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文档简介
数字化车间标准化与规划实施工业化以来,制造行业在技术应用及管理模式上也经历了几次变革,每一次变革都带来了工业化水平的大幅提升,体现到车间层面的技术应用管理,则大致经历了手工作业、机械生产、流水线大批量生产、电子信息技术应用与自动化生产。从制造业的发展阶段角度,当前的制造企业发展也正处于从第三阶段向第四阶段的过渡时期,即从电子信息时代到智能制造时代的过渡阶段。在第三阶段,电子信息技术的应用使制造过程自动化控制程度进一步大幅度提高,机器能够替代手工作业,不仅仅是一些体力劳动,还有一些脑力劳动。通过各种信息化系统(控制技术和管理系统)的应用,极大改善及优化了生产车间流程和管理效率,在资源优化、提高效率和辅助决策等方面充分发挥了信息化的优势。数字化车间建设是实现智能制造的重要一环,是制造企业实施智能制造的主战场,是制造企业走向智能制造的起点。通过数字化车间的建设,充分发挥信息技术、工业技术的优势,以降本提质增效、快速响应市场为目的,在对生产工艺、生产组织、生产过程控制等环节优化管理的基础上,对人、机、料、法、环、测等生产资源与生产过程进行设计、管理、仿真、优化与可视化等,实现精细、精准、敏捷、高效地管理与控制。1数字化车间标准化在《GB/T37393-2019数字化车间通用技术要求》、《GB/T37413-2019数字化车间术语和定义》中对数字化车间的定义、体系结构、基本要求、车间信息交互、数字化技术要求等内容进行了说明。在《GB/T37393-2019数字化车间通用技术要求》中提到,数字化车间是运用精益生产、精益物流、可视化管理、标准化管理、绿色制造等先进的生产管控理论和方法设计而建造的信息化车间,具有精细化管控能力,是实现智能化、柔性化、敏捷化的产品制造的基础。数字化车间作为智能制造的核心单元,涉及信息技术、自动化技术、机械制造、物流管理等多个技术领域。图1数字化车间体系结构图数字化车间的体系结构如图1所示,分为基础层和执行层,管理层应在数字化车间之外。基础层主要包括制造设备及生产资源,参与生产过程,执行生产、检测、物流等任务;执行层主要包括车间计划与调度、生产物流管理、生产过程质量管理、设备管理、工艺执行与管理功能模块,对生产过程中的各类业务、活动或相关资产进行管理。根据数字化车间体系结构,主要数据包括:(1)生产计划/车间订单及其运行结果反馈。(2)作业计划及其执行反馈。(3)作业执行指令及其执行反馈。(4)工艺要求的检验指令及质量控制数据反馈。(5)检验参数及其检验数据反馈。(6)车间订单的物料需求及配送反馈。(7)原材料的入库、出库等库存数据。(8)设备运维计划与设备运行数据等,产生的主要数据流如图2所示。图2数字化车间数据流示意图数字化车间的基本要求包括资产和制造过程数字化要求、网络化要求、系统化要求、集成化要求和安全性要求。(1)数字化要求数字化车间的资产和制造过程信息应数字化,包括制造设备数字化、生产信息的采集、生产资源的识别、生产现场可视化和工艺设计数字化。(2)网络要求数字化车间应兼有互联互通的网络,可实现设备、生产资源与系统之间的信息交互。(3)系统要求数字化车间应建有制造执行系统或其他的信息化生产管理系统,支撑制造运营管理的功能。
(4)集成要求数字化车间应实现执行层与基础层、执行层与管理层系统间的信息集成。(5)安全要求数字化车间应开展危险分析和风险评估,提出车间安全控制和数字化管理方案,并实施数字化生产安全管控。数字化车间制造运行管理涵盖车间计划与调度、工艺执行与管理、生产过程质量管理、生产物流管理和车间设备管理模块,各功能模块的基本要求:(1)能与数据中心进行信息的双向交换。(2)应具有信息集成模型,通过对所有相关信息进行集成,实现自决策。(3)模块间应能进行数据调用。(4)模块能与企业其他管理系统(如ERP、PDM)实现信息双向交互。