关于工业互联网的汽配企业智能工厂架构及实践

描述

导读:本文以汽配企业智能工厂建设工程为研究对象,对汽配行业智能项目建设的全流程进行梳理和总结,针对离散智能工厂建设过程中的自动化、信息化和智能化的系统设计和实施,从智慧物联、智能物流、移动管理、实时追溯、产业链协同等方面,提出离散智能工厂建设实践的重点关注内容,帮助企业通过智能工厂实现生产过程的透明化、少人化和协同化。

一、引言

智能工厂在工业界和学术界得到了巨大的发展和深入探索[1-3]。智能工厂的基本特征是将柔性自动化技术、物联网技术、人工智能和大数据技术等全面应用于产品设计、工艺设计、生产制造、工厂运营等各个阶段[4]。发展智能工厂有助于满足客户的个性化需求、优化生产过程、提升制造智能、促进工厂管理模式的改变 [5]。

汽配行业智能工厂的系统设计,要以汽配企业的行业特色为背景,实现从订单下达到成品的整个生产过程透明化管理,满足生产加工过程全流程可质量追溯,存在工厂与组织间计划协同、生产协同、业务频繁等现实要求,企业必须持续改进自身供应链和生产方式,以满足不断变化的市场需求。

二、智能工厂实践

2.1 需求分析

汽配企业采用工业互联网智能工厂解决方案,实现了全新工业网络基础架构的升级改造,提升了整个网络构架的高效性和可靠性,为实现数据透明工厂打下重要基础。应用需求包括:

(1)产业链协同要求高。以家用汽车为例,主机厂每生产一辆汽车,就会牵扯到1500~2000个零部件。而先进的整车装配线,几分钟就会下线一辆汽车,最快的生产线一分钟就下线一辆汽车。这就给下游的一级配套商以及二级配套商提出了很严苛的要求。如何保证从主机厂到一级配套企业再到二级配企业的物流、信息流、资金流高效地运行是一个很大的挑战。

(2)品种多、数量大、追溯难。很多汽配企业生产的零部件有上千种,每种产品的每天生产数量可能会有上万件。如果采用传统方法,很难做到实时计划、实时生产数据采集、实时物流监控。特别是零部件供应及内部物流管理工作量大,易造成生产缺料、物料上线不及时、库存积压等问题。物联网技术的发展为这种要求提供了可能。

(3)精细化管理难。从时间节拍上看,整车厂的生产节拍是分钟级,零部件厂的生产节拍要控制到秒级。从管理粒度看,过去仅能管理到班次、班组,现在要考核每台设备的OEE、每个人的生产效率,甚至到每台设备的毫秒级工艺参数监控。

2.2 总体要求

本项目建设一套面向汽配企业智能工厂系统,实现车间精细化、可视化、智能化管理。对本系统提出的技术指标如下:

(1)实现产品生产过程的全流程管理,从ERP接收生产计划为流程起点,以产品加工完成入库、发货为流程终点;支持生产表单的数字化;

(2)实现产品全生命周期的数据采集、存储、分析、统计、搜索功能;实现数据的自动化、智能化、便捷化采集及集中保存和共享;

(3)实现产品全生命周期全要素的质量追溯,支持从产品追溯到材料,也支持从材料追溯到产品;

(4)实现与供应商的在线协同,在线接单、发货、收货、信息交互、绩效发布等。

2.3 智能工厂架构设计

主要建设内容包括:

(1)建立基于5G私有云的智能化车间IoT体系架构,建立设备异常实时采集、检测机制,进行设备OEE核算;对不同参数进行限值设定,进行设备故障统计分析。同时将实现生产进度的实时监测,通过采集设备运行的指令号,获知当前加工的产品型号、加工数量,对生产进度进行统计、反馈。

(2)建设生产执行管理系统,构建生产管理、设备管理、质量管理、文档管理、物料批次管理、仓储管理、生产调度等功能,对数据资产、数据流动、数据采集环节统一调配管理,实现车间精细化、可视化、智能化管理。

(3)建设产业链协同平台,通过平台与主机厂、设备供应商、二级供应商、物流公司及劳务公司多维度互联,实现订单自动导入、便捷采购、人力协同、智慧物流等功能,提升订单准确性、财务核算效率,降低生产成本,增强产品可追溯性,提高企业对高端汽车零配件的供给服务能力,促进产业链高质量发展。

(4)建设企业工业数据管理系统,通过将设备采集的工作信息与订单信息、工艺数据相关联,打通PLM、MES、ERP等系统信息互联,进行工业大数据梳理、清洗、分析与挖掘,构建知识图谱和算法数据库、工业机理库,将工业知识进行沉淀和复用,形成企业新能力。

(5)基于工业互联网平台的工业APP应用系统,开发应用覆盖维修与生产、质量巡检、综合管理等全过程的工业APP,以实现轻便快速的数字化管理。

2.4 核心功能及作用

以工业互联网平台为技术支撑,以汽车企业的实际需求为导向,主要实现了平台的下述功能。

(1)智慧物联基于IoT技术达成设备互联互通,建立完备的控制系统网络架构。

对某企业工厂内有1条冲压线、4条开卷线,以及361个焊接机器人岛,31台AGV 运料小车;通过对厂内的所有设备进行网络重构与升级,实时采集每台设备的工作信息,并与订单、工艺相关联,进行工业大数据分析与挖掘,实现现场生产线实时监控、报警。通过智慧物联系统来实现工艺参数、设备参数的自动采集;开工前对工艺参数实际设定值校验;自动采集工艺中定义的参数信息,进行异常监控;对订单进行工艺参数的超差变更,订单完成后进行提醒恢复;查看工艺参数的趋势变化;采集工序完工数量,并进行工序自动报工;自动完成数据的汇总统计等功能。

