數字化制造技術在汽車行業的應用研究

鄭嬡 于梅

（中國第一汽車股份有限公司 工程與生產物流部，長春 130011）

主題詞：汽車PLM 數字化制造 智能制造

縮略語

MBD Model Based Definition(基于模型的定義)

CAD Computer Aided Design(計算機輔助設計)

CAE Computer Aided Engineering(計算機輔助工程)

CAM Computer Aided Manufacturing（計算機輔助制造）

CAPPComputer Aided Production Planning

（計算機輔助生產規劃）

PDM Product Data Management(產品數據管理)

BOM Bill Of Material(物料清單)

MBE Model Based Engineering（基于模型的工程）

PLC Programmable Logic Controller(可編程控制器)

SCADA Supervisory Control And Data Acquisition

（數據采集與監控）

HMI Human Machine Interface（人機界面）

PLM Product Lifecycle Management

(產品生命周期管理)

AR Augmented Reality（增強現實）

VR Virtual Reality(虛擬現實)

MR Mix Reality(混合現實),

1 前言

制造業作為國家重要的支柱產業，受到了全球各國的關注，并認為是振興實體經濟和新興產業的核心，是提升國家核心競爭力的關鍵。在此大背景下，各國制定了適合本國國情的發展戰略和計劃，包括德國提出的代表第四次工業革命的工業4.0（INDUSTRIE 4.0）[1]。我國2015年正式推出“中國制造2025”宏大計劃，而智能制造是“中國制造2025”的主攻方向[2]。

智能制造是一個相對較為宏觀的大概念，它貫穿于產品、制造和服務全生命周期，通過先進的信息技術與制造技術結合，智能制造將各領域系統的優化集成，實現制造的數字化、網絡化、智能化，從而逐步提升企業的產品質量、效率和服務水平[3]。

智能制造在其發展進程中被業內專家總結、歸納為三個階段，并得到了普遍認可。第一階段為數字化制造，大量應用數字化裝備、數字化設計、數字化建模與仿真等技術進行數字化能力構建，實現從自動化、信息化向數字化、智能化的邁進。第二階段為數字化、網絡化制造，通過IT技術和制造業技術深度融合，將孤立的數據、流程等信息集成串聯起來，實現企業內部、企業之間的高度協同，從而為企業創造價值。第三階段為數字化、網絡化、智能化制造，即應用數字化雙胞胎、云計算、大數據、網絡物理系統、人工智能等新一代智能制造技術，實現制造業戰略性突破[4]。

數字化制造是智能制造發展的基礎，是實現智能制造的必由之路，強調使用先進信息通信技術和大數據分析技術[5]。隨著數據采集系統、信息技術和網絡技術的發展，制造業已進入數字時代。在數字化背景下，面臨數字技術快速發展，制造業迎來了極大的挑戰。汽車行業作為制造業核心產業也不例外，面臨供應鏈全球化、客戶個性化定制、嚴苛的環境法規等挑戰，必須進行技術創新與數字化轉型。The Boston Consulting Group[6]咨詢公司發表文章指出，采用數字化制造技術的汽車制造業，產品研發效率可以提升3%～5%，縮短新產品上市時間3～6個月，降低物料成本2%～3%，降低產品保證期成本3%～5%，因此采用數字化制造技術可以促進企業收益顯著增長。

本文從汽車制造業角度出發，結合企業數字化建設進程的經驗，從數字化制造的體系框架、關鍵技術、經驗啟示進行簡明闡述。

2 數字化制造概述

對于數字化制造的定義，國內外不同行業持不同的觀點。

美國數字設計與制造創新研究院（DMDII）認為，數字化制造將產品全生命周期的所有數據（如產品、流程等）進行了采集、匯聚、分析與應用[7]。麥肯錫的Aaron Aboagye認為，在整個產品生命周期，數字化制造技術通過三維建模、MBD和全生命周期管理方式，協助企業提高產品質量，打通業務流程，縮短生產制造周期，降低產品成本[8]。中國機械工業聯合會認為，數字化制造是在計算機網絡技術與制造技術的融合，隨技術的更新，不斷發展，最終被廣泛應用。以數字化定量表述、存儲、處理和控制為主要手段，支撐企業完成產品全生命周期的全局優化[9]。

