以一个液态奶工厂为例，液态奶主工艺包括前处理（收奶、巴氏、配料、超高温）、灌装、包装、CIP；公用工程包括制冷、锅炉、水处理、空压、污水、空调。其中公用工程部分是传统的流程工艺，这里不多做介绍，而前处理部分的自动化主要执行ISA S88 (IEC 61512) 和 ISA S95 (IEC 62264)标准，整个系统网络架构较为复杂。通过多年的摸索和不断优化，目前我们单体工厂所采用的工业以太网协议有Profinet、AS-I、I/O link、Modbus TCP五种。下面对每一种总线的设计方案进行详细说明，并说明大数据在乳制品工厂的应用。
Profinet总线：前处理工艺需要配置两套PLC来完成主工艺的控制，那么主PLC一般会选择大型CPU，因其计算能力及存储能力可以满足约4000个I/O点和20000个通讯点的处理要求。主PLC的CPU安装在前处理MCC间的控制柜内，同时会配置一台工业级核心交换机，通过Profinet总线连接各工业网关和单机设备的PLC。之所以只选择PLC的CPU而不配置I/O卡，主要是基于成本、安装方式、配置灵活性考虑。目前主流的阀岛也都支持Profinet通讯协议，直接将阀岛接入其所在工艺区的接入层交换机即可，采用这样设计后，一个阀岛只有一根通讯电缆（Profinet）、一根24V DC电源、一根主气源管以及到各个气动开关阀的气源管，这样就大大节约了电缆敷设量和桥架量，现场非常简洁，由于采用了总线的通讯方式，从现场阀岛控制器获取的数据更多，例如故障信息、通讯总线信息等，满足了智能控制的需求，实现了设备预防性维护的精细化管理。
AS-I 总线：前处理现场大量采用了阀阵进行储罐的进出料控制，例如原奶仓阀阵、巴氏奶仓阀阵、待装罐阀阵等。阀阵是由大量开关型卫生阀门组成，这些阀门由压缩空气驱动，同时带阀位反馈，如果采用传统的DI和DO进行控制，那么需要大量的I/O卡，同时需要敷设大量的电缆，在本已拥挤的阀阵中敷设大量电缆将是非常困难的事情，而且对于后期的维护极不方便。目前我们采用的阀阵大多是Alfa Laval和Tuchenhagen，这些阀阵的驱动部分均支持AS-I总线，之所以选择AS-I总线，主要是基于其在数字量响应速度（总线扫描周期小于5ms）、总线抗干扰能力强、安装便利（扁平电缆刺穿连接）、总线负载能力强（单总线496个I/O）、防护等级高（IP69K）的优势。采用AS-I总线后，接入阀阵中每个阀门的电缆只有两根，一根是电源总线，一根是通讯总线，这样的方案就减少了至少一根电缆（阀位反馈），但是一个阀阵是由大量卫生阀门组成的，每个阀门减少一根电缆，一个阀阵所减少的电缆量是非常大的，总体计算成本是下降的，而且现场非常简洁。通过采用AS-I总线，我们也获取了更多的阀门诊断信息，相比传统的方案，大大提高了回路数据的采集量，这些数据用于阀门的运行分析、指导维修维护、辅助制定备件计划。
I/O link总线：除了数字量以外，我们还需要处理大量的模拟量，如温度、压力、液位、流量以及调节阀的控制等，传统的处理方式是通过AI和AO卡进行处理，但是这样的方式同样存在线缆敷设量大，信息采集量少的弊端，那么我们就采用I/O link通讯方式来采集现场仪表的数据，这种通讯方式类似于AS-I总线。之所以在模拟量信号处理上采用I/O link总线，主要是基于该总线针对现场仪表的设计特点，除了采集过程变量外，还可以采集I/O link仪表内的诊断信息等，极大的满足了智能工厂对设备和过程变量的采集要求。
