長城汽車智能制造研究與實踐

崔玉朋 余寧 王曉陽

（1.長城汽車股份有限公司 生產技術開發中心，保定 071000；2.河北科技學院，保定 071000）

主題詞：工業4.0 智能制造 數據 數字化模型 仿真 網絡

1 前言

為了提升國家工業整體水平，各國政府針對工業整體提升制定了相應對策：如德國的“工業4.0”，美國的“工業互聯網”和，日本的“工業價值鏈[1]”和中國的“智能制造”等，國內眾多企業也借助智能制造之勢，開展數字化轉型，比較成功的如華為、海爾、美的等。全球汽車市場自2018年以來，開始感受到經濟下行的壓力，目前這種情況也并沒有改善。隨著經濟壓力的不斷下行，整個汽車產業鏈都在經受嚴峻的考驗。汽車市場也步入了下行危機，國內車企面臨巨大挑戰。但綜觀我國汽車工業的現狀喜憂參半，展望我國汽車工業的未來風險與機遇并存。故國內各車企急需借助智能制造在產品質量、生產效率、成本投入實現突破性創新，提高競爭力。清華大學劉宗巍[1]提出中國汽車企業早日完成智能制造轉型升級，以支撐中國汽車強國的早日建成。

2 整體思路

智能制造涉及設計、生產制造和服務，其核心在于制造，基于制造需求的改善和創新才有價值，朱鐸先[2]提出了由智能設計、智能生產和智能裝備組成的智能制造整體架構（圖1）；智能只是一種工具，智能必須與生產需求結合，最終讓有效需求轉化為生產力。長城汽車現階段從智能設計、智能管理、智能裝備3個維度實施智能制造（圖2），旨在實現降本增效，提高產品競爭力。

智能設計以平臺化設計和數字化工藝開發為發展方向，通過數字化協同設計、工廠模型建立、數字化虛擬驗證實現問題前置，解決設計問題，縮短開發周期，提升設計效率和產品可靠性。同時將生產運營數據回流至前期設計，持續優化設計，實現設計維度QCT（質量、成本、周期）的最佳優化。智能生產以信息化和智能化為發展方向，通過數據采集、信息可視化、生產防錯等，提升生產效率和品質。同時通過“數據+算力+算法[3]”優化系統功能，實現工廠設計和運營迭代優化。智能裝備作為生產支撐，通過智能設備、模塊化工位、柔性化工藝提升生產效率和柔性化，與智能生產相結合，實現智能化和精益化生產。

圖1 智能制造整體架構[2]

圖2 智能設計構架

3 智能制造總體布局

3.1 智能設計

汽車行業智能設計是從產品設計、工藝開發、工廠規劃、工廠建設和生產制造全過程的數字化研制一體化。從制造角度看關鍵環節在工藝開發，從智能化角度看關鍵在于數據。企業數據包括產品數據、制造數據、質量數據、服務數據、經營數據等，核心是產品數據，包括研發數據、仿真數據、工藝數據、制造數據等。企業的轉型升級與智能化改造，很大程度上取決于如何利用產品數據。基于3D數字化模型和單一數據源的系統應用模式，通過將企業的產品和管理方面的數據形成企業真正需求的數據，從客戶需求開始，到產品規劃、產品設計、制造和服務全過程，實現數據的高速協同。通過這種方式，來提高產品設計效率，提高設計、制造和服務一體化能力和數據的貫通與一致性，同時通過現場實施反饋回的數據不斷的優化產品及工藝設計。

長城汽車采用3D EXPERIENCE、TeamCenter軟件、BIM（Building Information Modeling）[4]技術從產品設計、工藝開發和工廠規劃不同維度開展數字化仿真及驗證，并自主將產品設計與工藝開發進行整合，實現了無縫對接（圖2）。工廠規劃應用BIM技術與工藝仿真在規劃過程中將建筑、結構、公用、工藝設備、物流通過三維模型搭建、虛擬仿真、虛擬驗證實現問題的提前規避，同時應用3D試制和數字孿生(Digital Twin)[5]技術進行虛擬調試驗證，將ET（Engineering Trial）提前并實現線體設備的數字化裝配驗證，縮短車型整體開發周期。

3.2 智能生產

生產是智能制造的核心。智能生產，不僅僅是簡單的無紙化、省人化、信息透明化等，智能生產更應該是借助自動化、數字化、智能化等信息化技術，以產品質量提升為首位，實現降本增效，提高產品競爭力，而智能生產的提升核心是數據的利用。這需要結合工廠自身現狀，梳理生產業務并識別關鍵指標，進行數據實時采集，通過網絡的聯通，數據的清洗和治理，針對生產不同層級人員進行多維度可視化展示（如現場或移動端），旨在充分暴露生產過程中的問題。問題暴露后在生產的現場的重點是以邊緣計算形式進行分析、解決問題，通過數據的分析對生產設備進行精細化閾值管理，實時分析過程參數波動趨勢并進行調整。同時結合云端現有模型或自主搭建AI模型，進行訓練，最終實現生產設備的自動調節。從而逐步從數據采集、數據融合、數據可視和數據協同，最終達到通過數據智能決策（圖3）。

