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智能工厂规划十大重点方向
2022-04-21 08:41

       前言

        随着社会飞速的发展和时代的不断进步,传统制造业的模式已经无法满足现阶段的需求,智能制造应运而生.各个国家逐渐开始重视智能工厂的规划与建设,智能工厂规划是企业数字化、智能化转型的开始,起到明确目标、设计模式、框定蓝图、确定路径的作用,本文根据华工赛百多年智能工厂规划经验,分享了智能工厂规划十大重点方向。

 

 

      智能工厂咨询诊断

       2021年发布了2项标准:《智能制造能力成熟度模型GB∕T 39116-2020》和《智能制造能力成熟度评估方法GB∕T 39117-2020》,对企业的智能制造成熟度分为了5个等级,即:一级(规划级)、二级(规范级)、三级(集成级)、四级(优化级)、五级(引领级),按五个能力要素、12个能力域、20个能力子域展开评估,每个子域也给出了所对应的1-5级评估要求和打分分值,企业可以根据自身的建设情况,对应到不同的等级要求上,然后给出分值,相对比较客观(流程行业和离散行业也分别给出了不同的要求),企业可参照此体系进行评估。 


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 企业诊断与评估模型



       这份成熟度评估方法适应于大部分企业,相对会比较粗放一点,企业如果需要精细化的评估问题和诊断定位,需要对业务管理现状、数字化系统、自动化应用等方面进行精细化评估可以与华工赛百联系,华工赛百从2019年开始改造咨询诊断工作,目前已对近300家武汉市企业进行智能化改造咨询诊断工作,帮助武船重工、一冶钢构、湖北长江电气、嘉必优生物等多家武汉市行业头部企业实施成功的数字化转型落地,用新一代自动化、信息化、数字化、智能化技术、新工艺加持制造业,实现降本增效提质,创造制造新模式。

 

      智能工厂厂房设计

      智能工厂的厂房设计需要引入数字孪生的理念,通过三维设计软件进行建筑设计,尤其是水、电、气、网络、通信等管线的设计。同时,智能厂房要规划智能视频监控系统、智能采光与照明系统、通风与空调系统、智能安防报警系统、智能门禁一卡通系统、智能火灾报警系统等。采用智能视频监控系统,通过人脸识别技术以及其他图像处理技术,可以过滤掉视频画面中无用的或干扰信息、自动识别不同物体和人员,分析抽取视频源中关键有用信息,判断监控画面中的异常情况,并发出警报或触发其它动作。


 

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某工业企业智能工厂的厂房布局


 

       整个厂房的的工作分区(加工、装配、检验、进货、出货、仓储等)应根据工业工程的原理进行分析,可以使用数字化制造仿真软件对设备布局、产线布置、车间物流进行仿真。在厂房设计时,还应当思考如何降低噪音,如何能够便于设备灵活调整布局,多层厂房如何进行物流输送等问题。

 

      智能产线规划

       智能产线是智能工厂规划的核心环节,企业需要根据生产线要生产的产品、产能和生产节拍,采用价值流图等方法来合理规划智能产线。智能产线的特点是:在生产和装配的过程中,能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效(OEE)等数据采集,并通过电子看板显示实时的生产状态,能够防呆防错;通过安灯系统实现工序之间的协作;生产线能够实现快速换模,实现柔性自动化;能够支持多种相似产品的混线生产和装配,灵活调整工艺,适应小批量、多品种的生产模式;具有一定冗余,如果生产线上有设备出现故障,能够调整到其他设备生产;针对人工操作的工位,能够给予智能的提示,并充分利用人机协作。

 

       设计智能产线需要考虑如何节约空间,如何减少人员的移动,如何进行自动检测,从而提高生产效率和生产质量。企业建立新工厂非常强调少人化,因此要分析哪些工位应用自动化设备及机器人,哪些工位采用人工。对于重复性强、变化少的工位尽可能采用自动化设备,反之则采用人工工位。

 

      精益生产管理

       精益生产的核心思想是消除一切浪费,确保工人高效协作。很多制造企业采取按订单生产或按订单设计,满足小批量、多品种的生产模式。智能工厂需要实现零部件和原材料的准时配送,成品和半成品按照订单的交货期进行及时生产,建立生产现场的电子看板,通过拉动方式组织生产,采用安东系统及时发现和解决生产过程中出现的异常问题;同时,推进目视化、快速换模。很多企业采用了U型的生产线和组装线,建立了智能制造单元。推进精益生产是一个持续改善的长期过程,要与信息化和自动化的推进紧密结合。


      智能物流规划

       推进智能工厂建设,生产现场的智能物流十分重要,尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时,要尽量减少无效的物料搬运。很多优秀的制造企业在装配车间建立了集中拣货区,根据每个客户订单集中配货,并通过DPS(Digital Picking System)方式进行快速拣货,配送到装配线,消除了线边仓。

