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文档简介

第4章

智能工厂和智能生产【导读】本章阐述了从数字化工厂到智能化工厂的发展过程,

总结了智能工厂的基本特征,

从工厂自动化的标准化层级结构出发,

介绍了智能工厂的架构、赛博物理融合生产系统的构成,

特别是从技术集成和应用功能实现的角度,讨论了在智能工厂中的横向、纵向和端到端的3大集成的技术实现,以及在智能生产系统中动态感知、实时分析、自主决策和精准执行4项功能应用技术,

介绍了多个智能工厂、智能生产具体场景和智能制造过程实现过程的实例。221第4章

智能工厂和智能生产222从数字化工厂到智能工厂智能工厂的核心与构成智能工厂建设架构与实现智能生产4.1 从数字化工厂到智能工厂2234.1.1

数字化制造系统数字化制造系统是一种以制造信息集成与信息流自动化为特征、利用数字化装备自动完成各种制造活动的系统。数字化制造系统涉及的范围以数控机床为典型代表的数字化装备、分布式计算机网络控制系统、物料存储与输送系统、数字化检测与监控系统等物化的基础装备。CAD/CAM/CAPP/CAE等各种计算机辅助工业软件系统(CAx)及其在设计制造过程的广泛应用。MES/PDM/MRPII/PLM等管理系统的集成与应用数字化制造的演进过程224【图例】产品开发和生产过程的数字化制造集成[

来源:

S

iem

ens

]2254.1.2 从数字化工厂到智能工厂的发展226基于工业4.0的未来智能工厂将出现下列新的变化:元(部)件采用自感知/自预测特性传感器,可进行性能衰减监测和剩余可用寿命预报;设备控制器具有自感知/自预测/自诊断能力,可以预知工作时间和防止失效;生产系统具有自配置/自维护/自组织特性的网络系统,可以通过具有弹性可恢复(resilient)能力的控制系统获得极高的生产率。4.1.3 智能工厂的基本特征227智能工厂的基本特征(3个层面):目标层面——智能工厂具有敏捷化、高生产率、高质量产出、可持续性和舒适人性化等特征;技术层面——智能工厂具有全面数字化、制造柔性化、工厂互联化、高度人机协同和过程智能化(实现智能管控)五大特征;集成层面——智能工厂应具备产品生命周期端到端集成、工厂结构纵向集成和供应链横向集成3大特征,这一层面与“工业4.0”的3大集成理念是一致的。智能工厂特征的3个层面[来源:卢秉恒,邵新字,张俊,等]智能工厂在生产活动方面的主要特性228【图例】智能工厂的主要特性[来源:德勤咨询]互联化——智能工厂的基础。最优化——对工厂各层级数字孪生建模、仿真,实现高度可靠且可以预测的优化运行。透明化——各种数据透明、可视化,从生产流程以及半成品、成品获取的数据分析处理后转换为实施洞察(actionable

insights),从而协助人工或自主决策流程。前瞻性——员工和系统可预见问题,并提前予以应对,而非静待问题发生再做响应。敏捷性——敏捷性使智能工厂能够以最少的干预来适应计划和产品的变化。4.2 智能工厂的核心与构成2294.2.1 数字化工厂1.数字化工厂的概念数字化工厂主要涉及产品设计、生产规划与生产执行3大环节基于3维建模的产品设计 工艺仿真使能的生产规划实时数据联通的生产执行2302.数字化工厂的构成一个基于协同制造平台的数字工厂构成数字工厂的功能模块[来源:卢秉恒,邵新字,张俊,等]4.2.2 CPS和CPPS广义的CPS定义:CPS是在计算、通讯和控制技术相互融合与深度协作基础上构建的一种赛博(cyber)

空间和物理环境融合的复杂系统,它通过机器之间的通信和人机之间的交互,

使赛博(cyber)

空间里的虚拟计算及仿真与实体空间里的真实物理进程进行动态交互,并根据物理对象的需要可在赛博(cyber)

空间以实时、远程、安全、可靠、智能化和协作的方式,操控物理空间里的实体对象。231CPS的”3C”概念模型示意图1.

