为什么可追溯性是支持 IIoT 的制造系统的重要基础

工业物联网 (IIoT) 技术可以显着提高生产质量和吞吐量，但它们通常不是制造业中许多公司所期望的即插即用解决方案。为了从 IIoT 解决方案中获得最大价值，制造商需要彻底了解其运营的性质，并投资于强大的实时追溯系统，以主动和系统的方式收集相关数据。

可追溯系统利用条形码和射频识别 (RFID) 等识别方法来收集和分析整个工厂和供应链中在制品和成品移动的数据。可追溯性曾经是一种相对简单的产品和组件跟踪方法，现在已发展成为一种强大的策略，可通过将产品与工艺参数和原材料输入联系起来，在制造运营中优化生产力、质量和品牌声誉。

从简单的产品跟踪到全面的流程可见性

随着时间的推移，可追溯性的转变——从单个零件和产品的基本条形码读取到能够深入调查瓶颈和质量问题的系统——提供了多种方式来设想这种无处不在的制造实践。 Omron 将这些变化分为四个一般阶段，最后是 Traceability 4.0 阶段，该阶段将较低级别的跟踪解决方案与先进的工业 4.0 和 IIoT 技术相结合。

Traceability 1.0 是关于自动识别产品以提高准确性和效率。使用条形码阅读器标记零件然后对其进行跟踪的能力是开创性的，这种策略在处理大量离散物品或交易期间提高了制造效率和准确性。

Traceability 2.0 是关于管理库存和满足社会需求的。制造商认识到条形码的其他用途——特别是在制造设施内和整个供应链中跟踪材料的能力。这一策略实现了有针对性的产品召回，降低了质量改进的成本，并增强了消费者的信心。

可追溯性 3.0 是关于优化制造和供应链安全的，它关注构建产品所需的所有原材料组件和子组件以及带有编码序列号的成品。这有助于确保产品的真实性，并为防伪计划提供坚实的基础。

可追溯性 4.0 结合了上述所有内容以及机器和工艺参数，以实现最高水平的质量、生产力和整体设备效率 (OEE)。尽管一些制造商已经接受了 Traceability 4.0，但它代表了大多数制造商的未来。采用这种策略的人，正在上升到制造和品牌保护的最前沿。

正是在这个最终且累积的可追溯性阶段，IIoT 才得到充分支持和发挥作用。借助 Traceability 4.0 引入的数据类型，制造商可以轻松回答各种与生产相关的问题，例如哪台机器在什么时间在哪个产品上工作，以及当时谁在操作这台机器。当系统地收集相关机器和过程数据时，潜在的诊断和过程分析场景几乎是无限的，并且在许多领域都会出现实质性的改进。

推动制造决策

IIoT 解决方案实际上在工厂车间发生的较低级别流程与总体业务目标之间架起了一座桥梁。公司制造运营的整体视图中的关键要素是数据，这些数据是通过可追溯系统获取、组织和使用的。在实施追溯系统时，应考虑以下问题以帮助定义需求。

• 如何根据条形码、RFID 标签或其他标识符中编码的信息确认上游组件或原材料是否合规？

• 在生产过程中，特定零件通过什么过程移动？

• 在柔性制造环境中为给定项目执行特定工艺步骤时，应使用哪些生产工具、工艺参数和测试脚本？

• 特定子装配体上使用了哪些组件？

• 在每个流程步骤中应收集哪些数据，以及如何将这些数据提供给更高级别的 MES 或 Historian 应用程序？

• 根据收集到的数据可以做出哪些实时决策？

当制造商实施考虑上述因素的可追溯系统时，他们将能够支持日益复杂和精细的流程。最终，即使是最基本的组件——如门开关或接近传感器——也将具有网络功能。装配验证、质量保证和物料清单 (BOM) 控制都可以通过采用智能制造技术（如支持 IO-Link 的传感器）的 Traceability 4.0 策略进行有效优化。

IO-Link 是最近的一项创新，它支持许多“智能”设备，以提供传感器/执行器和接口模块之间的连接，从而帮助从传感器本身获取更多信息，而不仅仅是基本的开/关读数。现在可以交换过程值、参数和诊断消息，从而扩大可用信息的范围并允许广泛的过程选项。

除了提供更多可使用的数据外，智能组件还通过从传统的直接接线解决方案转变为针对设备各个组件的网络解决方案，帮助降低机器制造和整体维护的成本。借助网络上的智能组件，更换故障设备实际上就是即插即用，一些 OEM 报告称布线成本降低了高达 38%。

可追溯性和 IIoT 的下一步是什么？

人工智能 (AI) 越来越多地用于支持制造业的新方面。在云中使用这些算法来监控和支持流程并不是什么新鲜事，但制造商开始将人工智能从云中拉出来，并将其推送到机器上，以实时影响特定机器上的制造。作为追溯系统的一部分，它可以在变量过多而无法进行显式编程时识别趋势。

也就是说，重要的是要记住人工智能做什么和不做什么。它基本上是一种处理数据的高级方法，因此，它需要人类专业知识来确定要使用哪些数据以及如何使用它。让算法充当“黑匣子”而不牢牢把握生产线的错综复杂可能不是灾难的秘诀，但也不是成功的秘诀。制造商需要了解他们为每个流程收集的信息类型以及这些信息为何重要。

从本质上讲，这就是为什么任何制造商采用 IIoT 技术时都应考虑明确的可追溯性策略的原因。根据定义，可追溯性是一种实时收集和组织工厂车间数据的方法。如果这些数据是随意收集的，而对其重要性的了解却很少，那就不是有效的可追溯性，也不是实施智能制造解决方案的可行基础。支持 IIoT 的智能制造需要组织良好的可追溯性解决方案。

制造商对其流程的了解越多，他们就越接近基于特定目标需求的即插即用 IIoT 解决方案的最终目标。这些是人工智能最有效地填补的空白类型。虽然构建一个真正反映生产线架构的强大、实时的 Traceability 4.0 系统可能是一项艰巨的任务，但也不是吃力不讨好的任务。这样一项事业的巨大价值将体现在可以轻松地操纵数据以提供见解。

本文由位于伊利诺伊州霍夫曼庄园的欧姆龙自动化美洲公司传感器和高级传感市场经理 Felix Klebe 撰写。如需更多信息，请访问此处 .