(2)智能物流通过OPCS接口、供应商协同、条码技术、AGV集成、ERP集成等应用,可实现从主机厂接单、到计划下达、供应商接单、供应商发货、现场收货、散件入库、散件消耗、总成入库以及总成发货的全流程应用,日均打印条码超3万张。降低员工工作强度,可以使员工对整个车间物流现场了如指掌,提升物流效率与运转质量。

(3)移动管理系统全面接轨移动应用,管理人员通过移动APP,随时随地查看 OEE、CMK、VBZ、生产异常、实时物流、实时产线、实时质量等信息,同时还能通过移动应用与关键岗位、供应商等进行沟通协作,相比传统模式,既解放了管理人员,也提升了管理精准性。

(4)实时追溯通过唯一标识产品与生产资源、实时采集生产大数据,能够进行产品的全生命周期追溯,随时随地能够查询到产成品是在何人何时在哪台设备上使用了哪个批次的散件完成的加工,加工时的工艺参数如何。

(5)物料跟踪与管理通过物料跟踪号及物料事件,准确记录物料在整个生产组织过程中发生的所有事件,完成对物料的整个生产加工、形态变化全过程的跟踪与追溯,实现精细化的全程物料跟踪和集中管控,如图2所示。

计划员在系统上下达生产任务,对生产线、生产速率、生产数量及人员配置等信息规范化管理。班组长登录生产订单门户查询生产作业任务,在线打印生产条码,实现生产订单跟踪。对工作现场的发货看板、生产计划看板、到货看板和维修看板使用屏幕投放进行可视化处理。企业员工可在手机端对OEE、VBZ、CMK、生产线情况等数据进行实时监控,实时查看车间生产状况。

(6)搭建产业链协同平台,将主机厂、供应商、物流公司和外包公司多维度互联,实现设备、人、产品和系统内部协同。

大数据

产业链协同平台整体解决方案

如图所示,产业链协同平台将实现真正意义上的供应链协同、产业链协同,信息完全共享,提高沟通效率,降低沟通成本,避免重复录入和出错,实现制造业与互联网融合。在连接主机厂环节,通过OPCS导入车企生产计划并同步到ERP系统,通过MRP运算后拉动采购计划及生产计划排产。在ERP下单后,供应商登录门户系统,完成订单确认、发货、条码打印粘贴,并支持系统对账,包含到货、工位器具、质量文件等情况。

三、应用效果及价值

本项目的实施,一方面智能工厂运行和管理可以减少甚至完全取消不必要的手工操作,最大限度地消除不确定因素,使产品质量得到有效控制和提高。另一方面数字化管理有利于企业从以事务为中心的传统管理模式向以客户为中心的管理模式转型,提供更符合客户需求的产品和服务,提升客户满意度,从而提升公司承接高端汽车零配件订单能力。项目执行后的直接效益。

(1)通过工业互联网平台,打通了零部件企业与上游主机厂、下游供应商(二级配套企业)、物流公司、劳务公司、IT服务商、设备厂商、银行之间全业务协同,实现了信息共享,提高了沟通效率,降低沟通成本,不用重复录入,减少了出错概率。

(2)通过工业互联网平台,实现全业务流程的互联网化、智能化、透明化、数据实时化,实现了全部零部件的全流程质量追溯。员工工作强度大大降低,工作更简单有乐趣,普通员工也能对整个车间物流现场了如指掌,提升物流效率与运转质量,更能确保车间的交期与质量。

(3)通过智能物流与仓储、智能调度工具、产业链协同的构建,实现简单、准确、高效的沟通,充分发挥员工效用,实现工厂透明化,提升物流运转效率,优化库存,实现物料采购效率提升15%,生产过程事件记录完整性提升20%,助力产能提升,生产线节拍提升至47JPH。

(4)通过智能报表管控、制造档案网络化、批次追溯、参数监控等智能工具,实现产品制造过程透明化,实时监控产品加工的每一道工序,提升过程监控时效性,综合提升制造过程可监控性30%,提升产品制造过程可追溯性50%。

(5)通过OPCS接口、供应商协同系统、劳务工系统,零部件厂、整车厂、99家供应商、15家劳务公司,日均1041名劳务人员、200余辆车辆实现了在线协同。相对于原来邮件加电话的方式,订单的准确性、采购效率、财务核算效率均有大幅提升。

四、结语

本解决方案在某企业配件企业的三家属地工厂进行了推广,用户反馈应用效果良好。该应用模式在汽车零部件行业有较强的可推广性。通过对汽配企业智能工厂建设,一方面实现设备物联和生产运营过程透明化,形成数字化运营和管理能力,帮助企业提升整体运营效率,提升企业核心竞争力。另一方面通过产业链协同,提升产业链整体韧性和响应能力。

作者:中国宝武工业互联网研究院 李辉

来源:《信息技术与标准化》2021年第4期

编辑:jq

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