汽车零部件焊接生产线数据采集系统研究

王琳; 李仲树; 韦俊程; 秦拓

doi:10.7512/j.issn.1001-2303.2025.08.05

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专辑

汽车零部件焊接生产线数据采集系统研究
Research on Data Acquisition System of Automobile Parts Welding Production Line
2025年55卷第8期页码：53-62
收稿：2024-04-21，

修回：2024-07-08，

纸质出版：2025-08-20
DOI： 10.7512/j.issn.1001-2303.2025.08.05
稿件说明：

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王琳，李仲树，韦俊程，等.汽车零部件焊接生产线数据采集系统研究［J］.电焊机，2025，55（8）：53-62. DOI： 10.7512/j.issn.1001-2303.2025.08.05.

WANG Lin, LI Zhongshu, WEI Juncheng, QIN Tuo.Research on Data Acquisition System of Automobile Parts Welding Production Line[J].Electric Welding Machine, 2025, 55(8): 53-62. DOI： 10.7512/j.issn.1001-2303.2025.08.05.

摘要

工业现场数据采集是企业数字化转型的核心环节，如何及时获取生产工艺、装备状态、产品质量等关键数据，持续改进生产过程，提高产品质量是数据采集系统关注的重点。针对汽车零部件焊接生产线设备一致性低、多协议集成、数据采集方式多样化的情况，设计开发了能支持多源异构数据的采集系统，实现数据可视化与SPC分析管控。系统通过多层架构集成多协议，针对不同设备定制差异化采集策略，采用“PLC双缓存区+数据库分表分库”机制，解决海量数据存储与交互难题；经三级数据清洗后，结合SPC均值-极差控制图实现质量监控。研究表明，该数据采集系统可实时进行产品管理、设备状态监控、工艺辅助优化，同时通过数据分析，产品不良率降低到3%，促进了工艺参数优化和产品质量提升。

Abstract

Data collection in industrial settings is a core link in the digital transformation of enterprises. The focus of the data collection system is how to timely obtain key data on production processes

equipment status

and product quality

continuously improve the production process

and enhance product quality. In response to the situation in automotive component welding production lines

characterized by low equipment consistency

multiple protocol integrations

and diverse data collection methods

a system was designed and developed that supports the collection of multi-source heterogeneous data

achieving data visualization and SPC analysis control. The system integrates multiple protocols through a multi-layer architecture

customizes differentiated collection strategies for different devices

and adopts a "PLC dual cache + database partitioning" mechanism to solve the challenges of massive data storage and interaction. After three levels of data cleaning

quality monitoring is achieved in conjunction with the SPC mean-range control chart. Research indicates that this data collection system can perform real-time product management

equipment status monitoring

and process auxiliary optimization. Through data analysis

the defect rate of products was reduced to 3%

promoting the optimization of process parameters and the improvement of product quality.

关键词

Keywords

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