★北京和利時工業軟件有限公司賴建新，王楠，陳俊杰，陳宇峰

關鍵詞：涂料行業；數據鏈集成；DCS；Batch批量控制系統；智能制造；質量追溯；智能排產；PDA投料；第三方設備聯動；原料替代

1　引言

涂料產業作為精細化工領域的關鍵分支，其“多品種、小批量、工藝復雜”的生產特性對數智化轉型解決方案提出了特殊且嚴苛的要求。在傳統生產模式下，涂料企業普遍存在三大痛點：

（1）生產計劃與執行環節嚴重脫節，MES系統的排產指令難以精準轉化為現場操作；

（2）批次管理粗放，配方參數與工藝數據分散存儲，無法形成完整追溯鏈條；

（3）設備控制與生產執行數據相互割裂，導致質量問題定位困難。

此外，人工排產效率低下、特殊原料投料易出錯、第三方投料設備與主系統協同性差、原料供應波動時替代料管理混亂等問題，也在很大程度上制約著涂料產業生產效能的提升。

在工業4.0的大背景下，數據已成為驅動生產效率提升的核心要素。和利時憑借在精細化工領域的深厚技術積累，構建了基于“APS-MES-Batch-DCS”系統的全數據鏈XMagital?智能系統生產過程全局優化解決方案。該方案以HiaXbase工業智能平臺為中樞，依托Batch批量控制系統，上聯MES系統實現計劃與執行的閉環管理，下接DCS系統實現配方參數與工藝控制的精準聯動。同時，其新增智能排產模塊、PDA人工投料模塊、第三方設備協調機制及原料替代管理模塊，通過數據的全域貫通，有效破解了涂料行業智能化轉型的瓶頸。本文結合某涂料企業的應用實踐，詳細闡述了本方案的技術架構、實現路徑及應用價值。

2　涂料行業生產特性與數據鏈需求

2.1　典型生產工藝與數據節點

涂料生產屬于間歇式精細化工過程，以乳膠漆為例。

乳膠漆生產作為涂料行業的典型間歇式生產模式，其工藝復雜度高、參數關聯性強，對數據鏈的完整性與實時性要求尤為突出。其完整生產流程可分為六個核心環節，各環節的工藝特性及數據交互需求如圖1所示。

圖1工藝流程圖

各環節工藝的智能化需求如下：

（1）原料檢驗與預處理

·鈦白粉、乳液等主原料需通過激光粒度儀檢測粒徑分布（要求≤2μm），并記錄含水率（≤0.5%）、pH值（8～9）等指標，檢測數據上傳至MES系統與原料批次信息綁定；

·助劑類原料（如增稠劑）需進行溶解預處理，控制攪拌轉速300～500r/min、溫度25±2℃，預處理時間記錄精確至秒級，作為質量追溯的關鍵節點；

·MES系統獲取的原料庫存信息，當某批次原料指標超標時，自動觸發不合格品隔離流程，并在MES系統中鎖定相關配方的使用權限。

（2）分散階段

·按配方比例將顏料、填料與部分乳液投入分散罐，DCS系統實時控制分散盤線速度（12～15m/s）、攪拌時間（20～30min），同時監測物料溫度（≤60℃），超限時自動調節冷卻水閥門；

