（518110 华润三九医药股份有限公司 广东 深圳）
【摘 要】随着“中国制造2025”国家战略的不断推进，智能制造成为我国制药行业未来发展的必然选择。本文以华润三九集团乳膏车间为例，阐述了基于SCADA系统实现数据集成平台，从而为信息化、智能化提供数据基础。通过分析业务痛点，完成关键路径规划，进行数据采集与存储、生产监控、数据分析、可视化展示等功能建设，将自动化、信息化与药品生产需求紧密结合，实现两化深度融合。
【关键词】制药行业；智能化；SCADA
一、引言随着“中国制造2025”国家战略 [1] 的不断推进，智能制造 [2] 在制药行业中的应用会更加广泛和深入。在“两化融合”方针的指引下制药工业逐渐实现生产的自动化，并进一步向智能化发展。为促使制药行业智能化工作的顺利展开，通过运用新的物联网、大数据、人工智能等新技术使制药生产更加智能化、管理方式更加智慧化。
华润三九集团观澜基地乳膏车间（简称“乳膏车间”）在智能制造升级前，生产线以孤立的控制设备为主，智能设备装备率及使用率低，生产管理传统。虽然已建设有MES等信息化系统，但各个信息系统互相独立，无法进行数据交流，工业互联网、物联网应用处于初级阶段，无法为企业生产能力进步、增加经济效益提供更多支持。同时，国家对药品质量要求日益严格，对过程质量要求更为严格，故当前需要充分利用智能制造时代新技术，提升信息化管理水平，以应对当前挑战，构建深度的行业解决方案，为行业发展赋能。
在新的“两化融合”技术发展理念下，实施两化深度融合、推进智能制造的实践。以SCADA系统作为数据集成的平台，将OT数据通过模型化的方式与IT系统集成，实现IT和OT的充分融合，解决生产制造环节“数从何来”、“数存何处”、“数有何用”，为车间精益管理、工艺参数优化、设备预防性维护提供支持，由原来的单纯数据采集监控建设为高度集成的数据集成运营平台，连接各个信息系统孤岛、设备系统孤岛，打通IT系统和OT系统之间的鸿沟，形成管控一体化的新型生产运营能力。
二、智能化车间数据集成平台建设的关键路径
进行车间建设整体战略规划，确定制造升级核心方向。
在智能化技术的支持下，全面提升制造水平，打造自动化、信息化“两化融合”的标杆，以技术提升、装备升级和信息化建设为突破口，实现制造升级 [3] 。
首先在车间布局改造上，优化工艺路线设计，做好生产加工的过程控制和产品质量控制。其次，进行设备自动化升级，在车辆投料、制造流程、在线称重、自动传输、包装刻码、数据采集等多个方面提高乳膏车间设备的技术水平。最后是进行信息化整合，运用数据搜集、分析、处理系统，将系统纵向、横向进行整合，做到数据互联互通，实现设备集中控制，数据采集分析可视化。
以乳膏车间为例，主要痛点分析如下：
①数据断层：部分设备数据没有采集，生产制造执行管理系统（MES）部分数据依靠手工录入，未做到实时采集，MES系统和设备之间数据断层。
②数据孤岛：生产设备运行的数据、电子监管码、在线质量检测、能源管理系统、环境监测、视频监控、上层信息化等系统数据是彼此独立的。
③数据空置：因为信息孤岛的存在，各个系统的数据难以进行关联分析，无法有效指导工艺、质量的有效提升。因此，数据采集、监控、分析、处理系统的建设是智能车间实施并且实现“两化融合”的关键 [4] 。
三、智能化车间数据集成平台系统设计与实现
（一）智能化车间数据集成平台系统建设目标及原则1.数据采集及存储形成数据池：采集各生产设备、环境、电子监管码、视频监控等实时数据；将实时数据用信息模型封装，对IT系统提供OT数据服务。
2.生产监控
关键数据设置特定监控界面，监控视频整合到数据集成平台，直接和工艺联动。生产设备可以通过平台进行启停机。
3.数据分析
对采集的数据进一步处理和挖掘，生成各种分析报表，为工艺优化、设备预防性维护、生产精益管理提供数据支持。
4.可视化系统
建设一个展示中心，展示生产工艺、生产状态、数据分析指标等，进行全流程数据管理。
（二）建设原则
1.适用性
根据华润三九观澜基地乳膏车间现状和目标，结合业务需求，解决核心问题。
2.易用性
复杂的机理模型，转化为简介的人机接口，简单、方便、易操作，信息简洁易懂，综合性分析。
3.安全性
严格遵循医药行业规范要求，保证数据安全性和完整性，保证信息系统安全。
4.扩展性
整体规划，标准化设计，系统可扩展、易推广。
（三）智能化车间数据集成平台架构设计
1.软件选型
从企业实力、产品技术实现、项目实施能力、售后服务能力、咨询服务能力等方面进行综合考察，选择了中国领先的自动化与信息技术解决方案供应商和利时。选用和利时边缘物联平台HiaSCADA4.0, 此平台为和利时的第四代产品，具有以下优势：
①技术先进：②采用先进的 OPC UA 的数据服务架构；②统一的系统访问能力和被访问能力；④平台安全性：⑤功能方面：软件平台通过了德国TUV莱茵SIL2安全认证；⑥数据方面：采用基于数据库的安全机制，阻断非法访问；⑦快速实施能力：⑧专业的实施团队；⑨基于多个工厂的实施经验，很多过程产出及设计都可以重复利用（3D模型、数据分析算法等），具备快速推广的条件。
2.系统功能架构设计
乳膏制造车间数据集成平台系统主要有四部分组成：设备层、网络层、应用层、展示层。充分发挥技术优势，设计有为大数据分析服务的分析数据库。如图1所示。
