面向車間生產全過程的信息化管控平臺落地實施

首都航天機械有限公司

張 澤 賈師強 趙洪杰 陳 寧 落海偉

一、前 言

航天產品制造具有多品種、多狀態、定制化特點，首都航天機械有限公司（以下簡稱“公司”）承擔著數十個型號航天產品的研制與批產任務，要求機加車間能夠適應多種型號零件小批量生產的任務需求，同時具備高度柔性。生產全過程的管理尤為復雜，原有車間生產管控模式存在以下六方面問題：一是人工密集型生產調度管控效率低，存在信息孤島，生產過程管理不透明，訂單執行效率低；二是制造資源狀態無法及時掌握，資源利用率低；三是質檢模板創建效率低，無法及時響應工藝文件變更要求；四是生產過程工序檢驗和終檢普遍只重視符合性，缺乏生產全生命周期質量數據，不利于產品質量保證；五是生產過程設備狀態無法感知，設備異常無法有效監控；六是生產過程數據無法有效及時采集存儲，不足以支撐大數據分析和績效評估。為解決以上問題，公司自主開發了面向車間的生產全過程信息化管控平臺。通過信息化管控平臺的落地實施，實現對車間各環節數據的有效感知，消除信息孤島，使生產管控能力有效提升，生產效率顯著提高，并實現了車間透明化管理。

二、車間信息化管控平臺搭建

車間信息化管控平臺由制造運營管理平臺（Manufacturing Operation Management Platform，MOM）、工業物聯網平臺（Industrial Internet of Things Platform，IIOT）和工業大數據綜合應用平臺（Industrial Data Application Management Platform，IDAM）構成。MOM 制造運營管理平臺用以實現生產制造全流程和全要素信息化管理；IIOT 工業物聯網平臺基于車間設備數據采集實現車間透明化管理；IDAM 工業大數據綜合應用平臺則基于車間生產全過程制造數據，推進制造知識庫迭代優化和車間持續優化升級。面向車間生產全過程的信息化管控平臺構成如圖1 所示。

（一）MOM 制造運營管理平臺

MOM 平臺以生產管理、質量管理和設備管理系統為核心，實現車間生產過程信息化管控和各類資源實時信息化管理，以有效提升車間管理效能、質量控制能力和設備管理能力。

1.生產管理系統

生產管理系統具備生產計劃管理、生產準備管理、排產派工管理、生產執行管理等功能模塊。

（1）生產計劃管理MOM 平臺通過接口與公司企業資源計劃系統（Enterprise Resource Planning，ERP）集成，計劃管理員可接收廠級ERP 下達的生產計劃、月度計劃和協作車間的承制計劃信息。同時基于車間訂單或庫存可自行創建車間生產計劃。生產計劃管理具備訂單分解、訂單外協、訂單協作和訂單交接等功能。

計劃管理員通過查看物料、設備、人員等資源情況，能夠調整相關生產信息，例如，作業時間和班次、外協協助等一系列策略，形成車間月度計劃文件，用于指導車間生產。

圖1 面向車間生產全過程的信息化管控平臺構成

（2）生產準備管理相關管理人員通過該模塊對資源準備情況實施管理。為了便于對生產準備狀態進行監控，可以通過可視化的方式對資源狀態進行展示。對于未完成資源準備的訂單，將通知工藝規程和物料配套等部門進行準備。在完成各項生產準備后，訂單將被轉移至排產派工管理模塊。

（3）排產派工管理。MOM 平臺排產派工管理模塊根據排產目標和各項約束條件對加工任務進行排序并分配適當的加工設備。

（4）加工執行管理。車間生產人員在加工執行模塊查看本工位排產計劃、獲取工序加工指導和反饋工位生產情況，實現開工完工記錄、訂單生產狀態追蹤，并提高車間現場執行效率。生產人員在現場終端刷卡報工序開工狀態并獲取電子工藝包，將相應的數控程序下發到對應設備，依據電子工藝規程調用程序所用刀具并開展工序加工，并在工序完工后進行檢驗。

