淺談智能制造在工廠的應用

楊萌

（西電寶雞電氣有限公司，陜西 寶雞 721306）

2008年的金融危機讓全世界都認識到了依托金融、服務行業的這種狹窄的產業格局具有高風險性。其連帶效應突顯各國的抗壓能力都比較脆弱。為了避免此種情況再次造成巨大的損失，各國特別是美國、日本、德國、英國、法國、韓國等發達國家紛紛將振興本國制造業，促進實體經濟繁榮發展，提高就業率做為發展目標。美國陸續出臺《重振美國制造業框架》《先進制造業國家戰略計劃》《先進制造伙伴》等政策，美國通用公司牽頭《工業互聯網參考體系結構》。德國也提出了“工業4.0”。中國在2015年出臺《中國制造2025》。目的都是依托迅速發展的互聯網信息技術，降低企業獨立發展的成本，提升行業核心競爭力，推動傳統制造業向智能制造轉型升級。

《中國制造2025》提出，實現中國制造向中國創造的轉變，中國速度向中國質量的轉變，中國產品向中國品牌的轉變，完成中國制造由大變強的戰略任務。

電力裝備是《中國制造2025》十大重點發展領域之一。而智能制造是《中國制造2025》五項重點工程之一。本文中工廠坐落于我國西部某三線城市，隸屬某央企，主要從事中低壓輸配電產品的開發設計及產品制造。該行業屬于典型的訂單式離散型制造行業，技術水平較低，設備利用率低，以手工作業為主，人員勞動密集，管理手段落后。企業希望在國內重視制造業發展的大環境下，依托母公司技術研究院和貿易機構，建立智能工廠，以關鍵制造環節的智能化為核心，借助互聯網信息技術，縮短產品研制周期，提高生產效率，提升質量，節能減排，最終提高企業的市場競爭力。

1 體系構建

該企業定位于“產品技術一流，裝配制造一流”。力爭目標是成為中國最大、技術水平最高，集研發、制造、中低壓成套配電解決方案為一體的集成供應商，成為國內先進的一流企業。借鑒國內外各先進模式與經驗后，該企業從產品智能化、裝備智能化、工廠智能化、大數據應用的幾點思路入手，進行了方案設計。主要包含了數字研發系統、智能制造系統、智慧能源系統、三維數字工廠與質量大數據分析系統。

2 數字研發系統

該企業根據實際情況制定內外兩套數字研發系統。對外與總部研究院協同研發，借助總部PDM平臺，通過遠程協助可異地使用總部相關的數據模型、物料信息等數據。對內將CAD/CAPP/PDM無縫銜接，可完成全套智能制造系統所需的相關技術信息。ERP系統可通過該系統的集成接口，獲取工程相關的EBOM、工藝路線、物料需求、庫存與成本等相關信息，同時亦可將相關信息傳遞給MES系統進行生產作業的安排。數字研發系統既可以借助總部平臺提升企業自身的研發水平，又打通了技術研發與管理業務，車間制造執行之間的數字化通道。

3 設備運行監測系統

該系統將遵從不同接口協議（如485，Mod bus、Profinet等）的設備運行信息進行統一規范和采集，構建了工廠內各制造單元40余臺關鍵設備及系統進行數據采集的車間物聯網絡，獲取設備及系統的開機、運行及故障等運行狀態信息。實現了將采集到的數據發送給MES及虛擬仿真等系統，打通了數字化車間從設備層到執行層的數據集成和信息共享通道。另外也能通過管理平臺清晰、直觀地展示設備利用率、完好率、故障統計等信息。提升了現場設備管理的可視化監測和精益管理水平，減少設備意外停機，提高設備綜合利用率。

該系統可以根據不同的維度，例如區域、時間、設備類型等，自動生成不同的月度、季度、年度報表，并可以導出生成excell表格。管理人員可通過設備運行報表分析設備的運行情況，及時調整生產任務的分配，不斷釋放生產車間產能。為生產計劃的編排提供了有效的數據支撐，又有利于設備長期良好的運行。

