基于物聯網、大數據、智能分析的一體化制造過程評價與預測

董磊

“提升質量、降低成本、提高效率”是制造型企業永恒的話題，復雜產品制造不僅涉及工業技術本身，制造組織方式和生產管理調度等因素通常也制約了產品的質量、成本。感知制造過程中人、機、料、法、環、測等要素的實時狀態不僅能夠快速處理產品制造過程中的質量問題，更能為管理和生產組織提供有效數據和決策依據，是中國制造2025和智能制造的核心技術方向。

航空產品的復雜性導致制造過程復雜，所需材料、設備、人力和方法眾多導致將多種異構設備的不同維度信息進行實時采集、分析相對較為困難。通常，生產數據通過DNC/MDC對機床設備的使用率、主軸轉速等信息進行采集，通過對智能設備如三維坐標儀等自帶軟件參數進行采集，利用這些零散的數據人工判斷產線利用率和生產狀態，雖然在一定程度上能夠支撐產線及產品的狀態判斷，但由于采集設備及數據種類有限，分析手段落后，依然制約著制造過程評價的客觀性，更無法對生產狀態和事件進行有效預測。

1 一體化制造過程評價與預測方案

基于航空工業研制模式持續創新要求，結合企業數字轉型的具體舉措，金航數碼科技有限責任公司（航空工業信息技術中心）開展了物聯網、大數據和制造過程分析評價等技術的研究，并形成適應航空企業應用的解決方案，研發了一體化制造過程評價與預測系統。

1.1 行業共性需求與應對

◎ 使用虛擬化仿真手段去驗證、優化、評估制造過程和方法可靠性。

◎ 建設虛實實時映射的物流配送模式，優化物流配送路徑與節拍。

◎ 利用物聯技術動態感知當前生產環境及狀態，消除制造要素信息孤島，快速應對生產環節中出現的異常。

◎ 利用大數據技術對實時信息和歷史數據進行統計分析，形成數據分析模型，實現基于大數據的產品質量和產線異常預測。

1.2 方案設計

◎ 產品工藝設計及仿真：利用仿真等技術手段對工藝、產線中的各要素進行建模仿真，形成基于三維模型的制造樣機和數據管理，依靠實際產線數據、模型和積累的規則、知識對仿真進行虛實映射與迭代優化，為生產和管理人員提供一種高效的預測途徑和決策方法。

◎ 生產制造執行管理：以精益生產思想為導向，通過建設andon系統、生產現場設備物聯、過程質量檢測等系統，實現工藝數據-管控數據-設備數據-檢測數據多級貫通，形成實時、有效、快捷且直觀現場問題處理機制，達到邊緣側“在線分析”和動態執行的目標。

◎ 車間智能物流配送：用于平衡多站并發性物流需求、優化物流配送路徑、提高AGV定位和配送準確度，是實現智能化生產線物流準時化配送的關鍵組成部分。

◎ 大數據統計與分析：將采集的設備和實測數據與其他生產、制造、工藝數據匹配、關聯，能夠形成產品全價值鏈數據的閉環管理和影響性分析。通過對刀具、設備或者工件尺寸進行在線測量、參數監測并使用大數據分析，實現基于動態數據的補償調整并預見故障，有助于增加生產設施的正常運行時間和減少非計劃停機時間。

1.3 一體化平臺研發

平臺基于金航業務基礎平臺，采用OPC UA協議對多種異源、異構、異質設備對數據進行實時采集和存儲，并進行數據處理、篩選、聚類和邊緣側計算，將整理后的數據對接到工業大數據平臺進行分析并得出價值數據。對設備健康狀態、故障和能源等業務數據進行價值分析并可視化或三維化展示，供企業制造決策使用。

2 新模式的優勢

一體化制造過程評價與預測方案通過實現工廠系統的全面互聯，可將工廠相關生產工具轉化為有關的信息源，創造了一種區別產品和服務的新模式以及能夠自適應的全新價值源——信息及洞察力，是實現大數據分析及構建數字孿生體的基本要素。美國波音已將相關技術列為企業戰略，國內企業也在加速工業物聯網布局，提高企業核心競爭力。這種新模式的優勢主要有以下三項。

◎ 一是有利于形成產品全價值鏈的真實、完整的數據鏈條，可以通過大數據、人工智能等手段對制造過程進行評價與分析。

◎ 二是有利于現場狀態的實時監控和動態調度的開展，只有獲取生產線所有設備物聯數據才能真正形成動態的柔性生產。

◎ 三是將完全改變設計和工藝跟產的工作模式，基于此平臺可以快速進行排故和決策。

3 研究進展及應用成效

目前，金航數碼科技有限責任公司（航空工業信息技術中心）已面向航空行業開展物聯網、大數據和智能分析相關實施項目和科研項目的建設工作8項，已驗收項目6項，其中航空工業南京機電液壓工程研究中心AOS工廠信息化試點項目、新航數字化車間設備互聯互通及數據采集項目、陜飛總裝脈動生產管控系統等項目已成為被廣泛關注的航空實踐應用，據統計事故處理效率提高了30%。

4 推進建議

物聯網/大數據/智能分析的一體化制造過程評價與預測平臺，還需通過型號項目的考驗進行持續優化迭代，根據企業實際信息化建設情況進行不同維度的建設。

◎ 數字化：解決端到端集成。進行設備連接，掃除信息孤島，構建動態感知環境是實現企業數字轉型的基礎和智能制造的先決條件。

◎ 網絡化：解決縱向集成。完成物聯數據與大數據平臺的縱向數據貫通，是建立工業機理模型、智能分析、智能決策的關鍵抓手，同時也是對已經構建的采集系統遷移、整合的關鍵商業機會。

◎ 智能化：解決橫向集成。完成邊緣計算智能化服務，通過大數據平臺構建的優化模型、算法模型，利用物聯網平臺低延時、高可用特點開展精準執行等動作，改善工藝、質量、制造關鍵業務點。