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智能工厂建设规划的6个方面

供稿:中国工控网 2016/6/27 9:53:16

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  • 关键词: 智能工厂 智能工厂建设
  • 摘要:本讲重点探讨了智能工厂的实施原则以及从哪些方面进行建设具有中国特色的智能工厂。


本文结合一些结论与理念,进一步探讨如何打造具有中国特色的智能工厂。

一、智能工厂的建设原则

经过深入研究工业4.0、中国制造2025等战略,结合十多年数字化车间建设的经验,兰光创新认为,制造企业应以中国制造2025为宗旨,以两化深度融合为突破口,参考德国工业4.0中的智能工厂模式及美国GE工业互联网等先进理念,结合企业实际情况,以人为本,建设“设备自动化、人员高效化、管理信息化”的中国特色的智能工厂。

典型的智能工厂示意图

1、智能工厂的实施广度

我们可以参考德国工业4.0中对“智能工厂”的定义:重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现。前半句“智能化生产系统及过程”,是说除了包括智能化的机床、机器人等生产设施以外,还包括对生产过程的智能化管控,站在信息化的角度,就是智能化的MES制造执行系统。而后半句:“以及网络分布式生产设施的实现”,是指将生产所用的生产设施(如机床、热处理设备、机器人、AGV、测量测试等各种数字化设备),进行互联互通、智能化的管理,实现信息化系统与物理系统的深度融合。目前很多企业实施的DNC/MDC(设备联网、设备监控系统)是其重要的基础。

2、智能工厂的实施深度

按照工业4.0战略的描述,理想状态的智能制造是一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式,工厂内人、机、料自主协同,自组织、高效运转;工厂间,通过端对端集成、横向集成,实现了价值链的共享、协作,效率、成本、质量、个性化都得到了质的飞跃。

对于中国制造企业而言,现在恰逢“三期交叠”的困难期,企业希望既要符合工业4.0或者是中国制造2025的发展方向,又要投资小、见效快、确保成功率,如何在两者之间平衡,是一个很现实、也很重要的问题。

在本次智能化制造的革命中,企业一定要“着眼长远、立足当下”。既要符合工业4.0 的理念,体现出其主要特点,又要本着务实的原则实施工业4.0战略。比如,要汲取以前CIMS实施的经验与教训,不要过于理想化,不要过多强调自组织、自学习、自执行等高难度的智能技术,企业不是突破什么关键智能制造技术的研究单位,而是以创造效益为根本目的,要总体规划、分步实施,以效益为驱动,确保成功率。在自动化的基础上,实现信息化、网络化,在管理方面深挖潜力,充分发挥人的作用,构建具有适度智能的数字化、网络化、高效化、个性化的智能生产模式,切实做到明显的“提质增效”。并以量化为指标,循序渐进,全面提升企业的竞争力。假如通过3年时间,能将设备利用率提高100%,兰光创新认为就极有可能“确保企业的未来”,这些作法就是符合工业4.0战略思想的。

3、建设智能工厂要有全局的、系统的思想

最近,与制造企业进行有关智能工厂方面的交流时,看到生产效率与日本、欧美国家等发达国家的巨大差距后,很多管理者往往着急地说,我要再买些机器人加强自动化,或者说我要加强考核,让工人提高效率。

认识到自己与别人的差距,并有决心去行动、去改变,这是非常值得肯定的事情,但智能工厂是个系统工程,而不是从某个单一环节上就能解决的,光靠购买大量的设备或者仅对工人加强管理,对整体而言效果是有限的。试想一下:

如果生产计划都不准确,排产结果都是延期的,你怎么能够让工人保证按期交货?如果生产计划都是不科学的,本身就存在大量的等待时间,企业又怎么能怪工人不努力?

生产过程中,操作工与刀具、物料等生产准备人员本来就是并行协同的关系,如果一直延续以前串行的工作模式,出现“操作者很忙,机床很闲”的局面是在所难免的,单个工人身上已经很难挖掘潜力了,必须从生产流程、组织管理上进行优化管理;

还比如,如果信息化系统与生产设备脱节,不能充分发挥高端设备数字化通讯、自动采集等方面的优势,所有的工作还靠人工输入,又怎么能保证数据的实时性、准确性、客观性?没有这些数据的支撑,又怎么能及时获知生产信息,及时作出科学的管理决策?

如果不能对物料、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化的管控,不是积压就是短缺,这种粗放型的管理又如何能保证生产效率的提升与成本的降低?

前面也讲过,数据就是企业的财富,没有良好的信息化管理系统,没有自动化的数据采集系统,没有智能化的大数据分析,没有形象直观的展示系统,这些数据就白白丢失掉了,企业永远只能处于凭经验、拍脑袋的粗放型管理状态。

兰光创新认为,企业在智能工厂建设时一定要从全局思考,打造一个全面的、有体系的智能工厂管理系统,从各个方面进行优化、挖掘潜力,最大程度地提升企业的生产效率及管理水平。

二、从六个维度打造具有中国特色的智能工厂

如何打造中国特色的智能工厂?从哪几个方面入手?智能做成什么程度?针对这些企业关心的问题,兰光创新在领先的智能工厂整体解决方案的基础上,结合工业4.0等先进理念,在国内首次提出了 “六维智能理论”,即要从6个维度的“智能”打造中国特色的智能工厂:智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持。该理论分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手,实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化、网络化的智能化管理与控制,既很好地符合了德国智能工厂的定义,又能与美国工业互联网、以及中国制造2025等理念完全吻合。