2.質量管理

MOM 平臺質量管理系統由質檢策劃、質檢任務、質檢執行、異常處理、質量績效和數據包組成。

（1）質檢策劃。質檢策劃具備基于PPS 工藝文件快速創建質檢模板的功能，系統自動提取PPS 工藝文件中的工序編號和工步編號，形成質檢模板結構樹，同時系統對工序、工步下檢驗點內容進行識別解析，快速準確提取過程檢和終檢檢驗項目，形成質檢模板，解決人工創建質檢模板效率低、質量差的問題，并保證加工工藝文件與檢測模板版本保持一致。

（2）質檢任務。基于質檢模板，在車間生產任務創建時，自動創建與生產任務配套的檢驗任務。系統接收生產執行產生的工序質檢任務并推送至指定檢驗人員賬戶。

（3）質檢執行。在產品制造過程中，通過在線檢測和離線檢測方式實現對過程要素數據和產品質量特性數據進行獲取收集，以結構化形式、電子化手段準確準時記錄相關數據信息。檢測過程中，加工人員和檢驗人員可清楚識別各工序工步檢驗項目，能夠有效減少由人員錯漏檢所造成的產品質量問題。檢測數據采集方式支持自動數據采集、數據導入、人工填報和多媒體記錄等方式，檢驗模式支持自動、半自動和手動等3 種模式，檢驗點形式可覆蓋單檢驗點、多檢驗點和網格類檢驗點。離線檢測設備情況如圖2 所示。

圖2 離線檢測設備

（4）異常監控。在加工檢驗環節，系統自動對質量相關數據進行監控，并基于構建的預警模型和閾值判斷，根據現場采集的數據實現預警監控。

（5）數據包。系統基于質檢執行結果形成產品全生命周期質量數據包，加工人員、檢驗人員、工藝人員和管理人員可實時了解產品加工檢測數據和問題處理意見，同時有利于對質量問題進行快速追溯。同時，建立各型號產品各階段、各批次產品的關鍵質量特性數據包及質量問題處理知識庫，利于數據分析、問題處理和型號傳承。

（6）質量績效。系統自動計算各層級產品質量績效，提升質量評估考核能力。層級按產品加工階段分為原材料級、在制品級工序級和成品級，按組織結構分為人員級、設備級、班組級、生產線級、車間級，按產品類型分為產品級、型號級、批次級，質量績效數據包括各層級缺陷率、合格率、超差率、報廢率和質量成本。同時，質量績效以可視化方式進行展示。

3.設備管理模塊

設備管理模塊包括設備臺賬管理、設備運維管理和基準管理功能。

（1）設備臺賬管理。設備資產臺賬是整個設備管理的基礎，用來維護及查看設備的設備檔案信息。

（2）設備運維管理。可以針對每種設備類型，預先設置設備維護類型及周期。系統會根據每臺設備各自的運行狀況，自動提醒何時應該進行何種維護。設備管理部門制定維護保養計劃，在經過各相關部門審核后，可下達至各個機臺。維修人員在進行維護后，記錄維護內容。同時，支持基于設備負荷的優化運維，即優化選擇生產任務低峰時期進行設備運維。

（3）基準管理。系統基準管理能夠為生產運行人員提供設備運行情況的數據記錄與查詢功能，使運行管理人員準確記錄設備的運行情況，并在發現設備故障時及時報修。同時，這部分還具有以下功能：錄入維護設備點檢信息；不同類型的設備建立不同的點檢模板；規范的故障報修管理，一線人員錄入設備故障信息后，自動生成故障報修單，并實時傳送給設備維修人員。

