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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/