智能制造技术在汽车工业的应用_优秀论文

1、 智能制造技术在汽车工业的应用摘要：文章结合实例重点介绍试点工厂的智能总装车间策划、实施框架搭建、业务操作流程及具体的RFID技术应用。文章对汽车智能化车间建设领域的具体策划及实施具有很好的借鉴意义。关键词：总装车间；智能制造；RFID1背景受益于互联网的快速发展, 智能互联汽车迎来良好发展契机, 呈现蓬勃发展之势。从被动安全到主动安全、从驾驶辅助到自动驾驶, 伴随各项技术的不断更新发展, 汽车被赋予了更多的功能和权利, 逐步走向智能化1。汽车智能化的快速发展也对其制造过程提出了跟高的要求, 智能制造应运而生。智能制造（IntelligentManufacturing, IM）是一种由智能机器

2、和人类专家共同组成的人机一体化智能系统, 它在制造过程中能进行智能活动, 诸如分析、推理、判断、构思和决策等。毫无疑问, 智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。为适应智能化发展趋势, 提高生产、物流、管理运营效率, 对工厂现状进行调研并制定智能化实施方案。当前装配车间使用SAPERP系统完成库房管理, 通过LES系统完成企业供应链管理, 通过单独的考勤系统完成人员考勤, GE的MES系统完成车间的生产管理, 已经实现了车间生产过程管控。但是在生产管理过程中依然存在如下问题：（1）物流配料过程容易出现配料错误情况, 缺少对生产过程准确性及关键数据的有效监管

3、和分析, 对生产问题后期追溯存在缺陷；（2）缺乏对质量全景数据进行集成、分析、判断, 现场质量信息无法自动采集；（3）缺少全面性设备状态数据的收集及分析, 设备预防检修无客观性数据支撑；（4）缺少自动化的人员出勤情况分析；（5）人工开展效率/过程变更分析, 无法保证及时性；（6）运营数据人工集成汇总, 无法保证及时性和客观性。为解决上述问题, 需策划定制一套完整的生产、运营、物流、人员、设备智能化方案。本文主要研究基于RFID的智能制造技术在汽车工业中的应用。2智能化车间方案策划及实施框架搭建通过本次项目实施计划达到以下目标：（1）通过质量过程数据的采集、分析系统完善过程监控, 实现及时预警；

4、（2）通过建立产线、工艺、操作全过程监控, 提高生产准确性；（3）通过设备的全生命周期管理, 提高设备效能。通过数字化、可视化、透明化管理, 优化生产过程等, 大副度提高人员、设备等综合效率。做到全过程质量追溯, 通过数字化分析提前预测设备故障及对零件进行质量分析, 提前进行质量预警。项目实施对象为总装车间XX线体, 包含内饰1-1线, 内饰1-2线, 底盘线, 内饰二线, CP7线体, 检测线, 淋雨线、CP8终检线及物流配料区。项目主要内容：智能制造系统（以下简称系统）由生产管理、质量管理、设备管理、物流管理、人员管理及现场展示等多个模块组成, 见图1。系统接收MES在总装车间的滚动计划,

5、 通过配料管理, SPS小车及AGV小车监控及物料预警, 完成物流管控；通过工位进度采集、试装管理、滞留车管理、工艺管理与MES集合实现产品的生产过程追溯；通过实时监控设备运行状态、计算设备综合运行效率、大数据分析等实现设备的预防性维保；通过质量数据采集（PLC直接采集和数据库导入两种方式）分析, 实现关键质量指标统计分析、过程质量追溯及质量风险预警等；通过与考勤系统结合, 实现人员属性识别, 监控关键岗位作业人员的异常变动与效率指标标的统计分析。项目架构：系统总体体系架构分为三层展示平台层, 现场采集展示平台层和生产线设备层, 每层都有其独特的作用2, 见图2。现场应用平台主要用于现场数据展

6、示和反馈, 包括现场分控平台和RFID应用, 现场分控平台主要用于现场装配测试线设备运行状态, 生产进度信息, 质量数据信息数据收集和分析。展示平台主要用于办公环境中现场信息的反馈, 包括异地监控、总控大屏、PC端、手持端展示。3以RFID技术为基础的智能化业务实施流程射频识别(RFID)技术在生产企业的制造执行系统中广泛应用3。此次项目实施主要通过RFID技术获取生产过程的基础数据, 基于基础数据的系统内传递, 保证生产、质量、物流、工艺、人员五大模块的数据互通和智能化功能实现。以下主要介绍各个模块的智能化功能及业务实现过程。3.1生产模块。主要针对总装车间的生产过程管理。包括工位进度采集、

7、产线分析、工艺数据查看、滞留车管理及变更管理等几部分内容。3.1.1工位进度采集。工位进度采集是对车辆从10点至20点的装配过程及20点至30点检测过程的监控, 使生产进度的采集细化到工位层面, 为车辆工位查询、滞留车管理提供数据基础。工位进度采集是在工段开始和结束位置增加RFID读写器, 在车辆具备可随时读取的电子标签的条件下, 当车辆从工位通过时读写器获取该车辆的生产进度信息。3.1.2产线分析。主要对产线的产量和节拍进行分析。从生产线日志、产品生产明细、生产效率三个方面进行分析。能够清晰的监控每日产品生产时间的分布情况, 根据产品每天的产量生成产品产量趋势图, 分析每天的产量趋势。根据每

