工业4.0协同机制的软件功能优化

“RFID解决方案的效用在很大程度上取决于被使用的软件。一般来说，在相关过程中已经存在搭建好的IT基础设施。”

RFID系统在融入这一基础设施的过程中，往往需要耗费大量成本，才能使信息进入相关数据库或者ERP系统的事件检测器。因此，软件对于工业4.0的成功实现有着十分重要的意义。RFID识读器当然也包括传感器和机器：

“……生成生产数据，这些数据会被评估、检测和记录。它们也要求获取信息和参数，借助这些信息和参数我们才能对机器进行操控。此外，还必须不断地将来自于机器的生产数据传递给生产数据库，或者根据机器的需求从生产数据库中提取数据传递给机器。”

因此，软件需要具备一些特征。

RFID系统以下述功能为特征，这些功能需要软件系统的支持：

• 能对传输器进行电子识别，并在生产过程中对数据进行无连接传输。

• 可以发出调取信息的指令，被标记对象只有在收到来自于识读器以及与之相关的软件发出的命令时，才会传输数据。

在IOS系统中，除了通用数据库我们还需要关注如何确立数据交换标准。为此，我们一方面需要由代理或者服务者来进行与企业相关的说明工作，另一方面需要为协同机制中规定的数据提供统一的格式。对于识别和流程，我们已经借助EDI和XML建立了可以用来被参照的标准。

接下来会确定，该采用哪些用于识别的代码系统来将标签上的哪些数据收录到通用数据库中。同时还会确定，在流程中的哪个时刻利用软件发出指令。我们将这些流程作为在易福门有限责任公司实现RFID跟踪的实际案例来进行描述。

代码系统被用于进行标记和识别。它们可以作为序列码来对单个产品进行识别或者作为批号来标记特定的批次。序列号能够实现清晰的可追溯性，而批号只能表示在同一条件下生产出的产品的数量。易福门有限责任公司目前使用的批号相对于序列号而言，在更大范围内引起了因质量问题的召回。根据易福门有限责任公司的统计，大约每三年就会发生一次召回，造成的最大损失约为10万欧元。因此，每年因召回造成的损失约为3万欧元。如果采用序列号，则可以避免这部分损失。

我们可以推断，实际的召回成本远远高于这个数值，但是企业内进行的生产清算却使得这部分损失并不透明。例如易福门有限责任公司在比利时的分公司就遇到这样一个案例，这家公司需要对客户的140台移动控制器进行拆卸，然后再重新组装，否则就无法判断那些已经被组装但不能被看见的设备中哪些是问题设备。如果采用了RFID连接和完善的产品跟踪，就只需要提供很少量的替换设备，客户也只需要对很少的设备进行拆卸。而客户因为停产遭受的损失以及易福门有限责任公司为此遭受的形象损失无疑大大超出上述实际的损失金额。

易福门有限责任公司使用的批号与订单或者事件相关（天数批次、周批次、月批次等，参见表5.3）。但是批号缺少时间基准，而时间基准是进行协同和过程封闭所必要的信息。带有时间基准的序列号则可以在目前88%的基础上将一次通过率大幅提高，但这也会造成更大的数据量。不过由于存储器的价格日益降低，这一因素从长远来看影响很小。由于对每个单位的序列号进行识读会占用大量时间，所以当生产进程有可能出现延迟时，我们会放弃使用序列号，而对批号进行识读。但RFID却不存在这种情况。因为借助RFID进行的识读不但自动化、快速，而且成本低廉，所以会为电路板优先选择序列号。

序列号是由MES或者ERP系统依据两个不同体系给定的：

• 没有表述功能的、纯粹用于识别的连续数码。

• 有表述功能的数码，其中的数字代表着生产车间、生产日期、订单号和/或序列号。

这两者的结合体是传输器的通用识别码（UID）。这个识别码可以根据易福门产品做相应改动，依据GSI，会在识别码中收录以下内容：

• 全球定位码（GLN），用于在全球范围内清楚地确定生产地。

• 全球贸易项目代码（GTIN），用于确定产品在贸易方面的相关信息。

• 系列货运包装箱代码（SSCC），用于确定产品的物流信息，这是对产品的生产过程和物流过程中的入库、出库、转移等步骤进行记录的前提条件。

一种连续的、不具备表述性的代码被作为序列码添加进来。但是易福门有限责任公司目前没有得到GSI官方认证的代码，所以我们可以认为，ifm基本上是自由选择序列码。但是得到官方认证的代码，将来会是ifm开展国际业务不可或缺的。

在ifm进行的产品跟踪，单个产品从生产之初到生产流程结束都使用同一个序列码——Jiehe1序列码。我们还可以为协同机制获取很多信息，它们将和序列码一起构成数据组。在此基础上，ZVEI依据生产跟踪的定义对生产跟踪可被调用结果做了如下定义：

