基于RFID的智能制造技術在汽車工業中的應用

袁金蘋 王輝 趙輩 李琦

摘 要：文章結合實例重點介紹試點工廠的智能總裝車間策劃、實施框架搭建、業務操作流程及具體的RFID技術應用。文章對汽車智能化車間建設領域的具體策劃及實施具有很好的借鑒意義。

關鍵詞：總裝車間;智能制造;RFID

中圖分類號：U468 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1671-7988（2020）04-160-03

Application of Intelligent Manufacturing Technology Based on RFIDin Automobile Industry^*

Yuan Jinping¹， Wang Hui²， Zhao Bei²， Li Qi²

（?1.School of Applied Science and Technology， Shangqiu University，?Henan Shangqiu 476000;2.Manufacturing Technology Department， Chery Automobile Henan Co.， Ltd.，?Henan Kaifeng 475000?）

Abstract：?This paper focuses on the intelligent assembly workshop planning， framework building， business operation process and application of RFID technology in the pilot plant. Because this paper involves the implementation case of the whole vehicle manufacturing workshop， it has a good reference significance for the specific planning and implementation of the field of intelligent workshop construction of automobiles.

Keywords： Assembly workshop; Intelligent manufacturing; Radio Frequency Identification

CLC NO.： U468 ?Document Code： A ?Article ID：?1671-7988（2020）04-160-03

1 背景

受益于互聯網的快速發展，智能互聯汽車迎來良好發展契機，呈現蓬勃發展之勢。從被動安全到主動安全、從駕駛輔助到自動駕駛，伴隨各項技術的不斷更新發展，汽車被賦予了更多的功能和權利，逐步走向智能化^[1]。汽車智能化的快速發展也對其制造過程提出了跟高的要求，智能制造應運而生。智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。毫無疑問，智能化是制造自動化的發展方向。在制造過程的各個環節幾乎都廣泛應用人工智能技術。

為適應智能化發展趨勢，提高生產、物流、管理運營效率，對工廠現狀進行調研并制定智能化實施方案。

當前裝配車間使用SAP ERP系統完成庫房管理，通過LES系統完成企業供應鏈管理，通過單獨的考勤系統完成人員考勤，GE的MES系統完成車間的生產管理，已經實現了車間生產過程管控。?但是在生產管理過程中依然存在如下問題：（1）物流配料過程容易出現配料錯誤情況，缺少對生產過程準確性及關鍵數據的有效監管和分析，對生產問題后期追溯存在缺陷;（2）缺乏對質量全景數據進行集成、分析、判斷，現場質量信息無法自動采集;（3）缺少全面性設備狀態數據的收集及分析，設備預防檢修無客觀性數據支撐;（4）缺少自動化的人員出勤情況分析;（5）人工開展效率/過程變更分析，無法保證及時性;（6）運營數據人工集成匯總，無法保證及時性和客觀性。為解決上述問題，需策劃定制一套完整的生產、運營、物流、人員、設備智能化方案。本文主要研究基于RFID的智能制造技術在汽車工業中的應用。

2 智能化車間方案策劃及實施框架搭建

通過本次項目實施計劃達到以下目標：（1）通過質量過程數據的采集、分析系統完善過程監控，實現及時預警;（2）通過建立產線、工藝、操作全過程監控，?提高生產準確性;（3）通過設備的全生命周期管理，提高設備效能。通過數字化、可視化、透明化管理，優化生產過程等，大副度提高人員、設備等綜合效率。做到全過程質量追溯，通過數字化分析提前預測設備故障及對零件進行質量分析，提前進行質量預警。

