集。
OPC UA（ OPC统一架构）作为一种跨厂商、跨平台的通信标准，被用于实现PLC和上位机之间的高效通讯。通过OPC UA Server服务器和TwinCAT软件，可以实现与不同设备的接口对接，确保数据的顺畅传输。具体而言，数据采集可通过以下几种方式：
1. 使用PLC控制的设备，数据直接从PLC通过TwinCAT采集。
2. 非PLC控制设备，若有数据接口，数据经由PLC传输；若无接口，通过传感器采集。
3. 外围小型设备的数据通过IO接口进入PLC系统，再由TwinCAT处理。
4. 其他设备数据通过冗余IO点，通过PLC统一采集。
构建的流水线生产数据采集结构模型具备实时性、通用性，并满足下游数据应用需求，便于数据的二次开发和分析。
OPC UA客户端是实现与PLC服务器连接的关键，其功能包括建立连接、读取数据，并利用OPC UA规范提供的统一模型进行数据访问和交换。OPC UA服务器的架构包括地址空间、服务模型和安全模型，保证了数据、报警、事件和历史信息的集成和接口标准化。
面向智能制造终端的车间生产数据采集与传输方法旨在克服多品牌、多接口设备带来的挑战，通过OPC UA等先进技术实现高效的数据整合和传输，以促进智能车间的优化和升级。这一方法的应用将显著提升生产效率和决策精度，推动智能制造的进一步发展。
