C2B模式下的焊裝車間數字化轉型

徐貴峰　姜雪艷　徐健　孟凡剛　何珊珊　廖衛國

摘 要：本文主要探究了車企焊裝車間數字化轉型，闡述了C2B模式對傳統焊裝車間的沖擊，并從工藝流程、工藝規劃與開發、虛擬仿真與調試、工藝變更與管理等方面討論智能車間數字化建設方案，確定了一套適合C2B模式的數字化管理體系。

關鍵詞：數字化轉型 焊裝車間 C2B 智能化

1 引言

隨著科技和生產力的迅速發展，技術變革加速，汽車市場競爭空前激烈。消費者對汽車的需求也逐步從最初的關注其功能化轉變為關注產品的差異化和個性化[1]。目前，中國車企在制造端面臨的核心問題是現有的制造方案不能滿足客戶個性化、定制化的購車需求，大批量制造的同質化產品已無法得到客戶的青睞，因此車企為提升自身競爭力開始嘗試小批量定制化產品?？蛻魧τ谫|量、配置、服務和交付時間要求的不確定性倒逼車企必須對整個生產流程做出改變，而數字化轉型便是車企生產流程變革的重要手段。

在大規模定制化的C2B模式下，傳統車間生產模式已無法滿足大規模定制化的生產需求，汽車行業開始嘗試由傳統模式向智能化、柔性化的大規模定制生產轉變。本文主要結合上汽大通焊裝車間數字化建設，探討車企的制造端數字化轉型之路。

2 車企制造端數字化轉型的背景

生產制造數字化是應用數字化技術，以滿足客戶定制化需求為本，以應對車企生產不確定性為核心的生產方式的革新。所謂數字化智能工廠，是指以產品全生命周期的相關數據為基礎，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，并進一步擴展到整個產品生命周期的新型生產組織方式。數字化工廠需要具備高度的精益化和自動化水平，同時擁有強大和完整的信息系統，連接工廠內外，并靈活調整生產的各個環節。

生產數字化可以幫助車企優化生產排期、工藝流程，通過自動化設備的使用、制造經驗的提升和精益制造的改善，將生產效率成倍提升。車企進行生產數字化轉型的核心在于利用數據能力識別消費者需求轉變所帶來的潛在風險，將生產流程、工藝中的不確定性降到最低。（見圖1）

3 車企制造端數字化轉型的核心技術

焊裝是汽車質量分界點，工藝相對復雜，環境惡劣，部分操作要求帶有計算機視覺的設備進行自動化激光點焊，自動化率可達80%～90%。因此，焊裝車間的數字化建設是車企制造端數字化建設的重中之重，焊裝的數字化建設的核心技術主要集中在工業大數據、工業管理軟件、工業機器人、數字孿生等方面。

3.1 工業大數據

大數據是車企數字化轉型的核心技術、基礎技術，部分企業將數字化理解為數據的采集、分析和使用的閉環，但簡單的閉環模式難以解決車企面臨的問題，還需要通過生產控制系統、BOM系統、PMS、PLM、WMS等進行串聯形成網絡化數字體系，通過數據中臺形成相互連通的網狀結構，不同數據以相互交織的方式向上賦能，才能真正做到汽車生產全流程數字化轉型。

工業數據是車企生產環節轉型的基礎，而數據的透明化、決策的敏捷化是生產數字化轉型的根本。通過對庫存、制造、物流、質檢等各個生產環節產生的數據進行有效連接，分析及使用，改變原有粗放的生產方式，用數據的透明及快速傳輸能力打造數字工廠，從而精準管控生產效率，預防潛在風險。

3.2 工業軟件

工業軟件是生產數字化的另一重要基礎，通過工業軟件的應用，在車企生產運營過程中實現信息化、數字化，貫穿產品研發、設計、生產、數據收集和信息管理的全業務過程。在生產制造環節，生產現場的不確定性始終困擾著汽車行業，嚴格的交貨周期、新舊車型的調整、產線設備的升級以及一線人員的變動，使靜態的生產計劃轉為動態，這往往牽一發而動全身。同時，為應對消費者的個性化需求，生產管理的單位正在由批量生產向單一定制和生產轉變。工業軟件的使用正是解決以上問題的方案之一，制造執行系統（MES）是生產執行側軟件，填補計劃層與控制層之間的信息空白，負責車間級生產過程執行管理，在車企智能制造構架中搭建上下聯通的橋梁。

