跟踪定位设计方案[定位跟踪老公的位置]

　　数字化工厂是工业4.0潮流的必然趋势，而感知技术的成熟应用是实现数字化无人工厂的必要基础。入厂&现场物流全过程智能化调度理念处于业内领先位置，其普及和推广必然是发展的潮流。本案例的实现作为智能化调度前期准备中的难点，在行业内具有极其重要的指导作用和推广意义。

　　案例背景：

　　针对入厂&现场物流运作中的操作人员、移动设备（叉车/拖车）、物料，引入感知技术，获取海量运作基础信息，建立物联感知层，并通过物联网络层大数据的存储、传输、处理，创建智能调度模型，建立物联应用层，系统指导现场运作，提高运作效率，并为数字化工厂打下基础。

　　方案要点：

　　1.梳理运作模式，明确业务需求，确立所需采集的数据。

　　2.调研可实现采集数据对象的感知技术，评估可行性。

　　3.制定感知技术试点计划，验证方案有效性，分析采集数据。

　　4.建立应用层任务模型，模拟智能运作模式，优化调整，确立最终模型。

　　案例创新：

　　1. 实现多品牌设备的运作状态感知

　　基于SGM多品牌移动设备运作的特点，针对不同设备的机能特性，制定底层电信号监听方案，以实现全品牌设备的运作状态准确感知。

　　2. 室内轨迹定位技术在厂内物流运作的应用

　　整车工厂内物流运作负荷高，移动设备高频次运转，实现轨迹定位精度要求高。当前尚无在整车工厂厂内物流运作中实现设备轨迹定位的成熟案例。目前通过前期调研及实地工厂勘测，并协同IT技术评估，已基本锁定适用定位技术方案，待后续进一步深入测试。

　　案例详细内容：

　　为了实现SGM数字化工厂的长远目标，设想针对入厂&现场物流运作过程中的设备操作人员、物流移动设备（叉车/拖车）、生产零件，引入感知技术，实现数据信息关联互动，建立物联网。

　　物联网（IoT/ Internet of things）是新一代信息技术重要的组成部分，其基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络，物联客户端可延伸扩展到任何实物与实物之间，进行信息交互和通信。

　　其核心内容是通过智能感知技术与普适计算等通信感知技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，广泛应用于大数据网络的交互与融合中。

　　其目的就是实现物与物、人与物，所有的实物与网络的连接，便于识别、管理和控制，从而大大节约成本，提高经济效益，被称为“下一个推动世界高速发展的重要生产力。”SGM作为国内领先、国际有竞争力的汽车企业，旨在创建属于自己的物联网络，屹立于工业4.0的浪潮之上。

　　SGM工厂生产零件品种多，一般一个整车工厂的一级零件数量超过5000种，且包装形式复杂，有包装数量上千的小件包装，也存在包装数量为个位数的大件包装类型，部分零件较重，如发动机、变速箱，整包装总量超过1吨。在物流模式方面，排序、KIT、SPS、大小件等共存，须满足高频次的零件消耗拉动。

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　　此外，物流人员设备分布广也是一大特点，以金桥凯迪拉克新工厂为例，总装&车身车间总面积达到133137平方米，其中共用93台移动设备（拖车46台，叉车47台），零件配送任务接收为抢答模式，实时运作中，物流移动设备分散于工厂的各个区域，因此对于设备人员的及时有效管控十分重要。

　　针对如此高负荷、多样化、广区域的生产状态，建立物联网，通过系统智能管控，价值巨大，但与此同时，引入最为适用的感知技术，是关键所在，也是一项巨大的挑战。

　　项目初期方向，旨在基于CPS（信息物理系统），对厂内全物流过程进行检测和控制,实现随时、即时采集物体动态，获取海量运作基础信息，建立物联网感知层。通过通讯网络技术，将感知的信息准确、即时、可靠地传递，基于存储、处理底层数据，形成数据库，创建物联网络层。

　　最后，在感知层与网络层的基础上，创建智能调度模型，建立物联网应用层，实现厂内生产零件入库、配送的智能调度，最终通过客户终端，实现可视化并发布系统指令，系统管控、指导现场运作，提升运作效率，优化安全管理。

　　当前SGM工厂中对于生产零件拉动、配送调度主要是由Melos系统发布任务，设备操作员工基于经验作为选择运作方案的辅助判断，人工的主观意念判断往往耗时且常常不是最佳的选择，可能会存在线旁断料、等待浪费、抛停物料等问题，影响效率及安全。

　　本课题所研究的感知技术，是建立智能调度模型的基础所在，是实现系统指导运作，消除效率浪费与安全隐患的必要条件。

　　想要实现入厂&现场物流全数据化管理，需要完成人员、设备、零件的数据互通对接。经研究，人、机、料一体化的核心感知技术有三大点：人机绑定技术、设备运作状态感知技术、设备轨迹定位技术，决定了创新项目的成败。