3 數字化制造經歷了以下發展。

第一階段，利用設計軟件實現零件、組建和部件級的三維模型，形成初級的以幾何為中心的部件及數字模型。

第二階段，通過CAD/CAE/CAM/CAPP/PDM等集成，實現企業面向新品整機研發創新的全數字化設計與制造[10]。

第三階段，基于MBD（基于模型定義），實現數字化設計與制造的打通，取消了紙質的技術文件。通過三維模型即可表達產品的全部屬性，包括工藝數據、材料應用和形狀。

MBD技術不是簡單的在三維模型上進行信息標注，不僅定義了三維產品制造信息和非幾何信息（如產品結構，BOM），而且將制造信息和設計信息共同制定到三維模型中，工作流程中只需要MBD模型就可以獲取全部信息，從而保證設計和制造流程中數據的唯一性[11]。

4 數字化制造的體系框架

要實現智能制造的最終目標，汽車企業應首先夯實數字化制造技術的基礎。在此基礎上，王瑞縣提出應用基于模型的工程技術（Model Based Engineering,MBE），形成基于模型的企業（Model Based Enterprise），以滿足工業4.0時代個性化、多樣化需求[12]。通過系統平臺將企業及上下游供應商集成于同一協作環境，針對三維產品模型開展相關工作，加快了產品研發與制造周期，提升了產品驗證及工藝驗證效率。

如圖1數字化制造框架所示，自下而上由設備層、控制層、操作層、生產層與企業層5個部分組成，通過工業網絡進行橫與縱的連接集成。企業層通過企業資源計劃系統、數字化工藝平臺、采購系統、高級排產系統、質量管里系統對產品制造的全流程進行統一管控；生產層通過生產執行系統、物流管理系統和倉儲管理系統對生產執行所需的人、機、料、法、環要素進行管理與跟蹤；操作層、控制層與設備層構成底層的全集成自動化系統，通過PLC及工控軟件實現對底層設備的控制與可視化展示。

圖1 數字化制造框架

無論是自上而下的生產訂單、工藝參數

等信息的下達，還是自下而上對設備層裝備的數據采集、分析與決策，關鍵應保證數據流和信息流的準確性、一致性。

企業建立數字化制造的完整體系不是僅搭建系統、使用軟件、引進先進裝備就可以實現，這是狹義的數字化制造。系統、軟件、裝備、網絡是構成數字化制造體系的關鍵要素，但如何將它們打通，實現基于產品全生命周期數據、信息、模型的整合，橫向與縱向的互聯互通，是企業應該重點關注的。

5 數字化制造的關鍵技術

數字化制造是信息技術與制造技術的融合產物。在汽車領域，數字化制造關鍵技術主要體現在以下4個方面：

（1）數字化工藝

數字化工藝經歷了獨立的CAPP系統、與PDM系統集成、與PLM系統集成的不同發展階段，實現了系統從孤立到集成，業務從二維到三維的轉變[13]。本文所談到的數字化工藝是基于PLM的三維數字化工藝設計與管理。它幫助企業實現工藝從手工到數字化的提升，打通產品、工藝和生產的信息數據流，保證工藝數據的一致性，從而實現從工藝環節縮短產品周期，提高效率，降低成本。

數字化工藝可提供包括數字化的工藝設計、工藝文件、工藝驗證、資源管理、知識管理和工時管理功能。同時，通過建立產品的工藝流程和標準以及工藝數據庫、資源庫，提升知識積累水平和工藝重用水平。

數字化工藝以結構化的形式，將產品信息、工藝方法、工廠布局、生產資源之間的關系相關聯，把工藝實現的方法和關聯對象之間的相互關系存放在同一數據庫中。結構化的管理方式有助于工藝規劃、數據整理與表單輸出，同時利于與系統之間、與仿真軟件之間的信息交互。

（2）虛擬仿真與分析

數字化工藝是針對工藝管理的數據平臺，通常是工藝技術人員開展工藝規劃的首要工作。在此基礎上，需通過仿真軟件建模分析工藝規劃過程中的關鍵方法是否可以滿足生產制造要求。

目前汽車行業主流的仿真包括機器人運行軌跡仿真、人機工程仿真、物流仿真、工廠布局仿真、工藝特性仿真、虛擬調試。虛擬仿真技術的應用，可對規劃方案進行充分的驗證，達到減少變更、縮短調試周期、優化投資的目的。