系統可以針對每種設備類型，預先設置設備維護類型及周期，以及維護檢查內容，并會根據每臺設備各自的運行狀態，自動根據模板創建維護檢查表，并提醒何時應該進行何種維護。

（二）IIOT 工業物聯網平臺

為滿足企業現場工業數據采集應用需求，公司自主設計開發了具備設備接入、協議轉換、邊緣計算、智能控制和數據應用等核心功能的工業物聯網產品組。平臺現階段已實現對各類工業設備狀態的全面深度感知、實時數據采集、邊緣計算分析、高效智能控制和基于機理模型的工業軟件應用能力，為企業經營和生產管理提供大量實時工業數據，支撐生產過程優化和智能化決策等企業目標的實現。

1.設備聯網與通信系統（Distributed Numerical Control，DNC）

設備聯網與通信系統將工控網的生產設備聯網通信，是制造企業數控車間實現數字化、網絡化、智能化管理的基礎平臺。

同時DNC 系統規范了工藝程序，以及加工參數的上傳、審核、關聯、調用與回傳等整個應用流程，實現車間數控設備及生產工位的統一聯網管理，支持數控設備的在線加工、數控程序的斷點續傳、在線遠程請求和歷史追溯等，提高了企業數控加工的生產效率。

2.制造數據采集系統（Manufacturing Data Collection，MDC）

制造數據采集系統具備對多種工業協議的報文解析和標準化數據格式轉換的能力，通過挖掘采集到的實時數據價值，實現定制化的設備維保、過程異常監控預警、產品綜合指標監控等管理目標，為生產過程中的瓶頸識別、工藝優化、計劃排程、成本核算、績效統計等需求提供數據支持。

3.工業智能網關

工業智能網關是一套完整的具備自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等能力的工業物聯網邊緣端產品，網關所處邊緣節點更接近于工業現場設備或數據源，可以減少傳輸延遲，加快處理速度，滿足低時延的數據處理的要求，同時支持本地加密存儲，提高數據的安全性，提供具備高速響應性的高可靠服務，能夠更好地支撐工業應用場景的實時控制與應用服務。工業智能網關如圖3 所示。

4.可視化監控系統

基于MDC 數據采集系統構建一套生產線可視化監控體系，包括車間狀態監控、數控機床監控和任務執行狀態監控，可實現生產線透明化管理和異常快速識別處理。

（1）生產線狀態監控。設計生產線設備布局圖并以設備實時狀態數據標識車間設備，實現對車間設備狀態的監控，設備運行狀態有在線、離線、運行、空閑和報警，同時將設備報警信息和處理方式推送到可視化看板供設備管理人員處理，實現生產線整體運行狀態監控并對異常設備進行識別處理，生產線設備運行狀態監控情況如圖4 所示。

（2）數控機床監控。機床狀態監控根據數據采集系統采集到的設備開關機狀態、負載狀態、電流狀態、開機時間、負載時間、設備故障信息、設備加工的產品信息、設備執行的程序、程序加工時間等信息，對相關采集數據進行二次計算，實現對生產線設備平均故障間隔時間（Mean Time between Failure，MTBF）、設備平均故障修復時間（Mean Time to Repair，MTTR）、設備利用率、設備開機率、設備負荷率、設備空閑率、設備故障率等數據進行實時統計計算。

圖3 工業智能網關（IT-OT轉換平臺）

圖4 生產線設備運行狀態監控

通過生產線各數控機床監控數據，對高績效設備與低績效設備進行原因分析，總結高績效設備經驗并進行推廣應用，對低績效設備問題進行針對性改善。

（3）任務執行狀態監控。生產任務執行狀態監控通過采集設備開工完工刷卡數據、設備排產派工數據、設備執行程序數據獲得，可實時監控各設備當前加工的產品、產品當前工序、工序加工進度等信息，并可對生產任務執行超期的產品進行警示。

（三）IDAM 工業大數據綜合應用平臺

基于MOM 平臺和IIOT 平臺構建IDAM 工業大數據綜合應用平臺，依托工業大數據平臺下的設備運行數據、設備報警信息、刀具切削參數、排產派工數據、工序刷卡數據和程序執行數據構建設備診斷專家系統。

