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基于大數(shù)據(jù)的列車部件智能制造系統(tǒng)*

2021-09-09 02:37:46賀保衛(wèi)豆張瑞曹孔玉
制造技術(shù)與機(jī)床 2021年9期
關(guān)鍵詞:智能系統(tǒng)

賀保衛(wèi) 豆張瑞 尹 帥 曹孔玉

(①青島杰瑞工控技術(shù)有限公司,山東 青島266061;②大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院,遼寧 大連116026)

隨著“德國工業(yè)4.0”、“美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”和“中國制造2025”等工業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃相繼出臺,各國不約而同地將智能制造確定為振興工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵[1],智能制造成為全球工業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)和學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。另外,在《大數(shù)據(jù)促發(fā)展:挑戰(zhàn)與機(jī)遇》白皮書中,聯(lián)合國指出大數(shù)據(jù)技術(shù)對于聯(lián)合國和各國政府是一次重要的歷史機(jī)遇,歐盟也呼吁各成員國積極迎接大數(shù)據(jù)時代[2]。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來促進(jìn)制造業(yè)的發(fā)展已經(jīng)成現(xiàn)代制造企業(yè)的共識。

隨著列車部件集成度和勞動成本的提高,市場競爭日益激烈,各列車零部件制造廠商對TQCS提出了更高的要求。為了應(yīng)對挑戰(zhàn),改變列車部件傳統(tǒng)手工裝配模式,將大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能融入列車部件制造成為一種不可阻擋的趨勢[3]。

本文利用傳感器、RFID射頻識別、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù),結(jié)合自動化設(shè)備的設(shè)計(jì)利用,對列車部件智能制造系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì),旨在為高鐵制造業(yè)由“制造”走向“智造”貢獻(xiàn)一份力量。

1 大數(shù)據(jù)在智能制造的應(yīng)用

1.1 制造業(yè)大數(shù)據(jù)特征

制造業(yè)大數(shù)據(jù)除了擁有“5V”特征,即Volume(容量大)、Variety(種類多)、Velocity(速度快)、Value(價值密度低)、Veracity(不完全真實(shí))[4],還具有以下特征:(1)數(shù)據(jù)分散,非結(jié)構(gòu)化比例大。制造業(yè)數(shù)據(jù)來源廣泛且分散,包括制造過程監(jiān)控數(shù)據(jù)、企業(yè)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)、供應(yīng)商及客戶數(shù)據(jù)。海量異構(gòu)數(shù)據(jù)難以有效集成,不能實(shí)現(xiàn)面向系統(tǒng)生命周期管理的數(shù)據(jù)協(xié)同管理。(2)高噪音。數(shù)據(jù)噪音容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯誤,給制造業(yè)造成巨大損失。(3)強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。制造數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應(yīng)用都圍繞產(chǎn)品全生命周期、企業(yè)主價值鏈等,數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)性強(qiáng)且分析準(zhǔn)確性要求高。(4)非線性。生產(chǎn)過程存在許多不可預(yù)測物理化學(xué)變化,導(dǎo)致數(shù)據(jù)非線性。

1.2 大數(shù)據(jù)平臺搭建

制造業(yè)大數(shù)據(jù)的特征給大數(shù)據(jù)的存儲與處理帶來挑戰(zhàn),Hadoop是由HDFS和MapReduce組成的分布式架構(gòu)平臺,這種架構(gòu)使大數(shù)據(jù)的存儲與處理成為可能。分布式文件系統(tǒng)HDFS具有低延遲數(shù)據(jù)訪問、支持超大文件、可擴(kuò)展和高容錯等特點(diǎn),能夠存儲生產(chǎn)制造過程中大量半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),利用MapReduce分布式計(jì)算提供數(shù)據(jù)分布式處理[5]。

Hadoop平臺搭建首先安裝虛擬機(jī)VMware并安裝CentOS系統(tǒng);進(jìn)行Hadoop服務(wù)器基礎(chǔ)環(huán)境配置,添加Hadoop用戶;進(jìn)行Hadoop完全分布式配置:包括配置集群主機(jī)Hosts、配置SSH、配置集群各主機(jī)間無密碼訪問、安裝主機(jī)和從機(jī)的Hadoop環(huán)境、格式化HDSF文件系統(tǒng)、啟動HDSF文件管理系統(tǒng)與MapReduce;進(jìn)行HBase的安裝配置,解壓源碼包并重命名;調(diào)用SequenceFile,MapFile文件存儲。

