制造业的双重任务:自动化与信息化-江西丹巴赫工业机器人

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制造业的双重任务:自动化与信息化
DANBACH ROBOT


  全球正在掀起以智能制造为核心的新一轮工业革命,新一代信息技术与制造业的深度融合,正在引发影响深远的产业变革,形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。
    被称为世界“制造中心”的中国,正在德国率先提出的“工业4.0”概念的基础上,开始一场规模空前的工业革命。一间间曾经人声鼎沸的生产车间,逐渐只有机器轰鸣的无人工厂取代。
    中国拥有数百万家工厂,机器设备更是多达数十亿台。与此同时,中国还拥有全世界最多的电子设备,包括很多传感器和其他电子设备,这将共同构成工业物联网的支柱。不过,中国政府却希望升级我国的制造基地。
    “中国制造2025”,以中国制造业目前的整体发展水平为基础,提高制造业的智能化水平,向无人工厂、智能制造转型。这是必然的模式。
    德国与中国制造业基础不同。德国工业的设备和车间制造基础很好,工业机器人运用成熟而广泛,嵌入式系统和自动化工程方面也有非常专业的技术。因此,德国“工业4.0”是针对新一轮科技革命和产业变革制定的措施,依靠雄厚的技术基础,可以直接实施信息技术改造。
    与世界先进水平相比,中国工业制造水平需要同时完成自动化与信息化改造的双重任务。
    但这后发优势,却给了中国制造业建设智能工厂,加速转型、一步到位的绝佳契机。
    智能化的物质基础,是自动化
    从单台设备自动化和产品智能化入手,紧扣关键工序智能化、关键岗位机器人替代、实现生产效率和产品效能的提升,这是智能化的物质基础。
    随着技术的成熟和造价的降低,推动了工业机器人、机械手臂等智能设备的广泛应用,使工厂无人化制造成为可能。
    近年来,我国机器人市场快速发展。2014 年,中国工业机器人销量达到5.6 万台,成为全球第一大工业机器人市场。预计到2020 年工业机器人销量将达到15 万台,保有量达到80 万台;到2025 年工业机器人销量将达到26 万台,保有量达到180 万台。
    在生产现场,工业机器人在焊接、搬运、喷涂、加工、装配、检测、清洁生产等方面都已实现规模化集成应用。除了节约人工、提升生产效率,更重要的是,它工作效果更加均匀、稳定性更好,产品质量可控、可追踪。这是数字化管理、提升产品品质的重要依仗!
    而与自动化生产线相结合,数控加工中心、智能机器人和三坐标测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度,工件、物料、刀具进行自动化装卸调度,可以达到无人值守的全自动化生产模式。
    智能化的管理体系,是自适应控制
    在物质和信息基础之上,实现制造过程的智能化,还需要建立智能化的自动管理体系。
    这需要在线成分分析仪、在线无损检测装置、在线高精度三维数字超声波探伤仪、在线高精度非接触几何精度检测设备,以及诸多工业传感器的配合,需要促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制,进而实现整个过程的智能管控。
    在不间断单元自动化生产的情况下,远程查看管理单元内的生产状态情况,无人值守的智能管理生产任务,整个生产现场无需人工参与,真正实现“无人”智能生产。
    这就是智能制造控制系统。从生产现场无人,到生产过程无人,这又是一层飞跃。
    但提供生产活动的基础管理,实现自主安全可控,生产过程透明化、智能化,进一步提升生产作业效率,这还仅仅是智能化的管理体系的最初级一层。
    其次,它要实现人、设备、环境与物料之间的互联互通和综合管理,实现智能制造过程中的质量信息采集和质量追溯。
    最后,借助信息传递,在企业和供应链之间,对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理,以双向交互的形式,使计划、生产、资源三者密切配合,减少企业内部无附加值活动,有效地指导工厂生产运作过程,提高企业及时交货能力。
    从生产管理直到动态控制,这就是几十年来,制造业孜孜以求的精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。
    以上这些,就是智能工厂的“神经”系统,它依赖于近年来飞速发展的信息、通信、计算技术,以及人工智能管理成果的快速提升,全面提高智能制造的能力和水平。
    智能化的控制大脑,是大数据分析
    仅仅实现生产作业管理,还不是完整的智能生产。全面解决设备现场自动化生产与上层管理系统间的“信息断层”现象,利用大数据分析进行生产决策分析,才是智能化的最高水准。
    在智能化工厂,强大的信息化管理渗透到了企业产业链的各个环节,企业生产线处于高速运转,由生产设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,数据的实时性也更高。
    在生产现场,每隔几秒就收集一次数据,利用这些数据可以实现很多形式的分析,包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率(OEE)、零部件合格率、质量百分比等。甚至能能追踪到每一个工件在机床上加工过程的详细数据。
    首先,在生产工艺改进方面,使用这些大数据,就能分析整个生产流程,了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺,就会产生一个报警信号,能更快速地发现错误或者瓶颈所在,也就能更容易解决问题。
    再如,在能耗分析方面,在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程,能够发现能耗的异常或峰值情形,由此便可在生产过程中优化能源的消耗,对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
    最后,经过一段时间的积累,还可以对产品的生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程,当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时,这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。
    利用大数据技术及生产数据可视化,从而确保决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产现场的变化,做出准确的判断并制定快速的应对措施,保证生产计划得到合理而快速的修正,最终实现资源充分有效地得到利用、生产流程畅通,进而最大限度地发挥生产效率。
    智能化的信息基础,是互联化
    工业物联网的成熟,给制造自动化提供了一个新的突破口。
    物联网是指通过各种信息传感设备,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息,其目的是实现物与物、物与人,所有的物品与网络的连接,方便识别、管理和控制。
    传统的自动化工厂,最多通过有线内部网络,实现了车间部分设备与设备间的联网通讯,而物联网通过无线、广域通信方式,实现人、设备和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接。
    而物联网的核心信息设备,是制造过程各个环节实现信息获取、实时通信的关键基础。它主要包括基础通信设备、控制系统、新型工业传感器、制造物联设备、仪器仪表和检测设备、工业信息安全保障产品。
    在这些无处不在的设备基础之上,需要制订制造设备信息互联互通的接口技术标准,设备与设备之间、设备与系统之间协议互操作整体框架,从而构建起面向智能制造的高速、安全可靠的工业通信网络,实现人、设备与产品的实时联通、精确识别、有效交互与智能控制。

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