工程機械企業智能制造技術方案研究

陳 光

（機械工業規劃研究院有限公司， 北京 100089）

0 引言

近年來，工程機械企業面臨的競爭環境發生了改變，多品種、中小批量、多配置代替了單一化產品，多元化市場從統一的市場中迅速成長， 產品生命周期和開發周期日益縮短。如何改善工作環境，提高生產效率，降低廢品率，降低人工使用量，實現能源集中管理，及一體化的市場、銷售和售后服務成為企業的迫切需求。 如果說傳統的技改項目是為了提升企業技術和裝備水平，擴大生產規模；那智能制造則是為了實現了產品全生命周期智能升級， 提升企業整體的核心競爭力。 通過智能制造改造，現場工人降低50%以上；生產效率提高20%以上；運營成本降低20%以上；產品不良率降低15%以上；關鍵裝備數控化率達到80%以上、生產數據自動采集率達到90%以上、 數據采集分析系統與制造執行系統之間的數據自動傳輸率達到100%。

1 智能工廠整體規劃

智能制造工廠在規劃伊始，首選是需求分析，通常按生產、設計、服務、設備、服務、供應鏈、能源、安全環保的順序進行分析。

（1）生產車間應實現了設備層、控制層、執行層的互聯互通和信息融合，應實現從生產計劃下達、排產、生產加工、完工反饋等過程的自感知、自學習、自適應的動態優化及調整。 通過監控整個生產作業過程，自動預警或修正生產中的異常，提高生產效率和質量。 通過在線監測的質量數據分析和基于數據模型的預判， 自動修復和調校相關的生產參數。

（2）實現庫存量可實時感知，通過對銷售預測和庫存量進行分析和決策，形成實時采購計劃；能通過GSP 系統與供應鏈合作企業實現數據共享。能夠實現最優庫存和即時供貨。 能夠基于云制造，通過智慧感知、互聯、協同、學習、分析、預測、決策、監控和執行，實現供應鏈智能優化。

（3）能夠通過能源數據信息的采集和存儲，對消耗和產能調度提供優化策略和優化方案，優化能源運行方式，實現能效最大化。 實現自動獲取企業所有環境監測數據，利用大數據自動預測所有污染源的整體環境情況， 進行預測分析，自動提出最優排放方案并執行。 智能工廠規劃整體架構見圖1。

圖1 智能工廠規劃整體架構圖

采用BIM 技術對車間總體設計、 工藝流程及布局進行數字化建模，實現車間總體設計、工藝流程及布局的數字化、可視化；以公司現有信息化平臺為基礎，建立高效的創新管理集成平臺， 統一管理產品全生命周期（PLM）各過程以及過程中產生的數據， 打通MES、ERP、PLM、SCM、CAM 等系統之間的壁壘，實現產品研發設計、制造、采購銷售、運維的協同管理和數據集成；根據具體工藝和智能制造需求，配置備料、加工、焊接、涂裝、裝配全工藝鏈智能成套設備，輔以智能物流、智能上下料，提升自動化率，與MES 等軟件系統結合，實現單元化生產；采用高參數智能立體倉庫、倉儲管理系統（WMS）、桁架機器人、AGV 小車控制系統與物流仿真系統等現代化物流手段，實現智能化物流； 增加數據采集與視頻監控系統（SCADA）、在線檢測和過程質量控制系統，提升產品質量控制手段，同時對人員、能源、現場情況等實現實時監控，建立生產過程運營系統； 針對本項目產品采用針對性的人工智能、大數據和5G 和云平臺技術，最終實現智能制造。

2 工廠布局設計及仿真

工廠布局設計的目標是使得各關聯的設備等資源聯結成一個有機結合的整體，設計的總目標是使人力、物力、財力和人流、物流、信息流得到最合理、最經濟、最有效的配置和安排，即確保能以最小的投入獲取最大的效益。基于BIM技術的車間總體設計、工藝流程及布局。 同時采用工藝、物流仿真模擬等數字孿生技術對設計方案進行分析和修正。

