數字化制造條件下的機加檢驗模式研究

武素星 李國叢 王 佳 姚建華 嚴曦光

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數字化制造條件下的機加檢驗模式研究

武素星 李國叢 王 佳 姚建華 嚴曦光

（航天長征火箭技術有限公司，北京 100076）

針對目前航天企業機加檢驗存在的數字化程度低、檢驗過程不透明、質量管理粗放的問題，提出基于數字化制造條件下的新型檢驗模式。新型數字化檢驗模式打通了從檢驗設計、檢驗執行到后期檢驗數據維護的數據鏈，實現了檢驗模塊的精細化管理。并進一步以某殼體為例，驗證了新型檢驗模式的可行性，為企業在新形勢下的檢驗模式創新提供了思路。

數字化制造；機加；檢驗模式

1 引言

近年來，為滿足航天產品對產品質量和研制周期的更高要求，部分企業已開始進行PLM、MES等數字化信息系統的建設，并數字化升級現有設備，逐步實現產品研制流程和設計制造的數字化[1]，但后續的產品檢驗仍采用以二維圖紙及工藝卡片為依據，檢驗完成后人工填寫表單的形式[2]。這種費時費力的質量檢測方式已無法滿足數字化車間對質量數據的精確性、及時性、完整性的需求[3]，也使得檢驗日益成為企業數字化環節的瓶頸環節，具體表現在：

a. 未采用數字化檢驗設計，可操作性不強。檢驗人員以紙質設計圖紙為輸入，人工解讀檢驗要求，檢驗要求不明確，尺寸漏檢情況時有發生。

b. 未將檢驗納入排產，檢驗過程不透明。當前機加車間生產現場采用機群式布局，工序間銜接性差、物流環節復雜。檢驗人員多集中辦公，遠離生產現場，導致交檢物流路徑較長，檢驗進度的查詢依靠紙質文件傳遞和口頭詢問方式，檢驗時間不受控，生產協調性無法保證。

c. 未充分利用檢驗數據，質量管理粗放。產品檢驗數據仍采用手工填寫紙質文檔的方式，檢驗數據缺乏統計工具，工作效率低下。

2 數字化制造條件下的機加檢驗模式

為克服現有傳統機加檢驗模式的缺陷，滿足數字化條件下對高效檢驗的需求，本文以“檢驗作為一道工序參與生產”的思想為核心，以數字化信息系統和檢測設備為基礎[4]，探索適應未來數字化生產模式的新型檢驗模式，如圖1所示。

圖1 新型機加檢驗模式

a. 檢驗設計：在PLM系統工藝模塊的工藝流程中，檢驗與加工工序一樣，作為一道工序參與生產。檢驗人員依據工藝人員輸出的三維工藝模型和工藝文件對檢驗的要求，開展檢驗設計，包括檢驗規程、檢驗程序、檢具及工裝清單等，與工藝設計一起，共同形成數字化工藝文件，保證了檢驗設計的準確性和完整性。

該文件采用結構化的形式，包含全生產要素，可被MES系統自動讀取并解析，有效避免了人工判讀的弊端。

b. 工序級排產：車間接收生產任務后，根據工藝輸出，包括三維模型、數控程序、設備要求、各工序工時信息等，結合產品生產總計劃要求、設備及人員負荷情況自動排產，輸出細化到工序的生產任務，包括質檢任務的自動下發。

c. 機械加工：機加車間依據排產計劃進行生產準備，作業人員將準備好物料送達機床，啟動機床加工。

d. 檢驗任務執行：加工完成后，對設置檢驗點的工序，依據檢驗需求，機器人或工作人員通過物流小車將需檢工件送至檢驗工位，通過掃描工件編碼進行送達確認的同時，將該任務相關的檢驗程序調入檢驗工位，現場工作終端顯示檢測表單；按檢測項目及要求進行檢測，并提示檢測位置、檢具等信息。

e. 檢驗數據采集與生成：無論是全自動檢測設備如三坐標測量儀，還是自動錄入數據的數字化檢具或傳統檢具，均可實現質檢結果的自動歸類和質量數據包自動生成。

檢驗合格后，質檢數據存入系統，工件送入下一工序；檢驗不合格，系統進行可返修性判斷，可返修的在MES系統中生成新的返修任務，重復上述流程，不可返修的直接報廢。

f. 檢驗數據管理：信息系統以物料屬性的方式實時記錄各類產品質量信息后，可通過數據處理功能實時查詢、質量追溯，快速定位質量問題，及時形成整改措施，防止質量問題擴大。

此外，質量管理人員能夠對質量數據進行全面、及時、多維度的統計分析和數據挖掘，可在線監控產品質檢數據趨勢，并形成數據跟蹤表，對生產狀態執行情況進行總體判斷并提前預知，將事后質量整改轉變為主動預警。