• 产品可追溯性和物料可追溯性：通过输入序列码可以得到所有生产流程、相关工作站的情况以及组成部件的所有批号。

• 检测可追溯性和过程可追溯性：通过输入序列码可以得到有关过程特征和检测特征，以及其他相关数据的信息。

• 外部可追溯性：通过输入序列码可以获得客户相关数据。我们可以在价值创造链中的任意时刻找到序列码对应的客户。为了实现这一点，就要求不但存储有关物料和生产过程的信息，还必须存储接受者的有关信息。

在表5.6中，我们根据协同机制和对产品跟踪所下的定义，就如何在数据库中拟订有关生产和物流的数据给出了一些建议。

表5.6 过程步骤和电路板标签上有可能标注的信息

来源：作者本人。参见Cook/Tomarelli，2008，第8页；ZVEI，2009，第27页。

除了表5.6中提到的数据以外，还可以将其他的检测数据和过程数据依照它们的重要性来生成相应的序列号，它们可由机器或者检测站自动生成，并供我们使用。但是利用人工方法生成附加信息的方法因为错误率较高，而且成本高昂，所以不适合被用来生成通用数据库。

我们希望通过RFID连接来为客户创造附加值。很多附加数据都非常重要，例如参数、地址、固件版本号等。对于序列号之外的数据，我们在每一个生产步骤都需要进行判断，是否应该分散地把它们收录在传输器中或者与企业相关的数据库中（标签上数据/结合网络数据）。

如果只将识别码收录在传输器中，软件就只需调用相关数据库中的生产数据。如果选择的RFID芯片有比较大的存储空间，也可以将部分数据分散地加以收录。这种情况下，我们会滞后地向数据库发出信号。烦琐的数据管理（包括在传输器上和在数据库里）可以保留数据融合性。不过因为易福门有限责任公司并不追求能够很快地从附加数据中获取信息，也不追求百分之百的正确率，所以我们在这里选择以集中方式来收录数据，只有序列号被存放在传输器中。

使用协同机制需要的其他有关信息可以借助目录标准被传输给通用数据库。为此我们可以使用PRICAT、PRODAT和BME，因为供货时间是标准的一部分。

我们将易福门有限责任公司使用的RFID系统与MES解决方案结合起来，对通用数据库和第4章描述的沟通连接进行介绍。应用—沟通中的算法是通过应用案例得到的，而通用数据库则是由生产数据库和以代理人为导向的结构体现的。代理人作为MES与公共数据库之间的连接来对信息进行交换，它的任务是在机器、RFID识读器、通用数据库和应用—沟通之间建立起标准化的软件连接。

工业4.0只有具备了这样的连接，才能实现生产网络中的灵活性和可变性。在代理人的帮助下，数据库会和应用沟通连接起来。代理人要求在软件和硬件方面实现最低程度的标准化，还会和RFID评估单位一样接收机器和设备的特征。生产中的机器为实现完整的可追溯性会与交换器建立双向的连接。为了能够实现过程封锁，也需要能够向工作系统传递数据。

在特殊情况下，代理人也会发挥过滤作用。如果要通过投入产出分析来为易福门有限责任公司选择一个UHF波段内的硬件，就必须利用这一过滤功能去除那些由于表面反射而变得不安全的数据，然后再利用应用沟通对这些数据进行处理。由于高频波段相对于超高频波段具有更高的识读可靠性，所以过滤作用的必要性减弱。也可以利用识读器的连接管理来对其中的数据进行转换处理。

代理人能够帮助对生成数据进行简单的过滤和融合，并能在语义和语用的层面上传递数据。识读器上的二元数据和相关的评估单位一起从语义上被转换为XML文档，同时还会从语用上获取表5.6中有关序列号的相关数据，信息也由此产生。最大限度地拥有信息，并在大范围内准确地传递信息，对于数据库和代理人而言有着重要的意义。

产品跟踪包含物料可追溯性、产品可追溯性、过程可追溯性和检测可追溯性。在MES框架内，我们要能够在企业或者网络内部实施产品跟踪。Kletti提出，结合可追溯性来对所有信息进行存储，必须要求MES具有一个中心服务器。考虑到来自于机器的庞大数据量，我们很难单纯实现这一要求，而必须借助分散的缓冲和有选择性的传递来对这一要求进行补充和代替。(www.xing528.com)

代理人应该履行的具体要求如下：

• 表现，即进行实时处理的同时性（如对于过程封锁）以及共同使用资源进行数据转换过程应该只传递序列号，或者将传输器的多重识别快速归结为一种可以达到的效率。在自动化的处理过程中我们并不希望客户采取直接干预。过滤器借助特定的位模型单个事件。尤其是在RFID中，有很多待处理的附加信息，所以对效率有着很高的要求。我们不仅为了过程封锁实施提供数据，还必须为了协同连续存储数据，并根据订单向ERP提供数据。

