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企业应该如何打造智能工厂?

发布时间:2021-01-06

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在工业4.0的大背景下,中国提出了“中国制造2025”战略,如今到处都在讲建设智能工厂。但讯商软件认为:企业在智能工厂建设时一定要从全局思考,打造一个**的、有体系的智能工厂管理系统,从各个方面进行优化、挖掘潜力,****地提升企业的生产效率及管理水平。

究竟如何打造具有****的智能工厂?又能智能到什么程度?“六维智能理论”对此作了很好的回答。它提出要从6个维度的“智能”打造****的智能工厂:智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持。

一、智能计划排产

首先从计划源头上确保计划的科学化、**化。通过集成,从ERP等上游系统读取主生产计划后,利用APS进行自动排产,按交货期、精益生产、生产周期、**库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法,自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟,并使交货期*短、生产效率**、生产*均衡化。这是对整个生产过程进行科学的源头与基础。

二、智能生产过程协同

为避免贵重的生产设备因操作工忙于找刀、找料、检验等辅助工作而造成设备有效利用率低的情况,企业要从生产准备过程上,实现物料、刀具、工装、工艺等的并行协同准备,实现车间级的协同制造,可明显提升机床的有效利用率。
还比如,随着3D模型的普及,在生产过程中实现以3D模型为载体的信息共享,将CATIA、PRO/E、NX等多种数据格式的3D图形、工艺直接下发到现场,做到生产过程的无纸化,也可明显减少图纸转化与看图的时间,提升工人的劳动效率。

三、智能的设备互联互通

无论是工业4.0、工业互联网、还是中国制造2025,其实质都是以CPS赛博物理系统为**,通过信息化与生产设备等物理实体的深度融合,实现智能制造的生产模式。对企业来讲,将那些贵重的数控设备、机器人、自动化生产线等数字化设备,通过DNC/MDC的机床联网、数据采集、大数据分析、可视化展现、智能决策等功能,实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等,就是CPS赛博物理系统在制造企业中*典型的体现。
DNC是Distributed Numerical Control的简称,意为分布式数字控制,国内一般统称为机床联网。DNC系统通过一台服务器可实现对所有数控设备的双向并发通讯,支持Fanuc、Siemens、Heidenhain等上百种控制系统,兼容RS232、422、485、TCP/IP、无线等各类通讯方式,具有远程通讯、强制上传等常见功能,将数控设备纳入整个IT系统进行集群化管理。
管理学大师彼得·德鲁克曾经说过“你如果无法度量它,就无法管理它”,我们不*需要通过DNC解决互联的问题,更需要通过MDC(Manufacturing Data Collection,直译为制造数据采集,俗称为机床监控)解决数据自动采集、透明化、量化管理的问题。
MDC通过一台计算机可以同时自动采集4096台数控设备,兼容数控机床、热处理设备(如熔炼、压铸、热处理、涂装等设备)、机器人、自动化生产线等各类数字化设备,兼容西门子等所有机床控制系统,以及三菱、欧姆龙等各类PLC的设备。
对**带网卡的机床,可直接采集到机床的实时状态、程序信息、加工件数、转速和进给、报警信息等丰富的信息。并以形象直观的图形化界面进行显示,比如,绿色表示机床正在运行,黄色表示机床开机没干活,灰色表示没开机,红色表示故障,鼠标在机床图形上一点,相关的机床详细信息就全部实时地显示出来,实现对生产过程的透明化、量化管理。
如果要实现更逼真的显示效果,可通过3D虚拟技术以立体的形式展现车间、设备、人体模型等,可以实现人体的行走、机床的放大缩小、设备信息的实时显示等各种操作,给用户一个更直观、形象的展现。


四、智能生产资源管理

通过对生产资源(物料、刀具、量具、夹具等)进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、切削专家库、统计分析等功能,有效地避免因生产资源的积压与短缺,实现库存的精益化管理,可****地减少因生产资源不足带来的生产延误,也可避免因生产资源的积压造成生产辅助成本的居高不下。

五、智能质量过程管控

除了对生产过程中的质量问题进行及时的处理,分析出规律,减少质量问题的再次发生等技术手段以外,在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预,也是确保产品质量的一个重要手段。
通过工业互联网的形式对熔炼、压铸、热处理、涂装等数字化设备进行采集与管理,如采集设备基本状态,对各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能,可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制,确保产品生产过程完全受控。
当生产一段时间,质量出现一定的规律时,我们可以通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析,为技术人员与管理人员进行工艺改进提供科学、量化的参考数据,在以后的生产过程中,减少不好的参数,确保**的生产参数,从而保证产品的一致性与稳定性。

六、智能决策支持

在整个生产过程中,系统运行着大量的生产数据以及设备的实时数据,有不少企业一个车间一年的数据量就高10亿条以上,这是一种真正的工业大数据,这些数据都是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析,系统自动生成各种直观的统计、分析报表,如计划制定情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等,可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持,可以很好地帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。

通过以上6个方面智能的打造,可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合,并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理,可明显提升企业的生产效率与产品质量,是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。