# 智能制造订单班终端模拟创建记录 ## 创建时间 2025-10-02 ## 项目背景 智能制造订单班主题:**物流输送线节拍优化的PLC与机器人联合调试** 核心技术:PLC控制 + 工业机器人 + Profinet通信 + 节拍优化 ## Agent配置(4个工业自动化专家) ### Agent列表 1. **自动化控制工程师** (`manufacturing_control_engineer`) - 职责:系统架构与控制逻辑设计 - 头像:`/data/订单班文档资料/智能制造/agent头像/自动化控制工程师.jpg` - 工作内容: - 整体控制逻辑设计(6大模块) - 设备选型建议(西门子S7-1500 + ABB IRB 2600) - 节拍优化策略(三条件联锁同步) - 系统架构文档编制 2. **PLC工程师** (`manufacturing_plc_engineer`) - 职责:PLC编程与梯形图开发 - 头像:`/data/订单班文档资料/智能制造/agent头像/PLC工程师.jpg` - 工作内容: - I/O点位分配(输入11点+输出6点) - 梯形图程序编制(6个网络) - 安全联锁逻辑(五合一联锁) - TIA Portal项目配置 3. **机器人调试工程师** (`manufacturing_robot_engineer`) - 职责:RAPID编程与机器人调试 - 头像:`/data/订单班文档资料/智能制造/agent头像/机器人调试工程师.jpg` - 工作内容: - I/O信号映射(DI3+DO3) - RAPID程序编写(主循环+故障陷阱) - 点位定义(Home/Pick/Drop) - 握手时序协同 4. **数据采集自动化技术员** (`manufacturing_data_technician`) - 职责:I/O配置与通信调试 - 头像:`/data/订单班文档资料/智能制造/agent头像/数据采集自动化技术员.jpg` - 工作内容: - Profinet网络配置(Controller ↔ Device) - GSDML文件导入与地址映射 - 系统联调测试(通信/握手/节拍) - 数据记录与追溯 ## 图片资源分析 ### 图片清单(7张,已全部重命名为描述性名称) 1. **汽车物流产线运输图.jpg** - 汽车零部件物流产线运输场景 2. **传送带上的汽车零部件.jpg** - 输送带上的零部件等待机器人抓取 3. **汽车零部件展示.jpg** - 待分拣的汽车零部件展示 4. **PLC控制器.jpg** - 西门子 S7-1500 PLC控制器 5. **工业机器人.jpg** - ABB IRB 2600 六轴工业机器人 6. **通信程序示意图.jpg** - PLC与机器人Profinet通信架构 7. **Mermaid流程图.jpg** - 系统控制流程图 ### 图片使用策略 - 自动化控制工程师 → 汽车物流产线运输图 + 汽车零部件展示 - PLC工程师 → PLC控制器 + Mermaid流程图 - 机器人调试工程师 → 工业机器人 + 传送带上的汽车零部件 - 数据采集自动化技术员 → 通信程序示意图 ## 内容创作策略 ### 1. 启动序列(15条) 重点营造**工业自动化系统**的专业感: - 初始化多Agent协作框架 - 加载知识库:PLC控制/工业机器人/Profinet通信/节拍优化 - 连接工业设备:西门子S7-1500/ABB IRB 2600/输送带/传感器网络 - 检测需求:汽车零部件自动分拣 - 技术挑战:PLC-机器人握手协议 + 节拍≥3600件/h ### 2. Agent输出序列(4个Agent) #### Agent 1: 自动化控制工程师(系统架构设计) - 系统组成:输送带+PLC+机器人+通信协议 - 6大控制逻辑模块:启停联锁/输送带控制/零件就位/启动允许/动作反馈/故障复位 - 节拍优化策略:三条件联锁同步(RobotReady+PartReady+StartAllow) - 目标节拍:≥3600件/h(单件周期≤1秒) - 图片:汽车物流产线运输图 + 汽车零部件展示 #### Agent 2: PLC工程师(PLC编程与梯形图) - I/O分配表:输入11点(按钮/传感器/机器人反馈)+输出6点(电机/指示灯/握手信号) - 梯形图程序:6个网络(运行允许/输送带/PartReady/StartAllow/完成处理/报警复位) - 安全联锁逻辑:五合一联锁(停止+急停+安全门+过载+机器人故障) - 图片:PLC控制器 + Mermaid流程图 #### Agent 3: 机器人调试工程师(RAPID编程) - 机器人参数:ABB IRB 2600(12-20kg负载,1.65m半径,±0.04mm精度) - I/O信号映射:输入DI3(StartAllow/PartReady/PLC_Reset)+输出DO3(RobotReady/PickDone/RobotFault) - RAPID程序结构:初始化→Home位→循环(等待条件→取件→放置→完成反馈→返回) - 