2 基于大數(shù)據(jù)的智能制造系統(tǒng)架構(gòu)

根據(jù)列車部件制造總體目標(biāo)和要求,將智能制造系統(tǒng)架構(gòu)確定為物物互聯(lián)層、智能感知層、數(shù)據(jù)分析層、制造服務(wù)層和一個大數(shù)據(jù)中心,如圖1所示。

2.1 物物互聯(lián)層

物物互聯(lián)層負(fù)責(zé)制造過程中多源數(shù)據(jù)的實(shí)時采集。在制造線體布置RFID電子標(biāo)簽、識別碼、各類傳感器進(jìn)行多源數(shù)據(jù)采集,然后通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、無線網(wǎng)絡(luò)、紅外和藍(lán)牙等進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和通信,完成工件、設(shè)備、操作人員及計(jì)算機(jī)等物理資源的互聯(lián)互通,實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的實(shí)時可靠獲取。

2.2 智能感知層

智能感知層負(fù)責(zé)多傳感器的體系化管理,包括傳感器數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議、異構(gòu)傳感器管理、傳感數(shù)據(jù)格式化封裝等。通過傳感器數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸實(shí)現(xiàn)物理制造資源相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時獲取和主動感知。標(biāo)準(zhǔn)化定義Web端用戶的交互操作,基于用戶界面的模塊化設(shè)計(jì),通過Web中間件的用戶行為解析功能,實(shí)現(xiàn)對用戶事務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時感知獲取。

2.3 數(shù)據(jù)分析層

數(shù)據(jù)分析層將數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、篩選、分析處理,得到滿足需求的知識,為制造服務(wù)層提供標(biāo)準(zhǔn)化的信息。來自異構(gòu)傳感器和用戶界面的數(shù)據(jù)具有多源、分散的特點(diǎn),需要利用ETL技術(shù),通過抽取-轉(zhuǎn)換-加載過程將數(shù)據(jù)提取并集成為統(tǒng)一數(shù)據(jù)形式,建立制造過程數(shù)據(jù)倉庫,然后根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘獲取復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型中數(shù)據(jù)耦合作用機(jī)理[6],構(gòu)建數(shù)據(jù)演化規(guī)律的預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)過程變化趨勢分析、檢測預(yù)警和優(yōu)化決策等。

2.4 制造服務(wù)層

制造服務(wù)層包括制造過程檢測、資源實(shí)時監(jiān)控、質(zhì)量診斷、生產(chǎn)調(diào)度和設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)服務(wù)等,其本質(zhì)是應(yīng)用數(shù)據(jù)知識對制造過程進(jìn)行實(shí)時動態(tài)優(yōu)化,提高企業(yè)智能化水平。針對不同的服務(wù)方向構(gòu)建對應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫,通過數(shù)據(jù)分析獲取關(guān)聯(lián)信息的數(shù)據(jù)演化規(guī)律,利用模擬仿真、反饋調(diào)控和實(shí)時預(yù)警等手段利用到各種制造服務(wù)業(yè)務(wù)。

2.5 大數(shù)據(jù)中心

大數(shù)據(jù)中心匯集了制造過程中各層次不同形式的數(shù)據(jù),包括傳感器采集數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、資源配置數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)優(yōu)化知識和制造服務(wù)封裝平臺等。原始數(shù)據(jù)高噪音、多尺度及多樣性,需對其進(jìn)行過濾集成提高數(shù)據(jù)質(zhì)量;針對數(shù)據(jù)的海量性、高速性,利用高效并行的數(shù)據(jù)存儲、查詢與讀取算法來提高數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化效率;多維度制造服務(wù)層下數(shù)據(jù)具有高維度的特性,需要構(gòu)建面向主題的數(shù)據(jù)倉庫來提高數(shù)據(jù)的集聚程度。

2.6 系統(tǒng)硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

根據(jù)智能制造系統(tǒng)整體架構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),如圖2所示。

3 關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用與分析

列車部件制造過程涉及MES、PDM、PLM、PHM等多個獨(dú)立信息系統(tǒng),系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)差異較大且缺少統(tǒng)一接口,使得企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)難以融合,無法充分挖掘數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)與社會價值。如何將分布式異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行集成處理,讓上層用戶以透明的方式訪問數(shù)據(jù),成為大數(shù)據(jù)技術(shù)要解決的問題。如圖3所示,為列車部件制造系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理過程架構(gòu)圖,通過此圖介紹智能制造系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。

3.1 數(shù)據(jù)抽取(data extract)技術(shù)