2数字化车间的规划实施数字化车间的规划实施要结合企业自身特点,切合实际,因地制宜,精益思想贯穿始终,以信息技术和工业技术应用为手段,以改善工艺流程、降本增效、提升质量水平和柔性能力为目标,切实提高企业的技术和管理水平。数字化车间的业务范围会涉及到机加工、装配、质检、物流、维修保养和管理等环节,数字化车间是一个整体性的解决方案,建设范围应该整体系统性考虑,应用到业务链的每一个环节,这样才能发挥各个环节的联动作用,提高整体水平。数字化车间是信息技术与工业技术的融合,即IT和OT的融合,通过数字化设备、数控机床、自动检测仪器、自动化技术、自动识别技术、AGV、立体仓库、工业网络、SCADA、MES、APS、WMS等技术和系统的应用,通过信息技术的数据采集、数据传输与存储、工业大数据分析、监控与预测等技术的应用,实现对数字化设备的控制及各个业务环节的联动。因此,数字化车间建设是一项复杂的系统工程,要先规划,后实施,即先进行成熟度评估、业务需求分析、蓝图规划、方案设计与实施路径规划,然后进行分步实施,如图3所示。图3数字化车间建设过程《GB/T39116-2020智能制造能力成熟度模型》对车间制造、物流等环节定义了成熟度模型、成熟度等级、能力要素和成熟度要求,企业通过成熟度模型对自身的现状业务能力进行评估与识别差距,分析业务需求,对标行业最佳实践,找准数字化车间规划的抓手。基于企业数字化战略与成熟度评估结果,进行数字化车间蓝图规划,为数字化车间建设制定目标、业务蓝图、系统蓝图、系统边界、数据流等规划内容,是数字化车间建设成为全局性共识,确保目标达成。数字化车间建设不是一蹴而就,要根据蓝图规划,结合企业业务能力,设计解决方案,并综合分析技术可行性和财务可行性制定实施路径,以指导后续的实施落地工作。数字化车间的规划与实施过程中,要注意以下几个方面:(1)以问题为导向,明确要解决的主要问题,比如生产成本高,产品质量问题多等,需要从实际情况出发的分析问题,切不可盲目照搬和教条主义。(2)通过工艺优化、组织优化、流程优化、管理优化等工作,为数字化车间建设提供坚实基础。(3)设备互联互通很重要,设备联网、数据采集能为数字化车间管理提供实时可靠、准确、客观的数据。通过设备的互联互通,将车间的数控机床、工艺设备、物流设备、机器人等数字化设备实现程序集中管理、数据采集、状态监控、数据分析,将设备由单机控制模式升级为数字化、网络化、智能化的工作模式。(4)车间网络建设是联接车间中的各项业务,使之互相协作的保障,建设工业以太网网络,比如PROFINET,以用于支持工业现场设备、模块、系统等之间的通信和数据传输。(5)信息化与业务深度融合,促进业务协同,通过制造信息系统中的计划、调度、物流、质量、设备、决策等模块,以信息化系统为手段,实现各种信息的共享与协同,做到车间层面精准化计划、精益化生产、可视化看板、精细化管理。(6)重视精益生产管理理念、工具的应用,包括价值流分析、标准作业、精益布局与物流、TPM、防错防呆等。(7)除了数据采集,数据在业务运行中的应用很关键,数据在流动中增值。车间各工位、各种设备都集成于信息系统中,人、机、料、法、环、测各环节的数据相互融合,有序流动,精准数据分析有效地支持管理决策,实现透明化管理。3数字化车间建设后的收益数字化车间建设后,通常会在以下几方面有一定幅度的业务收益,但在不同行业不同制造企业的收益是不同的,各有侧重:(1)制造数据量提高15%~60%。(2)生产效率提高10%~30%。(3)生产过程透明度30%~70%。(4)生产周期降低10%~40%。(5)生产管理成本减少15%~25%。(6)产品准时交货率提高15%~40%。4结论数字化车间成为制造企业车间的建设方向,数字化车间的建设要结合企业自身特点,应该能应对多品种小批量生产,通过从现场各生产单元与设备采集数据上传至制造信息系统,以实现生产的规划、管理、诊
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