1、IM智能工厂 Intelligent Factory64 2023年第5期黑灯工厂无人化生产体系建设实践与分析杨磊1,冯茜2(1.河南航天工业责任有限公司,河南 郑州 450003;2.空军装备部驻天津地区第一军事代表室,天津 300210)摘要:当今世界已经全面进入从工业经济向数字经济转型的大变革时代,信息化和工业化逐步深度融合,先进制造业转型升级,积极实施智能制造,已经成为我国推动产业技术变革和优化升级的主要方向。本文通过对企业智能制造的建设实例进行分析,详细阐述了黑灯工厂无人化生产体系建设过程中,需要关注的关键要素,以及在实施过程中各要素的功能和建设意义,围绕基础建设、生产准备、生产执行
2、和生产追溯四方面来构建整个生产系统,形成较完整的无人化生产体系的探索和实践。对类似企业的智能制造建设具有一定的借鉴参考作用。关键词:黑灯工厂;智能制造;无人化生产体系;建设实践1引言随着大数据、云计算、人工智能和移动互联等新技术的迅猛发展,极大促进了经济形态由工业经济向数字经济转变,智能制造作为新工业革命的关键技术,与传统制造业相比,能更加有效地进行资源配置,节省人力成本,推动生产力快速发展1-3。制造业的智能制造涉及多种基础技术的应用,广而深。在智能制造建设实践中,各类新兴技术需要通过具体的信息系统和智能装备的组合和集成,达到新技术和生产的有机融合,在软硬件层面进行实际落地4-6。本文在企业
3、数字化、智能化转型升级的探索和实践,发展智能化、柔性化、规模化的产业体系特别是智能化无人生产体系的建设中,对涉及的关键要素进行总结分析,对相关企业数字化转型建设具有一定的借鉴参考 作用。2建设无人化生产体系原因某企业的产品要求高精密、高质量、高可靠,生产模式是典型的多品种、小批量离散生产模式。经过多年来数字化转型建设实践,已经具备了较强的自动化加工与信息化管理能力。从哑设备改造、产线的少人化探索,再到智能产线的升级,每一次提升都是基于企业发展到一定阶段,遇到瓶颈后的主动改造、自我进化7。在企业发展到当前阶段,生产过程仍然面临四个方面问题需要解决:生产模式限制产能提升;计划准时完成率不高;质量提
4、升不明显,追溯不易;生产成本不易压缩。因此需要使用新模式、新体系、新方法和新工具来变革组织,实现发展。从 2022 年起,以自动化生产线为基础,应用数字孪生、大数据分析、边缘计算和 5G 等新技术建设动态计划、智能控制、柔性调度系统,将人工执行升级为数据驱动的自动执行;围绕基础建设、生产Intelligent Factory 智能工厂IM投稿网站: 2023年第5期 65准备、生产执行和生产追溯四方面来建设整个生产系统,形成无人化生产体系的探索和实践。3无人化生产体系建设实践在黑灯工厂建设的探索过程中,基于当前面临的问题,通过充分梳理需求,整理出包括减少人力提高生产效率、降低生产成本、提高产品
5、质量、提升计划准确完成率,以及提高产能五方面目标,通过分解实施,达到了预期效果,并构建出一整套无人生产体系。3.1重构业务流程尽管此次智能化改造之前,企业已经具备了先进生产设备,但业务流程的设计仍然是依据传统生产组织模式进行的,为了实现生产过程的无人化,彻底解放人工,必须重构生产业务流程,对信息系统底层逻辑进行全面优化,减少生产准备阶段人员的工作量,优化生产、提升协同管理能力。重构业务流程示意图如图 1 所示。图 1重构业务流程示意图为此,在“黑灯工厂”无人化生产模式下,对生产资料等要素进行了升级,生产的组织管理模式需要变革,生产的业务流程需要重构;以车间 MES 和智能柔性管控系统为核心,以
6、网络安全防护为保障,实现计划到执行的业务流、信息流、物料流的流程统一;以生产数据为基础的数字孪生系统,反向驱动、优化生产及协同管理。3.2设备和生产线的改造在规划了智能车间及无人化生产体系,并梳理了无人条件下的业务流程后,经过严谨论证、方案规划和评审,进行了包括工艺布局、车间物流和机器人干涉等仿真验证,作为产线正式建设的指导。按机床加工特性进行分组布局建设产线,针对不同的加工能力,设计实施不同的线内上下料机器人及辅助设备;基于产线主控 PLC 逻辑实现线内设备动作执行,同时建设工业环网,结合物联网支撑机床与各生产要素互联互通8-9。升级智能生产线如图 2 所示。图 2升级智能生产线1)设备智能