3.3 工業機器人

機器人在生產數字化中扮演著執行終端和數據收集器的角色，將生產制造層面的基礎數據進行收集和儲存，通過服務器上傳至車間級MES和企業級ERP集成中，為生產數字化提供數據基礎。在項目規劃時會提前在各個環節上進行人力執行和機器人執行的成本核算，考慮項目成本、運維成本后按需使用工業機器人。隨著人工成本的不斷上漲以及“用工荒”的不斷沖擊，在汽車焊裝規劃中，各種各樣的工業機器人越來越多的被大規模使用。

3.4 數字孿生技術

數字孿生技術是以數字化的方式將物理實體轉化為數字模型，利用實時數據和歷史數據的結合進行模擬、控制、驗證、預測，從而降低生命周期中不確定性的技術手段。數字孿生可在汽車生產之前通過虛擬生產的方式模擬不同配置、類型汽車的生產過程，降低實際操作時出現的瓶頸，縮短產能爬坡周期，減少計劃外的停機時間。同時可將原材料、邊線物流、工序要求、設備健康狀況等進行統一模擬并記錄模擬生產時的參數，有助于及時發現實際生產過程中的異常情況，快速解決不確定性問題。通過數字孿生技術，車企將看到更加理想的最終產量和生產流程可靠性。

4 數字化轉型下的焊裝智能車間建設

上汽大通建立了數字化智能制造平臺（見圖2），通過大數據分析、虛擬仿真、物聯網、視覺跟蹤等技術應用，實現了虛擬驗證、工藝在線、設備在線、質量在線、物流在線。

4.1 基于數字孿生技術的虛擬驗證

C2B生產模式下客戶根據自己的喜好進行定制化選配，這導致車輛配置種類呈指數級增加，對現場工藝驗證帶來巨大的挑戰。尤其是隨著現代化制造車間建設，焊裝生產線自動化率越來越高，一旦產品發生變更，相應的機器人程序、PLC程序都要重新進行修改、調試、驗證，對生產線產生巨大影響。

工藝仿真能夠在三維沉浸感的虛擬環境中真實再現一個具體的工藝過程，并且允許用戶實時操作工藝設備或改變相關參數，能夠使得用戶在產品開發或生產規劃階段對產品的工藝過程進行仿真和評估，從而檢驗和優化生產工藝;（見圖3）

通過仿真系統應用，實現了工廠規劃虛擬仿真，通過制造數字化實現對市場新情況快速調整，在真實工廠建立以前在系統中優化制造效率和消除瓶頸，用仿真、分析和可視化增加產能和最大化盈利率，不斷優化生產和物流。（見圖4）

4.2 基于PMS系統的工藝在線

在C2B生產模式下，傳統的工廠生產作業工藝文件管理是碎片化、離散化的，每個車型對應一份工藝文件、對應一份作業指導書，而C2B最大的特點就是車型配置可以自由排列組合，在C2B模式下，一個工位配置排列組合后種類可達上百種，現場不可能采用上百種作業指導書來指導生產，傳統工藝管理模式無法滿足C2B生產需求。上汽大通自主開發了“制造工藝在線平臺PMS”系統，通過PMS系統實現了對制造工藝進行在線開發、管理、發布。

上汽大通PMS工藝管理系統是針對C2B模式開發的工藝管理系統，打破了原有工藝文件綁定車型的模式，將工藝指導細化到配置級，對每一個配置進行編制作業指導、焊點文件、涂膠標準等工藝文件，將這些細化到配置級別的工藝文件放到系統數據庫中，客戶根據自身細化對車型配置排列組合后，系統會將這些車型配置信息發送到對應工位，然后根據配置信息調用對應工藝文件進行排列組合，自動生成該車輛本工位的工藝文件。同時，PMS系統強制對工藝文件進行關聯處理，產品變更后對應的工藝文件自動鏈接更新、人工校核、發布，大大縮短工藝變更周期、提高正確率[2]。

