精益生产要求对车间在制品进行实时跟踪与在线监控，目前车间生产中的各种数据的统计分析往往是很滞后性的，这种实时性要求与滞后性的现状之间的矛盾在当今激烈的市场竞争环境下更加突出了。种类繁多的在制品频繁在车间运送、生产要快速响应各种突变、缓冲库及仓库容量要动态优化等要求企业必须对车间在制品状态实时地监控。
有关这方面的研究，国内外的学界和企业界进行了广泛的研究。在国内，关于在制品跟踪管理方面的研究，陈蔚芳等以面向订单的精密模具加工企业在制品跟踪和管理为背景，分析了条码制作、数据采集点设置、在制品生产状态判定等问题，只是针对条形码应用的特点给出在制品在工序间的状态判断，在应用上具有局限性;关于在车间管理中应用实时数据采集技术的研究方面，臧传真等提出了基于智能物件的实时企业的观点，分析了智能物件技术在制造企业中的应用场景，应用现代数据采集技术在车间库存管理，主要目的是针对库存管理中物料进出库的盘点、统计等场合。
在数据采集与处理方面，黄振峰等。副研究了一种先进的实时数据采集系统，采用USB2.0与计算机进行数据传输，拓展了声发射数据采集系统传输方式，但研究成果的应用场合受到很大制约。在国外，TAYLAN OHo通过构建生产过程模糊模型，研究了人工神经系统网络构架和后传递多层感知算法，算法具有很好的理论指导价值，但是文中缺少对模型算法的求解过程。
本文在前人研究基础上，从车间实时在制品管理的一般模型出发，以某时刻工序在制品流向流量为基础，通过分析实时数据采集与监控技术手段在车间生产中的应用，从在制品的状态识别到跟踪监控来构建状态监控模型，给出模型参量的计算公式，结合某企业装配生产在制品状态进行监控，采用RFID、Zigbee无线传感网络等智能数据采集技术开发了监控系统，能准确、及时地完成对生产作业过程中产生的在制品工时、进度及产量等实时数据实现自动快速收集统计，从而实现监控与查询等管理功能。
1 实时在制品管理的一般模型及使能技术
车间在制品管理的好坏，直接影响着产品“质量、成本、交货期”各项指标的完成，为了提高在制品质量、保证生产进度，需要对车间的生产现状实时的了解和动态的跟踪。通过构建可视化的车间管理可对生产及时调度与监控、实时统计反馈、进行标准工时的测定、实际与标准工时的差异分析、实时显示各条生产线的生产产量及变化状况。通过管理层计算机了解当前车间各生产线、各部分生产状态，可以发现可能出现的生产瓶颈，使得车间管理者及时地进行生产调整，图1为实时在制品管理(Real-time Work in Process Management，RT-WIPM)的一般模型。
图1 实时在制品管理的一般模型
从图1中可以看出，实时数据采集技术是实现在制品状态监控的关键，但是目前在很多离散制造车间中，仍然停留在通过人工记录产品的生产过程或制造日志，而且这些数据需要等到加工装配结束后，方能将手工获取的大量数据通过手工方式录入到数据处理系统中，加之获得的数据可靠性差、效率低，因此，实时监控和统计的要求无法实现，应对这样的困境，需要采用多种智能数据采集技术融合的手段来解决底层数据录入与数据处理等问题。RFID技术等作为智能数据载体作为信息传递的纽带表现对在制品的实时信息采集和实时追踪两个方面，使信息的采集整理更加高效、准确、完整和丰富生动，突破底层数据采集的“瓶颈”。为了提高效率，加强数据的准确性、及时性和详细程度，智能数据源网络是非常重要的措施，通过它可以实现自动数据交流，从而实现物理世界和计算世界的紧密集成。
RT-WIPM通过数据采集、数据传输、数据转换与数据处理而实现，如图2所示，通过智能物件对原材料仓库、车间生产线以及成品仓库等企业的物理现实进行数据采集和跟踪，将采集的数据和跟踪的信息经由传输网络传送到数据处理中间件和企业信息系统。
图2 RT-WIPM使能技术层次结构图
2 在制品状态识别与监控建模
对生产过程中的在制品(WIP，Work In Process)监控，主要是获知在生产过程中，某一零件、组件、部件等的加工装配信息、位置信息、生产时间信息等制造其量指标。
对生产中信息的监控，某些指标最随着生产物流的进程而发生改变的。生产过程中，工序是最小基本单位，假设车间中某一工序指标量是由工序属性和工序特征两个变量决定的值，因此，可以定义在制品(WIP)的状志就是由物料、时间、工序属性和工序特征四个参量来唯一确定，即D={Iwip，WS，S，T}。其中，Iwip={pi|i=1,2,3,...,n;pi∈ptn}表示车间中WIP的指标集合。其中，pi的数值表示零件的车间生产编码信息，它是产品构成BOM的元素，即pi∈ptn;WS={wj|j=1,2,3,...,n}表示车间生产系统中的工位集合(Workstation Set)，其中，wj的值是某一工位j的属性值;S={sk,sj|k,j=1,2,3,...,n}表示某一零部件或产品在某一工位时，生产工况信息集合，其中，“表示零部件与工位的关联关系，其值有。未到达”、“到达”、“作业中”、“离开”等;sj表示零部件或产品在某工位j的特征信息值。T={tpi[wj,sk]}表示某一零部件pi在工位wj处于sk状态下的时间序列，因此，一组相互关联的pi、wj、sk、ti,j,k构成工件的状态信息指标集合元素。