生產過程實時監控技術在汽車制造業中的應用

工業4.0 及其在汽車制造業中的應用

當前，以汽車行業為代表的現代制造業正大力推行“工業4.0”和國家于2015 年春出臺的“中國制造2025”，而兩者的本質都是以智能化制造為主導、通過充分利用信息化技術和網絡空間系統等手段，將制造業向智能化這一革命性生產方法轉型?！肮I4.0”的戰略，包含三大主題，一是“智慧工廠”，重點研究智能化生產系統和過程及網絡化分布式生產設施的實現；二是“智能化生產”，主要涉及包括3D 打印等新穎工藝在工業生產過程中的應用以及整個企業的生產管理、人機互動等；三是“智能化物流”，主要通過互聯網、物聯網，整合物流資源，充分發揮現有物流資源供應方的效率，而需求方能夠快速獲得服務，得到物流支持。“工業4. 0”的核心就是能滿足“快速、小批量、定制化生產”的智能化制造，也只有能充分滿足不斷變化需求的生產手段才被認為具備了智能化制造系統的基本特征。

汽車消費市場對產品的影響不斷擴大，另外產品需最大限度地滿足用戶日趨個性化的需求，這些變化都促使現今的汽車行業生產模式發生轉變，越來越多的企業正由昔日的大批量和品種單調的剛性生產方式，向小批量、多品種的柔性制造模式過渡。因此在生產線的規劃和設備的選型上，也發生了很大的變化。由高性能機床和多軸加工中心組成的機加工線已漸成主流，這樣的工藝布置，還利于根據需要擴展生產能力。

Q- DAS 助推“透明化工廠”理念的實現

來自Q-DAS公司的統計分析軟件始終都緊跟世界技術潮流的發展，從早期的人為監控、人工采集數據、再通過人為操作來獲得統計評價結果；發展到由機械自動采集數據、其軟件系統自動統計并根據邏輯運算實現自主評價，以及具備實時監控異常情況、并立即通知相關人員的能力，從而逐步將人員從繁瑣的采樣監控統計評價中解放出來。在提高工效和分析、評定質量的同時，還降低了對操作人員的要求及企業的生產成本。近年來，伴隨著互聯網技術的快速發展，Q-DAS公司更是利用企業的網絡化，將從人、機、料、法、環、測多個環節采集的數據和信息統一形成了完整的PDCA閉環，使整個系統達到了具有自主完善、自主提高、不斷優化的最佳狀態。

圖1 質量數據可視化三層系統構架

成立于2005年的上海大眾動力總成有限公司，是現今國內規模最大、產品和制造水平最高的小排量發動機生產廠之一。近年來，企業參照德國大眾“透明化工廠”的理念，于2014年6月開始在全廠范圍實施制造質量數據聯網，它以最新的“qs-STAT企業版統計分析軟件”為基礎，再賦以符合企業自身特點的個性化的定制要求進行優化，形成了富有特色的產品制造質量信息的數據網絡。該系統覆蓋了所有加工生產線（3條連桿線、4條曲軸線、3條缸體線、3條缸蓋線、1條凸輪軸線、2條罩殼線）和全部3個生產測量室。包含了多種類型的現場質量信息：1）生產線工序間的在線檢具； 2）位于生產測量室里的高精度檢測儀器；3）位于生產線末端進行100%測量的終檢。

如前所述，企業推進的“透明化工廠項目”，是以Q-DAS公司的統計分析軟件為基礎，其核心是采用如圖1 所示的質量數據可視化三層系統架構。通過從基層收集的質量數據，再經過中層對數據的分析評估，最后還可由高層對顯示的結果進行監督、管控。也就是說，該系統是通過三個層次、三個維度，對生產線的過程能力進行了全面的實時監控，以此來保證最終成品的制造質量。

圖2 檢測信息對話框

從圖1 可清楚地看到，該系統是把服務器作為運行和監控中心，在企業內部相關的職能部門、專業人員、管理層面，均設置了監控終端。所有輸入輸出的制造質量信息，乃是通過零件自動測量后的數據，經生產線旁的操縱工或專職測量員按檢測結果確認后，借助上傳軟件經過服務器進入數據庫。然后再通過預先設定的時間頻次，qs-STAT 統計分析軟件則會自動將各個檢測工位的測量數據，上傳到中央數據庫?，F場質量工程師們可通過網絡調用中央質量數據庫的數據，利用具有精細化、可識別的數據處理分析系統，方便地按需要對生產過程的各個環節進行仔細的觀察和分析，并且在必要的時候及時地做出處理。而部門和企業的領導，作為管理層的責任者，可定時或在需要時方便地實時查看所有生產線質量情況，即使此時人們是坐在辦公室內也無妨。一旦發現制造質量出現了異常情況，qs-STAT 軟件的報告系統就將同時向相關人員發出預警、告知應盡快處理。