• 融合能力主要体现于纵向的融合能力（见图2.2）。它包括用特殊的RFID识读器进行询问，并在ERP框架内进行进一步处理。这一过程的可靠性主要体现在错误透明化、透明性和安全性等方面。代理人可以随时处理出现的问题，并采取相应的过滤手段，保证整体的功能不受影响。协同机制要求呈现来自于各个企业层面的、具体化程度不一的信息，以避免不必要的复杂性（透明度）。只要我们能够保护单独的系统部件不发生盗版，并对被传递的数据实施保护，那么借助代理的传递工作实现的融合就是安全的。这一点尤其适用于我们对客户信息和传输器信息进行汇总之时。

• 可伸缩性，即相对于增长的效率具有的开放性。这一点是通过对多台计算机进行分配以及一个客户服务器来实现的，从而也可以实现上面要求的利用中心服务器来存储信息。可伸缩性还要求所有的分散单位和中心ERP之间进行交换。在易福门有限责任公司的实际应用中，这也意味着MES（生产需求计划和生产需求控制）的所有分散部件间的、交互的SAP连接。另外，还应该可以使用超媒体：具体实施方式为超文本转换协议，这一协议有时体现为安全套接层协议。在XML中描述的连接可被ZVEI使用。这其中也包括RESTful，也就是说每个序列号要能够通过统一资源标识符被查询出来，借助的方式则是利用超媒体进行的较晚连接和松散连接，也就是要在不做记录的情况下能追溯到其他资源。这与网络中的多重连接和可变性要求相吻合。

表现性、融合能力和可伸缩性这几个标准是“第四次工业革命的标杆”。当然同时还包括实时性、安全性和开放性。正如第4.1节中所述，为了实现沟通的数据库，代理人需要履行这些要求。通用数据库记载了目标值和控制值，它们在应用—沟通得以生成和利用。下面这个应用案例保证了这些数值的生成，从而使得应用—沟通可以正常运行，它也为协同机制提供了以代理人为导向的云计算平台。

为了对应用—沟通进行详细说明，我们可以使用实例描述图表中的介绍。这一图表作为UML语言的一部分，从动态的角度展示了MES系统的特征。这里涉及的是仓库中的产品跟踪和与客户相关的参数设定，而有关RFID系统的操作、诊断和维护的实际案例在此未被考虑。

自从有了覆盖电路板的方式来标记序列码，易福门有限责任公司就开始了以序列码为导向的生产，ZVEI在产品跟踪中为这种生产定义了一个实例描述图表。根据这一图表，数据交换依照以下步骤进行：

• 控制（询问）：工业上或者机器上的RFID设备会借助序列号对待加工的产品进行识别，从而也提出了过程封锁是否已经存在这一询问。

• 控制（回答）：被汇报的序列号让MES找到加工规定，例如对一个手工工位进行展示。

• 单元_数据：在完成加工后，文档数据得以传递（见表5.7）。

• 可选的参数_数据：被汇报的序列号还可以让MES以加工指令的方式回传与客户相关的参数设定。这些参数数据能够通过RFID被传递给设备。

在图5.5中，我们把ZVEI提出的实例描述图表用于易福门有限责任公司的生产，来对软件特征进行介绍。

下面的案例描述涉及了图表中单个的案例。它对不同的生产步骤进行了描述，这些步骤在产品跟踪的应用中又相互协同一致。所以所有被描述的案例具有相互关联性。

图5.5 实例描述图

在案例中我们设定，生产开始之前的仓储，以及之后的仓储和运输都包含在案例之内，就像第4.1.2小节中的过程模型所规定的那样。

表5.7 生产实例描述

（续）

来源：作者。

当然我们还可以为客户提供其他的实际案例，不过在其他的案例中关键设备很可能需要电源连接。在使用NFC解决方案时，客户可以利用智能手机来识读被测量的数据，还可以对与之相连的设备设置新的参数。此外，我们还可以对固件进行升级。

对于上述所有案例，我们都可以采用易福门有限责任公司自己的“线路记录仪”，因为它满足了ZVEI提出的要求。为了进行参数设定，我们会在线路记录仪环境中安装一个被称为“线路记录仪传感器”的参数软件。这样我们就可以在价值创造链全程中对生产和物流进行产品跟踪，同时还可以降低成本，实现自动识别（直接用途），防止产生错误，提高产品质量（间接用途）和销售额（创造价值）。

