沖壓數字化探索與應用

本文以汽車制造業、沖壓自動化生產過程為主導，利用現有設備資源開發數字化應用，實現數字化診斷和過程數據追溯。通過長期的研究實踐，成功突破進口技術封鎖，實現了沖壓力過程記錄、工藝過程參數自動提取、參數變動自動捕捉等數字化應用。

水力壓裂技術產生的裂縫長度通?？蛇_100 m,寬度和長度分別為0.01 m和1 m。為了對油層進行分布式測量,微納傳感節點混在攜砂液中(含石英砂)隨壓裂進程進入裂縫,其在裂縫中的位置因而是隨機分布的[4]。體積和功率較大的錨節點通常布置于井筒內部,由外部電源供電,可直接與裂縫內的傳感器節點進行磁感應通信,錨節點同時通過磁感應方式為傳感節點提供電能;微納尺寸的傳感器節點具有全向線圈天線,同時配置超級電容器儲存耦合電能?？紤]到供電及傳感器通信能力等因素,在面向油藏裂縫的地下無線傳感網絡中,錨節點和傳感節點之間通信(下行鏈路)是單跳方式,傳感節點與錨節點之間通信(上行鏈路)采用多跳方式[5]。

我公司沖壓車間有6 條生產線、381 序模具、120 個自制件，其中，單一制件相關生產參數數據總量982 條，數據量大，但目前仍采用人工手動記錄方式。通過對沖壓生產現場的總結分析發現有以下四個業務痛點。

⑴生產過程中關聯質量數據982 條，且每一個數據都會根據質量狀態進行調整變動，以滿足生產質量要求。為了追溯關鍵數據的變化，需要人工記錄每批次數值的變化。人工手抄存檔每批次/件需要2 分鐘，全年投入2×(6/60)×300=60 工時，數據量大、人工記錄費工費時、回查追溯困難且不準確。

⑵生產過程中不穩定數據需要多次修改，修改趨勢難以追溯，同時存在誤輸入導致的設備碰撞安全風險。曾出現因數據修改失誤，導致夾緊器損壞數十個，造成經濟損失132.7 萬元。

李若是一家外企的企宣員，勉強算是擠身了白領行列。當初攢了3個月工資她就去買了一雙GUCCI鞋，真是“愛不釋腳”，穿著它在鏡子前晃來蕩去，笑得不可抑制。這以后，就有了第二雙，第三雙……她把它們按照顏色和鞋跟高度分類擺放，像加勒比海盜守護寶藏一樣守護著這些鞋子。

⑷數字化應用：根據數據分類開發三大應用領域的可視化界面(圖2)，第一類用于需要實時查看全局統計的信息界面，以便于快速掌控全局狀態；第二類用于顯示數據庫存儲的過程數據，提供查詢、過濾、導出等功能；第三類用于顯示實時變化的過程趨勢，便于追蹤生產過程中的變化，實現生產過程質量的穩定性分析。

⑶在線質量分析，人工目視只能掌控38 條實時過程數據(圖1)，數據量小且很難從中獲取有價值的信息。

制定方案

針對調查發現的四項業務痛點進行了專題研究討論，最終制定出以下四個對策應對以上技術難關。

梁怡教授和韓強教授都任職于北京聯合大學海外中國學研究中心，長期致力于國外中國學研究成果的追蹤和評析。梁怡教授的相關研究成果包括：《國外馬克思主義中國化研究評析》(2012)、《海外中國學研究中的理論和方法》(2013)、《國外中國特色社會主義研究情況評析》(2014)等，韓強教授的相關研究成果有《海外中共黨建研究的幾個問題》(2013)、《國內學者如何認識海外開展的中國共產黨研究述評》(2016)等。關于中國共產黨和中國特色社會主義的研究，是新漢學的重要內容，因此追蹤與評介新漢學中的相關研究成果，也成為國內政治學界對新漢學進行梳理評介最主要的切入口。

⑶數據存檔：利用數據庫的強大功能將數據進行分段存儲，以月為單位建立分段，去除不必要的空數據占位以節約更多的存儲空間。在滿足需要的情況下盡可能降低刷新頻次，以提高計算機的響應速度。

⑴框架搭建：利用中控臺閑置的PPMS 服務器作為數據管理服務器開發應用，搜尋關于質量的工藝參數進行匯總，查找數據來源，分類匯總整理出PLC數據、BECKHOFF 數據、MWCC 數據。根據使用頻次分為連續變化過程數據、存檔數據、實時展示數據三大類。

⑵數據采集：PLC 數據可以通過成熟的通訊協議直接讀取采集，但受技術封鎖的BECKHOFF 數據采集屬實是一種技術挑戰，通過項目文件的逐一分解，在上位機中找到關鍵數據的隱藏目錄，通過計算機脈沖觸發器+KepSever+Office+Wincc 四個平臺工具成功獲取數據。

⑷無法保證當前即將生產的數據是否和以前數據一致，是否被修改過，缺少換模后數據一致性校驗方案。

網絡課堂的課程選擇也可以不局限于學生本專業的專業選修課，特別是需要在課堂內容中引進國學、音樂、科技方面的課程，使學生在學習理論的同時進行深層的知識拓展，在知識拓展的過程中擁有高方向的個人視野。

移動功能拓展

為了更方便地查看和管理數據，利用現場已有的移動辦公網絡技術(圖3)，橋接至現場服務器，通過監控界面的網絡發布實現在同一辦公網絡內數據共享，通過已經分配的網絡權限，利用瀏覽器即可實現登錄，根據各區域的應用只能查看所分配的相應界面，可以導出數據庫數據，實現線下電子存檔或線下分析數據，若沒有最高權限的允許則只能查看，不能修改任何數據，實現了數據的安全全局管理，保證了數據被誤改的可能。

成果輸出

記錄生產設定參數，批次自動記錄，變更自動記錄提醒，保障工序質量設定參數穩定，重點模具生產過程數據采樣記錄，監控與保障生產過程模具實際表現。全自動采集1 秒完成，共計節約60 工時/年，并實現了數據無紙化長期保存。過程數據收集總量從以前人工手抄38 條提升至982 條，實現數據100%記錄。通過程序的開發，制定了線上線下數據一致性校驗方案，規避了數據誤改的安全風險。通過數字化手段，成功實現沖壓過程質量的實時掌控和變化點的追溯。沖壓生產管理數字化系統見圖4。

結束語

今后，我們還將結合設備動態檢測做進一步研究，如何將質量數據與動態控制相結合，實現對質量變化原因精確鎖定，對突然變化的異常數據做出智能提醒或決策性邏輯判斷，對趨勢數據分析做出智能展示，以更大程度提高生產效率和質量。