基于工業互聯網背景下汽車發動機裝配過程質量控制研究

覃壯

摘 要：當前，汽車發動機的裝配過程質量控制問題是汽車生產的重要環節之一，不僅表現在發動機的生產裝配過程，更體現在質量檢控的過程，因此，通過對汽車發動機裝配過程分析，探究工業互聯網背景下的發動機裝配過程質量控制的有效技術要點，以期保證汽車制造業的長效發展。

關鍵詞：工業互聯網 汽車發動機 裝配過程 質量控制

1 引言

經濟發展的迅猛勢頭下，在科技水平的不斷攀升下，對汽車發動機的裝配也提出了更高的要求，汽車發動機由于本身的復雜性，其機械的裝配過程涉及多道工序，難度較高。在工業互聯網的發展形式下，傳感器及一些設備更加智能化，使生產過程的準確性大幅提高，應用的技術路徑廣泛，從故障監測與預測、數據分析與挖掘、智能算法與優化、遠程協作與管理、實時監控與反饋等方面進行全方位的發動機裝配質量控制，從而使得這一功效更加科學有效，保證汽車發動機的正常高效生產。

2 工業互聯網下汽車發動機裝配過程分析

復雜機械產品裝配過程屬于多工序制造過程，具有復雜性、動態性和非線性等特點[1]，汽車發動機的生產涉及眾多的部門組織框架，包括零部件供應商的加工過程、車間的發動機裝配、最終進行性能的測試等。而在零部件供應鏈中，又包括零部件的采購、庫存管理、供應商管理和物流配送等環節。通過工業互聯網技術，可以實現零部件供應鏈的實時監控、數據共享和協同管理，提高供應鏈的效率和可靠性。在裝配過程中，又涉及發動機裝配線的布局、工位設備的選擇和排布，以及流程的優化和規劃。工業互聯網技術可以幫助實現數字化的裝配線設計與模擬，提前預測和優化裝配過程，減少錯誤和浪費。裝配其間，也應該加強監控，通過傳感器和監控設備，實時監測裝配過程中的各種參數和指標，如裝配精度、力矩、溫度、振動等。通過工業互聯網技術，可以實現裝配過程的實時監控和控制，及時發現和糾正問題，提高裝配質量和一致性。在裝配結束后進行質量的控制，通過工業互聯網技術，實現發動機裝配過程中的質量管理和追溯。通過數據采集和分析，可以對每個裝配環節的質量數據進行記錄和分析，建立完整的質量追溯體系，以便于問題追溯、質量回溯和責任追究。

3 基于工業互聯網汽車發動機裝配過程質量控制框架

3.1 工業互聯網應用現狀及必要性分析

3.1.1 應用現狀

當前，在工業互聯網的發展下，從傳感器與設備的智能化、數據分析、遠程協作等方面，已經有了一定的發展成效，隨著技術的不斷進步和應用的深入，預計將會有更多的創新和應用出現，提高發動機裝配過程的質量控制水平。盡管工業互聯網在汽車發動機裝配過程質量控制中已經取得了一定的進展，但仍面臨一些挑戰。其中包括數據安全和隱私保護、系統的穩定性和可靠性，以及人員培訓和技術應用的推廣等。未來，隨著技術的不斷發展和應用的推廣，工業互聯網在汽車發動機裝配過程質量控制方面的應用將進一步深化和完善。

3.1.2 必要性分析

（1）提高質量穩定性

發動機作為汽車的核心部件，其裝配質量對車輛性能和可靠性具有重要影響。通過工業互聯網的應用，可以實現裝配過程的實時監控和數據分析，及時發現裝配問題，提高裝配質量的穩定性。

（2）提升裝配效率

裝配過程中誤差會以在制品的形式不斷地向下道工序進行傳遞和累計形成誤差流， 最終形成發動機的整體裝配質量[2]。而工業互聯網技術可以幫助優化裝配過程中的工藝、參數和流程，提高裝配效率。通過實時數據的分析，可以發現并解決裝配過程中的瓶頸和不必要的時間浪費，提高整體裝配線的生產能力。