項目實施對象為總裝車間XX線體，包含內飾1-1線，內飾1-2線，底盤線，內飾二線，CP7線體，檢測線，淋雨線、CP8終檢線及物流配料區。

項目主要內容：智能制造系統（以下簡稱系統）由生產管理、質量管理、設備管理、物流管理、人員管理及現場展示等多個模塊組成，見圖1。系統接收MES在總裝車間的滾動計劃，通過配料管理，SPS小車及AGV小車監控及物料預警，完成物流管控;通過工位進度采集、試裝管理、滯留車管理、工藝管理與MES集合實現產品的生產過程追溯;通過實時監控設備運行狀態、計算設備綜合運行效率、大數據分析等實現設備的預防性維保;通過質量數據采集（PLC直接采集和數據庫導入兩種方式）分析，實現關鍵質量指標統計分析、過程質量追溯及質量風險預警等;通過與考勤系統結合，實現人員屬性識別，監控關鍵崗位作業人員的異常變動與效率指標標的統計分析。

項目架構：系統總體體系架構分為三層展示平臺層，現場采集展示平臺層和生產線設備層，每層都有其獨特的作用^[2]，見圖2。現場應用平臺主要用于現場數據展示和反饋，包括現場分控平臺和RFID應用，現場分控平臺主要用于現場裝配測試線設備運行狀態，生產進度信息，質量數據信息數據收集和分析。展示平臺主要用于辦公環境中現場信息的反饋，包括異地監控、總控大屏、PC端、手持端展示。

3 以RFID技術為基礎的智能化業務實施流程

射頻識別（RFID）技術在生產企業的制造執行系統中廣泛應用^[3]。此次項目實施主要通過RFID技術獲取生產過程的基礎數據，基于基礎數據的系統內傳遞，保證生產、質量、物流、工藝、人員五大模塊的數據互通和智能化功能實現。以下主要介紹各個模塊的智能化功能及業務實現過程。

3.1 生產模塊

主要針對總裝車間的生產過程管理。包括工位進度采集、產線分析、工藝數據查看、滯留車管理及變更管理等幾部分內容。

3.1.1?工位進度采集

工位進度采集是對車輛從10點至20點的裝配過程及20點至30點檢測過程的監控，使生產進度的采集細化到工位層面，為車輛工位查詢、滯留車管理提供數據基礎。工位進度采集是在工段開始和結束位置增加RFID讀寫器，在車輛具備可隨時讀取的電子標簽的條件下，當車輛從工位通過時讀寫器獲取該車輛的生產進度信息。

3.1.2 產線分析

主要對產線的產量和節拍進行分析。從生產線日志、產品生產明細、生產效率三個方面進行分析。能夠清晰的監控每日產品生產時間的分布情況，根據產品每天的產量生成產品產量趨勢圖，分析每天的產量趨勢。

根據每天產品的產量、人員出勤情況和工作時間分析產品的生產效率。在系統中設定不同效率指標的計算公式，將效率分析數據形成圖表，指導效率分析。

3.1.3 工藝數據查看

通過建立準確的作業文件智能化展示系統，使生產現場能夠快速、準確的對各項作業文件進行搜索查看，從而提高生產效率，同時也能規范生產裝配項目各階段的流程和任務要求。具體業務涵蓋作業文件的上傳、作業文件查詢及刪除等。

3.1.4 滯留車管理

滯留車管理是基于工位進度采集的應用，當產品在裝配線上出現滯留時，系統按照約定的時間周期進行數據統計。系統按照產品裝配完成后未在規定時間內進入檢測線，檢測后未在規定時間內進入淋雨線，淋雨后未在規定時間內交付，系統實時預警提示。具體判斷滯留車的時間周期按照企業具體業務需求適應性調整。

3.2 質量模塊

本次項目中質量數據主要包括兩部分內容，一是根據現場設備情況自動獲取產品的質量信息;二是通過手工錄入質量信息，系統根據錄入的質量信息形成質量報表。系統能夠實現對獲取的數據按車型、VIN、責任單位、缺陷類別、時間等方式從各個方向進行自動分析并形成報表，計算出產品符合率，實現車輛信息、質量信息等多個信息源的追溯，通過與目標值的對比實現超差報警。

3.3 設備管理模塊

主要包含建立設備臺賬、參數管理、維修管理、保養管理、設備運行狀態管理、能源管理、設備能力分析。系統實時監控設備的故障狀態（如工作電壓、電流、時間等），根據系統自動采集的故障對設備進行有效及時的維護，從而提高設備的使用率。

