發動機總裝智能工廠的研究與應用

郭建

摘 要：傳統制造走向實現智能制造已成為汽車發動機行業的重要發展趨勢之一，有必要通過研究企業智能化轉型升級的重要實踐案例，來幫助企業實現降本增效、提升整體競爭力，以應對復雜和激烈的市場競爭環境。

關鍵詞：智能工廠;發動機總裝

1 背景

工業4.0時代的熱潮中，汽車行業作為制造業重要的支柱產業，擁抱智能化變革，目前各個汽車企業在競爭激烈的市場環境中，大力推進智能工廠建設，傳統的汽車制造最終將走向自動化、智能化、網聯化的汽車制造。

動力總成作為汽車“核心”零部件，直接關乎到整車的動力性、安全性、經濟性。在汽車行業智能制造的大環境下，發動機制造企業實施智能化轉型升級已成為發動機行業的重要發展趨勢之一。發動機生產企業有必要通過實施智能化轉型升級，改進產品質量，降本增效，從而提升企業整體競爭力。

2 研究內容

2.1 企業生產管理需求

A公司主要從事節能、環保、高性能的小排量汽車發動機的研發、制造、銷售及服務等業務，致力于提供動力總成的系統化解決方案。A公司生產管理重點和難點包括以下五個方面：

①生產計劃波動較大。一方面汽車銷售淡季和旺季對產量需求變化波動大，另一方面A公司生產的發動機除供自己整車廠使用外，40%左右的發動機還外銷給其他不同的整車廠，生產計劃受到外銷廠家影響明顯。

②生產訂單為多品種、小批量。A公司的新品開發必須適用于不同客戶需求，但正是這種個性化需求，導致生產訂單呈現出多品種、小批量特點。

③生產工藝復雜化。公司近幾年大力推進節能環保的發動機新技術，新工藝不斷引入，同時為滿足客戶需求進行的產品個性化開發，使發動機工藝復雜化。

④質量日趨嚴格。隨著客戶對質量要求的不斷提升，不僅要求準確收集質量數據實現質量追溯，而且能夠對大數據進行統計分析，推動質量改進與預防。

⑤異常響應速度快。物料、設備、人員等引起的生產線停線導致嚴重浪費生產資源，因而要求生產中能快速定位異常，解決故障，保證生產線開動率。

2.2 智能工廠總體要求

智能工廠是針對企業生產過程中的“痛點”和“難點”，提出的系統化解決方案。智能制造不是簡單的技術突破，也不是簡單的傳統產業改造，而是通信技術和制造業的深度融合與創新集成。智能工廠建設具有以下五個方面要求：

①柔性、自動化生產

結合企業自身的產品和業務特點，持續提升生產過程、檢驗過程和物流過程的自動化程度，充分考慮產線的柔性化，以適應多品種小批量生產。

②深度結合精益生產

充分體現精益生產理念，實現拉動式生產，減少庫房量，消除浪費，大力推進標準化、模塊化和系列化。

③設備互聯、生產持續監控

設備控制系統集成，實時采集生產和質量信息;應用射頻識別技術（RFID）、條形碼等技術，實現生產現場的持續監控，確保生產過程的可追溯。

④工業信息軟件集成

應用MES（制造執行系統）、ERP（企業資源計劃）、WMS（倉儲管理系統）、PLM（產品生命周期管理系統）等工業信息軟件，實現信息集成。

⑤綠色環保

利用能降低產線能源消耗的硬件和軟件，實現能源高效利用，在危險和存在污染的環境，優先使用機器人代替人工，充分利用廢料進行回收和再利用。

2.3 智能工廠實施路徑

建立智能工廠不是一蹴而就，而是需要整體規劃、分步驟實施，主要經歷以下兩個建設階段。

①首先，建立自動化生產系統和自動化物流系統，實現底層生產設備和物流設備互聯，讓各個生產環節和物流環節能夠實現自動化控制。

②其次，建立MES（制造執行系統），打通生產業務層與自動化層之間的信息壁壘，并通過MES與ERP、PLM、WMS、自動化設備無縫連接、緊密協作，消除信息孤島，形成精益化、透明化的數字制造系統。

3 實施方案

結合發動機行業智能制造發展趨勢，同時滿足工藝技術、質量、生產管理不斷提升的要求，A公司管理層經過認真調研分析和充分評估后，同意投入大量的人力、物力、財力，建設具有先進技術水平的發動機總裝線，并結合信息化手段，最終打造為發動機總裝智能工廠。

根據智能工廠建設總體要求和實施路徑，對發動機總裝智能工廠進行分步驟實施推進。

3.1 “柔性化、自動化”產線建設

發動機總裝線主要劃分為零件清洗、產品組裝、總成測試、成品包裝四大區域，包含擰緊、涂膠、試漏、壓裝等為代表的裝配工藝，以及冷試、熱試為代表的測試工藝。既要保障發動機制造質量一致性，又要求滿足發動機多品種小批量的生產需要，就要打造成“柔性、混流、自動化”發動機總裝線。

①機器人廣泛應用

目前人工成本越來越貴，而機器人的價格卻越來越便宜，機器人在搬運方面具有顯著優勢，機器人在發動機總裝線應用于搬運的場景很多，包括缸體&曲軸上線、缸蓋半總成轉線、發動機翻轉、發動機半總成搬運等等。

另一方，機器人具有充分的柔性，可有效代替傳統設備的步進機構或專機機構，在發動機總裝線應用場景包括機器人+擰緊設備、機器人+視覺檢測、機器人+清洗設備、機器人+涂膠設備、機器人+冷試設備、機器人+壓裝設備、機器人+機號標刻設備等等。

