現場數據快速分析應用的品質革新技術
——基于少量多種的生產

◆夏 剛/ 文

近年來，沿海地區的民工荒逐漸演變為普遍的招工難和漲薪潮，導致人工費高漲，大幅度提高了中國制造業的成本。中國已經接近于人口紅利的消失點，勞動數量不再具有絕對的優勢，制造業正面臨人口紅利消失的問題。與此同時，制造業還面臨勞動力匱乏、熟練工老齡化、年輕人不愿下車間等問題。全球爆發的新冠疫情，讓制造業雪上加霜，也給歐姆龍帶來了挑戰。

主要體現在零部件受檢時，過去通過人工全檢來防止不良零部件流入，而現在由于人工費高漲，為了節省用人成本，僅能對零部件進行抽檢，不良零部件就有可能會流入。在生產過程中，熟練的作業員的確能遵守作業規定，不生產不良品，但由于熟練工年齡開始老化，大量新員工加入，增加了生產不良品的風險。在最后的出貨檢查環節中，前過程的信息分割、風險信息未知，也有可能讓不良品流出。為了應對這些質量挑戰，歐姆龍充分利用了現場數據快速分析應用的品質革新技術。

歐姆龍的品質革新技術主要體現在三個方面：一是運用了人工智能的預兆管理方法，建立了零部件品質風險預兆管理模塊；二是將歐姆龍的傳感技術運用于防錯管理上，建立了智能化單元生產線中的1個流控制模塊；三是通過數據和控制技術結合的過程管控方法，建立了SPC模塊。通過以上三模塊，提高產品品質。

1 零部件品質風險預兆系統模塊

1.1 系統目標

零部件品質風險預兆系統模塊，通過把握供應商過程數據、品質結果數據，結合不良發生歷史（入庫不良歷史+工程不良歷史），進行邏輯運算，轉換成零部件風險品質水平（RQL）[1]。在來料檢查時進行運用，實現批次不良的有效攔截?；趯α悴考砹蠙z查時提出實施預兆管理的要求，在批次不良流入前進行攔截，以不能流入不良品為主要目標。

1.2 系統實現

首先確保零部件來料前就能獲取風險等級信息，并在檢查時有效利用，重點解決數據的及時性和匹配率。將云同步技術與數據庫進行連接，實現數據信息的互聯。將采集到的數據結合應用方法，把預兆結果在檢查時告知作業員運用。從數據匯總、清理到按照應用邏輯進行計算得到的結果，反映到查詢界面中。整個系統將數據采集、數據傳輸、數據清理、數據展示集于一體[2]。

1.3 系統成效

在供應商一側運用零部件品質風險預兆模塊時，通過獲取供應商數據結合特有邏輯算法進行有效利用，實現從被動檢查到事前主動攔截的革新轉變。

2 智能化單元生產線1個流控制系統模塊

智能化單元生產線（圖1）1個流控制系統模塊，主要運用傳感技術收集現場數據，結合歐姆龍的控制技術，以系統邏輯對作業員應有動作的順序進行控制，防止因未完成規定動作而流入后道工序造成的不良。根據PFMEA（潛在失效模式及影響分析），一旦識別出跳工序后下一工序無法檢出的情況，就接入1個流控制系統。每一條單元生產線都有一個主控模塊，各工序有各自的控制模塊，主控模塊和各工序模塊實時通信，交換生產計劃和實際生產信息進行計數。前后工序之間實際完成數的差值為手持數，通過設置手持數為1，防止工序間因產品堆做和跳工序產生的品質風險，從而實現1個流控制。當一個工序有多個步驟需要操作時，進一步細化計數防錯確認，確保當前工序所有動作按計數完成。具體表現為，前一道工序未按正常動作結束或發生異常時，生產作業將無法進入下一工序，當前工序會報警，下一工序電源鎖死無法開啟。如此這般將防錯裝置和檢查機聯動，便于實現由系統確保1個流的管控，做到不遺漏、不出錯。

2.1 系統架構

整個模塊系統（圖2）分為三個層次：應用層、中間層、實行層。應用層包含TIME LINE（實時工程生產實績）、ANDON（現場異常實時監測）。中間層是利用PLC系列的控制模塊，進行現場信息收集、分析、計算，將結果反饋至應用層。實行層即現場產線，利用EtherNet TCP/IP和I0-LINK技術，將生產現場的產品訂單、型號、批號等數據，與檢查數據串聯，實時上傳至系統中間層。

2.2 系統機能實現

2.2.1 細胞產線控制（1個流）

當某個產品訂單開始生產時，PLC控制模塊會根據現場作業者可操作數、各工序之間的標準等待數、設定值來進行判斷，提示作業者該工序是否可以操作，最終實現防止工序遺漏的功能（圖3）。

圖1 智能化單元生產線示意圖

圖2 CLCS系統構架

2.2.2 生產程序切替控制

正確的工藝加上正確的生產操作是構成合格產品的關鍵。通過生產程序切換控制可以解決可能發生的問題，給檢查機實時發送當前完成數、紅票數、訂單數，檢查機根據產品的編號自動切換對應的檢查程序，最終實現防止設備程序使用錯誤。

2.2.3 EP化裝置

針對附屬件漏拿，當新的產品訂單開始時，與該產品相關的附屬件都會被放置在專用EP盒子中，盒口處會裝設傳感器和警示燈，感知作業者是否按照規定的數量拿取。當作業者漏拿或多拿，警示燈會鳴叫報警。每臺產品的打螺絲計數，通過監測電動螺絲刀的馬達轉向、時間+螺絲鎖緊扭矩反饋，實現精確計數。如果數量未達到設定值，下一工序將無法啟動，會提示作業員漏打螺絲。