·分散終點通過在線粘度計判定（目標值80～100KU），達到閾值后Batch系統自動發出“分散完成”指令，觸發下一步調漆工序；

·該環節產生的關鍵參數（如分散電流、物料密度）每10秒采集一次，與批次ID關聯存儲，形成分散過程數字軌跡。

（3）研磨細化

·對于細度要求≤30μm的高檔乳膠漆，分散后物料需進入砂磨機研磨，DCS通過變頻控制研磨介質填充率（70～80%）、研磨轉速（1200～1500r/min）；

·研磨過程中計時監測，當90%顆粒達到目標粒徑時，Batch系統自動停止研磨并記錄研磨周期（通常8～15min）；

·設備振動、軸承溫度等狀態參數與工藝參數聯動分析，提前預警設備異常（如振動值＞0.8mm/s時觸發維護提示）。

（4）調漆工序

·按配方工藝預設順序向研磨后物料中添加剩余乳液、增稠劑、消泡劑等助劑，DCS系統通過變頻泵、開關閥和調節閥控制加料精度（±0.5kg）；

·調漆攪拌轉速控制在600～800r/min，DCS系統實時采集粘度（每30秒一次）、pH值（目標7.5～8.5），并通過PID算法自動調節增稠劑添加量；

·環境溫濕度（要求溫度25±3℃、濕度50±5%）納入參數監控體系，偏差超標時聯動空調系統進行調節。

（5）過濾凈化

·采用袋式過濾器（精度50～100μm）進行多級過濾，DCS記錄過濾前后壓力差（初始≤0.1MPa，超過0.3MPa時報警提示更換濾袋）；

·過濾流量控制在8～15m3/h，Batch系統根據調漆總量自動計算過濾時間，確保物料充分過濾；

·過濾后的清漆需取樣檢測光澤度、遮蓋力等指標，檢測結果手動錄入系統后與批次數據關聯。

（6）灌裝包裝

·自動灌裝機通過稱重反饋控制灌裝量（誤差±0.2kg），DCS記錄每桶灌裝時間、重量數據，形成可追溯的包裝記錄；

·噴碼系統打印包含批次號、生產日期和有效期的二維碼，與灌裝數據實時同步至Batch系統；

·成品入庫信息自動上傳至MES，觸發原料消耗扣減與庫存更新，形成生產-庫存閉環。

2.2　全數據鏈核心需求

（1）實時性需求：MES系統的生產計劃變更需在10分鐘內同步至Batch系統，DCS系統采集的工藝參數需在1秒內反饋至Batch系統，以確保生產調度的及時性；

（2）完整性需求：從原料入廠到成品出庫的全流程數據需完整記錄，涵蓋工藝參數、設備狀態、質量檢測結果；

（3）一致性需求：批次號、物料編碼等關鍵標識需在各系統中保持唯一，避免出現數據關聯錯誤；

（4）安全性需求：配方數據、工藝參數等核心信息需具備傳輸加密與權限控制機制，防止信息泄露與篡改。

3　“APS-MES-Batch-DCS”全數據鏈XMagital?智能系統生產過程全局優化解決方案”設計

3.1　總體架構設計

和利時XMagital?智能系統生產過程全局優化解決方案”依托于其自主研發生產的DCS、SIS、CCS、DEH、PAC、OCS等核心控制系統及豐富的智能儀表產品系列，通過工業安全網閘的聯合部署，結合控制邏輯參數動態優化、異常工況預警、AI智能套件等多項先進技術，自動承接上層生產計劃調度集群下發的任務指令，完成從生產調度到生產控制的智能閉環，助力企業構建無人操作、最優運行的智能控制模式。方案隨需而變，可自由定義。基于涂料行業的“APS-MES-Batch-DCS”全數據鏈生產過程全局優化解決方案采用“三層四級”架構，實現數據的縱向貫通與橫向集成，如圖2所示。

（1）管理層（MES）：負責訂單管理、生產計劃排產、物料資源調配，通過數據庫接口與Batch系統交互；

（2）執行層（Batch）：作為數據鏈中樞，接收MES的生產計劃，向DCS下發控制指令，同時匯總生產數據反饋至MES；

（3）控制層（DCS）：執行Batch系統的控制指令，采集實時工藝數據并上傳；

（4）數據層級：包括計劃數據層（訂單、排產計劃）、執行數據層（批次指令、配方參數）、控制數據層（工藝參數、設備狀態）、追溯數據層（全流程數據匯總）。

圖2總體方案架構

3.2　關鍵技術實現

3.2.1　統一數據模型構建

針對涂料行業特點設計專用數據模型，定義核心實體及關系：

（1）產品模型：包含產品ID、名稱、類型、質量標準等屬性；

（2）批次模型：關聯產品ID、生產設備、起止時間等信息；

（3）配方模型：包含原料清單、工藝參數等，支持版本控制；

（4）設備模型：記錄設備ID、類型、狀態等信息；

（5）原料替代模型：記錄主原料編碼、替代原料編碼、替代比例、適用產品范圍、工藝參數調整規則等信息。

3.2.2　數據交互流程設計

（1）計劃下達流程：MES根據訂單生成生產計劃，通過數據套件接口向Batch系統下發“批次生產指令”，包含產品ID、計劃產量、優先級等信息，Batch接收后返回確認信號，響應時間≤10秒；