全模块的智能工厂

“6维智能工厂”理论

下面,简单地介绍一下这6个智能。

1、智能计划排产

首先从计划源头上确保计划的科学化、精准化。通过集成,从ERP等上游系统读取主生产计划后,利用APS进行自动排产,按交货期、精益生产、生产周期、最优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法,自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟,并使交货期最短、生产效率最高、生产最均衡化。这是对整个生产过程进行科学的源头与基础。

图形化的JobDISPO APS高级排产

2、智能生产过程协同

为避免贵重的生产设备因操作工忙于找刀、找料、检验等辅助工作而造成设备有效利用率低的情况,企业要从生产准备过程上,实现物料、刀具、工装、工艺等的并行协同准备,实现车间级的协同制造,可明显提升机床的有效利用率。

智能的生产过程协同

还比如,随着3D模型的普及,在生产过程中实现以3D模型为载体的信息共享,将CATIA、PRO/E、NX等多种数据格式的3D图形、工艺直接下发到现场,做到生产过程的无纸化,也可明显减少图纸转化与看图的时间,提升工人的劳动效率。

3D Viewstation可视化在智能制造中的应用

3、智能的设备互联互通。

无论是工业4.0、工业互联网、还是中国制造2025,其实质都是以CPS赛博物理系统为核心,通过信息化与生产设备等物理实体的深度融合,实现智能制造的生产模式。对企业来讲,将那些贵重的数控设备、机器人、自动化生产线等数字化设备,通过DNC/MDC的机床联网、数据采集、大数据分析、可视化展现、智能决策等功能,实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等,就是CPS赛博物理系统在制造企业中最典型的体现。

DNC/MDC系统架构图

DNC是Distributed Numerical Control的简称,意为分布式数字控制,国内一般统称为机床联网。DNC系统通过一台服务器可实现对所有数控设备的双向并发通讯,支持Fanuc、Siemens、Heidenhain等上百种控制系统,兼容RS232、422、485、TCP/IP、无线等各类通讯方式,具有远程通讯、强制上传等常见功能,将数控设备纳入整个IT系统进行集群化管理。

管理学大师彼得�德鲁克曾经说过“你如果无法度量它,就无法管理它”,我们不仅需要通过DNC解决互联的问题,更需要通过MDC(Manufacturing Data Collection,直译为制造数据采集,俗称为机床监控)解决数据自动采集、透明化、量化管理的问题。

MDC通过一台计算机可以同时自动采集4096台数控设备,兼容数控机床、热处理设备(如熔炼、压铸、热处理、涂装等设备)、机器人、自动化生产线等各类数字化设备,兼容西门子等所有机床控制系统,以及三菱、欧姆龙等各类PLC的设备。

对高端带网卡的机床,可直接采集到机床的实时状态、程序信息、加工件数、转速和进给、报警信息等丰富的信息。并以形象直观的图形化界面进行显示,比如,绿色表示机床正在运行,黄色表示机床开机没干活,灰色表示没开机,红色表示故障,鼠标在机床图形上一点,相关的机床详细信息就全部实时地显示出来,实现对生产过程的透明化、量化管理。

MDC-Max设备远程监控界面

如果要实现更逼真的显示效果,可通过3D虚拟技术以立体的形式展现车间、设备、人体模型等,可以实现人体的行走、机床的放大缩小、设备信息的实时显示等各种操作,给用户一个更直观、形象的展现。

兰光3D可视化车间

4、智能生产资源管理

通过对生产资源(物料、刀具、量具、夹具等)进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、切削专家库、统计分析等功能,有效地避免因生产资源的积压与短缺,实现库存的精益化管理,可最大程度地减少因生产资源不足带来的生产延误,也可避免因生产资源的积压造成生产辅助成本的居高不下。

兰光刀具管理模块界面

5、智能质量过程管控

除了对生产过程中的质量问题进行及时的处理,分析出规律,减少质量问题的再次发生等技术手段以外,在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预,也是确保产品质量的一个重要手段。

通过工业互联网的形式对熔炼、压铸、热处理、涂装等数字化设备进行采集与管理,如采集设备基本状态,对各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能,可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制,确保产品生产过程完全受控。

对热处理设备生产参数的实时监控与及时处理

当生产一段时间,质量出现一定的规律时,我们可以通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析,为技术人员与管理人员进行工艺改进提供科学、量化的参考数据,在以后的生产过程中,减少不好的参数,确保最优的生产参数,从而保证产品的一致性与稳定性。

6、智能决策支持

在整个生产过程中,系统运行着大量的生产数据以及设备的实时数据,在兰光创新的很多用户里,企业一个车间一年的数据量就高10亿条以上,这是一种真正的工业大数据,这些数据都是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析,系统自动生成各种直观的统计、分析报表,如计划制订情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等,可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持,可以很好地帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。

基于大数据分析的智能决策支持报表

总之,通过以上6个方面智能的打造,可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合,并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理,可明显提升企业的生产效率与产品质量,是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。


审核编辑(王金鹏)
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