3.4 物流模塊

主要實現裝配線物流配料的過程管控，保證裝配線物流配料的準確性，主要通過物流配料管理、SPS配料信息匹配和物流大屏展示三個模塊完成。物流配料管理主要管理物流配料過程，提示操作人員裝配物料內容，防止漏裝或錯裝。SPS配料信息匹配主要是SPS小車位置與在線車輛的信息匹配狀態。物流大屏展示主要用來實時展現物流區域的配料信息及產線異常情況預警。

3.5 人員管理模塊

主要針對關鍵崗位人員到崗情況分析和報警。人員異常情況報警需要首先定義關鍵崗位人員（通過人員屬性更改并與考勤系統結合），獲取人員到崗計劃，根據上述信息獲得人員到崗列表，并與具體考勤記錄比對生成人員到崗報警。根據人員異常情況統計人員到崗率報表，形成到崗率圖表分析人員到崗情況。

4 應用效果分析

從物流、生產、質量、人員及設備五個方面完成試點車間的智能化改造后，線體生產效率及產品質量都有了明顯提升。

4.1 物流方面

車間生產的物流訂單執行率提高至100%，配料區出錯率由原來的3%降低至1%。

4.2 人員方面

關鍵崗位數字化質量監控覆蓋率提升至100%，每日8點10分系統自動推送關鍵崗位人員出勤詳單，以供工藝及質保人員第一時間了解關鍵工序的工藝參數執行情況。

4.3 設備方面

為所有設備建立維修保養檔案，按照保養計劃自動推送例行保養內容的同時記錄設備生命周期內的維修記錄、備件狀態等內容，管理人員可以預測和評估設備當前及未來一定時期內的生產能力，進而指導車間未來的生產計劃排布。

4.4 生產方面

車輛配備RFID標簽及讀寫裝置后，可在后臺PC端、智能監控大廳展示端及手機APP端實時查看目前的生產計劃完成情況，系統自動生成日杜、月度及年度生產報表，同時可實現具體車輛的當前位置定位。

4.5 工藝質量方面

實時獲取車型產量及人員出勤信息的同時，可實現生產效率的自動計算機分析，比如線體HPV、單車型HPV等，此外，該系統具備工藝文件實時上傳及查詢功能，支持工藝作業文件的在線檢索及查看，大大提高了生產現場的問題處理效率。

5 結語

互聯時代對工業制造提出了更高的要求，依托信息物理系統（CPS）和信息通信技術的結合，工廠將引入大數據技術進行分析優化管理，在計算機虛擬環境中，對整個生產過程進行仿真、評估和優化，最終將實現自動化、智能化、互聯化的生產制造。在這場新的變革中，汽車制造商、零部件供應商、軟件提供商等站在各自需求角度對智能工廠都有著各自的解讀，也因而帶來了不同層面的實踐，以及不同形態的智能制造解決方案。

正確的將智能制造系統應用到工廠中，必須要根據工廠實際情況，精準選擇核心功能模塊，重點實施以求效果最大化。以本文為例，方案實施前經過了長時間的數據分析及效果評估，最終從1300多個數據采集需求中選擇了對企業較為有利的500多項內容，整合后分人、機、料、法、環五個方面對整個車間進行數字化監控，并取得了較好的實踐效果。

要將企業管理思想融入到智能制造系統中，使生產流程和智能制造系統相互融合，正確的實施可以大幅度的改善成本控制、管理作業進度，將企業制造的過程流程化、標準化。企業管理層也可更直接的獲取制造現場數據，為管理層的正確決策提供有效的支持。

參考文獻

[1]?候麗春，李新偉.淺談互聯智能汽車相關問題[J].中小企業管理與科技，2015（11）：254-254.

[2]?Xiaosi Zeng，Kevin Balke，and Praprut Songchitruksa.Potential Con?-nected Vehicle Applications to Enhance Mobility， Safety， and Envi?-ronmental Security.Technical report， The Texas A&M University System，2012.

[3] 張輝，張海超，徐曉靜.物聯網技術在橡膠工業智能制造中的應用[J].橡塑技術與裝備，2016?（18）?：69-71.