赛博物理系统CPS2322.

赛博物理生产系统CPPS面向生产应用过程构建的CPS就是赛博物理生产系统CPPS(CyberPhysical

Production

System)。CPPS由自主、协同、相互依存和互联的子系统组成,它们遍布生产的各个层级——从工艺到机器、再到生产和物流网络。作为CPPS,需要满足各层级鲁棒性、自组织性、自维护性、自修复性、安全性、远程诊断、实时控制、自主导航、透明性、可预见性、效率和模型正确性等要求。以CPS为核心的5层级智慧工厂结构和相关技术233层级1——互联层获取来自机器及其组件的准确可靠数据,包括基于物联网的机器控制器、附加传感器、质量检测、维护日志和企业管理系统(如ERP、MES和CMM)。数据管理和通信、传感器、数据流是这一层级的重要考虑因素。层级2——转换层转换属于本地机器智能,数据被处理并转换为有意义的信息。采用信号处理、特征提取和常用的预测与健康管理算法(如自组织映射、Logistic回归、支持向量机等)以及预测分析等,实现组件和机器级别的自我感知。层级3——赛博层信息在该层汇集和处理,对等比较、信息共享、协同建模、以及使用记录和健康状态记录等都被用于分析处理。相似性数据和历史信息可用于预测机器的未来性能、评估机器健康状况、以及同类机器的进一步比较。层级4——认知层生成所监测系统的完整知识,提供与系统中的不同组件具有关联效果的推理信息,适当的知识组织与呈现将支持进行作出适当的决策。层级5——配置层从赛博(cyber)空间向物理空间形成反馈,可以通过“人在环路(human-in-the

loop)”或监督控制的活动使机器进行自配置、自适应和自维护。【实例】CPPS设计方法架构[

来源:

Fra

nca

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C

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]2343

.

未来CPPS研究领域所面临的挑战235环境自适应和(至少部分)自主系统协同生产系统动力系统的辨识与预测鲁棒调度物理系统和虚拟系统的融合“人-机”融合4.2.3 工业4.0三大集成的技术实现2361. 纵向集成和网络化制造系统的技术实现纵向集成和网络化制造系统将工厂或设备的所有要素,依据“ANSI

ISA-95企业控制系统集成”标准的5层级结构,从现场层级的底层感知和执行设备开始,通过控制层级的PLC和操作层级的SCADA/HMI/DCS等,连接到企业顶层管理层级的MES和ERP,构建成一个网络化制造系统,从而实现各个资源要素的纵向贯通和集成。[来源:图片来自网络]纵向集成和网络化制造系统各个层级的主要技术要素2371)

现场层级(Field

Level)ISA95

Level

0 定义了实际的物理生产过程及其感知、操作的工艺和设备数控机床、机器人、AGV、在线检测装置、传感器、过程仪表、电机、阀门现场工业总线(如Profinet、CANOpen、Ethernet、SERCOS等)通用网络化接口功能(例如:OPC

UA、MTConnect、MQTT、UDP/TCP等)新技术途径:边缘计算、工业物联网、云计算和大数据等【实例】物理设备通过OPC

UA/MTConnect与上层系统联接2382)

控制层级(Control

Level)ISA95Level

1定义了感知和操纵物理过程所涉及的活动,主要实现对车间底层各种现场设备运行的自动化控制。【应用实例】可编程逻辑控制器(ProgrammableLogicController,

PLC)【图例】分布式控制系统(DistributedControlSystem,

DCS)PLC输入...PLC输出伺服驱动器伺服电机主控制器EtherCAT总线耦合器和IO

EtherCATEtherCATEtherCAT电缆电缆2393)

