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浅析智能制造在提升整车制造能力方面的作用

2020-06-01 605 上传者：管理员

摘要：为了提升整车制造过程的整体能力，提高企业竞争力，汽车行业均在开展。通过智能制造，可有效提高产品质量、提升生产效率、降低生产运营成本。长城汽车智能制造从智能设计、智能生产、智能装备3个层面开展。

关键词：
仿真
工业4.0
数字化模型
数据
智能制造
网略
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1、前言

为了提升国家工业整体水平，各国政府针对工业整体提升制定了相应对策：如德国的“工业4.0”，美国的“工业互联网”和，日本的“工业价值链[1]”和中国的“智能制造”等，国内众多企业也借助智能制造之势，开展数字化转型，比较成功的如华为、海尔、美的等。全球汽车市场自2018年以来，开始感受到经济下行的压力，目前这种情况也并没有改善。随着经济压力的不断下行，整个汽车产业链都在经受严峻的考验。汽车市场也步入了下行危机，国内车企面临巨大挑战。但综观我国汽车工业的现状喜忧参半，展望我国汽车工业的未来风险与机遇并存。故国内各车企急需借助智能制造在产品质量、生产效率、成本投入实现突破性创新，提高竞争力。清华大学刘宗巍[1]提出中国汽车企业早日完成智能制造转型升级，以支撑中国汽车强国的早日建成。

2、整体思路

智能制造涉及设计、生产制造和服务，其核心在于制造，基于制造需求的改善和创新才有价值，朱铎先[2]提出了由智能设计、智能生产和智能装备组成的智能制造整体架构（图1）；智能只是一种工具，智能必须与生产需求结合，最终让有效需求转化为生产力。长城汽车现阶段从智能设计、智能管理、智能装备3个维度实施智能制造（图2），旨在实现降本增效，提高产品竞争力。

智能设计以平台化设计和数字化工艺开发为发展方向，通过数字化协同设计、工厂模型建立、数字化虚拟验证实现问题前置，解决设计问题，缩短开发周期，提升设计效率和产品可靠性。同时将生产运营数据回流至前期设计，持续优化设计，实现设计维度QCT（质量、成本、周期）的最佳优化。智能生产以信息化和智能化为发展方向，通过数据采集、信息可视化、生产防错等，提升生产效率和品质。同时通过“数据+算力+算法[3]”优化系统功能，实现工厂设计和运营迭代优化。智能装备作为生产支撑，通过智能设备、模块化工位、柔性化工艺提升生产效率和柔性化，与智能生产相结合，实现智能化和精益化生产。

图1 智能制造整体架构[2]

图2 智能设计构架

3、智能制造总体布局

3.1 智能设计

汽车行业智能设计是从产品设计、工艺开发、工厂规划、工厂建设和生产制造全过程的数字化研制一体化。从制造角度看关键环节在工艺开发，从智能化角度看关键在于数据。企业数据包括产品数据、制造数据、质量数据、服务数据、经营数据等，核心是产品数据，包括研发数据、仿真数据、工艺数据、制造数据等。企业的转型升级与智能化改造，很大程度上取决于如何利用产品数据。基于3D数字化模型和单一数据源的系统应用模式，通过将企业的产品和管理方面的数据形成企业真正需求的数据，从客户需求开始，到产品规划、产品设计、制造和服务全过程，实现数据的高速协同。通过这种方式，来提高产品设计效率，提高设计、制造和服务一体化能力和数据的贯通与一致性，同时通过现场实施反馈回的数据不断的优化产品及工艺设计。

长城汽车采用3D EXPERIENCE、TeamCenter软件、BIM(Building Information Modeling)[4]技术从产品设计、工艺开发和工厂规划不同维度开展数字化仿真及验证，并自主将产品设计与工艺开发进行整合，实现了无缝对接（图2）。工厂规划应用BIM技术与工艺仿真在规划过程中将建筑、结构、公用、工艺设备、物流通过三维模型搭建、虚拟仿真、虚拟验证实现问题的提前规避，同时应用3D试制和数字孪生(Digital Twin)[5]技术进行虚拟调试验证，将ET(Engineering Trial）提前并实现线体设备的数字化装配验证，缩短车型整体开发周期。

3.2 智能生产

生产是智能制造的核心。智能生产，不仅仅是简单的无纸化、省人化、信息透明化等，智能生产更应该是借助自动化、数字化、智能化等信息化技术，以产品质量提升为首位，实现降本增效，提高产品竞争力，而智能生产的提升核心是数据的利用。这需要结合工厂自身现状，梳理生产业务并识别关键指标，进行数据实时采集，通过网络的联通，数据的清洗和治理，针对生产不同层级人员进行多维度可视化展示（如现场或移动端），旨在充分暴露生产过程中的问题。问题暴露后在生产的现场的重点是以边缘计算形式进行分析、解决问题，通过数据的分析对生产设备进行精细化阈值管理，实时分析过程参数波动趋势并进行调整。同时结合云端现有模型或自主搭建AI模型，进行训练，最终实现生产设备的自动调节。从而逐步从数据采集、数据融合、数据可视和数据协同，最终达到通过数据智能决策（图3）。

图3 智能生产架构

长城汽车智能生产借助企业园区云平台，主要从供应链、设备、质量、成本、人员、园区6方面开展。供应链系统通过将各子系统集成应用（图4），实现了生产计划、采购订单2 min自动生成并发布，并通过物流管理系统，实现供应链各环节报警、预警、防错及零部件库存透明可视。通过搭建设备BOM，内嵌失效库，构建模型，自动采集设备运行状态，实现了设备运行报警及预防、预测性维护，有效降低了非计划停机。在质量提升方面，通过智能装备实现了质量数据电子化、过程质量数据的自动采集和实时传递及追溯。通过过程质量数据可视化、实时分析和作业指示，实现智能防错，提升产品装备品质。