图1系统功能架构设计
（四）网络架构设计
HiaSCADA4.0采用跨平台的技术，支持Unix/Windows，同时支持C/S架构和B/S架构，可进行虚拟化部署，故采用的了实体+虚拟部署方式，节约了服务器等硬件投资。网络架构如图2所示：
图2网络架构设计
四、乳膏车间数据集成平台功能设计
（一）数据采集及存储
全面采集乳膏车间内的各生产设备、车间环境系统温湿度等设备仪表的实时数据以及MES系统、电子监管码系统、视频监控等相关系统的运行数据。建立设备信息模型、产线模型、工艺模型，通过模型为MES系统提供数据服务，形成电子批记录；质量数据长期储存，为工艺参数优化提供数据支持；设备运行参数为设备预防性维护提供指导。
系统数据可以连续压缩存储，自动备份到指定服务器，备份数据支持导入查询。当实时数据库存储满了的时候，数据可以覆盖旧值，保证最新值的存储不受影响。对于数据库管理，至少保存10年的生产数据，分类保存并支持备份导出。当通讯中断或者传输故障发生的情况下，本地存储的历史数据和生产事件等，在恢复通讯后，可自动将数据恢复到数据库中，保证数据完整。存档的记录不可编辑，数据是可追溯的，并且在采集过程中，不能影响乳膏车间设备的正常运转 [5] 。
（二）生产监控
对乳膏车间内各个设备和子系统的实时状态进行监控，并可以远程控制生产设备启动和停机。温湿度等环境监测数据实时显示在车间布局图上，通过生产监控画面可以设置温湿度等预警值，可查看趋势曲线。按照工艺流程，设备界面可通过三维动态画面生动展示设备运行情况，包括设备运行参数及运行、故障、停止状态等相关信息。制定操作权限，有相应授权的人员可以远程操作生产设备的开停机，参数设置等操作进行严格权限管理。
（三）数据分析
针对采集的数据进行进一步的挖掘处理，生成各类分析数据表，为工艺优化、设备预防性维修、生产精益管理提供数据支持。该系统可提取数据库或者接受人工录入数据以及Excel导入数据，根据需要生成各类分析表，并且通过图表曲线等形式展示出来。
通过结合实际需求，双方共同进行业务梳理，开发了个性化的数据分析模块：设备效率分析、人工效率分析、物料耗用分析、能源耗用分析、质量数据分析。通过大数据相关性分析，突破了传统数据了处理方式。例如能源数据和消耗金额相关性分析，通过查询年度各项能源耗用金额进行去年及今天的费用对比，把能源消耗转换为财务指标，为不同部门的决策提供了支持。如图3所示。
图3数据分析
（四）可视化系统
建设数据展示中心，展示乳膏车间全工艺流程图和实时运行数据、各类分析报表、视频监控画面等。用户可以自定义展示内容，也可以拷贝展示内容到移动设备，可展示用户接入的各类文件，如Word、Excel、PPT、视频等。屏幕可选用拼接屏，多块屏幕显示内容可根据需要自由组合。展示系统可以与多个操作终端协同，支持单机双屏操作。
（五）智能化车间数据集成平台建设效果
1.产线数字化
对乳膏车间生产线进行数据采集与监控，将复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再基于这些数字、数据建立起适当的数字化模型。
2.过程可视化
对质量、工艺、设备运行等过程参数进行分析和三维动态展示，实现了对生产过程的透明可视。
3.管理精细化
大数据分析系统，为车间精益管理、工艺参数优化、设备预防性维护提供数据支持。
4.接口标准化
通过对项目的总结，形成了接口、服务、集成方式标准化技术规范。功能使用和展示分析标准化，为后续华润三九集团内部智能工厂建设奠定了技术规范标准。
本项目经过严格GMP规范性测试，已正式上线运行。经对比，总体工作效率提升10%，设备利用率提升了5%。同时取得了原创性成果，形成了软件著作权：华润三九数据采集与分析软件V1.0。
五、结束语
综上所述，智能制造车间通过基于智能化技术的数据集成平台的建设，打通了IT系统和OT系统信息孤岛，充分实现IT和OT的融合，最终实现了“两化融合”目标，提升了价值，并形成了个性化的大数据分析解决方案，取得了软件著作权等成果。实现了精细化、标准化管理，后续为不断提高乳膏车间管理水平，为企业可持续发展提供了强大的信息化管理手段。同时为传统的药品生产车间向信息化、数字化、智能化车间转型提供了参考与借鉴。
参考文献：
[1]国务院.国务院关于印发《中国制造2025》的通知[EB/OL].(2015-05-19).http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/19/content_9784.htm.
[2]梁秀璟.制药行业实现智能制造任重道远[Ｊ].自动化博览,2016,33(8):42-46.
[3]刘三平,龚伟，陆平溪.基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析[J].中国新技术新产品,2019(22):36-37.
[4]金军,田士宝,谭兴伟.探究制造业数字化车间的建设思路[J].科技视界,2018(30):30-31.
[5]黄少华,郭宇,查珊珊,方伟光,王发麟.离散车间制造物联网及其关键技术研究与应用综述[J].计算机集成制造系统,2019,25(02):284-302.