执行层级(Operation

Level)ISA95Level

2定义了监视和控制物理过程的活动,

其任务是实现对生产过程进行监测(Monitoring)、监控(Supervisory

Control)和自动控制(AutomaticControl)。监督控制和数据采集(Supervisory

Control

And

Data

Acquisition,

SCADA)系统——一种以计算机、网络数据通信和图形用户界面(GUI)为基础的生产过程控制与调度自动化系统。人机接口(Human

MachineInterface,HMI)【图例

】一个SCADA实例系统的功能结构示意图2404)

管理层级(Management

Level)ISA

95

Level

3和Level

4定义了生产所需最终产品的工作流(WorkFlow)活动、管理制造过程所需的与业务相关的活动等。制造执行系统(ManufacturingExecutiveSystem,MES)制造运营管理(Manufacturing

OperationsManagement,MOM)企业资源计划(Enterprise

Resource

Planning,ERP)以MES为核心实现与SCADA和ERP系统功能模块集成2

.

端到端集成的技术实现贯穿全价值链的端到端工程指实现从价值链上游的生产系统规划到最终产品消费整个价值链的、端到端的数字化工业设计开发。241产品全生命周期管理2421)

产品产品全生命周期数字化建模技术产品几何建模方法产品制造信息表示方法产品模型数据交换标准数字化建模技术为产品全生命周期建立一个统一的、开放的产品信息模型,确保对产品定义、过程和资源等描述的一致性。2)

产品数据管理技术产品数据管理(Product

Data

Management,PDM)技术是管理产品全生命周期中与产品相关信息和所有与产品相关过程的技术。数据和文档管理(data

anddocument

management)过程和工作流管理(process

or

workflow

management)产品结构与配置管理(product

structureandconfiguration

management)设计检索与零部件分类库管理(design

retrievaland

libraries

management)项目管理(project

management)3)

产品信息集成技术产品信息集成技术是对异构应用系统产生的数据进行统一管理,使实际生产系统中各种异构应用系统之间能够共享信息,并将外部应用系统封装到PLM系统之中且在PLM环境下运行。【应用案例】一个产品全生命周期管理系统功能构成框图2433

.

横向集成的技术实现价值网络的横向集成是指跨越企业边界的一体化网络,以分享产品设计、数字模型以及工艺细节。横向集成可能发生在一个企业的内部,也可能发生在企业外部,因此它要求能在异构环境中实现业务流程工作流和规则的协同、关键数据(如产品结构数据)转换、双向的互操作等。244横向集成中涉及到的跨专业领域技术4.3 智能工厂建设架构与实现2454.3.1 智能工厂建设架构智能工厂是一种赛博(cyber)物理深度融合的生产系统,它通过数字孪生、CPS等的设计与实施,进行工业4.0的横向集成、纵向集成和端到端集成的3大集成,实现制造系统构成可定义、可组合,制造工艺流程可配置、可验证,从而在个性化生产任务驱动下,可自主重构生产过程和场景,构建出高效、节能、绿色、环保、舒适的个性化工厂,降低生产系统组织难度,提高制造效率及产品质量。智能工厂基本架构中的三个维度2461.

功能维该维度描述产品从虚拟设计到物理实现的过程,功能维与工业4.0的三大集成中的端到端的集成相关联。智能化设计智能化工艺智能化生产智能化物流大数据分析虚拟仿真和优化创成设计方法并行、协同策略基于知识/规则的工艺创成

生产工艺仿真分析/优化生产过程建模/仿真

工艺过程感知

预测与控制生产资源最优化配置生产过程精细化管理智能化运营和管控生产任务和物流实时优化调度智慧科学管理决策物联网

物流全程可视化跟踪

物料主动识别物料自动配送与配套防错生产物流与计划精准同步2.

结构维该维度描述从智能制造装备、智能车间到智能工厂的进阶,结构维实质上与工业4.0的3大集成中的纵向集成是一致的。247智能制造装备智能车间(生产线)智能工厂自感知自决策自分析自执行优化计划动态调度智能感知协调控制产品设计与工艺企业资源管理生产活动工厂运营智能化集成【图例】智能制造装备实例248多轴联动数控机床工业机器人3D打印装备增减材复合加工装备AGV[来源:图片来自网络]【图例】一个智能生产线架构示意图249【图例】制造工厂内部的业务活动250【应用实例】三菱电机e-

F@

ctory的示意图[

来源:三菱电机]2513.