1.通过产品可追溯性和物料可追溯性来降低成本

直至产品寿命终结，我们可以一直对它进行跟踪。为此我们要在整个生产过程中直接在部件组中或者与序列号相关的数据库中记录下序列号、版本号以及生产参数等信息。通过在数据库中对标有序列号的物料进行归类，我们可以在生产过程中及时发现有错的物料批次。在进行召回时，也可以依据序列号仅召回那些含有相关物料的批次。同时，我们还必须指出，物料可追溯性也可以通过商品入库的自动化而得以大幅改进。第5.3.2小节中介绍的线路记录仪所采用的“商品入库”模式就可以在一个系统中利用清晰的文本或者代码为15件产品进行标记，当我们再对整体标签进行扫描时，就可以获得相关信息。但是这个解决方案并不是我们所探讨的生产网络的一部分，而是采购网络的一部分。

2.通过检测可追溯性和过程可追溯性来降低错误率

借助带有明确编号的传输器，我们可以对生产实施相应的检测流程，从而防止出现错误或者降低错误率。我们可以将检测得到的数据（合格品/不合格品、生产时间等）借助序列号划分给相应的订单。这样不需要额外耗费就能为产品质量提供不可更改的数据。在客户提出索赔的情况下，我们也可以借助传输器中记录的数据进行调查。只要传数器可以在各种环境中记录数据，就像在生产过程中利用序列号记录过程数据和物料数据一样，那么我们就不难找出故障原因，不论是由于客户的操作不当还是生产过程中引发的质量问题。基于此，我们可以实现非常专业的质保管理。通过为生产机器额外安装RFID传输器还可以自动地将生产机器的相关信息和产品信息一同记入数据库中。这样就可以实现每台机器的可追溯性，也可以对机器进行识别。借助安装了RFID识读器的机器，我们可以进行相应的流程选择。当然我们还可以将伴随生产过程的、与产品或客户相关的文档打印出来。

3.通过改进流程来提高销售额

例如，通过为客户量身打造的参数设置，或者由客户利用智能手机来制订参数，再或者通过更好的生产计划和生产控制来提高效率。这些改进的效果主要体现在更少的交货时间偏离和在库存一定的情况下提升效率（参见第4.2节）。

为了利用经改进的PPS来实现更高的效率和更少的供货时间偏离，即为了验证是否能够利用应用—沟通中的算法（参见第3.4.2小节）来实现经济效率和技术效率，我们接下来会进一步对实际案例进行分析，看是否有可能通过它得到控制值。我们设定，生产网络中的战略目标值，即供货意愿、供货调节和供货成本都在ERP中得以记录或计算。生产流程计划作为企业调控元素（参见第3.2.1小节）则被视为ERP的一部分。

利用RFID产品跟踪中的案例分析，我们可以计算出被执行的控制值，即被加权的平均流程时间、流程时间被加权的标准偏离、平均库存和平均效率（参见第4.1.2小节）。这一加权来自于产品源中所规定的订单时间，这一订单时间也被记录在ERP中。但是我们还需要检验，这一订单时间是否会在实际案例中自动生成，并得以比较，因为它构成了所有待计算的控制值的基础。对流程时间的测量是被加权的平均流程时间及其标准偏离的第二个基础。平均效率是在每个计划阶段内的订单时间中所生产的数量。订单时间对应的平均库存来自于平均订单时间和平均效率之间的商数。

订单的处理时间是通过加工开始与加工结束时进行的识读得到的，就像实际案例中描述的那样。安装时间也被算作加工时间，但是只有当下一个订单在安装之前已经到达工位等待时，才能计算出安装时间。这是我们在实际案例中需要注意的。斯特勒仓库对加工时间的计算却是一种例外，因为在这里只进行一次识读。我们可以认为，向外部企业发货的时刻就是斯特勒仓库加工时间和流程时间的终止时刻。这一时刻是已知的，因为我们对包裹号和序列号进行了清楚的划分。

订单i的流程时间指的是订单到达工位前的仓储位置和到达下一个工位的仓储位置之间的时间。我们设定，在运输之后和到达工位前没有经过仓储，所以安装之前的时刻便是流程时间的开始。按照这样的原则，我们可以为实际案例计算出订单时间和流程时间。

效率可以从计划阶段内的订单时间得到，库存则是计划阶段内平均流程时间和效率之间的商数。这样我们可以采用应用—沟通中的算法，从而在生产计划和生产控制中实现经济最优化。

在下一章中，我们会对可计算的产品跟踪带来的收益和由此产生的成本进行量化处理，以便在整个集团使用这种方法之前，利用投入产出分析对易福门有限责任公司提供可靠的投入产出率。这种投入产出率并没有考虑利用生产计划和生产控制实现的最优化，且由于缺乏相应数据，我们无法将实际数值作为比较值加以描述。因为我们很难系统地对产品跟踪的效果进行估算，所以很有可能对产品跟踪做出不恰当的决定。