（2）配方執行流程：Batch系統解析指令后調用對應配方，將參數下發至DCS，DCS執行后返回確認信息；

（3）數據反饋流程：DCS實時采集工藝參數和設備狀態，反饋給Batch系統，Batch狀態更新時向MES更新批次進度，形成閉環。

3.2.3　異常處理機制

（1）通信中斷處理：當Batch與DCS通信中斷時，DCS自動進入本地保活模式，按預設參數運行當前OP動作，通信恢復后根據步序自動執行；

（2）參數越限響應：DCS監測到參數越限（如溫度≥65℃）時，立即報警提示，同時向Batch發送報警，Batch自動暫停操作并通知MES，待異常解除后恢復執行；

（3）數據校驗機制：各系統接收數據時進行格式與范圍校驗，如原料用量需為正數且≤設備容量，校驗失敗則返回錯誤信息并記錄日志。

3.2.4　智能排產算法設計

針對涂料行業多品種、小批量的生產特點，系統集成基于遺傳算法的智能排產模塊，其核心功能包括：

（1）多目標優化：以設備利用率最大化、生產周期最短化、換產成本最低化為優化目標，權重系數可根據生產策略動態調整；

（2）約束條件處理：考慮設備能力、原料可用性、工藝兼容性等約束，生成可行排產方案；

（3）動態調整機制：支持插入緊急訂單時的排產重算，通過“訂單拆分-工序重排”算法減少對原有計劃的沖擊。某工廠應用后緊急訂單響應時間從4小時縮短至1小時；

（4）可視化排程界面：以甘特圖形式展示排產計劃，支持拖拽調整與沖突預警，排產效率較人工方式提升80%，計劃準確率從75%提升至95%。

3.2.5　人工投料PDA功能實現

面向顏料、助劑等需人工投料的場景，定制PDA應用模塊，實現投料過程的數字化管控。

（1）投料指令接收：PDA實時接收Batch系統下發的投料任務，包含批次號、物料編碼、理論用量、投料順序等信息；

（2）條碼校驗機制：操作人員掃描原料包裝條碼與設備投料口二維碼，系統自動校驗物料與批次的匹配性，錯誤時發出聲光報警，投料錯誤率從3%降至0.1%；

（3）實投量記錄：通過PDA輸入實際投料量，系統自動計算與理論值的偏差（允許范圍±2%），確保數據可追溯；

（4）工序確認聯動：投料完成后，PDA發送確認信號至Batch系統，觸發下一步工序，實現人工操作與自動控制的無縫銜接；

（5）操作追溯：記錄操作人員、操作時間、物料批次等信息，形成電子操作記錄，替代傳統紙質記錄，查詢效率提升90%。

3.2.6　第三方投料設備協調聯動機制

面向自動計量秤、粉體輸送系統等第三方投料設備，設計標準化集成方案實現與主系統的協同控制。

3.2.6.1　接口標準化設計

（1）對于支持OPCUA協議的設備，直接通過OPCUA接口與DCS系統建立數據交互，實現參數下發與狀態反饋；

（2）對于僅支持Modbus協議的設備，通過DCS的Modbus網關進行協議轉換，將設備數據接入DCS實時數據庫后再同步至Batch系統；

（3）對于無標準通訊接口的老舊設備，加裝IO采集模塊，通過開關量信號與DCS實現聯鎖控制。

3.2.6.2　數據追溯集成

第三方設備的投料數據通過DCS或直接同步至Batch系統的批次數據庫，與人工投料數據、工藝參數數據融合，形成完整的原料投入追溯鏈，支持通過批次號一鍵查詢所有投料相關記錄。

3.2.6.3　資源沖突管理

當多臺設備共享第三方投料設備時，Batch系統的資源管理模塊通過“先到先得+優先級調整”機制分配設備資源，避免設備爭用導致的生產停滯。

3.2.7　涂料生產過程中的原料替代方案

原料替代作為應對供應鏈波動、優化生產成本的核心策略，通過構建標準化替代規則與動態適配機制，實現替代過程的規范化管控與智能化決策。

替代料觸發機制：

（1）自動觸發：MES系統實時監控原料庫存與采購周期，當主原料庫存低于安全閾值或采購周期超出生產計劃時，通過數據庫接口向Batch系統自動推送替代需求。系統基于預構建的原料替代模型，按匹配度（≥90%）篩選最優替代料，并同步更新排產計劃。