ETL是數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和裝載(extract,transformation,loading)的簡稱,是對業(yè)務(wù)系統(tǒng)中分散數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、轉(zhuǎn)換、清洗和加載,使這些數(shù)據(jù)成為有用數(shù)據(jù),是數(shù)據(jù)倉庫獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)抽取是從不同操作平臺、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)格式中抽取數(shù)據(jù)的過程。首先結(jié)合需求確定抽取字段,數(shù)據(jù)庫字段應(yīng)與需求字段形成一一映射關(guān)系,得到的數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一、規(guī)整的字段內(nèi)容,為后續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加載提供基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)抽取還涉及到從不同類型數(shù)據(jù)庫(Oracle、Vertica、DB2、Mysql等)、不同類型文件系統(tǒng)(HDFS、Windows、Linux),以何種方式(數(shù)據(jù)庫抽取、文件傳輸、流式)、何種頻率(分鐘、小時、天等)獲取數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(data transformation)技術(shù)

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是對抽取后不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過程,包括:(1)數(shù)據(jù)名稱、格式的統(tǒng)一,即數(shù)據(jù)粒度轉(zhuǎn)換、商務(wù)規(guī)則計(jì)算、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式、計(jì)量單位、命名等。(2)數(shù)據(jù)倉庫中存在源數(shù)據(jù)庫中可能不存在的數(shù)據(jù),需進(jìn)行字段組合、分割或計(jì)算。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換還包括數(shù)據(jù)清洗過程,針對無關(guān)緊要或者是干擾項(xiàng)的數(shù)據(jù),要對數(shù)據(jù)過濾“去噪”提取有效數(shù)據(jù)。

3.3 數(shù)據(jù)加載(data loading)技術(shù)

數(shù)據(jù)裝載是將清洗后的數(shù)據(jù)按照物理數(shù)據(jù)模型定義的表結(jié)構(gòu)裝入目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)表中,允許人工干預(yù)并提供系統(tǒng)日志、錯誤報告、數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)功能。整個操作過程往往要跨網(wǎng)絡(luò)、跨操作平臺。數(shù)據(jù)加載要結(jié)合使用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(Oracle、Spark、Impala、Mysql等)確定最優(yōu)加載方案,節(jié)約CPU、硬盤IO和網(wǎng)絡(luò)傳輸資源。

4 柔性化生產(chǎn)線

4.1 工藝分析

建立柔性化產(chǎn)線之前,首先應(yīng)用流程程序分析法對列車部件制造工藝進(jìn)行研究,記錄裝配過程中各零部件的存儲、搬運(yùn)、等待、操作及檢驗(yàn)狀態(tài),統(tǒng)計(jì)其中的浪費(fèi)現(xiàn)象?;诠I(yè)工程ECRS原則[7],結(jié)合自動化技術(shù)對部件裝配流程、生產(chǎn)線布局進(jìn)行設(shè)計(jì)整合,包括并行工序重組、相似工序合并、復(fù)雜工序簡化、周轉(zhuǎn)運(yùn)輸機(jī)械化及生產(chǎn)過程信息化等。

列車同一部件往往因車型不同,其配件型號及制造工藝不同。本系統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)采用多元化設(shè)計(jì)使產(chǎn)線兼容多種型號的配件。通過掃碼識別不同型號,信號傳輸?shù)缴衔粰C(jī),上位機(jī)根據(jù)信號種類給PLC控制系統(tǒng)下達(dá)不同指令,零部件自動跳過不需要的工位。

4.2 產(chǎn)線設(shè)計(jì)布局

傳統(tǒng)的列車部件制造采用“地攤式”分工作業(yè),空間利用率低。所以設(shè)計(jì)產(chǎn)線時,基于移動較短、充分利用面積、物流路線最優(yōu)化原則,確定物料存放區(qū)、輸送區(qū)、組裝區(qū)、半成品緩存區(qū)、試驗(yàn)區(qū)以及成品存放區(qū)位置。根據(jù)工藝流程分析、通過DELMIA優(yōu)化生產(chǎn)節(jié)拍,對設(shè)備進(jìn)行合理布局。