把pi、wj、sk和t定义为数据ds的四个基本属性参量，因此以生产过程及系统运行状态的指标信息量为生产监控系统的构成要素，定义车间生产监控系统(Production Monitoring System，PMS)的信息模型(Information model，IM)，即IMPMS={PT,P,W,S,T,△TD,M,A}其中，PT={ptn}代表加工或装配生产系统中，车间中零部件、在制品、产品的种类BOM集合;△TD=△tptk[wjsk,wj+xsk+y]}表不ptn品种BON中某一WIP从工位(j)的属性值wj所包含的信息量值集合sk跃迁到在工位(j+x)的属性值wj+x，所包含的制造信息量值集合sk+y状态下，所需遍历的额定时间序列集;M={ml|l=1,2,3,...,n}代表生产监控系统中所包括的在制品类型的集合，ml是WIP的BOM中的编码;A={A[Ptn]}表示车间中WIP的制造工艺路线集，令At={At[Pi]}表尔某一时刻t制造工艺路线上某WIP生产进度指标参量集，因此，A[Ptn]与At[pi]同为j行k列的矩阵，矩阵中的元素用“1”和“0”表示WIP与某制造工艺路线的关系，“1”表示WIP处于制造工艺路线中，“0”表示WIP不处于此制造工艺路线中。
3 模型参量的计算
由上面讨论的在制品的状态识别与监控模型，可得生产监控系统中其量指标包括工时、某订单生产进度、某一类型在制品数量等指标量。下面对某些具体指标进行计算和说明，其他指标的计算和参量可以根据监控系统的模型推定。
①工时的计算
△tpi[wjsk,wj+xsk+y]=tpi[wj+xsk+y]-tpi[wj,sk] (1)
式中，△t表示某一零部件或产品pi从工位j到工位j+x所需的工作日历时间。产品pi在工位j包含的属性值为wj特征值为sk，在工位j+x并处其属性值和特征值分别为wj+xsk+y。
②某订单下WIP进度计算
令△A[pi]为A'[pi]与A[ptn]的差别矩阵，所以，有
△A[pi]=A'[pi]-A[ptn](pi∈ptn) (2)
式中，△A[pi]=0表示某一零件或产品pi已经离开某工艺路线，完成其加工或装配过程，等待进入下一工艺路线或进入成品库，此时标记f(pi)=1;△A[pi]≠0意味着某一零部件或产品Pi处于给定的工艺路线中，处于加工装配状态，或等待加工装配，未离开此条工艺路线，并标记为f(pi)=0;因此，此时计划下制造执行效率η，可以定义为：
式中，η的大小表示订单执行情况或制造效率的高低，它为生产调度提供参数依据。
③WIP产量的计算
式中，X，Y是某一WIP的计算期内，进入工艺路线和离开该工艺路线的始末在监控系统中的编码。从以上的讨论中可以看出，生产监控系统中基本数据可以通过数据采集系统直接或间接在产品设计、产品加工装配过程中获得，所以模型参量的计算是可行与有效的。
4 应用实例
将生产线上不同类型的数据采集模块(以RFID读写器对芯片固定编号的读写为索引)相互通讯和对数据库的实时操作，并将读取信息写入数据库，从而实现在制品实时数据采集。对在制品监控跟踪与状态查询指实时统计在制品工时、进度及产量等状态。结合公式(1)、(2)、(3)、(4)应用Visual C#.net开发了车间在制品实时状态监控系统。运用本文开发的系统验证在制品实时状态监控模型，对某装配生产线在制品生产情况进行实时监控，监控系统包括在制品工时及各个主要工序的生产进度、在制品的其他指标查询界面等，下面简单介绍如下：在车间生产过程中，根据工艺文件的要求，首先将指导文件输入到系统中，进行各个加工装配工位工票文件定制、工艺要求匹配、工时定额设置，然后通过在车间局域网内的各工位的读卡器采集每个工位的物理位置、工序生产实际时间、生产任务的变更、工位资源状况(包括操作者、在制品信息、设备编号等)、工位的属性信息等。此外，可以根据实际数据与输入数据之间的变化，给出生产过程中等待、赶工、紧急帮工、紧急插单等情况的状态信息进行显示。在读卡器读取电子标签的数据过程中，基于RFID技术的在制品实时状态监控系统实现离不开动态数据交换(DDE)和基于控件的远程通信，动态数据交换使应用程序能彼此交换数据和发送指令，基于控件远程通信可以实现确定服务器计算机名或者IP地址及“侦听”的端口，然后调用Connect方法，当建立连接后，为了发送数据，可以调用SendData方法，触发DataArrival事件，调用GetData方法就即可获取需要的数据。因此，通过RFID技术中的电子标签和读卡器的数据采集，加上车间生产现场局域网内的制造资源的数据采集及处理，可有效监控生产管理决策中需要的各种指标参数。
5 结语
本文提出了实时在制品管理的一般模型，根据模型给出了基于RFID技术的实时车间管理使能技术层次结构，为车间管理提供了一种控制模式。在制品的实时在线监控，是使管理员对整个系统的运行了如指掌，并能及时发现和解决问题。该系统应具有网络通信服务功能，可以提供管理员和操作员之间的网络通信服务，方便管理员和操作员之间的交流。车间生产要想满足不断变化的市场环境，需要监控在制品的实时状态，它反映了车间生产物流的状况，该监控模型和算法计算公式数据采集容易、操作过程简单，通过应用系统验证具有一定的科学性与可行性。