7、化改造。黑灯工厂的基本元素是智能设备。为适配无人化操作,对车间设备进行了智能化改造,通过增加电磁阀、传感器、通信接口和机床PLC控制逻辑,使机床具备感知、执行、检测、通信和远程控制等关键能力,为智能产线建设打下坚实基础。IM智能工厂 Intelligent Factory66 2023年第5期2)自动上下料设备实施。减少人工转运的时间浪费,降低人员伤害,提升生产效率。3)线边库实施。实现原料、成品线内暂存,满足产线自动生产短期物料供应。4)线边接驳台实施。满足产线与车间物流对接,以连续供应产线物料、提升换型效率。5)安全防护等辅助设施实施。隔离人员活动与自动化设备工作区,保障人员和设备运行安全
8、3.3智能仓储建设智能仓储系统是物料的起点和终点,是物料转运的十字路口,是智能工厂的核心要素。建设的智能仓储系统的特点是具备货位存储的动态规划能力,可以根据产线拉动式需求做自适应式任务调度,并与 MES 进行集成,实现物料齐套信息的自动传输;基于数字孪生技术实现了库存周转分析和货位分析优化。智能仓储系统如图 3 所示。图 3智能仓储系统3.4建设 5G 专网及三网安全防护为满足车间数据采集、AGV 物流控制及后期视频监控、直播等应用,实现园区内智能化,建设了覆盖园区、车间的 5G 专网,对园区主要工作场所进行 100%全覆盖。区别于三大运营商的 5G 网络,该专网将信令系统和数据系统一并下沉于
9、企业内部,保证了数据不出园区,将数据通过虚拟加密通道传输到内网服务器,保障数据安全。3.5车间智能物流系统替代人工是无人生产必要要素,智能物流系统基于5G 技术实现 AGV 对物料在立体库、装调间、产线之间的转运。系统具备自动避障、自主充电、多 AGV 智能调度和二维码自动循迹等特点,实现了生产过程物料调度转运无人化,减少了生产待料时间,提高生产效率,降低了生产运营成本。3.6智能制造控制中心智能制造控制中心是黑灯工厂业务执行的核心,在控制中心实现计划、装调等生产准备工作,实现生产准备的前置化,使无人生产区与生产准备区分离;并依托建设于此的企业大脑、数字孪生,为车间管理提供分析、决策依据。如图
10、 4 所示。建设数字孪生,应用 AI+大数据技术,多源异构数据处理、数据驱动的建模,基于无限产能识别瓶颈资源,基于有限产能构建瓶颈网络优化模型。支持工厂运行监控、预警及敏捷决策。1)采集产线、机床、AGV 和机器人等物理实体运行数据,基于边缘云实现产线监测及故障预测性分析。2)基于设备状态预测、数字孪生工时优化进行动态排程,实现生产任务动态调度优化和产线运行优化。3)计划准时完成率从 70%提高到 95%,产品一次图 4企业数字孪生Intelligent Factory 智能工厂IM投稿网站: 2023年第5期 67交验合格率从 95%提升到 99.9%。结合业务实际需要,通过采集 ERP、P
11、DM、MES 和OA 等核心系统的离散业务数据,形成企业数字大脑。企业大脑涵盖了企业战略运营、人力、财务、销售、采购、设备、生产和质量等多个维度。为企业生产管理和精准决策提供技术支撑,为科研生产数据赋能赋智。3.7车间 MES针对车间生产计划达成率、准时完成率较低、临时插单多等问题,建设了车间级 MES。基于柔性、动态算法进行计划排产并自动驱动机床加工,实现了车间智能主导的生产,产品准时完成率明显提高。3.8柔性管控系统建设柔性管控系统,如图 5 所示,实现生产过程的柔性、自动化控制,工人在智能制造控制中心即可实现毛坯自动上下料、机床自动加工、在线检测和成品自动返回装调间等操作。系统的设计完全
