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一文相识汽车行业数字化工场建树

摘要:将来家产4.0时代,更多的人工智能技能、大数据预测处事和及时决定系统将融入到数字精益制造,这些智能创新技能将普遍应用在智能工场的各个环节,实现大局限本性化出产。。

汽车行业经验了从大批量流水线出产到平台化出产,这种平台化出产模式既思量了产物的共性,同时也分身了客户本性化需求和企业的出产本领,大幅度低落汽车制造本钱。同时,平台化出产模式极大地晋升了汽车模块化、尺度化和柔性化出产本领。跟着汽车产物“新四化”以及市场需求多样化性,汽车开拓与制造越来越巨大,因此,大量的智能创新技能开始遍及应用,以此晋升汽车研发本领、出产进程管控本领、柔性化出产本领、机动的供给链体系、高品质的质量担保以及OEM和供给商协同本领等。

下图展示了基于家产软件、自动化和精益出产深度融合,以追求出产的柔性化、平衡化、准时化和同步化的数字化企业构架。

一文领会汽车行业数字化工厂建立

横向集成:数字化是一个数字流程,横向整合了产物创意、设计、制造筹划、出产和利用进程,并操作数字孪生技能实现虚实融合,实现产物研发和出产运营的闭环的一连改造,晋升产物创新本领和缩短交付时间;

纵向集成:通过纵向信息整合,将产物设计需求、工艺需求、质量节制需求准确输送到能领略需求的出产系统和智能设备,并实现严格按需求制造,确保产物质量和满意客户需求。

深度融合:深度融合精益制造、自动化和家产软件,重构产物布局、制造流程和供给链,实现快速交付,晋升混线出产和供给链的柔性配送本领,在满意平台化出产的基本上,同时满意本性化需求,实现企业卓越运营。

多规模协同和集成开拓:基于PLM多学科打点平台,可以辅佐产物专家从系统层面统筹筹划,实现智能汽车在机、电、软、节制等多规模跨学科集成开拓和数据的统一打点和验证,完成从观念设计到多学科具体数字样机设计进程。

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观念设计阶段,基于PLM平台对需求分类和量化描写,然后完成整车系统构架、成果、机能、接口的建模,并对各分规模的模子验证和设计方针优化,如对动力传动系统、氛围动力学、电气系统和节制系统等举办系统建模阐明,以优化系统的整体方案和架构,快速设定整车机能方针。在具体设计阶段,开拓需求规格下发给布局、电子电气以及软件等各个专业规模完成具体设计,并操作仿真阐明平台对具体样机验证和优化,如:操作产物数模进动作力学阐明、机电液一体化阐明、氛围动力学和热力学阐明、零部件的强度阐明、疲惫经久性阐明以及振动噪声阐明等;操作自动驾驶仿真平台,通过界说各类虚拟交通场景和传感器来验证ADAS自动驾驶帮助系统如:自适应巡航ACC、车道偏移报警LWDS,FCW碰撞预警、自动紧张刹车AEB等靠得住性研究。通过模子在环、软件在环和硬件在环以及集成人-车-路-交通和车辆动力学行为来阐明和验证主动安详测试、电子节制系统测试、驾驶员行为测试的等。

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数字化制造工程筹划:基于数字工艺筹划平台全球进程制造清单(BOP)办理方案:企业尺度工艺(GBOP)->产物工艺(ProductBOP)->工场工艺(PlantBOP)辅佐企业快速实现制造工程的全球化陈设和柔性工艺体系,并团结制造常识共享及全球工艺尺度,快速完成冲压、焊装、涂装和总装的柔性化ProductBOP设计。同时按照全球差异工场的产线要求,快速将ProductBOP陈设到各个工场产线,完成PlantBOP的设计筹划,实现工艺需求高效、精确的通报到全球各个工场。并通过在虚拟制造情况中完成对冲压、焊装、涂装以及总装工艺仿真验证,实现对工艺、工装夹具、产线机关以及出产和物流计策的优化。

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通过BOP实现研发与出产融合:如何让呆板和出产系统领略工艺和质量节制正在促进工艺筹划和质量筹划手段厘革。制造进程清单BOP(Billof Process)将制造进程中的所有制造勾当、出产资源筹划以及质量筹划,如产物、工艺进程、质量节制、工场和制造资源整合在一起,通过尺度化动词和时间代码来表述产物的制造进程,这些表述的语法,除了可以或许被人领略外,同时也满意呆板和出产系统领略制造进程的要求。西门子BOP数据模子从最早的3PR模子,成长成为本日的3PQR(Product-Process-Plant- Quality -Resource)模子,最新宣布的Teamcenter 12.5版本,融入了质量筹划办理方案如FMEA、节制打算、检讨筹划和特性打点等。

平衡出产:实现平衡出产方针的要害技能是如何拟定与需求和本领平衡化的出产打算,并要求主机厂和供给商按打算同步出产和JIT供货。汽车出产打算回收多级打算打点模式,凡是分为年度、月度、周和日打算,这些打算凡是在ERP系统中完成,并通过EDI与供给商共享出产打算,供给商按两边签订的打算协议实现同步出产和JIT/JIS供货。别的,平衡出产打算的执行,需要完善的精益出产体系来担保打算的实施,因此,出产线和工装夹具的设计需要具备支持产物平台混线出产和快速切换本领,同时出产进程要按节奏出产,造就多技术操纵工人支持一人多序;通过MOM同步出产指示来实现主机厂、供给商以及第三方物流举办同步出产和JIT物流配送;工场需奉行TPM和全面质量打点,淘汰意外停机和产物缺陷,最终实现物料耗损不变、设备和人力负荷牢靠化、以最小的在成品和库存应对出产需求颠簸、快速交付订单。