范式维252该维度描述从数字化、网络化到智能化的演变范式(Paradigm)。数字化借助于信息化和数字化技术,通过集成、仿真、分析、控制等手段,为制造工厂的生产全过程提供全面管控的整体解决方案。网络化将物联网(IoT)技术全面应用于工厂运作的各个环节,实现工厂内部人、机、料、法、环、测的泛在感知和万物互联,互联的范围甚至可以延伸到供应链和客户环节。智能化通过将新一代信息技术和新一代人工智能技术应用于产品设计、工艺、生产等过程,使得制造工厂在其关键环节或过程中能够体现出智能化特征,即自主性的感知、学习、分析、预测、决策、通信与协调控制能力,能动态地适应制造环境的变化,从而实现提质增效、节能降本的目标。4.3.2 智能工厂建设案例【应用案例】移动终端离散制造智能工厂总体架构设计。253一个移动终端离散制造智能工厂总体架构[来源:赵宏军,王啸,盛志宇]【应用案例】3C零件数控加工的智能化工厂。2544.4 智能生产2554.4.1

智能生产系统1.

智能生产系统的构成智能生产系统以车间级的制造自动化系统(Manufacturing

Automation

System,

MAS)为基础,根据产品工程技术信息(材料、结构、工艺和装配等设计要求)、车间层加工执行的指令,结合车间物流管理、工艺管理、设备管理、刀具管理等系统,优化制造活动和生产过程,完成对零件制造过程的作业调度及加工。智能生产系统车间控制系统加工系统物料运输与存储系统刀具准备与配送系统检测和监控系统256智能生产系统中的车间控制系统构成1) 车间控制系统车间控制系统由车间层、单元层、工作站层和设备层以及车间涉及的生产和管理人员等组成。车间层的核心是车间控制器,实现计划、调度和监控等功能,其主要任务是根据企业下达的生产计划进行车间作业分解和作业调度,并监控和反馈车间的生产状态和数据等信息。加工系统是机床、机器人、AGV等硬件设备构成的用于完成具体零件加工任务的单元/线。常见的加工系统类型有:刚性自动线(TL)、柔性制造单元(FMC)、柔性制造系统(FMS)、柔性制造线(FML)、柔性装配线FAL)和脉动生产线(PPL)等。2572)

加工系统柔性制造单元示例柔性制造线大型民用客机PPL现场场景[来源:图片来自网络]2583)

物料运输与存储系统负责生产过程中各种物料(如工件、刀具、夹具、切屑等)的运送与流动以及将工件毛坯或半成品及时准确送达指定的加工位置,并将完成加工的成品送入仓库或装卸站,以保证自动化生产过程正常运行。常用的工件输送设备:传送带、运输小车、工业机器人、托盘及托盘交换装置等;常用的物料存储系统:工件进出站、托盘站、自动化立体仓库等。4)

刀具准备与配送系统负责为加工设备及时提供各种刀具并可在机床间进行刀具交换,具有刀具运送、管理、检测、预调和监控等功能。包括:刀具组装台、刀具预调仪、刀具进出站、中央刀具库、机床刀库、刀具配送装置和刀具交换机构、计算机管理系统等。5)

检测和监控系统保证智能生产系统正常可靠地运行及满足加工质量要求。检测和监控的对象包括:加工设备及加工过程、工件输送设备、刀具配送系统、工件加工质量、环境及安全参数等。传统检验检测装置:各种量具量仪(如卡尺、千分尺、百分表等)、自动化测量装置(如三坐标测量机)等。智能检测技术:各种智能化传感器和感知技术、智能仪器仪表、边缘计算和加工大数据分析技术等。2

.