握手时序协同:PartReady+StartAllow → 抓取动作 → PickDone脉冲 → PLC清握手续行 - 图片:工业机器人 + 传送带上的汽车零部件 #### Agent 4: 数据采集自动化技术员(通信调试) - Profinet网络架构:PLC S7-1500(Controller主站)+ABB IRC5(Device从站),循环周期10ms - TIA Portal配置:导入GSDML→添加Device→映射I/O地址→配置IP→下载组态 - 系统联调测试:通信链路(绿灯连接正常)+握手逻辑验证+节拍性能测试 - 实测节拍:3789件/h(超出目标5.3%),单件周期0.95s,同步误差±15ms - 安全逻辑验证:急停/安全门/过载/复位流程测试全部通过 - 图片:通信程序示意图 ### 3. 完成序列(30+条) 总结项目核心价值: - 系统核心指标(5条):实测节拍3789件/h,单件周期0.95s,定位精度±0.04mm,同步误差±15ms,通信周期10ms - 技术架构亮点(5条):PLC主控/工业机器人/Profinet通信/梯形图+RAPID/五合一联锁 - 节拍优化策略(4条):三条件联锁/定位即停/完成信号续行/速度匹配机制 - 安全保护机制(4条):故障优先级/联锁响应时间<50ms/报警与复位/防呆设计 - 交付物清单(7项):PLC程序/Robot程序/Profinet配置/I/O表/流程图/调试报告/操作手册 - 技术创新点(4条):Profinet高速通信/智能握手协议/定位即停技术/故障自恢复 ## 特殊内容处理 ### 1. 工业自动化领域特色 - **技术指标量化**:节拍(3789件/h),周期(0.95s),精度(±0.04mm),时延(±15ms) - **I/O配置细节**:输入11点详细列举,输出6点用途说明,握手信号映射关系 - **梯形图逻辑展示**:6个网络的功能说明,安全联锁的五合一逻辑 - **RAPID程序结构**:主循环WHILE结构,复位检测,握手等待,取放流程,完成反馈 ### 2. Profinet通信配置 - **网络架构**:PLC作为Controller主站,Robot作为Device从站 - **循环周期**:10ms高速I/O更新,数据帧6字节输出+3字节输入 - **配置流程**:导入GSDML→添加Device→映射I/O→配置IP→下载组态 - **通信诊断**:绿灯连接正常,无通信错误,循环更新正常 ### 3. 握手协议时序 - **三条件联锁**:RobotReady(机器人就绪)+PartReady(零件就位)+StartAllow(启动允许) - **完成反馈**:PickDone脉冲0.2s → PLC清PartReady/StartAllow → 输送带重启 - **复位机制**:PLC_Reset信号 → Robot执行ResetErrors → 清除故障 → 回Home位 ### 4. 节拍优化展示 - **目标节拍**:≥3600件/h(单件周期≤1秒) - **实测节拍**:3789件/h(超出目标5.3%) - **单件周期**:0.95s(取件0.3s+放置0.4s+返回0.25s) - **同步误差**:±15ms(握手时延控制良好) ## 文档特点分析 ### 技术深度 这是一个**高度技术化**的订单班,文档包含: - 完整的I/O分配表(输入11点+输出6点) - 详细的梯形图程序(6个网络,含安全联锁逻辑) - 完整的RAPID程序(主循环+故障陷阱+I/O映射) - Profinet通信配置流程(GSDML导入+地址映射) - 系统联调测试数据(通信/握手/节拍性能验证) ### 与能源订单班的相似性 两者都属于**工业自动化**领域,但侧重点不同: - **能源订单班**:深度学习AOI检测 + PLC控制 + 机器人分拣 + MES追溯 - **智能制造订单班**:PLC-Robot握手协议 + 节拍优化 + Profinet通信 + 安全联锁 ### 差异化定位 - **能源订单班**:强调**深度学习视觉检测**(Cognex ViDi缺陷分类7类) - **智能制造订单班**:强调**PLC-Robot协同**(握手时序+节拍同步优化) ## Agent头像文件与提示词文件一致性 **Agent_prompt文件(4个):** 1. 自动化控制工程师.md ✓ 2. PLC工程师.md ✓ 3. 机器人调试工程师.md ✓ 4. 数据采集自动化技术员.md ✓ **agent头像文件(4个):** 1. 自动化控制工程师.jpg ✓ 2. PLC工程师.jpg ✓ 3. 机器人调试工程师.jpg ✓ 4. 数据采集自动化技术员.jpg ✓ **完全一致,无缺失!** ## 创作心得 ### 1. 