圖3 智能生產架構

長城汽車智能生產借助企業園區云平臺，主要從供應鏈、設備、質量、成本、人員、園區6方面開展。供應鏈系統通過將各子系統集成應用（圖4），實現了生產計劃、采購訂單2 min自動生成并發布，并通過物流管理系統，實現供應鏈各環節報警、預警、防錯及零部件庫存透明可視。通過搭建設備BOM，內嵌失效庫，構建模型，自動采集設備運行狀態，實現了設備運行報警及預防、預測性維護，有效降低了非計劃停機。在質量提升方面，通過智能裝備實現了質量數據電子化、過程質量數據的自動采集和實時傳遞及追溯。通過過程質量數據可視化、實時分析和作業指示，實現智能防錯，提升產品裝備品質。通過供應商—工廠—客戶全業務流程的品質閉環控制、分析和追溯，持續提升產品品質。成本管控系統能夠自動采集生產、設備、質量、能源、安全、物流數據，根據不同層級人員成本需求，融入財務算法，通過電子看板、APP等多種方式展示、監控和異常提醒，實現生產全過程成本透明，支撐快速管理決策。在人員管理方面，通過AI視覺技術，實現人員無感考勤，識別線體員工到崗情況并進行人員智能作業安排。園區智能運營中心對標華為智慧園區方案，實現了安防、人員、車輛、設施、資產、能耗和環境綜合管控。

3.3 智能裝備

智能化工廠時代，降低人工作業強度、多車型共線生產對裝備的需求越來越高，設備的自動化、柔性化已成為生產制造的基礎。設備傳統維修策略已成為設備運營績效提升的瓶頸，逐漸從傳統的計劃維護向預防性、預測性維護轉換，史建亮[6]提出的電機預防性維護就是一個典型的例子（圖5）。在線檢測、移動質檢逐步替代了傳統的人工檢驗，在效率提升的同時，產品質量有效得以保證。同時為了構建綠色節能工廠，減少碳排量，設備精細化控制節能降耗也逐漸提上日程。

長城汽車在智能化生產制造方面，工廠的自動化程度達到國內領先水平。以重慶智能工廠為例，設備的預防性維護已遍布4大工藝車間：通過設備健康系統進行大型電機的振動檢測和溫度檢測、關鍵接觸器的次數檢測、自動下發的設備保養等。自動水平持續提升，以沖壓車間為例：2條大型全自動高速沖壓連續生產線，具備ADC（Automatic Die Change）一鍵自動換模及ATC（Automatic Tooling Change）一鍵換自動更換端拾器功能，結合沖壓板料和制件的自動出入庫，實現了沖壓車間的自動排產。同時結合不同沖壓制件所需的拉延力，實現了沖壓線液壓泵站電機數量按制件自動匹配開啟，依據壓力機節拍和沖壓所需拉延深度自動匹配液壓墊電機開啟數量，見表1。沖壓線可以實現一鍵節能，大大降低了車間生產能耗。其他車間自動化和智能化也達到了較高水平，焊裝車間主線自動化率達100%，實現了機器視覺下的自動涂膠，并通過ZDT(Zero Downtime)實現線體零停機。涂裝車間實現涂膠、噴涂的自動化，采用水溶性漆結合可自然再生原料瓦楞紙板制成的紙盒進行漆霧分離，靈活、方便、環保的涂裝工藝同時大大降低焚燒爐和吸附轉輪處理需求，涂裝工藝過程實現排放在線檢測，排放指標低于當地節能環保要求；總裝車間的SPS+AGV自動輸送系統結合移動質檢，自動上線率達70%，同時基本實現了車間無紙化。

圖4 供應鏈架構

圖5 電機預防性維護步驟[6]

表1 沖壓線部分沖壓件液壓泵站電機開啟統計

通過開展一系列的智能化項目如：設備預防性維護、移動質檢、在線自動檢測、設備精細化控制、節能環保應用，長城汽車大大降低了設備非計劃停機和設備運行能耗，提升了人員效率和產品質量，實現了綠色環保化生產。

4 結束語

智能設計以平臺化產品設計和數字化工藝開發為發展方向，通過虛擬驗證縮短開發周期、解決設計問題，提升設計效率和產品可靠性，打造數字化智能設計生態系統。智能生產以信息化和智能化為發展方向，通過數據+算力+算法，優化系統功能，實現工廠設計和運營迭代優化。智能裝備作為生產支撐，提升生產效率和柔性化，與智能管理相結合，實現智能化和精益化生產。

智能制造，任重道遠。2019年全國汽車銷量持續下降，連續兩年負增長，汽車智能制造發展進入關鍵時期。長城汽車智能制造基于滿足生產需求，持續創新改進，以智能化為核心，信息化為基礎，數字化為手段，柔性化為方式，并將節能環保和精益改善貫穿于整個過程之中，最終尋求適合自身生產制造過程的QCT最佳，打造智能精益工廠。通過智能制造的實施，重慶智能化工廠人員減少120名，生產效率提升5%，單車能耗降低3%，品質也有較大提升。

在今年新建的日照、泰州等工廠將融入云平臺、5G、人工智能和AR/VR等技術，同時深入開展工藝仿真，這將使長城汽車智能制造更上一層。未來長城汽車將在設計、生產、管理、服務等各環節開展智能制造，全方位提升自身競爭力。