 

 

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下料车间集中分拣区规划


 

       离散制造企业在两道机械工序之间可以采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料,还可以采用AGV、RGV(有轨穿梭车)或者悬挂式输送链等方式传递物料。在车间现场还需要根据前后道工序之间产能的差异,设立生产缓冲区。立体仓库和辊道系统的应用,也是企业在规划智能工厂时,需要进行系统分析的问题。

 

      信息化规划

       企业信息化规划是为了促使业务管理程序更加合理,从而有助于增强企业的快速反应能力;

 

       建立企业信息化规划需要考虑全局性,构建一个可拓展、具有张力和弹性的基础协同架构,解决在网络环境下业务集成的需要,将应用程序和不同服务,通过这些服务之间定义好的接口和协议对接起来。

 

       需要设计三层平台支持整个企业信息化,三层平台分别是---硬件支撑平台、软件支撑平台、应用系统平台。硬件支撑平台是整个信息化的基础,软件支撑平台是信息系统应用的支撑,应用系统平台是企业实现管理信息化的手段。

 

       应用系统平台应部署四个层面的应用:运营层、管理层、决策层、呈现层。各层部署的应用最终集成在企业信息化建设平台,综合运用现代管理技术和信息技术,实现企业内的管理、经营、决策等各方面的总体集成,从而实现企业信息化规划的目的。

 

      

      数据采集

       生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据,并与订单、工序、人员进行关联,以实现生产过程的全程追溯。出现问题可以及时报警,并追溯到生产的批次、零部件和原材料的供应商。此外,还可以计算出产品生产过程产生的实际成本。有些行业还需要采集环境数据,如温度、湿度、空气洁净度等数据。


       企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式,对于需要高频率采集的数据,应当从设备控制系统中自动采集。企业在进行智能工厂规划时,要预先考虑好数据采集的接口规范,以及SCADA(监控和数据采集)系统的应用。不少厂商开发了数据采集终端,可以外接在机床上,解决老设备数据采集的问题,企业可以进行选型应用。


 

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通过数据采集准确了解设备状态

 


      设备管理

       制造企业在规划智能工厂时,必须高度关注智能装备的最新发展。机床设备正在从数控化走向智能化,实现边测量、边加工,对热变形、刀具磨损产生的误差进行补偿,企业也开始应用车铣复合加工中心,很多企业在设备上下料时采用了工业机器人。


 

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设备管理系统


 

       未来的工厂中,金属增材制造设备将与切削加工(减材)、成型加工(等材)等设备组合起来,极大地提高材料利用率。除了六轴的工业机器人之外,还应该考虑SCARA机器人和并联机器人的应用,而协作机器人则将会出现在生产线上,配合工人提高作业效率。

 

      能源管理

       为了降低智能工厂的综合能耗,提高劳动生产率,特别是对于高能耗的工厂,进行能源管理是非常有必要的。采集能耗监测点(变配电、照明、空调、电梯、给排水、热水机组和重点设备)的能耗和运行信息,形成能耗的分类、分项、分区域统计分析,可以对能源进行统一调度、优化能源介质平衡,达到优化使用能源的目的。
       同时,通过采集重点设备的实时能耗,还可以准确知道设备的运行状态(关机、开机还是在加工),从而自动计算OEE。通过感知设备能耗的突发波动,还可以预测刀具和设备故障。此外,企业也可以考虑在工厂的屋顶部署光伏系统,提供部分能源。



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华工赛百能源管理解决方案     

 

 

      数据可视化

       数据大屏是当前流行的数据可视化工具,它将工厂、车间、仓库、实验室的关键业务指标以可视化的方式展示到大屏上,不仅能让生产人员快速从繁杂的业务数据中找到目标数据,还可以对决策者起到辅助作用。随着可视化时代的到来,规模化生产的出现,华工赛百不断更新HG-BI工业大数据可视化平台。

 

       对于数据可视化,很多人会理解成页面设计,认为没有什么难度。如果在单纯的技术层面解读也许没有问题,但更多的价值是数据维度的设计,这些并不是技术难度,而是业务难度。这其中核心的价值是数据分析的结果是否有用,图表分析目的是让更多的人看得懂,分析维度的准确更加重要。所以,单纯的数据呈现已经不能满足当前的需求,数据可视化,要从业务角度、技术角度、交互角度、美术设计角度、算法角度综合考虑。


 

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 智慧桥梁项目数据可视化


 

       华工赛百HG-BI工业大数据可视化平台基于多年来对各个行业的业务理解和多种智能装备数据采集项目实施经验,用5G网络和高速计算机实现工业数据的实时更新、分类整理、快速查询、及时反馈等。可拖拽的自定义界面,有效展示经过提炼的、有价值的数据,并且通过权限设置,杜绝一些敏感数据(工艺配方、个人信息)的泄露风险。


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