制造系統(tǒng)模型均在CATIA中創(chuàng)建,將三維模型另存為CATproduct格式導(dǎo)入DELMIA:(1)首先在PPR結(jié)構(gòu)樹產(chǎn)品列表節(jié)點(diǎn)下插入產(chǎn)品模型,在資源列表節(jié)點(diǎn)下插入資源模型和工具模型。(2)基于“可拆即可裝”原理,在PPR工藝列表節(jié)點(diǎn)下按工藝流程逆序添加ProcessLibrary文件中工藝節(jié)點(diǎn)[8]。(3)創(chuàng)建產(chǎn)品、資源、工藝間的邏輯關(guān)系信息。(4)基于“可拆即可裝”原理,按照裝配工藝流程和裝配路徑創(chuàng)建裝配運(yùn)動,結(jié)合Pert圖和Gantt圖對各工序協(xié)調(diào)管理,以獲得最優(yōu)生產(chǎn)節(jié)拍。

4.3 詳細(xì)方案介紹

流水線采用雙層運(yùn)輸,上層采用倍速鏈和滾筒混合傳動的方式,下層采用倍速鏈整體動力傳動的方式,端部布置升降機(jī)實(shí)現(xiàn)部件上下兩層運(yùn)輸。列車零部件質(zhì)量大,其周轉(zhuǎn)運(yùn)輸采用負(fù)載、跨度、起重高度適合的起重機(jī)完成。結(jié)合有效負(fù)載、工作范圍、速度及定位精度等要求,選擇ABB-IRB6700為上料機(jī)器人,如圖4所示。機(jī)器人護(hù)欄為彩鋼瓦與鋼絲網(wǎng)相結(jié)合的方式,設(shè)有平開檢修門和人機(jī)交互的感應(yīng)開閉門。

針對上料零部件結(jié)構(gòu)不同的情況,為機(jī)器人設(shè)計(jì)通用夾持裝置。如圖5所示,包括支撐板、夾緊氣缸、上壓緊塊和夾緊板,還包括下限位塊,其呈L型,設(shè)置于支撐板下方,其橫向臂位于夾緊板下方且托住夾緊板。夾持工裝通過氣缸控制活動關(guān)節(jié)完成多種物料的夾持上線。

如圖6所示,組裝區(qū)配備智能扭矩系統(tǒng),系統(tǒng)能夠識別來料選擇所需扭矩扳手,并根據(jù)裝配工藝自動調(diào)整扭矩預(yù)設(shè)值。扭矩系統(tǒng)包括電動工具、雙軸電動工具、無線扳手等,實(shí)現(xiàn)各固定螺栓的自動打扭矩,每次將扭矩數(shù)據(jù)傳入數(shù)據(jù)庫,記錄到對應(yīng)產(chǎn)品檔案中。智能扭矩系統(tǒng)提高裝配效率的同時避免了人工漏擰、欠擰及過擰螺栓導(dǎo)致廢品率升高。

此部件制造涉及重型鋼板,人工搬運(yùn)費(fèi)力且危險性大,因此設(shè)計(jì)助力機(jī)械手來搬運(yùn)蓋板,如圖7所示。機(jī)械手由3個關(guān)節(jié)軸組成,分別繞軸旋轉(zhuǎn)360°、310°和310°,前端夾具配有把手、控制按鈕、抓取工裝等部件,操作者在前端施加一個小推力就能實(shí)現(xiàn)蓋板任意位置搬運(yùn)。

另外,制造系統(tǒng)具有可視化指導(dǎo)功能和零部件信息防誤防漏功能,確保生產(chǎn)過程的準(zhǔn)確性,提高產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量和效率;配有多傳感器檢測技術(shù)的檢測設(shè)備,全面檢測產(chǎn)品多項(xiàng)性能參數(shù);基于大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、制造全程檢測、資源實(shí)時監(jiān)控、產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化、設(shè)備維保優(yōu)化等服務(wù);對每個部件建立電子履歷,存儲產(chǎn)品數(shù)據(jù)信息,實(shí)現(xiàn)制件整個生命周期的信息可追溯并不斷更新。

5 結(jié)語

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的列車部件智能制造系統(tǒng)通過自動化設(shè)備應(yīng)用及多元化工裝設(shè)計(jì),降低了人工投入,提高了生產(chǎn)效率;通過智能制造系統(tǒng)架構(gòu)搭建網(wǎng)絡(luò)軟硬件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)制造過程的實(shí)時在線監(jiān)測、資源實(shí)時監(jiān)控、生產(chǎn)調(diào)度及質(zhì)量優(yōu)化、設(shè)備故障檢測信息記錄;能夠采集組裝、試驗(yàn)、維護(hù)、檢修等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)信息,為每個產(chǎn)品建立電子檔案,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品信息可追溯查詢。

通過對列車部件智能制造系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究,形成了一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能制造思路,對于列車部件的智能制造具有一定的參考價值和指導(dǎo)意義。

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