（3）降低生產成本

通過工業互聯網技術的應用，可以實現裝配過程的精細化管理和優化，減少質量問題和次品率，降低廢品和返工的成本。此外，通過優化裝配過程，還可以減少人工操作的錯誤和不必要的重復工作，提高生產效率。

（4）數據驅動的決策

工業互聯網的應用可以將裝配過程中的大數據進行收集、存儲和分析，為管理層提供數據支持，輔助決策。通過數據分析，可以洞察裝配過程中的潛在問題和改進機會，指導管理決策，提升整體運營效果。

3.2 工業互聯網功能框架

3.2.1 數據采集與傳輸

通過傳感器、監控設備等采集裝配過程中的各種數據，包括溫度、壓力、振動等參數數據，以及裝配過程中的關鍵指標數據。這些數據可以通過工業互聯網技術實現實時傳輸和集中管理。

3.2.2 實時監測與控制

基于采集的數據，利用工業互聯網技術實現對裝配過程的實時監測與控制。運用實時監控系統，對各個工位的狀態、工藝參數、質量指標等進行實時監測，及時發現異常情況，通過控制系統實施調整和控制。

3.2.3 數據存儲與管理

將采集的裝配過程數據進行存儲和管理。利用工業互聯網技術，建立大數據存儲和管理系統，確保數據的安全性、完整性和可追溯性。這些數據可以供后續分析和決策使用。

3.2.4 質量追溯與溯源

通過工業互聯網技術，實現裝配過程的全程質量追溯和溯源。將每個零部件和裝配步驟的質量數據記錄下來，并與供應商、生產批次等相關信息關聯起來，以實現問題追溯、質量回溯和責任追究。

3.3 發動機裝配過程質量控制技術路徑

3.3.1 傳感器與物聯網技術

通過安裝傳感器并與物聯網技術連接，實時采集裝配過程中的各項參數數據，如溫度、壓力、振動等。這些傳感器可以安裝在關鍵部位和裝配工具上，通過物聯網技術將數據傳輸到云平臺進行集中管理和分析。

3.3.2 數據分析與大數據技術

利用工業互聯網技術，實時感知識別發動機裝配過程中數據，將采集到的數據存儲到裝配數據庫中，經過數據進行預測預處理[3]，將采集到的裝配過程數據進行存儲、處理和分析，利用大數據技術進行數據挖掘、關聯分析和異常檢測。通過數據分析，可以實時監測裝配質量，發現異常情況并進行預警，同時還可以分析裝配過程中的優化空間和問題瓶頸。

3.3.3 人工智能與機器學習技術

應用人工智能和機器學習技術，構建裝配過程的智能模型和算法，對數據進行深度學習和模式識別。通過機器學習，可以對裝配過程進行自動優化、預測和智能決策，提高裝配質量和效率。

3.3.4 虛擬現實與增強現實技術

利用虛擬現實和增強現實技術，提供裝配過程的虛擬模擬和實時反饋。通過虛擬現實技術，可以在虛擬環境中進行裝配操作的模擬和培訓，減少人為誤差。而增強現實技術則可以實時將裝配過程的相關信息和指導顯示在工人的視野中，提供即時指導和反饋。

4 基于相關性的發動機裝配關鍵質量控制點識別

4.1 發動機過程質量與性能數據特征分析

發動機過程質量與性能數據的特征分析對于了解發動機的工作狀態、性能表現以及質量狀況非常重要。以下是一些常見的發動機過程質量與性能數據特征分析：

4.1.1 設備監控分析

設備狀態監控的監控內容主要有設備狀態、運行參數、運行指標等。設備狀態有維修狀態、使用狀態、報廢狀態等。設備運行參數包括設備轉速、震動、溫度等。設備運行指標有設備運行時間、開動率、使用壽命等[4]。