②設備模塊化和柔性化

發動機總裝線由輸送線體、發動機托盤、各類設備構成。輸送線體將帶有工件的托盤進行流轉，流經各類設備，完成發動機全工序過程。生產線通過普遍采用伺服控制系統來完成曲軸回轉定位、螺栓擰緊伺服變位、鎖夾壓裝變位、工件移動與翻轉定位、涂膠與檢測移位等，實現定位的高精度與變位的無極化，滿足產品多品種多位置控制的要求。

設備的模塊化和柔性化，增加了生產線對未來新機型的生產儲備能力，盡量減少設備類固定資產投入，同時因為設備改造內容減少，可實現新品的快速投產，搶占市場。

③物流自動化和精益化

缸蓋總成采用機器人自動轉運至內裝線，采用桁架機械手將發動機從內裝線轉運外裝線，發動機熱磨合采用RGV進行自動輸送與對接，發動機成品下線采用激光導航AGV進行搬運。

半數以上零部件采用激光導航AGV+SPS精益物流方式，SPS是一種物料單輛份向生產線準時化配送的方式，SPS精益物流方式可有效應對混流柔性生產，減少線旁物流空間，提升員工作業效率，有效規避因物料配送引起的錯漏裝。

④質量檢測、防錯手段多樣化

發動機總成質量檢測手段呈現多樣化，利用空氣作為介質進行常規氣密性檢測項目包括缸蓋試漏、冷試前試漏、發動機總成試漏。但隨著缸內直噴發動機的逐步普及，傳統氣密性檢測精度無法滿足高壓燃油系統密封要求，燃油系統氦檢技術開始得到推廣應用，其檢測原理為：將惰性氣體氦氣作為示蹤氣體，高壓充入燃油系統管道內，利用氦氣質譜儀來發現并量化泄漏。

冷試是一種對發動機裝配質量進行綜合測量的技術，使用伺服電機倒拖發動機旋轉，通過使用大量高精度傳感器和數據處理軟件，從而判定發動機裝配質量以及零部件質量缺陷。其典型測試項目包括：扭矩測試、VVT測試、油壓測試、點火測試、進氣測試、排氣測試、NVH測試等。

在危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺，在發動機總裝線中使用機器視覺可有效提高生產線防錯能力以及檢測效率。2D 相機應用于發動機流水號防錯、活塞安裝方向、鏈條正時點檢測、零件二維碼讀取、發動機外觀檢測等。3D相機應用于發動機涂膠檢測，可對密封膠寬度與軌跡進行精確在線測量，形成三維圖像，有效識別涂膠質量缺陷。

⑤、節能與環保

通過100%冷試，大幅減少熱試臺架投入，如通風設施、燃油供給系統、冷卻液供給系統等，減少能源消耗、降低排放。在生產線照明方面，全部使用環保節能燈具，同時通過監控照明燈具的開、關和亮度，實現燈光亮度的強弱調節，可有效減少照明用電，延長燈具壽命。車間物流方面，通過使用AGV和電瓶叉車代替傳統燃油叉車，有效減少燃油叉車帶來的排放污染和噪聲污染。

3.2 信息化建設

MES（制造執行系統）作為信息化建設的核心，實現對訂單計劃、生產執行全過程進行實時調度與管理，并通過與ERP、PLM、WMS、自動化設備無縫連接、緊密協作，從而實現涵蓋生產、物流、采購、銷售等全生命周期生產管理。

MES系統硬件是需要納入智能工廠的整體信息化架構下進行。MES系統硬件主要包括：PLC控制器、設備觸摸屏、現場總線及模塊、RFID、掃描槍及打印機、手動工位觸摸屏、ANDON看板、數據服務器等。

MES軟件包含了信息集成、生產調度、設備管理、物料管理等相互獨立的功能模塊，同時這些功能模塊之間的數據實時共享，實現功能包括：

①信息集成：保障上層管理和底層制造的數據貫通;②生產調度：實現車間作業計劃的實時跟蹤;③工藝管理：實現生產工藝文件和數據的及時獲取;④設備管理：實時監控裝配線及其設備的運行狀態;⑤物料管理：實現裝配過程的物料防錯，實現物料拉動;⑥質量管理：提供準確、全面的質量數據和報表;⑦異常處理：現場ANDON，實現現場問題的及時反饋與處理。

4 應用與效果

該發動機總裝工廠建成后，按《重慶市數字化車間和智能工廠認定管理辦法》要求，通過了重慶市經信委認定程序，成為A公司首個得到正式認證的發動機智能工廠。隨著其正式投產，智能制造的效果日益凸顯，體現在以下五個方面：1、實現1.2TGDI、1.5T、1.5TGDI、2.0TGDI多機型共線生產，自動化率38.3%;2、單臺能源成本降低56%;3、生產效率提升30%;4、二氧化碳排放降低56%;5、產品清潔度提升33%，磕碰傷降低29%。

總之，本文的目的是希望通過研究企業智能化轉型升級的重要實踐案例，從而幫助企業實現降本增效、提升整體競爭力，以期對國內傳統制造企業實施智能化轉型升級有所借鑒。

參考文獻：

[1]王德學.淺談西門子數字化工廠體系.鍋爐制造，2016（6）：60-64.

[2]劉慧.智能制造下企業MES系統的實現路徑.中國機電工業，2016（12）：96-97.

[3]譚建榮.從數字制造到智能制造的關鍵技術途徑研究.中國工程科學.2017（3）：39-44.