柔性化出产节制与Smart Product/Mobility:车体自动识别系统(AVI),是按照家产4.0中描写的Smart Product和Smart mobility的智能识别、智能路由、定位和记录产物制造需求和制造汗青的理念开拓的办理方案,支持在出产进程中产物与产线智能设备对话完成产物出产进程,是毗连智能设备和MES之间的信息桥梁,是实现汽车柔性出产的基本。AVI作为车间设备节制层,可以或许加强出产线节制系统的柔性,满意混流出产需求。

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AVI系统吸收MES宣布的日出产打算,获取车型和颜色等信息,并按照出产打算发指令给出产自动化设备,并挪用对应的加工措施出产。AVI按照每辆车的工艺蹊径,节制车辆在出产进程中的自动路由,通过对车辆信息识别,举办工艺指导和防错,并在加工竣事后返回实际出产功效。AVI通过与自动化产线节制系统对话,实现工装、设备工艺参数、措施的自动切换。AVI自动跟踪每一台车辆出产信息,在出产进程中对车辆举办识别和定位,并实现过站出产数据和质量信息收罗,及时记录每台车辆的制造数据和出产路径,收罗的数据将实时通报给MES和PMC系统,实现对出产订单、出产节奏、车辆信息、产量、质量等信息举办出产进程监控。

柔性化精益物流与横向集成供给链:为了实现对主机厂整个供给链的准时的柔性物料配送进程,首先需要将整车厂的AVI、MES、LES、ERP、SCM以及供给商的WMS系统举办集成。当AVI通过物料同步配送点发出物料同步配送指示时,MES将今朝整车出产序列发送的LES系统,并由LES通知厂内物料配送区执行JIT配送以及按出产序列实现SPS单车物料配送。对付外厂物料配送,SCM将出产序列宣布给供给商,供给商将按照JIT交货指令举办出产,并按规按时间,按JIS/JIT配送到划定的所在。别的,在整个供给链的横向代价链上,由差异层面的供给商构成,因此,为了实现物流配送的平准化、同步化和可视化,需要在集成的IT情况中共享物料配送打算信息和JIT物料配送指令。

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出产运营透明化:通过集成MES、PMC与AVI、Andon系统(设备、物料、质量)系统,MES和PMC及时获取出产现场反馈数据,实现对现场层出产订单执行、产线、设备、缓冲区、质量、在成品等状态举办监控,同时MOM的智能计较阐明成果及时评价生财富绩。别的,通过MES、LES、WMS、ERP、SCM以及供给商WMS系统的集成,实现内部物流和外部物流的物流状态监控,如订单执行、库存、供货打算的执行、在途运输、物流设备等,全面实现出产进程、质量进程和和物流进程的透明化和业绩评价。各个系统收罗的数据可以抽取到Mindsphere平台,通过深度呆板进修AI技能,提供预测性工程阐明。

闭环质量打点:在质量筹谋阶段,产物工程师操作FMEA东西发明和评价潜在的失效模式和其失效的效果,为产物设计的靠得住性及优化设计方案提供依据,为拟定产物试验和产物检讨质量节制方案提供依据,同时也为妨碍诊断、维修性阐明、安详性、危险源、妨碍源阐明提供依据。别的,拟定好的PFMEA将导入到节制打算中,拟定切合产物所要求查抄项目、丈量技能、检讨频次、样本容量、节制要领,回响打算等。

整车出产进程质量打点主要业务包罗进程质量节制、制品车质量评审、供给商质量评价、物料防呆和质量追溯等。整车质量数据主要回收单车VIN号来管控和收罗出产进程中的质量数据,并按照工艺制造流程如冲压、焊装、涂装、总装,及时自动收罗出产进程中的设备数据和质量检讨数据。对付已下线的制品车辆,需要抽检举办质量审核,由审核员站在用户的态度,对及格产物举办质量评价,通过评价打分得出相应的质量品级。系统还通过计较平均首次妨碍里程、平均妨碍隔断里程、当前妨碍率来评价已交付产物的靠得住性,并对发明问题给出更正防范法子打算及整改造行跟踪。

车辆出产进程中的物料防呆是质量节制的一个重要方面。由于多车型多频次的排序混线出产,要求物流的柔性配送做到一次性选准物料,并通过回收物料防错技能如SPS、DPS以及物料扫描识别等手段来淘汰物料装车错误和漏装概率。对付产生的质量问题或客户诉苦,质量打点系统需要成立有效的问题处理惩罚机制,如Problemsolving流程、RootCause阐明等,通过拟定整改法子消除问题对出产和产物质量的影响,同时为了制止问题再次产生,通过质量打点系统的FMEA来成立防范法子,真正从被动检讨向主动防范转变。汽车作为大消费品,其安详性要求越来越高,因此成立全生命周期的追溯体系至关重要,整个追溯进程涵盖了主机厂到下级供给商的要求。

无人输送系统:作为智能工场的重要构成部门,无人驾驶输送系统和自适应物流开始应用于在成品和物流配送系统,无人驾驶物流输送小车可以通过主控系统或语音以及手势识别,下达需要达到取货和送货目标地指令,通过导航和感常识别系统完成自动驾驶路径筹划以及取货送货进程,并可以及时地按照现场物流输送蹊径的拥堵环境,随时计较优化输送蹊径。

将来家产4.0时代,更多的人工智能技能、大数据预测处事和及时决定系统将融入到数字精益制造,这些智能创新技能将普遍应用在智能工场的各个环节,实现大局限本性化出产,届时制造业将进入以智能精益为代表的自适应出产的智能化工场时代。

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