8、天产品的产量、人员出勤情况和工作时间分析产品的生产效率。在系统中设定不同效率指标的计算公式, 将效率分析数据形成图表, 指导效率分析。3.1.3工艺数据查看。通过建立准确的作业文件智能化展示系统, 使生产现场能够快速、准确的对各项作业文件进行搜索查看, 从而提高生产效率, 同时也能规范生产装配项目各阶段的流程和任务要求。具体业务涵盖作业文件的上传、作业文件查询及删除等。3.1.4滞留车管理。滞留车管理是基于工位进度采集的应用, 当产品在装配线上出现滞留时, 系统按照约定的时间周期进行数据统计。系统按照产品装配完成后未在规定时间内进入检测线, 检测后未在规定时间内进入淋雨线, 淋雨后未在规定时间

9、内交付, 系统实时预警提示。具体判断滞留车的时间周期按照企业具体业务需求适应性调整。3.2质量模块。本次项目中质量数据主要包括两部分内容, 一是根据现场设备情况自动获取产品的质量信息；二是通过手工录入质量信息, 系统根据录入的质量信息形成质量报表。系统能够实现对获取的数据按车型、VIN、责任单位、缺陷类别、时间等方式从各个方向进行自动分析并形成报表, 计算出产品符合率, 实现车辆信息、质量信息等多个信息源的追溯, 通过与目标值的对比实现超差报警。3.3设备管理模块。主要包含建立设备台账、参数管理、维修管理、保养管理、设备运行状态管理、能源管理、设备能力分析。系统实时监控设备的故障状态（如工作电

10、压、电流、时间等）, 根据系统自动采集的故障对设备进行有效及时的维护, 从而提高设备的使用率。3.4物流模块。主要实现装配线物流配料的过程管控, 保证装配线物流配料的准确性, 主要通过物流配料管理、SPS配料信息匹配和物流大屏展示三个模块完成。物流配料管理主要管理物流配料过程, 提示操作人员装配物料内容, 防止漏装或错装。SPS配料信息匹配主要是SPS小车位置与在线车辆的信息匹配状态。物流大屏展示主要用来实时展现物流区域的配料信息及产线异常情况预警。3.5人员管理模块。主要针对关键岗位人员到岗情况分析和报警。人员异常情况报警需要首先定义关键岗位人员（通过人员属性更改并与考勤系统结合）, 获取人

11、员到岗计划, 根据上述信息获得人员到岗列表, 并与具体考勤记录比对生成人员到岗报警。根据人员异常情况统计人员到岗率报表, 形成到岗率图表分析人员到岗情况。4应用效果分析从物流、生产、质量、人员及设备五个方面完成试点车间的智能化改造后, 线体生产效率及产品质量都有了明显提升。4.1物流方面。车间生产的物流订单执行率提高至100%, 配料区出错率由原来的3%降低至1%。4.2人员方面。关键岗位数字化质量监控覆盖率提升至100%, 每日8点10分系统自动推送关键岗位人员出勤详单, 以供工艺及质保人员第一时间了解关键工序的工艺参数执行情况。4.3设备方面。为所有设备建立维修保养档案, 按照保养计划自动

12、推送例行保养内容的同时记录设备生命周期内的维修记录、备件状态等内容, 管理人员可以预测和评估设备当前及未来一定时期内的生产能力, 进而指导车间未来的生产计划排布。4.4生产方面。车辆配备RFID标签及读写装置后, 可在后台PC端、智能监控大厅展示端及手机APP端实时查看目前的生产计划完成情况, 系统自动生成日杜、月度及年度生产报表, 同时可实现具体车辆的当前位置定位。4.5工艺质量方面。实时获取车型产量及人员出勤信息的同时, 可实现生产效率的自动计算机分析, 比如线体HPV、单车型HPV等, 此外, 该系统具备工艺文件实时上传及查询功能, 支持工艺作业文件的在线检索及查看, 大大提高了生产现场

13、的问题处理效率。5结语互联时代对工业制造提出了更高的要求, 依托信息物理系统（CPS）和信息通信技术的结合, 工厂将引入大数据技术进行分析优化管理, 在计算机虚拟环境中, 对整个生产过程进行仿真、评估和优化, 最终将实现自动化、智能化、互联化的生产制造。在这场新的变革中, 汽车制造商、零部件供应商、软件提供商等站在各自需求角度对智能工厂都有着各自的解读, 也因而带来了不同层面的实践, 以及不同形态的智能制造解决方案。正确的将智能制造系统应用到工厂中, 必须要根据工厂实际情况, 精准选择核心功能模块, 重点实施以求效果最大化。以本文为例, 方案实施前经过了长时间的数据分析及效果评估, 最终从1300多个数据采集需求中选择了对企业较为有利的500多项内容, 整合后分人、机、料、法、环五个方面对整个车间进行数字化监控, 并取得了较好的实践效果。要将企业管理思想融入到智能制造系统中, 使生产流程和智能制造系统相互融合, 正确的实施可以大幅度的改善成本控制、管理作业进度, 将企业制造的过程流程化、标准化。企业管理层也可更直接的获取制造现场数据, 为管理层的正确决策提供有效的支持。参考文献1候丽春,李新伟.浅谈互联智能汽车相关问题J.中小企业管理与科技,2015(11):254-254.2XiaosiZeng,KevinBalke,andPraprutSongchitruksa.Potent