Modbus TCP总线：Modbus总线具有悠久的历史，最早由施耐德旗下的莫迪康公司推出，之所以还要用到Modbus总线，主要是基于工厂内大量的多功能电量表、厂区外围的流量计而保留的一个通讯协议。为了实现能源管理系统的功能，我们就需要采集大量的计量仪表数据，除了流量以外，我们还需要采集电量。那么在采集电量时，我们就需要用到Modbus RTU协议，我们设计一条总线最多连接不超过15台电量表，以保证数据延时在可接受范围内，Modbus RTU经网关转换为Modbus TCP后通过交换机，送能源管理系统服务器进行处理，这就实现了电量和厂区外围流量计量仪表的数据采集，而且也是目前最简单、最节约成本的方案。
以上介绍了全厂的总线设计方案，下边介绍总线上这些数据的应用和处理，以及一个乳制品工厂如何实现大数据和智能化的应用，首先我们看一张工厂的网络架构图，见下图。
我们在工厂设计了一套MES系统，该系统包含了能源管理、质量管理、追溯管理、生产排产、设备管理、CIP清洗报表、资产管理、人员管理等功能。除常规的工艺设备控制外，通过总线上采集到的大量数据，实现了能源管理功能，全厂的水、电、汽、气、冷全部进入能源管理功能模块，这些数据用于分析工厂各个工艺段的能源消耗状况，同时关联设备的运行状态和产品的批次，这样我们就能够清晰的了解不同批次、不同产量、不同品项以及不同班次人员操作情况下的能源实际消耗值，通过精确的数据运算，最终分析结果将用于工厂的KPI指标制定，以及节能降耗方案、生产工艺优化、排产优化、能源购入方案的制定等，大大提高了能源管理的效率。化验室的数据也通过以太网经Lims系统通讯到MES系统服务器，各项指标直接与工艺关联，化验数据联锁生产放行，并与批次信息关联，生成报告用于追溯。通过总线采集到的仪表信息，可以直接制定仪表的维修维护计划，精确定位仪表故障，实现仪表和设备的资产管理，实现备件计划的自动化精准编制，减少库存，优化资金使用。通过无线AP，实现了全厂的移动操作和移动巡检功能。使用移动终端扫描设备RFID标签，可以自动关联到巡检报告，并可以触发维修流程，全自动化的管理设备的运行，大大减少用工量，降低工厂的运营成本。设备OEE分析则通过设备实际运行数据来计算实时OEE，当OEE降低到设定值时，系统自动报警，并直接将导致整个产线OEE降低的设备显示在画面上，通过进一步点击该设备OEE的三个组成参数，可以深入钻取导致该设备效率降低的设备故障，调用该设备故障，进一步关联到巡检报告、设备维修手册、设备备件库存等信息，实现了智能化的OEE、设备管理功能。MES系统的生产排产功能是通过ERP获取到指定日期范围内的订单信息，根据订单信息查询库存信息，并根据工厂设备的清洗状况、设备产能自动进行设备的优化组合，并自动将生产任务下达到设备，此时设备提示操作人员开始进料生产，整个工艺流程中各个环节全部自动化关联、放行，并通过追溯管理功能，追溯每一个工单对应的原辅料信息、批次产品的配料信息、当班人员信息、物料所经过的设备信息等等，实现全过程追溯管理。MES系统同时与收奶系统、成品库进行数据交互，保证追溯的完整性。最终实现所有业务部门（生产、质量、安全、物流、设备、人力资源、采购、财务、物流）通过ERP和MES系统对全国工厂的智能化运行，大大提高了工厂产线的利用率，并实现产线的负荷平衡。
工厂所有的控制及管理均依赖于现场大量的数据采集和分析，有了这些数据，管理人员可以了解到产线的实际情况，通过大数据的支撑和智能的分析，可以更加准确的制定生产计划，下一步我们将会关联市场数据，将消费趋势数据与全国各工厂生产和物流数据相关联，做到消费端到生产端的平衡智能分析，更好的调节产品的品项和产量。随着各类总线的不断引入，大量的数据被发掘并应用，乳制品行业未来的发展趋势将是人工智能分析占主导地位来指导生产和管理，大量人工智能分析来实现柔性化生产的加工过程。
