基于協同智能制造工廠建設項目的案例，闡述智能制造技術的應用，通過改造大幅度提高生產效率、減少成本、保障產品質量，同時避免了人工裝配造成的安全隱患。
本文將以某航空制造生產廠建設為背景，對智能制造在智能制造設計與應用進行詳細闡述。
1 智能制造系統架構
智能制造的應用主要實現再裝配自動化的生產，網絡信息化的實時監控、決策以及管理，物流自動化的物料以及產品的轉運工作，并且通過數字孿生技術將智能制造應用實現智能化的仿真作業，實現精益智慧制造。圖1為智能制造架構。
圖1 智能制造架構
2 裝配自動化技術在航空領域中的應用
在航空機械制造過程中通過實現裝配自動化的技術，使用多種傳感器、儀器儀表實時檢測當前產品的生產狀態以及實時的坐標位置，同時監控裝配過程中實時的安全問題;使用條碼、射頻識別可探測到所生產產品的代號以及批次信息，以便后續進行質量管理的追溯以及查詢;使用工業機器人、機械和裝置可實現全自動的裝配操作等，自動化是企業進行生產活動的物質技術基礎;工位根據生產信息通過設備進行自動化安裝生產與傳統裝配技術相比，自動化技術下的裝配技術擁有很多的實用性優勢，因此，發展速度迅猛。當前，航空領域的裝配主要體現在打螺絲，涂膠，大部件的裝配以及對接測試等。其中，圓柱形產品的對接技術在航空領域中屬于一個比較常用并且難度比較大的一個工藝流程。目前現有的調姿對接生產方式大多采用人工對接或者是半自動對接，這樣會加大人員的勞動強度，另外人工或者半自動對接無法實現動態監測對接兩段筒體的空間姿態，無法保證圓筒的中心軸線的同軸度，對裝配公差間隙較小的產品，無法實現對接或者在對接過程中出現碰撞或者摩擦，從而影響產品質量，對于火工品會產生安全隱患，其次采用人工對接或者是半自動對接需要多人配合才能完成測量及對接，會大大增加操作人員數量，而火工品車間都有定員限制，也會影響生產效率。通過自動裝配線的改造，由機器人接觸式測量系統、視覺測量系統、對接調姿機構、對接固定平臺、工裝夾具等組成，實現平臺上工件的平移、橫移、升降、偏航、俯仰及滾轉6個自由度的調姿定位。兩段圓筒吊裝至對接調姿設備上之后，由工裝夾具將兩段圓筒夾緊固定，測量機器人分別對兩段圓筒的外圓、端面等進行測量，建立空間坐標系;采用視覺檢測相機對工裝上的靶標拍照，確定空間坐標;同時將測量機器人的坐標系進行轉化，導入至視覺檢測系統中，采用雙檢測系統相互驗證的方式，確保測量精度。通過自動化設計的改造大幅度提高了產品的生產效率，減少了人力成本，保障了生產質量，同時也避免了人工裝配造成的安全隱患。
3 生產線管控系統
通過產線控制系統根據實際生產的需求進行生產技術準備計劃，訂單的下發以及生產計劃的管理，在整個智能制造生產過程中進行決策性選擇。根據對某型產品裝配生產線的現狀和需建設內容的理解，在某型產品裝配生產線內建設產線管控系統，實現從無到有的基本應用，為實現在某型產品裝配生產線內全面實時監控、管理，并預留后續可以實現與上級管控系統的集成。圖2為生產線管控系統用戶所需的主要功能框架。
2 生產線管控策略
根據該框架，產線管控系統應當包括但不限于以下的建設目標：(1)采用標準化、模塊化、柔性化的生產理念構建某型產品裝配生產線的產線管控系統;(2)以產線管控系統為依托，實現生產制造現場設備的實時數據采集，實現物流、工藝、生產、人員、檢測等全流程數據的采集匯總，形成生產全過程數據鏈，基本實現車間生產過程的無紙化、透明化;(3)應用車間級電子看板、工位計算機等可視化管理工具輔助車間的生產活動，實現生產全過程監控，質量全過程追溯。從而提高企業的生產運營管控能力，實現經營生產決策的科學化，提高生產經營效率和管理效率。
為實現以上目標，在生產前，產線管控系統需實現工藝數據庫管理模塊，實現產線管控系統所需的統一數據源。工藝數據庫管理模塊的管理對象包含了用戶所需的工藝數據庫的全部數據信息，主要包括零部件信息、產品信息、工裝信息、工具以及量具信息、設備信息、工藝流程信息、檢測結果、人員信息等，工藝數據庫管理模塊提供了工藝編輯功能，用戶可方便地對這些關鍵生產元素進行編輯整改保存。在生產過程中，產線管控系統需實現生產管控模塊，接收上級系統已排產計劃，驅動產線管控系統的執行，在無法接受上系統排產計劃的情況下，產線管控系統本身亦可自行計劃工單、工序計劃及排產以及生產計劃調度。
生產管控過程包含工藝裝配信息、設備信息、在線檢測信息、人員信息等對工位的推送，以及各工位的實時狀態數據采集，并根據生產過程中的各類數據，人工或自動產生預警，保證產線異常能夠被快速解決，將異常影響降到最低;采集到的各類信息，包括人機料法環等生產要素，都與產品綁定，可實現生產要素與產品的質量正反追溯。此外，生產管控模塊將對生產制造過程數據進行分類成組跟蹤，實現的歷史追溯和統計分析，積累科學的期量標準，對于檢測信息，產線管控系統將對檢測照片等數據保留二次開發接口，方便今后進行大數據應用的開發，系統可根據大數據應用算法自動判斷檢測內容是否合格，并提示報警。
4 數字孿生系統
通過數字化產線的標準能力模型定義和產品工藝要求，可以進行工位之間的平衡計算。基于工廠模型和產品模型進行仿真的方案，通過工程師設計的靜態的三維模型，根據理論上的工藝以及節拍時間進行自動仿真的設計分析，在和產品的實際生產過程中的信息是脫節的。為了能夠反映出生產過程中的實際狀態，及我們認為在第二期需要實現，即關鍵指標監控和過程能力評估。具體說明如下：通過采集生產線上的各個站位上設備的實時監控信息，實現實時可視化的全程監控模式，一旦設備存在任何的故障信息，可通過數字孿生實時查看故障信息，人工可根據報警信息快速做出故障判斷，同時可實時監控整體設備上實時節拍，實現穩定并不斷優化的生產管理能力提升。
5 AGV智能物流系統
隨著人力成本費用的不斷提高，使用大量勞動力的傳統制造業，面臨的壓力越來越大。在這背景下智能工廠逐漸成為制造業轉型的方向，機器人組成的智能工廠可大幅減少生產線人工干預，提高生產效率。在智能工廠企業生產流程中，AGV智能物流配送系統打通了原材料中倉庫與生產線、各個產線之間以及線尾至成品倉等環節，在智能工廠起到至關重要的作用。
6 結語
構建智能制造工廠既降低了生產成本，又提升生產效率，同時也規避人員傳統操作引發的安全隱患。通過對生產制造過程各環節的全面數據采集和分析，企業可以發現生產瓶頸和產品缺陷等問題，提高生產效率和產品質量。(作者：莊勇)