12、契合企业产品特点及生产组织模式,并对比、吸收了国内外优秀产品设计思路,具有一定的行业先进性。3.9建设边缘云平台基于边缘云平台,采集设备数据,实现设备的健康管理和预测性维护;依托数字孪生的分析优化及时实现生产工时优化,动态调度生产资源,提高计划准时完成率。图 5柔性管控系统3.10建设机床主轴碰撞缓冲系统建设机床主轴碰撞缓冲系统,通过边缘云平台对主轴振动数据采集,对主轴安全运行状态进行监控,并通过边缘云平台反控及时防止设备主轴碰撞损坏,实现机床设备的健康管理,并有效避免产线无人化后,设备严重故障时,无人及时应对的问题,有效减少设备故障造成的损失。3.11建设机加产品机内在线检测系统建设机加产品
13、机内在线检测系统,系统依据预先编制的 NC 程序按加工需求进行调用,快速测量和记录关于零件几何特征的形状和位置信息,经后处理测量宏程序,自动保存相关测量数据,实时采集产品加工质量参数,实现无人化产品检测,并有效提升产品质量。在线检测系统如图 6 所示。图 6在线检测系统(下转第 72 页)IM智能工厂 Intelligent Factory72 2023年第5期5结束语基于目前机载武器总装产线建设存在的问题,本文进行了总装产线的数字孪生产线模型构建和仿真理论研究,构建了生产线建模、数字孪生模型仿真规则、虚实产线数据互联和双向交互规则,建设了一条数字化产线。目前正在投入应用,实现了产线设计方案的
14、预验证,有效缩短了总装产线设计定型周期,为目前的总装产线建设起到正面、积极的推动作用。同时,为该机载武器企业的其他产线建设起到示范作用,推动企业朝着智能制造方向快速转型升级。参考文献1 晋严尊,王中一,汤辉,等智能制造技术在机载武器制造中的应用 J航空兵器,2021,28(6):1-62 顾诵芬,毛德华,周玉兰,等加快军工制造业数字化发展 J国防科技工业,2003(4):29-303 张新生 基于数字孪生的车间管控系统的设计与实现 D郑州:郑州大学,20184 张国蕊,乔永嘉组织数字孪生构建方法研究 J智能制造,2022(1):91-965 贾仕齐,韩丽,秦潮,等数字孪生应用与标准化需求研究
15、J信息技术与标准化,2021(11):18-226 刘轩基于数字孪生的智能制造生产线平台构建及仿真研究 D天津:河北工业大学,20207 田凌,刘果,刘思超数字孪生与生产线仿真技术研 究 J图学学报,2021,42(3):350-357收稿日期:2023-03-014结束语从技术创新、商业模式创新、管理创新三个方面来论述,本文旨在总结建设一个可复制、可推广,具有普适性的,适用于多数黑灯工厂建设的模式。下一步将继续加快推动黑灯工厂建设,从无人化生产模式复制及推广、智能装配线建设等方面入手,持续探索建设具有自感知、自学习、自决策、自执行和自适应等特征的智能化无人生产模式未来工厂。参考文献1 孔凡国
16、,俞雯潇智能制造发展现状及趋势 J机械工程师,2020(4):4-72 胡建制造企业智能制造转型思考 J智能制造 2021(1):38-423 李春花基于工业企业的智能制造需求分析 J铜业工程,2019(1):70-734 吴旺延,刘珺宇智能制造促进中国产业转型升级的机理和路径研究 J 西安财经大学学报,2020,(33)3:19-265 肖莹莹,王玫,郭丽琴,等基于数字孪生的智能制造计划管理 J系统仿真学报,2019,(31)11:2323-23346 陈晓敏,赵涛涛,袁雪腾,等“5G+工业互联网”时代的高端装备智能制造 J南通大学学报(自然科学版),2021,(20)3:1-127 王眇,张振明,李龙,等数控技术发展状况及在智能制造中的作用 J航空制造技术,2021,(64)10:20-268 钟志华,臧冀原,延建林,等智能制造推动我国制造业全面创新升级 J中国工程科学,2020,(22)6:136-1429 陈晨,秦双双,常芹大数据技术在智能制造运营管理系统中的应用研究 J智能制造,2021(2):38-42收稿日期:2023-03-01(上接第 67 页)