　　人机绑定技术，通过IP卡片（例如人员工作胸卡）的设置，实现扫卡启动物流移动设备，替代原始钥匙，并且实现操作人员信息状态与物流移动设备的实时绑定。

　　此技术当前正处于测试阶段，试点选择于金桥凯迪拉克新工厂总装车间及相关LOC区域。硬件方面，基于试点移动设备的构造特性评估分析，完成车载显示终端主机的设计与样机调试；软件方面，基于工厂运作特性及业务实际需求，订制开发，测试上线。

　　目前，前期的软、硬件开发准备工作均已完成，正处于工厂运作测试中，人机刷卡绑定基本实现，信息数据的准确即时交互，有待进一步验证改进。

　　设备运作状态感知，是通过传感器实时监听移动设备的底层电学/机械信号，收集于车载信号收集模块中，换算分析获取车辆的行驶、铲运等各种运作状态。

　　针对不同设备的构造特点及操作动作，选择合适的传感器及合理的安装方案是关键所在。

　　诸如，在先前的测试过程中，用于辅助记录叉车门架上下位移的位置传感器，使用不到一周时间内多次失效，分析发现由于叉车运作过程中不可避免的叉齿与料箱碰撞，导致传感器松动甚至损坏。通过重新评估，优化传感器的安装方案，改善了此问题。

　　目前，对于设备运作状态的感知，仍处于运作测试过程，旨在通过长期的跟踪分析，明确实施方案的有效及可行性。

　　室内定位技术，是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯性定位等多种技术集成形成一套室内定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。

　　此项目中，旨在调研并引入最合适的室内定位感知技术，实现对工厂内部物流移动设备（叉车/拖车）的运动轨迹实施定位的目的。

　　首先，基于SGM工厂的实际状况及物流运作业务模式，已确立定位精度需求。通过与定位技术领域领先企业（ZEBRA/斑马定位解决方案公司）及高校（上海交通大学北斗导航与位置服务重点实验室）的调研讨论，初步确立可选择定位技术范围。

　　第一轮筛选中，蓝牙技术（BLE/蓝牙低能耗技术）、RFID技术（有源标签技术）、UWB/超宽带无载波通信技术、光学定位技术、地磁定位技术、惯性定位进入到研究范围。

　　通过工厂环境的实地勘察，以及SGM IT项目小组的技术评估，进一步明确蓝牙技术、RFID、UWB的有效可行性。后续计划协同IT项目小组，制定详细测试方案，结合成本分析，选定测试技术并推进实施。

　　在实施过程中，存在诸多创新挑战，需要一一排除，确保项目成功落地。

　　多品牌设备的运作状态感知：由于业务模式的多样性，SGM内部物流移动设备存在多种品牌及类型（吨位、功能），诸如叉车存在海斯特、林德、科朗、比亚迪不同品牌的平衡重叉车与前移式高位叉车。

　　因此，需要基于不同设备的机能特性，充分评估分析，制定底层机械/电学信号的监听方案。通过当前评估及测试发现，针对不同设备，制定不同的监听方案设计传感器，基本可以实现且达到信息收集效果。

　　但是多种特殊定制传感器的价格较高，且不利于后续维护管理，考虑到后续技术成熟后，需满足在SGM四地工厂乃至业内的大范围全面推广，如何设计一种通用型的传感设备是最佳的选择，此目标已列如改进计划，有待下一步开展工作。

　　室内轨迹定位技术在厂内物流运作的应用：当前室外露天GPS定位已相当成熟，但针对诸如工厂内部的室内环境，由于卫星信号不能穿透建筑物，无法使用卫星定位时，考虑引入室内定位技术。

　　室内定位受天气、温度影响相对较小，定位设备与传感器稳定度高，但针对工厂内部物流移动设备的高频次移动运转，需要实现较高精度要求的实时定位，当前尚无在汽车或者相似业务模式工厂物流运作中，实现车间内部物流移动设备轨迹定位的成熟案例。

　　目前通过前期的调研及实地工厂勘测，并协同IT项目小组技术评估，已基本确立适用定位技术范围。后续计划结合成本分析及具体方案，推动测试，跟踪实施，锁定最优技术。

　　感知技术的成功应用，是达到人、机、料全数据一体化的先决条件。结合智能调度模型的建立，旨在实现厂内物流运作全区域智能调度。当前对于物料配送人员运作效率优化评估，物料上线人员效率预期提高3-5%。

　　除了人员效率的提高之外，还能够实现车队状态信息的实时监控，同时优化安全管理、人员管理、车队资产管理，为实现数字化工厂打下扎实基础。

　　数字化工厂是工业4.0潮流的必然趋势，而感知技术的成熟应用是实现数字化无人工厂的必要基础。入厂&现场物流全过程智能化调度理念处于业内领先位置，其普及和推广必然是发展的潮流。本课题的实现作为智能化调度前期准备中的难点，在行业内具有极其重要的指导作用和推广意义。

　　来源：物流技术与应用

　　（以上内容不代表本公司观点）

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