工业自动化内容呈现策略 - 强调**技术指标**(节拍/精度/周期)而非情感描述 - 展示**系统架构**(PLC/Robot/通信/安全) - 突出**协同流程**(握手协议/时序同步/节拍优化) - 体现**安全联锁**(五合一联锁/故障优先/复位机制) ### 2. PLC与机器人协同重点 - **三条件联锁同步**:RobotReady+PartReady+StartAllow缺一不可 - **握手时序控制**:PartReady零件就位→StartAllow启动允许→PickDone完成反馈 - **节拍匹配机制**:输送带速度 = 机器人周期 × 零件间距 - **故障处理逻辑**:五合一联锁→报警锁存→复位清除→重新启动 ### 3. 图片使用策略 - 按照**工作流程顺序**分配图片给Agent - 自动化控制工程师 → 产线场景图 + 零部件展示 - PLC工程师 → PLC控制器 + 流程图 - 机器人调试工程师 → 工业机器人 + 输送带场景 - 数据采集技术员 → 通信架构图 ### 4. 内容层次设计 - **启动序列**:系统初始化,连接工业设备,检测需求 - **Agent序列**:系统架构(控制工程师)→PLC编程(PLC工程师)→Robot编程(机器人工程师)→通信调试(数据采集技术员) - **完成序列**:总结指标、架构亮点、优化策略、安全机制、交付物、创新点 ## 与能源订单班对比分析 ### 相同点(都是工业自动化) 1. **设备选型**:都包含西门子PLC + ABB机器人 2. **通信协议**:都使用Profinet通信 3. **控制语言**:都是梯形图(PLC) + RAPID(Robot) 4. **I/O配置**:都有详细的I/O分配表 5. **握手机制**:都有PLC-Robot握手协议 ### 不同点 | 对比项 | 能源订单班 | 智能制造订单班 | |-------|----------|--------------| | **应用场景** | 光伏电池片AOI检测与分拣 | 汽车零部件物流输送线分拣 | | **核心技术** | 深度学习AOI检测(Cognex ViDi) | PLC-Robot握手协议+节拍优化 | | **技术亮点** | 7类缺陷识别,推理≤300ms,漏检≤0.3% | 三条件联锁同步,节拍3789件/h,误差±15ms | | **Agent数量** | 4个(PLC/视觉工程师/视觉技术员/机器人) | 4个(控制工程师/PLC/机器人/数据采集) | | **视觉检测** | ✓ Cognex In-Sight D900深度学习相机 | ✗ 仅有光电传感器定位 | | **分拣逻辑** | ViDi分类结果(OK/RW/NG/UNCERTAIN) | 固定分拣仓位(统一放置) | | **质量追溯** | MES系统上报(批次号/片ID/缺陷图像) | 数据记录(累计数量/故障代码/节拍时间) | | **降级模式** | 相机异常→人工复判模式 | 故障停机→复位后重启 | ### 技术深度对比 - **能源订单班**:视觉检测技术深度更高(深度学习模型训练/缺陷库标注/召回率调优) - **智能制造订单班**:PLC-Robot协同技术深度更高(握手时序/节拍同步/三条件联锁) ## 文件位置 - 终端模拟文件:`web_frontend/exhibition-demo/src/data/terminalSimulations/intelligentManufacturing.ts` - 注册到index.ts:`manufacturing: intelligentManufacturingSimulation` ## 后续优化建议 1. 可考虑增加"系统集成工程师"Agent,负责Profinet配置与联调验收 2. 可增加"安全工程师"Agent,负责安全联锁逻辑设计与风险评估 3. 可增加实际测试视频或动图,展示输送带与机器人协同运行效果 4. 可增加"异常场景"的动态演示(如急停触发→系统停机→复位重启) ## 图片重命名经验 本次图片文件名从通用哈希名重命名为描述性名称: - `Whisk_3b337cf3682a17e91fa4f9579e54c305dr.jpeg` → `汽车物流产线运输图.jpg` - `Whisk_a78a725c868b013af3e4319602364ac0dr.jpeg` → `传送带上的汽车零部件.jpg` - `50bf518c-1369-4295-bae2-a4361c94fef2.jpeg` → `PLC控制器.jpg` - 等等... **重命名流程**: 1. 阅读markdown文档,理解每张图片对应的内容 2. 根据图片描述创建描述性文件名 3. 使用bash mv命令批量重命名 4. 使用sed命令更新markdown中的图片引用 5. 统一后缀为.jpg ## 参考资料 - 文档:`data/订单班文档资料/智能制造/notion文稿/物流输送线节拍优化的PLC与机器人联合调试.md` - Agent_prompt文件夹:`data/订单班文档资料/智能制造/Agent_prompt/` - agent头像文件夹:`data/订单班文档资料/智能制造/agent头像/` - 图片文件夹:`data/订单班文档资料/智能制造/notion文稿/image/`