4.1.2 功率特征分析

發動機的功率是描述發動機輸出能力的重要指標。通過分析功率數據，可以評估發動機的動力性能、負載能力以及功率的變化情況。

4.1.3 扭矩特征分析

發動機的扭矩是描述發動機輸出力矩的指標，對于發動機的驅動力和加速能力有重要影響。通過分析扭矩數據，可以評估發動機的驅動性能、動力輸出的均衡性以及扭矩的變化規律。

4.1.4 燃油消耗特征分析

燃油消耗是衡量發動機經濟性能的重要指標。通過分析燃油消耗數據，可以評估發動機的燃油經濟性、燃油利用率以及燃油消耗的變化趨勢。

4.1.5 溫度特征分析

發動機工作過程中的溫度是發動機性能和工作狀態的重要指標之一。通過分析發動機溫度數據，可以了解發動機各個部件的工作溫度、溫度變化情況以及冷卻系統的效果。

4.1.6 壓力特征分析

發動機工作過程中的壓力變化對于燃燒、冷卻、潤滑等關鍵過程有重要影響。通過分析發動機壓力數據，可以評估發動機的工作狀態、壓力波動情況以及系統的壓力穩定性。

4.1.7 振動特征分析

發動機的振動是反映其運行狀況和平衡性的重要指標。通過分析發動機振動數據，可以評估發動機的振動水平、振動頻率以及振動的變化趨勢。

4.2 識別發動機裝配過程關鍵質量控制點

零部件：發動機關鍵零部件的機加工過程繁多、質量控制參數多、精度要求高[5]，一方面是清潔度情況，確保發動機零部件的表面清潔，避免灰塵、油污等雜質對裝配質量的影響。另一方面是尺寸和配合情況，確保發動機零部件的尺寸和配合符合設計要求，保證裝配的準確性和穩定性。

緊固件扭矩：控制緊固件的扭矩，確保零部件的連接緊固度符合規范要求，避免過緊或過松的情況。

潤滑油和冷卻液：確保潤滑油和冷卻液的質量和配比符合要求，以確保發動機在運行過程中的潤滑和冷卻效果。

氣密性測試：進行氣密性測試，檢查發動機密封性能，以防止氣體泄漏和壓力損失。

燃油系統：確保燃油系統的正常工作，包括燃油供應和噴射系統，以確保燃油的適量供應和噴射精度。

冷卻系統：確保冷卻系統的正常工作，包括水泵、散熱器和冷卻液通路，以保持發動機的適溫運行。

故障檢測和診斷：應用故障檢測和診斷技術，及時發現和排除裝配過程中的問題和缺陷。

5 基于工業互聯網背景下汽車發動機裝配過程質量控制研究

在工業互聯網背景下，汽車發動機裝配過程質量控制的研究可以利用大數據分析、人工智能等技術，提高裝配過程的精度、效率和可追溯性。

5.1 故障監測與預測

在發動機裝配過程中，通過使用傳感器來監測關鍵參數，例如發動機零部件的尺寸、裝配力矩、溫度和振動等。這些傳感器通過物聯網技術與云端連接，將實時數據傳輸到數據中心進行處理和分析。針對異常情況的檢測，通過分析傳感器數據，我們可以識別裝配過程中的異常情況。假設在發動機裝配過程中，某個關鍵零部件的尺寸是一個重要的質量指標。可以安裝傳感器來實時監測尺寸數據，并將其傳輸到數據中心進行分析。通過歷史數據分析和機器學習算法，可以建立一個預測模型，根據當前的裝配參數和環境條件，預測尺寸是否在規定范圍內。如果預測結果顯示尺寸可能超出規定范圍，系統可以發出警報，引起操作員的注意并采取相應措施，例如檢查設備狀態、調整裝配工藝等，以確保發動機質量符合要求。通過這些智能監測與預測方法，我們可以及時發現潛在的質量問題，預測故障風險并采取相應措施，提高發動機裝配過程的質量和效率。這將有助于降低質量問題的發生率，減少不良產品數量，并提高客戶滿意度。

5.2 數據分析與挖掘

在工業互聯網背景下，數據分析與挖掘在汽車發動機裝配過程質量控制中起著關鍵作用。通過汽車發動機裝配線上收集的大量傳感器數據，包括溫度、壓力、振動、電流等參數，再利用工業互聯網技術，這些數據被實時傳輸到云端進行存儲和處理。接下來，我們可以采用數據分析與挖掘技術來發現隱藏在數據中的有價值信息，以實現質量控制的目標。工業互聯網背景下的數據分析與挖掘在汽車發動機裝配過程質量控制中具有重要意義。通過應用這些技術，我們能夠發現潛在問題、優化裝配工藝、預測故障風險，并最終提高發動機裝配質量和效率。

