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重型车用发动机智能制造试点示范
——一汽解放汽车有限公司无锡柴油机厂

Intelligent manufacturing

一、项目实施背景与状况

(一)项目背景

传统的重型车用发动机生产线以刚性设备为主、工序分散、分段自动化、人工或半自动作业、工艺及质量数据多为抽检和人工记录、试车方式为100%热试及水力测功机、物流配送采用叉车巡线为主要特征。生产线自动化及信息化程度低,没有整体的规划,生产能耗高。伴随用人等制造成本上升,建设新型智能代生产线势在必行。

(二)项目建设目标

基于数字化工厂模式,引入智能制造理念与技术,将惠山重型车用发动机生产基地的设计数字化、制造自动化、信息集成化进行融合与提升,并将精益化和绿色化贯穿生产全过程,实现工厂运营管理智能化,如图8-1所示。形成工厂运行数据的自动采集、传输、存储、决策分析与反馈控制的闭环系统,具有自我学习、自行维护与自主控制的初步智能,并根据实际运行环境自行调整最佳系统配置,实现生产制造过程在“质量—成本—效率”等多目标的最优化。

本项目实施分两个阶段:2010—2013年完成重型车用发动机生产基地建设,基本实现自动化、数字化生产模式;2014—2018年在现有条件下进行智能化升级。

项目建设情况如下:

重型车用发动机生产基地规划、建设及运营阶段,工厂始终紧盯行业最新科技进展,力争工厂先进技术应用、运行管理综合水平保持行业领先,联合厂房平面如图8-2所示。经过数年的努力,智能制造模式已初具雏形,实现了各领域数字化设计,生产线柔性、高效、自动化生产,设备互联进一步提高,并逐渐形成产品全生命周期管理信息化系统框架。

图8-1 智能制造系统架构

图8-2 联合厂房平面

二、项目主要实施内容

(一)实现工厂规划设计的数字化

1.工厂系统模型建立

通过数字化建模及协同仿真(见图8-3),确定最优布局规划方案,及早发现错、漏、碰、缺等问题,提高设计效率30%、规划成本降低5%。

2.生产线虚拟仿真

运用计算机辅助生产线仿真设计(见图8-4),实现最佳生产线平衡、最小投资成本或最优化投入产出等方案:克服了传统规划模式效率低、准确性差等缺点,提高规划精准性并缩短设计周期。

图8-3 工厂厂区物流仿真

图8-4 生产线仿真模型

3.计算机辅助工艺设计技术应用

借助计算机辅助工艺设计CAPP系统及CAM辅助制造软件,缩短工艺及加工程序编制时间,提升工艺设计的规范性和准确性,实现了内部数据的高度统一,使产品研制周期缩短10%。图8-5所示为缸体模型及识别出的特征。

图8-5 缸体模型及识别出的特征

(二)推动生产线装备的自动化和智能化水平

1.缸体缸盖机加生产线

应用大量高精、高柔性、数控设备,集成传感技术、计算机技术、自动控制技术等现代智能控制技术,实现实时动态全闭环控制及在线诊断和智能化故障处理,如图8-6所示。生产线自动化率达78.33%,同时生产线柔性设备占比67%,具有较强的可重构、可扩充等特点以及产品快速换型能力。

2.装配生产线

在确保发动机高品质装配的前提下,遵照安全环保、高开动率、高稳定性、高柔性、高效率、低成本原则;充分体现精益生产中必备的高质量、低消耗的准时化生产理念,总装线自动化率达28%,使建成的生产线具有更高的生产效率和更强的生产柔性,装配后的发动机获得更高的产品质量,图8-7所示为曲轴搬运及缸体翻转机器人。

图8-6 缸孔自动检测反馈补偿

图8-7 曲轴搬运及缸体翻转机器人

3.自动化物流设备

应用大量自动化输送设备实现缸体、缸盖、零部件及整机转运(见图8-8),发动机从总装上线到油封下线一个流生产,中途发动机不落地,装配过程物流实现了全自动化输送,形成主动分析、按需配送的智能物流系统,大大降低了人工成本,同时提高转运效率和输送准确性,属国内首创。

图8-8 整机转运桁架机械手及试车RGV自动小车

(三)实现生产过程数据采集和分析的可视化

充分利用现场总线和工业软件,并采用RFID、DPM码等技术作为数据载体,实现生产过程数据的采集、上传和可视化管理,如图8-9所示。

1.生产、质量数据采集

通过广泛应用RFID、二维码技术、扫描枪、视觉等技术对过程信息进行收集。通过自动分析质量数据的变化趋势,实现产品质量不良的早期预警,便于及时对过程加以控制改进,采取改进措施提升过程能力,确保产品质量。图8-10所示为工位实时产量显示。