2.3 系統成效

以智能化單元生產線中的1個流控制模塊為基礎，通過單元產線系統邏輯聯動對人動作的控制，實現拒絕不良生產。

3 SPC系統模塊

圖3 細胞產線構成

有別于以往僅靠最終檢查的方式，系統將匯集所有能獲得的前端特征數據（4M），結合風險品質水平（RQL），進行恰當處理，確保生產穩定的產品，有序出貨。前期通過分析產品所有不良項目或DFMEA（設計失效模式及后果分析）列出所有不良發生原因及相關因子，通過正交測試方法或經驗智庫確定各因子影響度，分析產品重點要因與結果特性的關系，結合生產技術可實現性，確定在生產線哪些工序利用歐姆龍傳感器、PLC進行現場數據采集和傳輸（大數據采集）。數據上傳到中間層后，從中間層篩選出需要計算PPK的特性數據（小數據計算），進行過程能力可視化揭示，設定控制限進行預警，并與4M變動系統聯動，在產品發生不良前就通知相關人員進行調查和干預。按照海因里希法則的內容，實現拒絕不良流出。

3.1 實施方法確定

SPC作為預兆管理的主要手段[3]，其核心原理是在穩態的生產過程中，通過PPK的監控，發現過程品質數據的發展趨勢，通過分析過程品質數據的發展趨勢，預見是否有品質問題發生。當過程品質數據變化到設定的觸發點時，通知相關部門實施預兆管理。確定制造過程關鍵特性因子、參數控制限與適用的運行規則，實現在線質量控制可視化；建立現場預兆報警后的處置流程；通過信息化系統架構的開發，建立對關鍵控制指標的有效監控系統。

3.2 SPC關鍵控制特性及因子數據收集

根據現行制造過程及相關控制要求，初步確定實施SPC監控的潛在關鍵特性及相關因子，涉及零部件組裝、成品組裝和成品檢查等工序的電氣特性及組裝尺寸。

3.2.1 特性及相關因子

對選出的需要管控的特性，確定特性及因子間的相互關系，結合工藝原理，識別并明確各變量間的關聯性，并對相關因子進行評估實驗，確定需要監控的關鍵特性及因子。

3.2.2 數據自動采集

確定后的關鍵特性及因子的數據采集過程，由終端檢查設備中Logdata自動傳輸到數據庫，因此具有在線測量和數據自動采集的功能，是開展SPC必備條件。對尚不具備在線數據采集條件的關鍵特性因子指標，追加數據自動采集功能。

3.2.3 數據實時性

數據動態分析與及時報警是SPC的重要特征，是基于生產設備數據自動收集特點的。在特性檢查數據設備優先實施SPC監控，以便發現問題及時響應并糾正。

3.3 過程能力分析及對應

3.3.1 過程現狀分析

建立數據收集計劃及產線分布確認；確定產品特性能力，驗證過程能力；制定判異準則、報警及對應流程。

3.3.2 對應流程的建立

抓住產品的異常傾向，在問題擴大前進行早期糾正處置，即監控因子異常報警后的產品糾正處置，以減少不良發生。新商品階段，增加初期流動收束判定條件，即生產過程中的重要因子穩定后收束，使量產時工程內更加穩定。量產工程階段，初期流動已穩定因子由于量產時4M變更等原因造成監控關鍵因子發生異常波動，通過預兆監控提前發現不良趨勢，進行提前預警并處理。

3.4 SPC系統與4M系統聯動

在產品量產階段，由于外界的4M（人、機、料、法）變動情況過多，可能造成原來已穩定的機種發生異常波動。為究明4M與產品特性的相關性，將4M變動系統中所記錄的數據，與SPC中的產品特性數據聯動，通過SPC系統，就能直觀地看到在哪個時間點發生了4M變化、它所對應的數據是否發生異常等，從而為產品過程能力的改善，提供了捷徑（圖4）。

3.5 系統成效

建立以SPC系統模塊監視工程要因為主的預兆管理模塊，可以實現拒絕不良流出。

4 技術成效

該技術的品質控制模塊在歐姆龍（上海）有限公司所有生產線上得以運用，實現了公司工程內不良降低的目標，有效改善了經營成本。這是歐姆龍集團全球工廠里率先實踐“i-Automation!”＊*“i-Automation!”是代表歐姆龍價值取向的概念標語，指在生產現場，通過推進基于集成化（integrated）、智能化（intelligent）、人機交互（interactive）三個“i”字母開頭的自動化技術，開展制造領域的革新。的成功案例。以此為基礎的標準化智能單元產線控制系統，在日本同行業中亦屬領先水平，該系統正在日本和中國的其他工廠展開。采用該系統三年以來，取得的經濟效益高達100萬元以上。該項目對質量改進的成功應用可推廣至相關制造行業。該技術具有輕量化、通用性的主要技術特點，可以在小投入的情況下快速應用到各種不同的生產現場，適合中小企業運用。

圖4 SPC系統與4M系統聯動示意圖

通過以上革新技術的運用和積累，不僅可以為將來實現智能化制造發展、推動數字化工廠建立，奠定堅實的基礎，還有助于改善生產效率、減少資源浪費等。我們希望在下一個階段進一步精進系統模塊，讓這些成功的應用和案例服務于中國眾多制造企業，為中國的可持續發展作出貢獻。