5.3 智能算法與優化

通過智能算法和優化方法的應用，我們可以提高裝配過程的質量和效率。優化后的裝配參數能夠減少裝配缺陷和故障，提高產品的一致性和可靠性。同時，智能算法和優化方法也可以實現自動化的調整和優化，減少人為因素對裝配過程的影響，提高生產效率。例如，在發動機氣門裝配過程中應用智能算法和優化方法。通過收集氣門裝配過程中的振動數據和裝配參數，我們可以建立一個機器學習模型，預測合適的裝配力矩和裝配順序。然后，利用優化方法，如遺傳算法，調整裝配力矩的設定，以最小化振動幅度和裝配缺陷。工業互聯網背景下的汽車發動機裝配過程質量控制中，智能算法與優化方法的應用可以實現裝配參數的優化和預測，從而提高裝配質量和效率。這不僅減少了裝配缺陷和故障，還提高了產品的一致性和可靠性，實現了智能化的裝配過程控制。

5.4 遠程協作與管理

通過工業互聯網平臺，實現裝配過程的聯網協同和遠程監控。不同裝配線之間可以實現實時數據共享和協同，監控中心可以對多個裝配線進行遠程監控和管理，及時發現和解決問題，通過網絡連接，裝配基地與總部和其他相關部門之間可以實時共享數據。裝配基地中的傳感器和設備采集到的數據，例如溫度、壓力、振動等，可以實時傳輸到總部的質量控制中心。使汽車制造企業在擁有多個生產基地的前提下，實現跨地域的協同工作，有效提高裝配過程的一致性和標準化。同時，遠程協作還可以降低成本和時間，減少不必要的出差和溝通，提高整體效率。

5.5 實時監控與反饋

通過互聯網平臺的實時監控，對數據進行分析和處理，中央數據中心利用工業互聯網技術對傳感器數據進行實時分析和處理。通過數據分析算法，可以快速識別裝配過程中的異常情況和潛在問題，如裝配精度不達標、零部件不匹配等。然后進行實時的報警與反饋，一旦發現裝配過程中出現異常，中央數據中心將即時發出報警信號。裝配線上的工作人員可以通過監控顯示屏或移動設備接收到報警信息，及時采取糾正措施，防止不良品的生產和進一步質量問題的發生。通過實時監控與反饋，汽車制造企業可以實現對發動機裝配過程的實時控制和調整，確保裝配質量的一致性和穩定性。同時，及時的反饋和報警機制可以減少不良品的產生，提高生產效率和質量水平。這些措施有助于提高裝配過程的可追溯性和整體質量控制的效果。

6 結語

在工業互聯網背景下，汽車發動機裝配過程的質量控制研究旨在利用現代信息技術和工業互聯網的手段，實現對裝配過程的實時監測、數據分析和優化，以提高裝配質量和生產效率，這項研究對于汽車制造業的發展和提升具有重要意義。

項目：2023年度廣西高校中青年教師基礎能力提升項目”基于工業互聯網背景下汽車發動機裝配過程質量控制體系研究“（2023KY1470）。

參考文獻：

[1]劉明周，趙志彪，葛茂根，王小巧，凌琳.基于改進PSO的復雜機械產品裝配質量在線優化[J].農業機械學報，2013，44（06）：246-252.

[2]王培樂，王小巧，葛茂根.面向汽車發動機裝配過程質量控制系統研究[J].機械工程師，2014（07）：156-158.

[3]蘇建芬.工業互聯網下汽車發動機裝配過程質量控制研究[D].重慶：重慶大學，2021.

[4]梁軍義.物聯網環境下發動機裝配過程監控關鍵使能技術研究[D].合肥：合肥工業大學，2014.

[5]孫迪.面向發動機機加工/裝配過程的質量控制系統研究[D].合肥：合肥工業大學，2015.