規劃包括工廠廠房建設規劃、 工藝及物流布局規劃、工廠仿真。 采用現代化、綠色節能的廠房規劃與設計，適應未來工廠的長遠規劃發展，符合產品生產制造的各大工藝需求提供配套的高效、自動化、綠色的物流規劃實現整體各個工藝/車間的精益優化布局，提供全廠的三維模型和工廠仿真，實現數字化工廠雙胞胎，智能工廠三維圖見圖2。

圖2 智能工廠三維圖

采用數字孿生技術，建立數字化制造工藝仿真及管理平臺。根據產品核心零件加工和產品裝配生產線的加工與裝配特點，建立工廠、車間、產品、工藝、物流三維模型，采用相應的工藝、設備仿真軟件，以產品全生命周期的相關數據為基礎，對車間設備布局和功能、產品生產和裝配工藝、物流過程、自動化設備動作協作等不同環節進行模擬、分析、評估、驗證和優化，提高生產線運行效率， 提高裝配質量，增強產品質量控制水平，提升生產線數字化和智能化水平。

表1 工廠規劃布局設計

3 智能化產線建設

車間改建后將改變原有的生產線的生產模式， 改為采用基于生產工序的單元島形式進行協同生產（如：焊接島、機加島等），每個單元島內包括了生產自動化裝備、自動化產線、島內物流、單元控制系統等，可以實現相對獨立的柔性化生產任務。 每個單元島通過接收制造執行系統MES 下發的生產工單進行生產的管控，并將生產結果反饋給MES。

3.1 自動備料工藝島

備料中心負責板材、型材和管材等原材料的清洗、切割、折彎、校平、坡口切割以及檢測等預處理工作。完成的零件按照焊接的要求進行組合， 然后由叉車配送到相應工位。 車間目前的自動化設備主要有數控切割機（激光、火焰、等離子）、和坡口切割機器人。 折彎成型設備和校平設備等其它設備自動化程度較低，需要進行大規模的自動化改造。 此外在物流和物料跟蹤方面，各種原材料的上下料以行車為主， 切割完成的物料的采用叉車進行配送，未實現物料的標識、識別和點位跟蹤。

根據裝機燈塔工廠規劃， 將對目前的備料中心進行改造，包括對現有設備的自動化和智能化升級，使其滿足燈塔工廠信息化和智能化的整體要求。對物料進行標識，實現物料配送的自動化和追蹤，實現產品的追溯。增加重載AGV 和RGV 等自動物流設備，減少人工數量，提高物流效率。建立島內的生產管控系統（單元MES），接收上層工廠控制中心的統一調度，并與上游的物料倉庫（WMS）、車間級的物流配送系統（LES）和下游的自動化焊接工作島實現互聯互通。

3.2 自動化焊接工藝島

目前焊接車間的信息化管理手段相對匱乏， 數字化程度不高，車間的倉儲管理、物流管理、質量管理、生產過程管理手段較為傳統， 生產過程人工參與度較高。 在倉儲、物流、設備的自動化提升上有較大的上升空間。 生產車間計劃管理、生產管理、質量管理、設備管理、程序管理等關鍵管理環節相對粗放，缺少MES 系統支撐，雖然目前MES 部分功能正在應用，但是應用效果欠佳，亟待提升。

通過智能制造改造，實現接收訂單、生產排程、生產監控、生產跟蹤、路由調度、物料拉動、質量控制、設備管理及生產目視化等功能， 對生產制造全環節進行有效管控，對生產制造業務內的各系統功能進行整合提升，提高焊接制造業務生產管理及信息化水平， 規范業務操作流程，提升工廠生產效率。 優化成本控制水平、提高協同作業能力、實現專業化管理。

3.3 自動化加工工藝島

加工智能化改造，打破傳統的流水線式的作業模式，打造不同工藝的離散式的加工作業島，利用AGV 實現島內及島之間物流流轉。 各作業島在具備獨立加工能力的基礎上，通過FCC 系統實現整個工廠的聯動生產，打造工廠制造有機體。