工藝管理系統以產品生產制造過程的工藝文件數據為中心，覆蓋工藝各個層次的管理及整個業務流程，體現生產過程中工藝的業務數字化，通過終端展示，將工位打造成可視化工位。（見圖5）

4.3 基于物聯網技術的設備在線

上汽大通通過“智能制造平臺”進行設備全生命周期管理，以設備智能連接、數字化管理的方式參與到設備全生命周期的每一個階段中，具體包括：預防性維修，減少故障頻次;遠程監控，上下載程序，降低服務成本;工業大數據挖掘分析，在為客戶提供數據增值服務的同時創新精益管理，為實現精準營銷創造數據基礎條件。設備全生命周期管理的功能模塊包括：設備資產、在線監測、報警管理、專業分析、綜合評價、智能診斷、設備維護（點檢管理、潤滑管理、設備保養管理）、維修管理、備件管理、統計分析、移動應用的開發：等多個功能模塊。

上汽大通焊裝車間通過物聯網技術實現所有生產設備網聯化，通過中臺控制系統實時集中監控，對底層生產過程實時信息進行采集，并且制作報表以及對實時數據進行應用分析;通過信息集成形成優化控制、優化調度和優化決策等的判斷或指令;以實現企業生產過程的安全、穩定、高效的目標。（見圖6）

通過PMC系統實時監視生產狀態，測量和跟蹤設備的工作狀態，采集報警并向車間發出報警信號，統計生產的節拍時間、設備的正常運行時間、故障停機時間。最終PMC系統將生產信息和報警信息記錄到PMC數據庫，供生成報表使用。

4.4 基于大數據管理的質量在線

質量在線整體架構基于PDCA循環模型，整個平臺分為四大部分，每個部分有若干具體的功能能模塊，通過各模塊的交互作用，實現質量在線管理。（見圖7）

4.4.1 精確追溯防錯系統

上汽大通在推進C2B生產模式過程中，通過數據采集技術應用，建立了質量在線管理系統，通過條形碼、二維碼或無線射頻識別（RFID）卡等識別技術，可查看每個產品生產過程的訂單信息、報工信息、批次號、工作中心、設備信息、人員信息，實現生產工序數據跟蹤，產品檔案可按批次進行生產過程和使用物料的追溯。

系統利用IMES制造系統后臺所做的規則來鎖定每種車型需要接收到的零件條碼信息，員工在裝配零件時需掃描條碼，錯誤或遺漏都將導致不合格，進而導致車輛無法通過下線點，從而達到后道系統自動控制的目的。

4.4.2 BQMS-制造質量管理系統

上汽大通建立了BQMS制造質量管理系統，通過系統實現了質量信息錄入、信息統計與推送、車輛配置查詢、報表生成等功能，業務功能涵蓋制造過程、質量檢驗、質量信息、PDI等整車制造過程。BQMS系統實現了上汽大通整個工廠全覆蓋，包括各生產車間、VDC及CANOPY區域，BQMS系統實現“制造”、“檢驗”、“評審”、“交付前檢查”全質量控制業務鏈的覆蓋，實現出廠前全過程的質量控制。

BQMS系統與MES、GBOM、PQCP等多個系統實現數據交互，充分調動信息資源，實現信息自動傳遞，準確、快速、即時，同時能夠滿足C2B造車的各項要求。

4.4.3 焊接群控系統

C2B模式下，每一臺車的焊點數量、參數都可能不一樣，焊接過程監控管理顯得尤為重要，上汽大通引進了焊接群控系統進行焊接質量管理。通過焊接質量群控系統，實現車身機器人焊接工位焊接參數的自適應調控。并通過建云端服務器，通過數據累計事實優化現場焊接參數。焊接群控系統對每個焊點的參數進行記錄、追蹤，通過參數跟蹤，監控焊接質量狀態，過程出現波動時及時修正，大大提升焊接質量。同時，焊接群控系統建立云端服務器，將現場焊接環境上傳，通過優化算法得出最優焊接參數進行實時調整與焊接，力求達到最佳焊接狀態[3]。

