(中國計量大學 質量與安全工程學院,杭州 310018)
在人工成本上升、原材料價格波動、信息技術對產業影響不斷深入的背景下,我國制造業正面臨轉型。智能制造能夠大幅度地提高制造效率、改善產品質量、降低產品成本和資源消耗,同時進一步提高制造系統的柔性化和自動化水平,顯著減少制造過程物耗、能耗、提升傳統制造業的水平[1-3]。
盡管我國不乏非常先進的制造業企業,但是很多企業的自動化程度和信息化應用水平都非常低,難以實現企業各部門信息共享。相比較于產品的研發、制程及倉儲等環節,處于生產前段的進貨檢驗環節的信息化水平非常低,這將阻礙智能制造水平的進一步提升[4]。當前制造業企業大多已將傳統測量工具及相關檢測設備獲得的信息數字化,但信息的復雜性也在日益增加。進貨檢驗信息系統以其固有的特點及優勢,一方面能夠對企業進貨元器件管理過程中的各種數據實現自動采集、傳遞和共享,提高信息系統的效率和準確率;另一方面,進貨檢驗信息系統應用于企業物料管理的各個環節中,實現物料在進貨檢驗過程中的實時管理,實現信息共享[5-7]。
智能制造模式下進貨檢驗信息系統對物料本身以及物料檢測過程中產生的數據進行系統整合。進貨檢驗信息系統以數據采集系統為基礎實現物料數據自動采集,并實現生產現場交互管理、物料管理、設備管理、過程質量管理及決策支持等,涵蓋進貨檢驗管理的方方面面,達到全過程透明監控,以適應智能制造的需要。進貨檢驗信息系統將進貨檢驗過程中產生的大量的動態及靜態檢測數據捕獲、連接和分析整合,快速實現關系信息—物理制造的虛實映射關系。根據采集的信息,采用大數據分析技術,實現進貨檢驗的功能由傳統的質量把關提升到質量分析及改進,并進行自動質量預警,消除潛在的進貨元器件質量缺陷,為供應商的改進提供依據。
進貨檢驗信息系統總體架構設計如圖1所示。系統總體功能模塊主要為用戶管理、報檢管理、檢驗項目管理、檢驗方案管理、檢驗任務管理、檢驗實施管理6個功能模塊。每個功能模塊根據業務流程、需求及系統實現的內在邏輯等再劃分若干一級及二級子模塊。

圖1 系統總體設計架構Fig.1 Diagram of overall architecture
為實現上述總體功能,本系統開發主要利用Visual Studio集成開發環境,MVVM模式搭載開發架構,同時結合Silverlight進行開發。MVVM(modelview-view model)框架是MVP(model-view-presenter)模式與WPF結合應用方式時發展演變過來的一種新型架構框架。它立足于原有MVP框架并且把WPF的新特性糅合進去,以應對客戶日益復雜的需求變化。MVVM是Windows應用程序架構,主要是用于分離應用界面層和業務邏輯層,WPF用XAML繪制界面,繪制完的界面是個獨立的文件,文件里包含界面所有的樣式和行為[8]。MVVM模式能夠將程序的業務與展現邏輯從用戶界面干凈地分離開。保持程序邏輯與界面分離能夠幫助解決很多開發以及設計問題,能夠使程序更易于測試、維護與升級,同時它也能很大程度地增加代碼重用性,并讓開發者與界面設計者更容易地相互合作。
物料檢驗的優化控制和管理有賴于用足夠精確的數學模型對來料中的各類元器件的各種相關狀態進行描述。在智能制造進貨檢驗信息系統中不僅需要采集元器件相關測量數據,而且需要建造適當的數據庫和構建處理這些數據庫之間交互作用的管理機制,對進貨檢驗信息系統的數據庫設計如圖2所示。
基礎屬性類數據表該類表主要用于存放大量物料屬性信息,方便系統對指定檢驗日期或指定物料編碼的元器件進行條件搜索,同時存放基于GB/T2828.1國家抽樣標準的特征值,方便檢驗方案直接調用生成抽樣數量和判定陣列。數據表包含了報檢單信息表、物料信息表、樣本字碼表等子表。其中,報檢單信息表主要存儲報檢對象的基本信息,如報檢單號、物料名稱、物料編碼、來料日期、供應商信息等;物料信息表主要存儲物料基本信息,如物料名稱、物料編碼、物料類型。樣本字碼表主要儲存抽檢特征變量,如樣本字碼編號,最大最小批量等。

圖2 進貨檢驗數據庫表關系Fig.2 Diagram of incoming inspection database table
判別處理類數據表該類表主要用于對指定批次數量的物料生成唯一的檢驗方案,針對物料的每一個檢驗項目生成指定的檢驗任務并匯總成為唯一的檢驗單,同時判斷指定檢驗單對應的檢驗項目測量記錄是否合格。包含了檢驗單信息表、檢驗方案信息表及單元檢驗工作表。檢驗單信息表主要存儲檢驗對象的基本信息,如檢驗單號、物料編碼、檢驗批次等,并調用用戶信息表中相關用戶ID數據生成檢驗員、審核員數據信息;檢驗方案信息表主要存儲抽檢特征變量,如檢驗水平、檢驗等級、AQL值、抽檢數量等;單元檢驗工作表主要存儲檢驗單號、檢驗方案號、檢驗項目號,檢驗工作單元號等,這些項目關聯檢驗單信息表、檢驗項目信息表、用戶信息表的多個項目信息。
檢驗方案管理模塊是進貨檢驗信息系統的基礎模塊。該模塊通過調用樣本字碼表以確定物料進貨檢驗的抽檢方式、抽樣數量、檢驗指標等重要信息。
檢驗方案管理模塊嚴格遵循國家標準 GB/ T2828.1進行抽檢檢驗,通過選擇AQL(接收質量限)值、檢驗水平、重要度等級,輸入本批次物料數量確定本次抽樣數量,合格判定陣列[AC(合格判定數),RE(不合格判定數)]。選擇不同的AQL值、檢驗水平等,系統生成的檢驗方案也不同。同時,系統生成的檢驗方案可重復利用,以便根據指定物料直接調用檢驗項目,提升檢驗效率。
由于一個物料存在多個檢驗項目,因此需要對檢驗項目進行集成管理。系統的檢驗項目管理模塊工作流程如圖3所示。對物料涉及的任一檢驗項管理任務,都對應指定的物料編碼信息,通過確定該批次物料數量生成相應的抽樣數量。若檢驗項需儀器測量數據(如電阻值、電容值等),則需確定測量界限,關聯測量設備;若檢驗項需人為觀測(如外觀、生產廠家),則直接生成檢驗項。