智能生产系统模型及接口1)

生产系统功能模型259生产系统的功能模型[来源:刘敏、严隽薇]2)

生产系统的物料流生产系统物料流是指在生产过程中作为实体流的原材料、预制件、零件、组件、集成对象和最终产品的运输流转过程。260一个FMS的工件物流系统布局生产系统集成化物料流示意图3)

智能生产系统的信息流及接口261生产系统的信息接口[来源:刘敏、严隽薇]【图例】一个车间生产控制系统的网络接口[

来源:葛英飞]2624.4.2

智能生产中的功能集成实现技术263装备自带的感知装置:位置、速度、电流、温度等物理量的测量传感器加装的感知装置:振动、噪声、图像、视频、RFID、条型码等1

.

动态感知技术在智能生产中,状态感知的目的是感知和获取制造过程、制造装备和制造对象的有关变量、参数和状态,用于对智能生产系统的运行工作状态、产品制造质量进行评估、监测和控制。制造装备及加工过程的传感感知以离散制造领域中应用广泛的数控加工为例,最常见的有数控机床、工业机器人、自动导引车等制造装备及加工过程的传感感知技术涉及:【图例】数控机床上可配置的各种传感器及应用264(b)数控机床上传感器的功能及作用(a)数据机床上的各种传感器配置【图例】工业机器人应用中的传感器265(a)典型工业机器人上的传感器(b)

智能机器人上的传感器[来源:图片来自网络]MES中的识别、定位、导航和追踪在生产执行系统和产品加工装配过程中,

基于条形码、RFID、GPS、北斗、激光跟踪仪、图像/视频获取等技术,

已成为对原材料、物流、工具、在制品和最终产品进行识别、定位、导航和追踪不可缺少的技术。266RFID以非接触式、快速高效、安全可靠和环境适应性好等特点,广泛应用于智能生产系统中的生产线自动化、物料管理、刀具管理等。GPS技术已大量用于物流定位、AGV导航等,激光跟踪仪可提供零件/部件装配时的空间位置定位数据,图像和视频则更广泛地应用于生产过程中产品识别、设备监控等。267感知信息的集成直接通过标准化的通用机器通信接口及协议,传送给生产系统的网络数据库、计算机和移动终端。机床互联通讯协议MTConnect跨平台工控软件接口标准协议OPC

UA经由工业以太网(EtherNET)、现场工业总线(Field

Bus)和物联网(IoT),再通过标准化的通用机器通信接口及协议上传。随着工业互联网/物联网、5G、数字孪生等技术的发展,它们将在智能生产系统的“人-机-物”通信互联和信息集成中发挥重要的作用。2

.

实时分析技术268对动态感知获取的智能生产系统的数据(

特别是制造大数据或工业大数据),

采用工业软件或分析工具平台,

进行数据挖掘和在线实时分析,

可以获得对生产系统的洞察(insight),

为智能生产系统的优化提供数据支持。基于工艺过程模型的仿真分析离散制造工艺:切削、焊接、成形、装配……连续制造工程:化工、石油、冶炼、制药、……物理量:位移、速度、加速度、应力、应变、变形、温度场、应力场……温度、压力、流量、液位、成分、物性……2692)

基于工业大数据的建模和分析一个工业大数据分析技术框架3)

面向企业运营管理的建模分析270面向企业运营管理的工业数据分析供应链建模分析市场数据分析生产过程仿真资源/资产管理及优化网络化协同设计制造集成个性化定制远程维修智能服务企业资源计划集成业务管理财务管理人力资本管理客户关系管理制造资源计划库存管理生产管理供应链管理【应用案例】一个基于MTConnect

协议的数控机床及加工过程的数据采集与分析系统。2713

.

自主决策功能272自主决策要求针对智能生产系统及其的不同层级子系统,按照设定的目标和规则,根据状态感知数据及其分析结果,自主做出判断和选择,并具有自学习和提升进化的能力。在底层主要涉及自动化设备的自动控制技术、运行监测技术和自适应控制技术等如何由机器智能来处理或替代过去主要依靠人的智力完成的分析、判断、选择和决定等经验决策功能

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