透明工廠的網絡化質量數據監控系統在實際運行時，應該著重關注以下兩點：

◆ 位于生產線旁的操作工和生產測量室內的專職測量員在信息采集階段就可作簡單預判，當測量完成后，按檢測的要求進行確認后，就將數據上傳到數據庫，以保證數據信息提供更及時、準確，目的是使生產質保工程師和現場技術人員，在分析、評估出現的問題時更直接和有效。

圖3 檢測目標類型

◆上海大眾動力總成的操作工測量員測量結束后，操作屏幕會彈出如圖2“檢測信息對話框”，在檢測目標的范圍內，根據表1“檢測目標對照表”輸入相應目標。檢測目標類型是生產線經驗累積發生的實際情況，充分考慮了人、機、料、法、環、測后進行的匯總簡化和提煉（見圖3）。

表1 檢測原因對照表

生產線技術人員質保工程師等相關專業人員借助qs-STAT 統計分析軟件，利用質量數據庫，通過采取比較、過濾等方式，對從生產線乃至裝配線所獲得的質量及工藝信息進行數據處理，即能實現對過程的全面監測、評價，并尋找各個工序中的問題點。如圖4 數據過濾操作步驟——第1 步：打開數據庫；第2 步：輸入曲軸零件號-1 次過濾；第3 步：輸入工序號-2 次過濾；第4 步：選擇按機床號分類-3 次過濾；第5 步：完成分類顯示。

Q-DAS 軟件提升了企業“工業4.0”的應用水平

顯然，如果在線檢具不加區分進行測量，并按傳統做法對所有實測值一并進行數據處理，那就失去了該系統的意義。此時，若要真正達到對過程是否處于穩定的受控狀態予以分析、判斷，就必須把抽樣、測量細化到上述多種工況中的具體一種。事實上，只有在識別并確認了某一工況后，再進行有針對性的數據處理才有意義。為此，就必須事先通過對那些相關的、提供質量信息的檢測設備進行統一的數據格式的設置，從而使得那些用于評價的質量數據中，除了所獲取的實測值，還包括工件批次號、機床、動力頭（夾具）、檢具及生產線等信息。最后就會得到如圖5 那樣的反映某道工序過程運行狀況的分析圖。不同于傳統的SPC，此圖含有多條曲線，每一條對應一種具體情況，如一臺機床、甚至更細化到其某個動力頭或零件的某個部位等。

圖4 數據過濾操作步驟

如前所述，智能化制造作為“工業4.0”的核心，面對當今的汽車消費市場必須滿足個性化需求這個原則，要適應多品種混線和柔性化的苛刻生產條件，且做到對生產過程制造質量進行實時監控，用以保證產品的質量。顯然，傳統的質量控制理念已不再適用于具有當代特征的生產方式，而唯一的解決之道是——企業要更關注完善、提升生產過程信息化水平，以實現生產過程質量控制的“互聯網+ 新理念”，完成向“工業4.0”所提出的基本要求的演變。

qs-STAT 統計分析軟件仍有發展空間

上海大眾動力總成實施的“透明化工廠項目”，是作為企業版qs-STAT 統計分析軟件成功應用的一個實例。由于結合了汽車、尤其是轎車這一日益個性化產品的消費市場的需求，因而在項目實施中，始終圍繞著能最大程度地適應和滿足多品種、柔性化的生產方式這個十分明確的目標來展開。這期間，通過利用并發揮在企業中建立的網絡的作用，充分顯示出了將互聯網技術滲入生產過程（關鍵工序）、并對于所獲取的“人、機、料、法、環、測”等大量數據和信息進行分析、整合、形成了完整的PDCA 閉環的價值。在這期間也暴露出尚有些問題有待解決，有些情況也需引起重視和進一步加以完善。

圖5 數據格式設置后顯示與過程實時監控相關細化信息

其一是系統中涉及到大量與通信和聯接有關的智能元件，但它們的標準化、互換性的問題還需要解決。鑒于未來的元件、機器和產品等都將互聯、通信，形成一個生產網絡，無疑就需要各個（種）元件能實現“無縫”聯接，即插即用。其二是整個系統的安全性問題，尤其是關于IT 數據的安全?？梢韵胂?，系統在運行時存在著大量數據的產生、交換的活動，而一旦數據的安全缺乏保障，必將面臨很大的風險。而如果數據受到非法的濫用或操縱，則整個生產系統的運行將會遭到破壞；另一個是人和機器的安全合作，這個人- 機間是否能保持友好的問題也是一個值得探索的課題。