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智能制造:解读全生命周期实施路径

摘要: 2017浦江创新论坛于22日至25日举行。与会专家在物联网与全球制造分论坛上表示,目前智能制造产业化转型升级正有序推进,新一代信息技术已与制造业有效融合。与此同时,智能制造正促进产业形成新业态。中国商飞上海飞 ...

实施路径的五步法

自从德国工业4.0中国制造2025的概念被提出后,围绕着制造业的升级和改造,各种实践也层出不穷。如何通过信息物理系统(CPS)形成一个智能网络,使得机器、工作部件、系统以及人类通过网络持续地保持数字信息的交流;如何构建一条数字化生产线、一个数字化车间、一座数字化工厂;如何在数字化工厂运行过程中,采集数据、对海量的数据进行存储、分类、提取、分析和优化,为决策者作出决策提供有力的数据支持。

智能制造融合了大数据分析、机器人技术、虚拟仿真、工业物联网、网络安全、增材制造等核心技术。本文力图提炼出一条智能制造的通用实施路径,从产品全生命周期的角度出发,整个智能制造的实施路径分为产品设计、数字化工厂规划、生产工程、生产执行和增值服务5大环节。

智能制造的全生命周期实施路径

图1:智能制造实施路径的5大环节

第一步 —— 产品设计

智能制造在产品设计中的重要作用之一是重新定义了产品模型和数据交换标准,使智能化产品设计在价值链上的不同部门不同用户之间能够进行完整、精确、及时的数据交换,通过一致性的产品模型,数据集成和提取更加安全,举例说明:A工程师使用Siemens的NX PLM软件、B工程师使用达索的Catia、C工程师使用Autodesk的Inventor, 各自相互很难呼唤使用。但随着ISO 10303的诞生,使得A、B、C三个工程师之间都能看懂相互之间的设计。值得一提的是,ISO 10303-242的基于模型的3D系统工程非常有价值,该标准广泛应用于航空航天,汽车等广泛行业中的制造商和其供应商。该标准主要内容包括产品数据管理PDM,设计准则,关联定义,2D制图,3D产品和制造信息等。参考国际通用的产品设计标准,能提高智能化产品设计过程中数据交换和使用的效率,形成一致性的产品模型,保障信息与数据的安全性。

智能制造的全生命周期实施路径

图2:基于模型的3D系统工程的广泛应用

第二步——数字化工厂规划

当产品设计的雏形完成之后,智能制造要考虑的下一个步骤便是数字化工厂规划。所谓的数字化工厂规划就是生产者考虑如何搭建一个数字化工厂来生产第一阶段所定义的产品。参考国际标准IEC62832,可以按部就班地搭建数字化工厂。IEC 62832 标准中描述的生产系统生命周期中,数字化工厂的数据被不同的活动增加、删除、更新,所以建立数字化工厂的第一个步骤就是要将工厂中所用到的每一个设备的属性根据IEC标准属性库进行数字化;第二步要建立各个设备间的关联关系,关联关系分为组成关系和功能关系。

例如PLC由支架、I/O模块、CPU等组成;伺服驱动器和伺服电机匹配时,要检查额定电流和电压,伺服驱动器的额定电流要大于等于伺服电机的额定电流,伺服驱动器的输出电压要和伺服电机的额定电压一致才可以,这是功能关系。第三步将设备的地理位置信息添加到数字工厂数据库,明确IP级别和是否为爆炸保护区;最后一步建立产品全生命周期中工具与数据库之间的信息交换,如下图所示,数字化工厂数据库中的信息将在产品全生命周期中被各种工具所使用和交换。

智能制造的全生命周期实施路径

图3:参考IEC62832标准构建数字化工厂

在数字化工厂规划的过程中,我们将参考德国工业4.0的标准,努力实现如下的转变和升级:

(1)静态生产线 ——> 动态生产线;

(2)MES功能局限 ——> MOM涵盖价值链全流程;

(3)员工工种单一 ——> 更好的人机协作;

(4)无法满足个性化定制要求 ——> 满足定制化需求 。

智能制造的全生命周期实施路径

图4:智能生产线将由线性静态发展为模块化的动态生产线

来源:德国工业4.0白皮书提出的概念


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本文作者
2017-10-5 10:27
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