4 制造執行系統

該企業的MES系統根據中低壓開關柜的行業特點及生產實際作業流程，借助目前國內外其他行業先進的制造執行系統研發經驗研發而成。主要由大日程計劃、生產車間計劃、生產執行報工組成。大日程計劃員負責維護大日程計劃并進行粗產能評估。大日程計劃員利用系統中正推、逆推的功能，輔助計算各關鍵節點的時間。結合XPlanner客戶端軟件，導入大日程訂單，通過一鍵排程功能，計算出訂單的產出時間，再回寫給MES系統，生成產能評估數據。APS回寫數據后，計劃員可根據訂單產出時間重新進行逆推，調整各節點時間。車間生產組計劃員負責維護生產工單的產線屬性及產線推移計劃、周計劃管理、鈑金批管理、物料齊套性檢查和工作任務下達等工作。生產作業人員可在現場MES終端機上進行生產任務查詢、技術信息查詢、提交檢驗信息、完工作業匯報等工作。相關工作均可在PC端追蹤到。不同管理權限下查詢到的信息不同。在車間現場也配備了不同的看板。大日程計劃看板能清晰直觀地顯示每月所有生產任務的相關信息，包括合同號、品種、數量及產值等，以及從技術資料到物料采購及生產作業等關鍵環節的計劃時間要求與實際完工時間。綠色代表正常完成，紅色代表超期完成，黃色代表超期仍未完成。該看板是公司銷售、計劃、生產、物流、設計全業務鏈協同一體化計劃體系的展示。還有綜合績效看板、生產進度看板等，均能展示車間的實際生產情況。

5 數字工廠

圍繞中低壓開關行業典型的產線間生產負荷不均、產線各工序節拍不平衡、生產計劃調整頻繁、物流配送調度復雜等業務特點，公司在推行基于精益管理的智能制造新模式中建立了精益產線設計與虛擬仿真平臺。該平臺包括虛擬生產仿真和虛擬生產監控兩個模塊。虛擬生產仿真系統模塊，構建了和企業車間生產完全一致的數字化雙胞胎模型，通過與CAPP、MES等系統集成，在虛擬環境中對生產過程、生產計劃、物流配送等進行提前仿真分析，及時發現生產瓶頸、物流阻塞、緩存區容量等生產不順暢的問題，進而實現對生產方案、物料配送方案的調整優化，并為精益生產決策提供依據。虛擬監控系統，通過與設備狀態檢測系統、MES、智慧能源系統、ERP系統等的數據集成，基于Web工具對車間生產過程、生產設備狀態、物流設備狀態、物流動態等進行三維可視化監控，輔助車間生產與調度，提升公司精益生產與管理的水平。

6 智慧能源系統

智慧能源系統是對企業的電力、供水、天然氣、暖通等能源動力系統進行綜合監控，采用分層系統架構。底層為智能采集終端（電表、氣表、水表等），中間數據信息集成，頂層有相關數字系統及軟件對數據進行分析，使企業的能源消耗透明化、精細化，提高能源的運行質量和效率并提升企業管理水平。運行智慧能源管理系統解決了企業原來“人工抄表“的方式，也避免了不能及時發現和有效處理跑冒滴漏的現象。解決了管理部門效率低下、人力成本增加的狀況。管理人員可根據報表分析企業不合理的能源浪費，指定科學管理方式并進行執行監控，諸如定時開關電力、燃氣設施等。

7 質量大數據

根據主數據系統提供源源不斷的業務數據支撐，制定了結合廠內現有的質量分析和業務模式，與大數據算法模型分析相結合，構建質量大數據分析系統。該系統可及時為生產過程中產品設計改進、裝配過程單臺產品質量問題因素預測、問題解決措施智能匹配、質量管理指標分析計算、關鍵工序質量知識固化提供基于大數據技術的應用服務。產線工人可在遇到質量問題時獲得明確和量化的調試措施，并可為前置環節改進的提升提供數據參考，從而大大提升成品的一次交驗合格率，減少問題的重復發生程度，提升問題的處理效率，提高產線工人的生產效率。這些數據逐步形成質量知識庫，并且數據在知識庫中可不斷積累和持續優化，為提升產線工人質量處理水平和業務能力提供有效支撐。

8 結語

隨著互聯網信息技術的飛速發展，傳統制造向智能制造轉型是大勢所趨。快速獲取信息，進行大數據分析是企業在市場競爭中勝出的有效手段。大數據驅動生產方式變化，帶來管理模式的創新，促使技術水平更新，拉動產品供給革新，智能制造勢不可擋。但各類制造企業的行業特點不同，智能制造的理論技術尚未完全成熟，人機結合作業程度不同，產品標準化水平參差不齊，完全自動化生產仍是理想狀態。而高自動化也會帶來產品種類單一、各類軟件及設備依賴性高、制造柔性差等問題。如何將智能制造與本行業相結合，如何更好地在實際工廠生產中利用智能手段提高生產效率都是一項長期研究的課題。