通过供应商—工厂—客户全业务流程的品质闭环控制、分析和追溯，持续提升产品品质。成本管控系统能够自动采集生产、设备、质量、能源、安全、物流数据，根据不同层级人员成本需求，融入财务算法，通过电子看板、APP等多种方式展示、监控和异常提醒，实现生产全过程成本透明，支撑快速管理决策。在人员管理方面，通过AI视觉技术，实现人员无感考勤，识别线体员工到岗情况并进行人员智能作业安排。园区智能运营中心对标华为智慧园区方案，实现了安防、人员、车辆、设施、资产、能耗和环境综合管控。

图4 供应链架构

3.3 智能装备

智能化工厂时代，降低人工作业强度、多车型共线生产对装备的需求越来越高，设备的自动化、柔性化已成为生产制造的基础。设备传统维修策略已成为设备运营绩效提升的瓶颈，逐渐从传统的计划维护向预防性、预测性维护转换，史建亮[6]提出的电机预防性维护就是一个典型的例子（图5）。在线检测、移动质检逐步替代了传统的人工检验，在效率提升的同时，产品质量有效得以保证。同时为了构建绿色节能工厂，减少碳排量，设备精细化控制节能降耗也逐渐提上日程。

图5 电机预防性维护步骤[6]

长城汽车在智能化生产制造方面，工厂的自动化程度达到国内领先水平。以重庆智能工厂为例，设备的预防性维护已遍布4大工艺车间：通过设备健康系统进行大型电机的振动检测和温度检测、关键接触器的次数检测、自动下发的设备保养等。自动水平持续提升，以冲压车间为例：2条大型全自动高速冲压连续生产线，具备ADC(Automatic Die Change）一键自动换模及ATC(Automatic Tooling Change）一键换自动更换端拾器功能，结合冲压板料和制件的自动出入库，实现了冲压车间的自动排产。同时结合不同冲压制件所需的拉延力，实现了冲压线液压泵站电机数量按制件自动匹配开启，依据压力机节拍和冲压所需拉延深度自动匹配液压垫电机开启数量，见表1。

表1 冲压线部分冲压件液压泵站电机开启统计

冲压线可以实现一键节能，大大降低了车间生产能耗。其他车间自动化和智能化也达到了较高水平，焊装车间主线自动化率达100%，实现了机器视觉下的自动涂胶，并通过ZDT(Zero Downtime)实现线体零停机。涂装车间实现涂胶、喷涂的自动化，采用水溶性漆结合可自然再生原料瓦楞纸板制成的纸盒进行漆雾分离，灵活、方便、环保的涂装工艺同时大大降低焚烧炉和吸附转轮处理需求，涂装工艺过程实现排放在线检测，排放指标低于当地节能环保要求；总装车间的SPS+AGV自动输送系统结合移动质检，自动上线率达70%，同时基本实现了车间无纸化。

通过开展一系列的智能化项目如：设备预防性维护、移动质检、在线自动检测、设备精细化控制、节能环保应用，长城汽车大大降低了设备非计划停机和设备运行能耗，提升了人员效率和产品质量，实现了绿色环保化生产。

4、结束语

智能设计以平台化产品设计和数字化工艺开发为发展方向，通过虚拟验证缩短开发周期、解决设计问题，提升设计效率和产品可靠性，打造数字化智能设计生态系统。智能生产以信息化和智能化为发展方向，通过数据+算力+算法，优化系统功能，实现工厂设计和运营迭代优化。智能装备作为生产支撑，提升生产效率和柔性化，与智能管理相结合，实现智能化和精益化生产。

智能制造，任重道远。2019年全国汽车销量持续下降，连续两年负增长，汽车智能制造发展进入关键时期。长城汽车智能制造基于满足生产需求，持续创新改进，以智能化为核心，信息化为基础，数字化为手段，柔性化为方式，并将节能环保和精益改善贯穿于整个过程之中，最终寻求适合自身生产制造过程的QCT最佳，打造智能精益工厂。通过智能制造的实施，重庆智能化工厂人员减少120名，生产效率提升5%，单车能耗降低3%，品质也有较大提升。

在今年新建的日照、泰州等工厂将融入云平台、5G、人工智能和AR/VR等技术，同时深入开展工艺仿真，这将使长城汽车智能制造更上一层。未来长城汽车将在设计、生产、管理、服务等各环节开展智能制造，全方位提升自身竞争力。

参考文献：

[1]刘宗巍,张保磊,赵福全.面向智能制造的汽车产业升级路径研究[J].汽车工艺与材料,2018,359(11):5-12.

[2]朱铎先,赵敏.机·智[M].北京:机械工业出版社,2018:2-5.

[3]毕马威,阿里研究院.百年跃变:浮现中的智能化组织[R].(2019-04-29).[2020-04-20]:29-29.

[4]梁冬梅,毕鹏飞,等.中国建设行业施工BIM应用分析报告[M].北京:中国建筑工业出版社,2018:2-5.

[6]史建亮.易福门智能工厂方案介绍[R].保定,2019-02-20:14-45.

崔玉朋,余宁,王晓阳.长城汽车智能制造研究与实践[J].汽车文摘,2020(06):25-29.