總的來說，數字化機加車間將檢驗過程作為生產過程的一個工序來處理，通過數字化信息系統進行全過程檢驗數據采集與追溯，實現質量信息的有效利用，并基于數據統計分析進行生產全過程質量監控與追溯、質量管理改進，解決當前檢驗模式的效率低下和追溯困難的問題。

3 新型檢驗模式實踐

某殼體零件（圖2），自動化生產線為硬件基礎，數字化信息系統為軟件支撐，驗證新型檢驗模式。

圖2 某殼體零件三維模型圖

圖3 某殼體零件自動化生產線

該零件自動化生產線如圖3所示，以零點定位系統為基礎，可實現單個零件自動化物流、自動化機加、自動化清洗、自動化檢測，同時輔以生產線單元管理系統，可全面滿足航天產品多品種小批量結構件的自動化加工。

本次實踐以該殼體工藝流程中某一工序的檢驗過程為例開展。

3.1 檢驗工序的生成

檢驗在工藝流程中作為一道工序，生成過程如下：

a. 工藝人員對檢驗工序提出檢驗要求，即工藝人員在PLM系統檢驗工序中，對工序的操作內容做出規定，給出具體檢驗數值，方便檢驗人員對檢驗尺寸快速定位；

圖4 檢驗模型

b. 檢驗人員根據工序模型設計檢驗模型（圖4），即檢驗人員得到授權后，對工序模型進行適應性修改，得出檢驗模型，并導入工序附件中，為編寫檢驗程序做準備；

c. 自動或人工編寫相應的檢驗程序，即檢驗人員根據檢驗模型，編寫相應的檢驗程序，并填寫評價標準，作為最后輸出結果的評判依據。

3.2 檢驗工序的下發和執行

圖5 三坐標檢測執行

工序導入MES系統參與排產，如圖5所示，通過掃描工件托盤RFID，調取檢驗程序，實現三坐標測量儀自動運行。

3.3 檢驗結果的生成

三坐標檢測完成后，生成檢測結果。檢驗合格品進入下一工序，不合格品轉不合格品處理流程，一般為返工（手工新增返工任務單，重新加工）或報廢（廢品處理流程）。同時，在生產線控制系統中生成質量信息記錄，便于檢驗結果的追溯。

3.4 檢驗數據統計分析

生產線運行一段時間后，形成各類質量數據，對比分析質量數據，快速定位質量問題，并了解后續生產趨勢，做到防患于未然。

4 結束語

本文研究和探索了新型自動化生產檢驗模式，以某殼體為例驗證新型檢驗模式，結果表明，新型檢驗模式高效可行，有效解決了傳統檢驗模式所存在的問題和弊端。

本次研究對數字化航天企業新型檢驗模式的建立具有一定的借鑒意義：

a. 實現了檢驗與數字化工藝的高度集成。提出將檢驗作為一道工序存在于數字化工藝中，將工藝提出的檢驗要求與實際檢驗內容的一體化數據關聯，有效保證檢驗內容的準確性和完整性；檢驗只需以工序模型為基礎進行檢驗設計，不僅減少了檢驗人員的工作量，且保證了檢驗與加工過程的有效銜接；

b. 打通了檢驗工序生成、執行和反饋的全過程數據鏈。實現從數字化檢驗設計→自動化送檢→檢驗數據反饋的全過程數據自動流轉，保證檢驗數據的實時采集和反饋，顯著提高了檢驗工作效率，進而實現整個生產過程的全方位實時監控以及生產計劃的及時調整。

1 杜寶瑞，陳靖樂，葉柏超，等.基于MBD的數字化檢測工藝系統研究與應用[J]. 制造業自動化，2015(10)：39～43

2 Polajzer B, Ritonja J, Stumber G. Decentralized PI/PD position control for active magnetic bearings[J]. Electrical Engineering, 2006, 89: 53～59

3 于艷鵬，陳琨，許艾明，等.數字化車間質量檢測規劃生成技術研究[J]. 現代制造工程，2017(6)：45～51

4 焦鶴. 關于PDM與CAPP一體化集成模式展望[J]. 航空制造技術，2011(1)：86～91

Research of Machining Measuring Mode Based on Digital Manufacturing System

Wu Suxing Li Guocong Wang Jia Yao Jianhua Yan Xiguang

(Aerospace Long March Launch Vehicle Technology Co., Ltd., Beijing 100076)

Aiming at solving problems of low digitization, opaque measuring process and disorganization of quality management in aerospace enterprises, this paper proposed a new measuring mode based on digital manufacturing. The new mode collected data from measuring design, measuring execution to data maintenance, then realized the fine management of measurement. Taking a shell part as an example, the feasibility of the new mode is verified, which provides new insights for enterprises’ measuring mode innovation under new situations.

digital manufacturing；machining；measuring mode

武素星（1989），工程師，機械設計自動化專業；研究方向：工藝設計。

2019-01-10