工业物联网在电气自动化生产线中的应用与能效提升

一、引言

在全球制造业竞争日益激烈的背景下，提高生产效率、降低成本、提升产品质量以及实现可持续发展成为企业追求的目标。电气自动化生产线作为制造业的核心组成部分，其智能化水平的提升至关重要。工业物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过将设备、传感器、系统等相互连接，实现了数据的实时采集、传输与分析，为电气自动化生产线的智能化升级提供了强大的技术支撑。

二、工业物联网与电气自动化生产线概述

2.1 工业物联网技术体系

工业物联网涵盖了感知层、网络层和应用层。感知层通过各种传感器（如温度传感器、压力传感器、振动传感器等）实现对设备运行状态、环境参数等数据的采集；网络层利用工业以太网、Wi-Fi、4G/5G 等通信技术，将感知层采集的数据可靠、高效地传输到应用层；应用层则通过大数据分析、人工智能、云计算等技术对数据进行处理和分析，实现设备监控、生产优化、预测性维护等功能。例如，在某智能工厂中，通过在设备关键部位安装大量传感器，实时采集设备的运行数据，再利用 5G 通信网络将数据快速传输到云端平台，在云端利用大数据分析技术对数据进行深度挖掘，为生产决策提供依据。

2.2 电气自动化生产线的现状与挑战

当前，电气自动化生产线在制造业中得到了广泛应用，显著提高了生产效率和产品质量。然而，传统的电气自动化生产线仍面临一些挑战。例如，设备之间的数据交互不畅，形成数据孤岛，导致生产过程的协同性不足；对设备的故障预测能力有限，往往在设备发生故障后才进行维修，造成生产中断；能源管理不够精细化，存在能源浪费现象等。以某汽车制造企业为例，其传统生产线中不同品牌的设备采用不同的通信协议，数据难以共享，且设备故障频繁导致生产线停机时间较长，同时能源消耗较大，成本较高。

三、工业物联网在电气自动化生产线中的应用场景

3.1 设备远程监控与故障预警

在生产线上，各类设备持续运行，设备故障可能导致生产中断，带来巨大损失。通过物联网技术，管理人员可远程实时监控设备运行状态，及时发现潜在故障隐患。在设备关键部位安装传感器，如振动传感器、温度传感器、压力传感器等，这些传感器实时采集设备的运行数据，如振动幅度、温度变化、压力值等。利用工业以太网、Wi-Fi、5G 等通信技术，将传感器采集的数据传输到边缘计算网关。边缘计算网关对数据进行初步处理和分析，过滤掉无效数据，减少数据传输量。通过物联网平台，将处理后的数据传输到云端服务器。运用大数据分析和机器学习算法，对设备运行数据进行深度分析。当数据出现异常波动，超出预设的正常范围时，系统自动发出预警信息，以短信、邮件或 APP 推送等方式通知维护人员，提前安排维修，避免设备突发故障。某电子制造企业通过实施设备远程监控与故障预警系统，设备故障导致的停机时间缩短了 40%

3.2 生产过程实时跟踪与优化

企业需要实时了解产品在生产线上的加工进度、质量状况等信息，以便及时调整生产计划，优化生产流程，提高生产效率。在每个产品或生产线上的周转容器上粘贴 RFID 标签或二维码。当产品经过生产线上的各个工位时，通过 RFID 读写器或二维码扫描设备读取标签信息，记录产品的位置、加工时间、加工参数等数据。在生产线上的各个关键工序设置数据采集终端，如 PLC、HMI 等。这些终端实时采集设备运行参数、工艺参数等数据，并与产品的标识信息关联起来。通过物联网平台，将采集到的生产数据以可视化的方式呈现给管理人员，如生产进度甘特图、质量数据统计图表等。管理人员根据实时数据，及时发现生产过程中的瓶颈环节和质量问题，调整生产计划和工艺参数，优化生产流程。某机械制造企业通过生产过程实时跟踪与优化系统，生产效率提高了 25% 。

3.3 库存管理与智能补货

生产线的原材料和成品库存管理至关重要，库存过多会占用大量资金和仓储空间，库存不足则可能导致生产中断。通过物联网实现库存的实时监控和智能补货，确保生产的连续性。在仓库的货架上安装重量传感器、液位传感器等，实时采集原材料和成品的库存数量。对于采用托盘存储的货物，可在托盘上安装 RFID 标签，通过 RFID 读写器快速盘点库存。将库存数据接入企业的库存管理系统（WMS），与生产计划、销售订单等数据进行集成。利用库存管理系统的数据分析功能，根据预设的安全库存阈值和生产消耗速度，自动计算出补货数量和补货时间。当库存数量低于安全库存阈值时，库存管理系统自动生成补货订单，并将订单信息发送给供应商或企业内部的采购部门。同时，通过物联网平台实时跟踪补货订单的执行进度，确保原材料及时供应到生产线。某食品加工企业实施库存管理与智能补货系统后，库存周转率提高了 30‰

四、工业物联网提升电气自动化生产线能效的机制

4.1 能源管理系统升级的技术突破

传统能源管理模式下，数据滞后导致无法干预能耗过程。而工业物联网技术的介入，使能源管理能够实现“边消耗边优化”。以某汽车制造企业为例，其能源管理系统升级实现了三大技术突破。一是数据采集的“颗粒度革命”，计量对象从“车间级”细化到“设备级”，采集频率从“每月 1 次”提升到“每分钟 1 次”，高耗能设备甚至达到 10ms 级采样，数据维度从“单一能耗”扩展到“多维关联”。这种精细化采集依赖于智能计量终端与 4G/5G 路由器的协同，路由器通过 RS485 总线接入计量设备，经边缘计算预处理后，仅上传关键数据，减少 70% 的传输量。二是通信网络的“韧性架构”，4G/5G路由器采用工业级设计，具备宽温元器件与防腐蚀外壳，平均无故障运行时间（MTBF）达 18000 小时，支持 4G/5G/Wi-Fi 三重网络切换，采用 APN 专线+VPDN 隧道的双层加密，确保数据传输成功率保持在 99.9%₉ 。三是应用层的“算法驱动”，通过异常检测算法可识别多种高耗能模式，负荷预测算法结合生产计划与气象数据，72 小时负荷预测准确率达 89% ，优化调度算法利用峰谷电价差年省电费数百万。

4.2 设备级与系统级的能效优化

在设备级，通过监测设备的运行数据，如焊接机器人的电流曲线，可发现能耗异常情况，经校准后单台焊机日节电 12 度，1000 台设备年省电费数十万。在系统级，例如空压机系统通过压力联动控制，根据车间实际用气需求自动调整运行台数，空载率从 30% 降至 8% ，年节电 86 万度。通过工业物联网实现设备级与系统级的能效优化，能够有效降低能源消耗，提高能源利用效率。

五、结论

工业物联网在电气自动化生产线中的应用具有重要意义，通过设备远程监控与故障预警、生产过程实时跟踪与优化、库存管理与智能补货以及质量追溯与管控等应用场景，实现了生产过程的精细化管理和优化。同时，通过能源管理系统升级、设备级与系统级的能效优化、能源结构优化与应急响应优化等机制，显著提升了电气自动化生产线的能效。

参考文献：

[1]马永辉,赵洪辉.远程控制和物联网技术在工业自动化控制中的应用[J].通讯世界.2017,(3).011