（2）人工觸發：生產管理人員可通過Batch系統客戶端發起手動替代申請，明確替代原因并上傳審批文件，經工藝部門三級審核通過后生效。

3.2.8　仿真測試Batch邏輯驗證應用

為確保Batch系統在多品種、復雜工藝場景下穩定運行，部署數字化仿真測試平臺，通過虛擬環境對Batch邏輯進行全場景驗證，降低現場調試風險并縮短上線周期。

3.2.8.1　測試框架構建

（1）虛擬工廠建模：基于工廠實際布局，構建包含生產線、設備模型的三維虛擬場景，精確映射設備尺寸、連接關系及動作邏輯，設備動態響應誤差≤2%。

（2）數據接口仿真：模擬MES與Batch、Batch與DCS的真實數據交互，通過OPCUA仿真服務器生成符合工業標準的數據流。

（3）測試用例設計：覆蓋常規生產（80%）、異常處理（15%）、極限工況（5%）三大類場景，包含基礎用例與組合用例。

3.2.8.2　關鍵驗證場景

（1）批次調度邏輯驗證；

（2）原料替代聯動驗證；

（3）異常處理邏輯驗證；

（4）負載極限驗證。

4　應用案例與實施效果

4.1　某涂料企業某工廠應用概況

某工廠為年產15萬噸的綜合性涂料生產基地，其產品涵蓋建筑涂料、工業涂料等8大系列100+品種。2024年，該工廠引入和利時APS-MES-Batch-DCS生產過程全局優化解決方案后，完成了以下改造：

（1）部署HOLLiAS MACS DCS系統，覆蓋20條生產線、120+臺關鍵設備的控制與監測；

（2）上線Batch系統實現1000+配方的數字化管理與批次自動執行；

（3）開發智能排產模塊與PDA投料系統，集成5臺第三方自動計量設備；

（4）構建包含300+組替代規則的原料替代管理體系；

（5）引入Batch邏輯仿真測試平臺，完成1000+用例驗證。

圖3方案系統架構示意圖

4.2　實施效果分析

圖4工藝流程圖

4.2.1　生產效率提升

·批次生產周期從平均8小時縮短至6.8小時，降幅15%；·設備有效作業率從68%提升至82%，減少非計劃停機時間；

·智能排產使換產準備時間從2小時壓縮至40分鐘，單日批次產能提升22%。

4.2.2　質量管控強化

·質量追溯響應時間從4小時縮短至10分鐘，支持100%全流程數據回溯；

·投料錯誤率從3%降至0.1%，工藝參數達標率從92%提升至99.5%；

·原料替代驗證周期從7天縮短至3天，產品性能穩定性提高，不合格率由1.2%降至0.3%。

4.2.3　管理成本優化

·人工排產人員減少60%，數據錄入工作量降低80%；

·通過原料替代方案，年度采購成本降低320萬元；

·能源消耗下降8%；

·因Batch邏輯缺陷導致的生產損失減少95%，年節約成本約150萬元。

5   結論與展望

和利時基于“APS-MES-Batch-DCS”的XMagital?智能系統生產過程全局優化解決方案通過數據貫通與功能協同，在顯著提升生產效率、強化質量管控的同時降低了運營成本，有效解決了涂料行業多品種生產的管理難題，為涂料行業突破傳統生產模式、重塑涂料行業競爭格局奠定了堅實基礎。

作者簡介：

賴建新（1984-），男，浙江臺州人，工程師，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事流程行業批量控制系統的工程管理、技術開發、產品管理及技術支持工作。

王　楠（1990-），男，遼寧大連人，工程師，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事流程行業批量控制系統的工程實施及技術支持工作。

陳俊杰（1984-），男，山西太原人，工程師，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事批量控制業務相關的市場開拓、技術應用及產品規劃工作。

陳宇峰（1988-），男，浙江臺州人，工程師，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事流程行業批量控制系統的技術開發、產品管理及技術支持工作。

參考文獻：

[1]王常力,廖道文.集散控制系統設計與應用[M].北京:清華大學出版社,1993.

[2]ISAS88.01-2010,批量控制標準[S].

[3]中國涂料工業協會.涂料行業智能制造發展指南(2021-2025)[Z].2021.

摘自《自動化博覽》2025年9月刊