基于設備運行數據、設備報警號及設備報警信息，以及設備歷史維修經驗構建設備診斷專家系統。當數據采集系統采集到數控機床報警號、報警信息時，依據報警號和報警信息在設備診斷專家系統中自動匹配推薦故障類型和解決方案，并結合設備運行數據快速準確找到故障點，分析出故障原因，及時排除故障，恢復設備的正常運行。同時將設備維修過程故障機理與維修結論錄入設備診斷專家系統，通過數據迭代，實現專家系統基于故障號和故障信息的故障定位與故障解決方案的精準推薦。

（1）全面采集設備故障信息，構建可視化的設備故障信息庫。全面采集設備故障相關的設備基本信息、設備故障信息、故障處理信息、設備狀態信息等數據，并按照統一的基礎數據標準對數據進行清洗、轉化、匹配、處理后，有機整合形成設備故障信息庫，并提供數據采集的監控情況，以及提供可視化的設備信息數據查看和數據應用地圖展示，為后續的數據分析、應用做好數據基礎。

（2）體系管理設備故障知識，形成設備故障知識庫。采用技術手段、人工經驗相結合的方式對蘊含在設備故障描述、故障原因分析、維修解決措施等信息中的設備故障知識、維修知識進行解析抽取，并對抽取出來的知識按照體系化的思路進行整合管理，構建形成設備故障知識庫。一方面通過對故障知識庫動態管理持續完善設備故障知識構成內容；另一方面當設備發生故障時，為生產人員、維修人員、管理人員基于設備故障知識庫快速、準確定位故障原因提供支撐；此外，基于推薦算法，可根據故障信息智能推薦設備故障維修知識信息。

（3）科學建設故障預警模型，實時監測分析設備異常。采用經驗知識與數據分析相結合的方式，一方面實時監測告警信息，并根據告警信息，提供告警數據分析支撐及告警信息處理所需的知識信息支撐；另一方面利用業務實踐中形成設備故障預警的業務經驗知識，以及基于設備運行狀態歷史數據分析形成的數據分析模型，對設備狀態數據進行實時分析，實現對設備狀態的實時監測，并對可能存在的設備狀態異常情況進行告警。

所提供的告警信息數據分析，是用于滿足告警信息的數據分析所需，內容包括告警設備的歷史運行狀態趨勢分析、歷史故障信息查詢、設備運行負荷狀態分析等；告警信息分析知識支撐，是將告警信息與設備故障知識關聯，使業務人員可以根據告警信息識別故障現象，獲取故障原因、故障維修等相關知識信息。

（4）有機整合設備故障數據，打造設備故障關系云圖。關系云圖是數據整合和數據呈現的有效途徑，關系云圖的構建既有助于便捷、高效、直觀、全方位地掌握設備故障的全景數據情況，也有助于基于云圖對設備狀態進行更準確的分析，同時也是深入開展設備故障數據挖掘的關鍵基礎。設備故障關系圖譜示例如圖5 所示。

圖5 設備故障關系圖譜有機呈現

（5）合理運用分析預測技術，開展設備故障決策分析。合理運用傳統統計分析技術及大數據挖掘技術對設備故障開展全方位、多層次的分析和挖掘，有助于對設備故障數據蘊含業務價值信息的深刻洞察，可為設備故障決策提供有力支撐。

基于統計分析技術可以從不同的視角對設備故障數據的業務特征進行分析，分析內容包括設備狀態統計分析、故障發生分析、故障負荷分析等；基于數據挖掘技術的分析主要是對數據中蘊含的價值信息進行挖掘，可開展故障分析關聯、故障預警分析等挖掘專題。