4.4.4 視覺技術應用

在C2B模式下，零件種類、車型配置呈指數級增加，傳統的防錯識別措施已無法滿足大量的細小差異點的識別，而且，車身大部分采用焊接形式，一旦用錯零件，將無法輕易返工，造成大量的浪費。

上汽大通在車身智能車間建設過程中，大量采用“AI工業視覺技術”，實現各種零件差異體的全自動柔性管理，自動處理所有組件，通過智能、直觀的機器人視覺系統實現100%工藝和質量控制。

上汽大通車身車間視覺系統主要分為視覺防錯、視覺檢測、視覺引導、視覺測量四大類。視覺防錯是通過拍照比對技術對零件安裝狀態進行監控、比對，可實現錯裝、漏裝、不良等問題的在線報警，保證產品100%正確裝配。

視覺檢測技術是通過3D結構光探測零件位置、形態，主要用于車身涂膠檢測，可檢測是否缺膠、斷膠、多膠，檢測膠的位置、膠寬、膠高以及膠到邊界距離等工藝參數。（見圖8）

視覺引導技術是視覺感光元器件識別零件位置、狀態，根據不同狀態分析計算運行路徑，實現零件自動定位，主要應用與分總成自動上件過程。

視覺測量系統是利用激光掃描技術實施監控整車尺寸狀態，及時發現波動（故障），快速發現制造過程變差，及時對過程進行糾正，保證質量穩定性。（見圖9）

4.5 基于工業管理系統的物流在線

隨著“互聯網+”的快速發展，傳統供應鏈已不能滿足新經濟、新技術、客戶新需求的要求。在上汽大通智能制造發展戰略下，物流全過程中對傳統業務流進行全局數字化改造，打造全局物流數字化體系;同時，依托自動化物流設備、感知技術、物聯網、大數據、智能優化算法等先進技術，挖掘和尋找傳統業務突破點和新的效益增長點，為智能物流轉型升級打下堅實基礎。（見圖10）

在訂單管理方面，通過APS系統實現生產訂單管理與資源調度，通過“日歷訂車”自動計算交車日期并實時反饋，并通過資源配置及預測系統合理分配生產資源。在計劃管理方面，通過智能排產系統、OTD在線系統，實現車輛智能排產。終端客戶觸發訂單后，系統自動識別產能和物料風險，自動制定計劃，并通過OTD在線系統，實時跟蹤管理整車制造與運輸各環節的OTD情況。在物料管理方面，基于商用車業務體系，改進完善MRP系統，實現系統MRP運算，目前已覆蓋99%零件，持續推動計算準確率優化;同時，通過SCM系統，建立供應鏈在線管理平臺，實現供應商數據的在線應用與管理。

5 結束語

隨著工業4.0的不斷推進，越來越多的企業開始推進數字化轉型，而制造端的數字化轉型又是車企數字化轉型的重中之重。通過制造端數字化轉型，可以幫助車企優化生產排期、優化工藝流程、降低生產成本，同時可以幫助車企利用數據能力應對消費者需求轉變所帶來的潛在風險，將生產流程、工藝中的不確定性降到最低，為車企帶來新的增長點。

參考文獻：

[1]李超，中國汽車企業大規模定制生產方式研究[J].上海汽車，2007（t0）：16—19.

[2]徐貴峰，姜雪艷，孫渠成，徐健，C2B模式下的焊裝工藝開發[J].2020中國汽車工程學會年會論文集，2020（10）：2387.

[3]徐貴峰，姜雪艷，孫渠成，徐健，C2B模式下的焊裝工藝開發[J].2020中國汽車工程學會年會論文集，2020（10）：2388-2389.