图8-9 生产线数据采集系统架构

图8-10 工位实时产量显示

2.能耗动力设备数据采集

由智能电表在线监测各类电能指标,利用无线传送至电能云平台进行实时监控和处理,通过手机APP可及时掌握电能情况,确保电能使用受控,如图8-11所示。

图8-11 电能云平台架构

(四)构建节能、环保的生产系统,实现绿色化

将绿色环保放在首位,广泛运用绿色制造技术以及节能生产系统。机加线关键工序缸盖枪铰加工采用MQL微量润滑加工技术,刀具寿命提高10倍,切削液消耗节约3%,如图8-12所示。装配线在国内首次将冷试技术应用于重型发动机批产(见图8-13),冷试机直接出厂比例90%。相对传统热试工艺,每台发动机缩短生产时间80%以上,缩短整机交付周期75分钟,项目实施至今,减少二氧化碳排放747 178 kg。

图8-12 MQL微量润滑系统

图8-13 重型发动机批产冷试台

(五)建设以“互联网+”业务驱动的集成应用软件平台

以工厂发展战略为导向,以对标行业水平为目标,结合国家提出的《中国制造2025》以及“互联网+”战略规划内容,稳步推进车联网、云计算、移动智能、“互联网+”等技术在工厂的落地工作,以“统筹规划、分步实施、循序渐进、逐步升级”为信息化建设步骤,建设“互联网+工厂智造+智能服务”的信息化平台,如图8-14所示。

1.“互联网+工厂智造”

搭建以ERP、TDS、PDM、CAPP、MES等各类系统为基础的管理和生产平台,以及以物联网技术为核心的发动机数据远程采集系统的信息化建设框架,形成了“内外互联、上下互通、运行高效”的数字化管理体系。

2.“互联网+智能服务”

依托日趋成熟的工厂车联网及发动机电子身份证项目,开发智慧工厂APP,如图8-15所示。结合发动机DPM二维码技术升级,实现服务模式由传统被动呼叫向精准化主动关怀的转型。

图8-14 工厂信息化发展框架

图8-15 智慧锡柴APP

三、实施成效

项目实现重型车用发动机的数字化、智能化生产,在生产线设计、先进技术应用等方面创造了多项国内第一。在运营成本、生产效率、产品研发周期、产品不良率及能源利用率等方面成效显著。使企业各项运营数据位居行业前列。实施效果见表8-1。

表8-1 智能制造实施前后成效对比

续表

智能化工厂建设为企业生产经营带来了重大转变,增强了企业竞争力。但智能制造实践过程中,也存在一些问题需要进一步优化,后期,将主要对现有智能系统的薄弱环节进行升级,完善现有MES系统并实现各系统纵向集成,形成产品全生命周期管理,进一步推动整个工厂的信息互联互通,实现真正意义的“设备互联、数据互换、过程互动”;实施智能物流配送系统建设,提升工厂自动化和智能化水平,力争全面达到国际先进水平。

四、实施经验

“惠山重型车用发动机生产基地”项目的建设,形成了完善的发动机智能工厂规划体系,建成的生产线体现了自动化、柔性化、高效节能、绿色环保和可持续发展等特点,达到国际先进水平,在行业内具有良好的口碑,已成为车用发动机生产制造的标杆。项目建设过程形成的部分经验总结如下。

(1)加速设计过程向数字化转变。传统的工厂规划、设计主要凭借工程师经验,项目周期长、且对设计成果缺少科学论证。建议改变传统的工厂规划设计手段,广泛应用计算机虚拟仿真技术、数字化优化设计软件等,提高复杂生产线系统的规划设计符合性、缩短设计周期。

(2)推进落实绿色制造技术应用。践行绿色制造是企业的责任,同时能够为企业发展创造效益。重型车用发动机基地建设,充分发挥绿色制造技术,应用重型发动机冷试、MQL 微量润滑等技术,实现工厂的低排放、低消耗、低污染,并通过绿色制造技术切实落地,降低企业生产成本。

(3)强化信息化系统建设。在产品设计、采购、制造、销售、管理等各个环节引入PDM、SRM、MES、TDS、ERP 等计算机应用管理系统,可以有效提高企业管理效率,降低生产成本,实现企业数据的数字化管理;各系统的实施应充分考虑接口设计,为今后智能制造升级提供支撑。

通过本项目的示范应用,工厂发动机制造过程相关的产品质量、生产效率、能耗等关键经济指标处于行业领先地位,在国内发动机制造行业内具有良好的推广价值。

编委会成员:李建刚 编写组成员:朱炜 qnjMwo0n7tbjPDdvSwT6s6YefRF6w+jrIy2tNls4YfCIcU1QsOz1an4n4v1jjePU

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