以總裝工藝裝配為例，工藝人員通過數字化工藝系統率先對零件裝配過程所需的對象及工藝方法進行定義，然后利用人機仿真（如圖2）方式對作業可裝配性、裝配順序、工時分配、人機協作進行驗證。如果工藝方法合理，則開展后續工作；如果不合理，則對其進行修改。如此，通過規劃-驗證的閉環方式，實現制造工藝的分析與優化。根據裝配工藝進行仿真結果，基于價值流分析理論，分析不增值工時所產生的活動是否有優化空間。根據分析結果可對車間工位布局進行優化，從而減少車間流轉，降低裝配周期，提高裝配效率。

圖2 人機裝配仿真

此外，隨著AR、VR和MR技術發展的成熟，三維虛擬仿真為虛擬現實技術的應用提供了便利環境。未來，主機廠和供應商相關技術人員可通過這種方式組織技術研討與評審，為協同辦公提供了可能。

（3）數字化生產

生產制造是工廠與企業管理者之間接口，強調通過信息及系統集成方式來實現生產層與上下游之間的信息傳遞及優化生產流程。

數字化生產通常涉及多個系統，各企業對系統的功能界定雖然略有不同，但涉及模塊和覆蓋的業務范圍是相同的。其包含生產執行、物料管理、倉儲管理三大業務范圍，集成了生產計劃、生產控制、數據采集、設備管理、質量管理、能源管理、廠內外物流、配送管理、出入庫管理、庫存管理功能，使這些功能之間數據實時共享。這些數據的采集、分析與流轉，本質上是對數據資源類型的規范及異構數據的梳理與清洗，從而便于實現數據的互聯互通，為其他應用系統提供生產現場的實時數據。

通過信息系統傳遞的實時信息，可支撐生產過程的準確分析，從而將精益思想融入在數字化制造的各個場景，支撐企業在生產制造過程中實現精細化生產管理與控制。

（4）自動化設備和控制系統

數字化制造不僅要實現系統的建設與集成，還需有先進設備及自動化控制系統的支撐，其貫穿了設備層、控制層、操作層的集成與互通。

自動化設備、控制軟件、控制系統和SCADA系統，構成了實體工廠。通過與下游設備組件連接，實時訪問與采集現場數據、監控設備運行狀態與生產穩定性。

以設備運維應用場景為例，通過在設備中加裝溫度、壓力、振動傳感器，實時采集設備數據，同步上傳系統記錄，系統通過計時、計數、趨勢、異常波動分析，自動識別風險，在設備發生故障之前提前維護，提高設備可靠性，保障工廠生產的計劃性，縮短大修工期，延長設備使用壽命，避免對設備的過維修和欠修，降低設備的維修成本。通過設備與系統的集成，真正實現制造過程的數字化驅動與透明化管理。

5 結語及啟示

數字化制造技術是實現智能制造的重要手段，對汽車生產制造尤為重要。通過該技術不僅可以優化整車制造的工藝，提升制造效率，縮短產品上市周期，還能夠有效改善傳統生產模式在工藝、制造方面的限制，滿足用戶對汽車的個性化需求。然而在數字化制造進程中，應重點關注以下3個方面，并形成標準規范支撐工作的開展。

（1）數據采集與分析。針對不同的業務領域，關注的數據類型可能不同，如產品數據、生產數據、設備數據、仿真數據等等。無論是何種形式的數據，多源異構數據的集成、數據清洗和分析是工作量最大和難度最高的，也是實現數字化制造的關鍵。如果沒有將企業的整個業務流程打通，實現工業大數據在產品全生命周期的各個階段、各個環節之間準確的集成和流轉，數據的準確性無法保證，再好的系統也無法發揮其作用。

（2）工藝資源數據庫的搭建。汽車產業的數字化轉型很大程度依賴三維數模。目前行業內普遍存在對產線設備、制造資源（包括工具、工裝、器具等）三維數據缺失的問題，對供應商交付沒有統一標準，缺少三維工藝資源的積累，使得業務需求與數字化制造需求不能完全契合。此外，數據庫的梳理還應厘清廠房、產線、工位涉及工藝資源的命名、編碼管理規則。數據庫的建立和管理是基礎，在此基礎上，才能進一步研究如何建立資源重用知識庫，提高設備、工裝、器具的柔性化和通用化水平。

（3）對系統-軟件-硬件的統一規劃與部署。目前行業內，生產制造的整體自動化水平程度較高，但數字化水平還有待提高。這需要依托于將系統、軟件和硬件、網絡的統一規劃與部署，規范接口集成標準、傳遞信息字段命名規范，避免信息孤島。