三、實施效果

通過面向車間生產全過程的信息化管控平臺搭建，某數控加工車間實現90%以上數控設備聯網和制造數據有效感知，實現生產全流程和全要素信息化管控。同時車間現場管理在以下方面發生了轉變：

（1）資源向月度重點計劃傾斜，車間管理人員可在平臺獲取車間月度重點計劃，避免與型號調度之間的計劃沖突。

（2）生產準備向目視化方向轉變，車間管理人員可在平臺及時了解各項任務生產準備狀態，避免由于工藝文件、數控程序和物料準備不及時導致任務拖期。

（3）生產調度向精細化方向轉變，車間管理人員可在平臺獲取設備狀態、各工位工序執行進度，以進行更準確的排產。

（4）生產進度向透明化轉變，車間管理人員可在平臺有效監控在制品任務，降低在制品等待所造成的成本積壓。讓產品更快交付，及時轉化為車間收入。

（5）設備管理向可視化方向轉變，設備維護人員可在平臺第一時間獲取設備報警信息，并在平臺設備維修知識庫中獲取報警故障原因和維修方法，提高設備故障響應速度和故障原因排查效率。

（6）工序從工時定額向定價轉變，生產人員收入與產出直接掛鉤，生產人員可在平臺及時了解當前完工工序收入，極大激發生產人員的積極性。

（7）現場執行向無紙化轉變，現場操作人員可通過平臺獲取本工位生產計劃并提前進行生產準備，獲取電子化工藝文件和數控程序，避免紙質工藝文件在現場流轉版本管理難的問題。

（8）工藝改進向基于數據做轉變，通過平臺可有效識別數控程序執行過程設備負荷和加工周期情況，支撐工藝人員優化完善工藝文件和數控程序。

（9）車間經營從月底結算向動態歸集轉變，通過平臺可及時自動歸集車間實時收入和成本，以便進行經營調整。

通過信息化管控平臺的落地實施，有效增強了車間運行狀態感知能力和制造資源管理能力，解決了車間生產信息孤島問題，實現了車間透明化管理，增強了車間生產全流程信息化集成管控能力，提高了產品全生命周期質量控制水平和設備管理效能。車間在面向航天產品多品種小批量、研制與批產并存生產模式下的響應能力顯著增強，大幅度提升了零件產品加工效率和質量保證能力，促進了企業核心運營能力的提升。

四、經驗總結

面向車間生產全過程的信息化管控平臺落地實施過程形成以下幾點經驗。

（一）建立跨部門和跨職能的推進組織

平臺建設涉及到企業內外部多部門協作，需建立項目領導機構對項目進行集中管理。項目實施應以單位內部技術班組、管理班組和生產班組為主體，以各子項目負責人為核心組建子項目團隊。

（二）明確業務痛點和業務目標

從生產實際出發，系統梳理車間生產業務流程，挖掘車間生產管控的難點、痛點，同時深入剖析航天制造模式和產品結構特點，并對現有流程、制度、管理體系進行優化，確立平臺的業務目標。

（三）平臺建設應統籌考慮先進性與適用性

平臺建設應遵循實用性、先進性、系統性、可擴展性和成本效益原則，平臺建設目標必須與企業發展戰略、信息化規劃保持一致，根據項目周期和經費分階段實施。

一是平臺應做好系統集成工作。平臺應基于企業智能制造架構體系，對企業現有信息化系統和后續可能搭建的信息化系統進行充分考慮，以保持數據一致性。

二是項目風險分析與控制。在平臺建設過程中要系統地開展項目風險分析，風險分析范圍包括業務標準、技術標準、業務需求、項目進度、資源分配、經費使用和質量管理，并針對識別的風險因素開展風險評估和風險控制。

三是做好平臺測試應用推廣。系統安裝部署完成后，在企業相關部門啟動測試應用，記錄用戶使用問題及解決方法，持續完善系統功能。做好系統性的培訓工作，保證培訓的實用性和培訓效果。同時，應主動回訪用戶，快速響應用戶需求。