圖3 檢驗項目管理工作流程Fig.3 Work flow chart of test item management
檢驗單涉及的指定物料編碼對應的物料檢驗項任務的集合構成檢驗單管理模塊。檢驗單管理模塊關聯檢驗方案管理模塊和檢驗項目管理模塊。物料檢驗項集合構成檢驗單,包含物料的基本屬性、狀態數據以及執行檢驗任務所需要的參數和判據。通過關聯指定物料編碼對應在本地數據庫檢驗方案信息表、檢驗項目信息表中的數據構成完整的檢驗單數據集。檢驗單管理模塊工作流程如圖4所示。同時,檢驗單管理模塊繼承檢驗項目管理模塊中所設定的檢測儀器的設備接口以及數據解析接口。

圖4 檢驗單管理工作流程Fig.4 Work flow chart of test task management
檢驗實施管理模塊是進貨檢驗信息系統最基礎也是最重要的功能模塊。其主要功能為關聯檢驗單、檢驗方案基礎信息實現指定物料檢驗項信息的采集與處理。檢驗實施管理模塊工作流程如圖5所示。通過檢驗實施管理模塊的儀器接口類向指定測量儀器發送串口指令采集物料基本測量數據信息,接收儀器返回的數據并對數據進行數據解析。檢驗實施管理模塊通過識別不同的檢驗項,調用數據解析類提供不同的數據處理方法,并將最終生成的數據存入數據庫服務器,數據庫服務器得到傳輸請求后驗證其合法性,然后將結果返回,檢驗實施管理模塊通過識別不合格數據數量,結合合格判定陣列[AC,RE]確定該批次物料是否執行入庫操作并以界面的形式顯示在用戶面前。對人為觀測形成判定結果的檢驗項則通過人工判定結果。

圖5 檢驗實施管理工作流程Fig.5 Work flow chartof inspection implementation management
用戶管理模塊用于實現系統的權限管理,不同的權限管理系統不同的模塊。本模塊的設計原則為
1)對于使用進貨檢驗信息系統的工作人員,按其角色及其承擔的工作性質,可作為信息系統應用的用戶,提供不同等級的接入和操作許可。
2)參照企業質量管理體系的不同層次,處于高一層級的信息系統權限用戶,可調用所有低層次的信息子系統數據。
3)在進貨檢驗信息系統中建立信息系統角色權限管理,不同權限對應不同的任務處理模塊,達成分級管理的目的。通過上述設計,可以實現以下的功能:①具有授權的頂層系統應用的工作人員,可在信息系統中任何地點,通過頂層信息應用與進貨檢驗信息系統的所有子系統進行互動;②按角色規定信息系統的權限范圍,工作人員可通過信息系統,訪問指定的數據庫,獲得相關物料涉及的報檢、檢驗、測量的相關數據管理信息,如檢驗員可操作檢驗實施模塊應用,質量工程師可操作檢驗方案、檢驗項管理模塊,報檢員可操作報檢管理模塊,對其它管理模塊應用僅可執行只讀操作。
本文提出了一種智能制造環境下制造業進貨檢驗信息系統的總體設計框架及子模塊的詳細流程設計。采用該設計方法的系統將全面地采集和存儲進貨檢驗過程中的相關信息和數據,實現對信息的分析和處理,對進貨檢驗過程中的各種控制和管理任務的完成提供更高級的智能化的信息支持。在此進貨檢驗信息系統的框架基礎上,可進一步研究在智能制造相關領域,譬如供應商管理、制造過程、出廠檢驗的功能描述、任務定義、行為研究等,為逐步形成一個能夠覆蓋制造過程全域的、統一的智能制造信息系統奠定基礎。
[1]張潔.制造業正邁入大數據時代[J].中國工業評論,2015(12):44-49.
[2]PANG Jing-jing.Path of green and intelligent manufacturing in the Internet era[J].Ecological Economy,2015(3):277-286.
[3]ZHAO Zi-han.Dancing fashion with intelligent manufacturingthe 19th Ningbo international fashion fair kicked off this October[J].China Textile,2015(12):14-17.
[4]LI Yao,LIU Qiang,TONG Rong-lei,et.al.Shared and serviceoriented CNC machining system for intelligent manufacturing process[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2015(6):1100-1108.
[5]趙燦.為什么要選擇智能制造[J].上海質量,2015(5):38-40.
[6]李云峰.提升數據挖掘助推智能制造[J].上海經濟,2015(9):24-25.
[7]鐘海.大數據在工業制造業的應用與研究[J].企業技術開發:學術版,2015,34(5):104-105.
[8]李龍澍,華驍飛.Silverlight下的MVVM模式的應用[J].計算機技術與發展,2013(12):203-207.