機加單元主要為CNC 機床、大型龍門鏜銑加工中心等進行自動化改造，配備上下料機構，乳化液、廢屑集中處理設備，使其具備自動上下料、自動去毛刺清洗等自動機加功能。 機加單元控制系統是機加單元的生產綜合管控系統，其核心功能是在上級MES 的統一調度下，接收上級MES 的加工工單和相關工藝數據，通過合理調度本單元內的加工設備，完成相應的加工任務。

3.4 自動化涂裝工藝島

涂裝工序原有自動化程度就較高， 本次改造主要針對增加物料跟蹤，自動噴漆機器手，涂裝設備工作狀態監控，烘干室溫度采集，廢氣排放濃度實時監測等。

4 信息化平臺擴展與深化

智能化工廠通常經過幾個階段，第一是自動化：安全可控的數控設備實現自動化生產；二是信息化：通過各軟件系統采集各方面數據并集成到統一平臺；三是智能化：通過對各數據流的協同處理、大數據分析，實現輔助決策并實時干涉具體生產過程。

信息化平臺主要涉及ERP 系統的改造、產品設計與仿真系統、CAPP 系統、SCADA 數據采集及視頻監控、MES 生產管理系統、 生命周期管理PLM、 供應鏈管理SCM，實現從訂單、設計、制造、銷售、售后多節點縱向集成。同時結合人工智能技術和云平臺技術，基于多系統間信息集成，實現大數據的分析利用。

信息化在車間層面形成生產運營管理系統， 使現場生產數據與管理系統之間實現數據實時無縫集成， 實現對全制造周期精密化管理。實現對生產過程的實時監控，設置綜合大屏展示車間的生產實時動態， 必要時可通過指揮調度干預現場的生產情況。 部署設備互聯系統， 以實現對工廠設備的數據采集、遠程實時監測，控制，故障診斷及預警，統計分析報表等功能；同時引進DNC 手段，實現對關鍵設備的NC 程序代碼管理， 從而確保產品設計與生產的一致，生產效率的提高，以達到生產作業成本可控、持續下降的目的。

5 工業互聯網平臺

現代的工業互聯網平臺，集成了物聯網、大數據、云計算、移動通信、人工智能、區塊鏈等眾多先進技術。在數字雙胞胎模型的基礎上進行全面升級， 來解決海量種類工業設備快速接入的問題。 通過物理世界——數字世界的虛擬映射關系， 將復雜工業設備具象為層次化的數字模塊， 定義相應的指標和特性， 支持特定場景下的定制化，并通過可視化的手段進行映射、展示、管理、控制、流程、數字編程、安全保障等操作。

在數字雙胞胎模型的基礎上進行全面升級， 來解決海量種類工業設備快速接入的問題。 通過物理世界——數字世界的虛擬映射關系， 將復雜工業設備具象為層次化的數字模塊，定義相應的指標和特性，支持特定場景下的定制化，并通過可視化的手段進行映射、展示、管理、控制、流程、數字編程、安全保障等操作。

在數字雙胞胎模型的基礎上進行全面升級， 來解決海量種類工業設備快速接入的問題。 通過物理世界——數字世界的虛擬映射關系， 將復雜工業設備具象為層次化的數字模塊，定義相應的指標和特性，支持特定場景下的定制化，并通過可視化的手段進行映射、展示、管理、控制、流程、數字編程、安全保障等操作。

采用大數據技術對生產過程數據進行分析， 將標準生產情況錄入數據庫，并與采集的數據進行比對分析。視覺識別人、料，及時反映生產庫存，采用Flink 流式運算引擎，對工廠生產數據、設備采集數據、三現互聯數據進行實時處理，生成實時儀表盤，及時預警異常，并及時決策。

6 結論

通過智能制造的升級，企業在數字化生產的基礎上，打通了和其他價值鏈的數字通道， 實現了各價值鏈的資源優化， 并為下游客戶和上游供應商帶來了新的核心價值。這種價值體現在各個方面：比如為客戶個性化高度按需定制的；為縮短產品上市交期協同設計與生產；為產品增值服務遠程先進分析； 也有為全供應鏈優化和供應商實現互聯透明的。這讓我們更加相信：第四次工業革命技術不僅可以降低企業自身成本， 還能實現整個工程機械生態圈的核心價值創造。