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摘要：汽车市场竞争加剧，整车制造成本优化及营销效益提升的压力剧增。为此提出借助数智化手段，构建敏捷数智生产组织，降本增效、提升产品竞争力。通过梳理涂装车间经营的核心业务，结合从整车制造分工抽象出的智能制造切片模型，提出“一个大脑，五觉感知”的数智化框架。在管理平台大脑层面，重点基于高质量构建，围绕现场作业、输出评价、环境条件3个方面，设计实现了过程质量数字管理系统；围绕安全及项目管理、基础业务管理、维修费用管控，设计实现了设备数字化管理系统。在感知应用层面，重点围绕视觉应用，设计实现了滑橇尺寸在线检测、车身堵件错漏装自动检测。生产现场实践运用结果表明，所提敏捷数智生产组织方案可有效提升相关业务管理的及时性、准确性，敏捷业务信息决策过程，提升车间业务管理水平。
关键词：整车制造；数智化；过程质量；设备管理；感知应用
0引言
随着互联网技术的飞速发展，物联网、5G、大数据、人工智能等新一代数字技术不断涌现，汽车行业也进入数字化时代。数字化转型不仅是汽车行业全面升级的必由之路，更是未来竞争力的源泉。近年来，造车新势力迅速崛起，新能源车企发展迅猛，伴随智能网联、自动驾驶等数字化智能化的助力，2022年国内新能源汽车市场占有率高达25.6%[1-2]。摆脱疫情、芯片短期等制约影响，面对经济增速放缓，内外部严酷的市场环境，在多方势力角逐的情况下，汽车企业如何实现转型升级，突出重围，获得产品竞争优势，显得十分重要。
国内外对企业数智化转型方法和思路都进行了大量研究。张应刚、赵姗等[3-4]讲述了制造业数智化转型升级的方向及整体框架。华为企业架构和变革管理部[5]就战略引领、业务重构、数字平台三个维度讲述了企业如何进行数字化转型。张建锋等[6]阐述了数智化敏捷组织构建体系与实施路径。但上述文献主要集中在制造业宏观层面的数智化研究，没有深入汽车制造业进行具体的研究和探索应用。
本文依托国内大众主机厂，针对涂装车间，从全面提升管理水平，提高产品竞争力的角度，参考“基础设施云化、触点数字化、组织与业务在线化、运营数据化、决策智能化”的理念，展开敏捷数智化的分析、研究及应用。从车间全业务链路维度提升角度构建“一个大脑，五觉感知”的管控平台+感知应用一体化数智化方案，其中，重点介绍管控层面的过程质量数字化系统、设备管理数字化系统，以及基于视觉感知的检测应用。
1全业务链路的数智方案
涂装车间的重点核心指标包括财务指标，人效指标，质量指标，同时考虑涂装车间的特点，作为用能大户，排放大户，需要重点考虑能源消耗，绿色环保的要求。作为车间长期高质量发展的重要支撑力量，人才培养与发展是保障。造车育人，营造良好的人文环境，形成梯队人才体系结构，实现造高品质汽车，培育高素质人才，互利互补，进行形成螺旋上升驱动的良性发展路径。基于这些核心要素，提出打造以人才驱动的全过程卓越数智涂装，重点聚焦精益降本、卓越制造、高效组织、绿色环保、激发团队5个方面。
通过对汽车整车制造不同专业分工的主要内容进行抽象，提炼出汽车智能制造模型，如图1所示。业务切片板块包含：人员管理、设备管理、工艺管理、质量管理、成本管理、生产执行管理、现场管理。业务切片的智慧化路径：首先实现切片内部的流程数据化，其次做到不同专业、不同切片之间的交互，然后形成单独模块的数据循环，如图2所示。依托公司数智化战略，从工厂端打造全过程数智化的新能源样板基地，从车间核心指标出发，全业务链路维度考量，构建“一个大脑+五觉感知”的数智化路径，如图3所示。
一个大脑层面，聚焦经营决策，关注核心指标，打造智慧调度平台，数据驱动产量完成、质量状态、停台管理等方面管理，实现生产节拍、滞留车、开动率等关键运营指标提升，构建数智孪生工厂，实现虚拟与现实的融合。在执行方面，关注专项业务管理的数智应用落地，从成本、质量、组织、环保、团队的角度落实促进。五觉感知层面，聚焦现场服务，创新实现执行层面的数智化解决方案，从视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉各感知角度拓展现场应用。以视觉技术应用为例，从视觉定位、视觉引导、尺寸检测、缺陷检测等4个维度，全面掌握视觉核心算法，实现板料检测、涂胶识别、滑橇尺寸智能检测、错漏装识别等应用，大幅提升质检效率、节省开发成本。基于IoT技术和自研设备数据采集技术的能源管理系统、温湿度环境管理平台等实现围绕“人、机、料、法、环、测”全要素管理的数智延伸。
智涂管理平台是涂装车间数智化战略落地的主要业务载体，打造全链路的数智化管理体系，业务具象为成本、高质、生产、绿享、菁英5大模块。平台具体思路如下：
（1）数据采集层以MySQL、Oracle以及SQL Server数据库为基础建立涵盖现场设备数据、管理数据、质量数据、能源数据等数据的数据仓库。
（2）数据分析层以Python和Java为主要工具对数据采集层的数据进行处理分析。
（3）数据应用层依据特定的场景完成数据可视化、智能控制、智能诊断等一系列应用，让数据来指导现场问题的解决，以大数据、人工智能为手段实现智能分析，打破传统的决策经验主义，形成科学决策。
（4）平台管理系统的主体前后端架设实现时，后台主要以Java语言为基础，前端则主要以Vue为基础，参考开源若依框架，采用前后端分离式设计。
依托数字化平台的实时性，可快速掌控现场状态，及时发现问题，针对特定问题利用特定数据打造个性化的数字化解决方案。实现以数字化的手段全力支撑管理的提升，成本的节约，全方位赋能智慧涂装的建设。
制造业要实现高质量发展，需要实现产品的高质量。下面重点介绍“高质”业务板块的设计应用，以及五觉感知应用的部分案例。
2“高质”板块构建
“高质”是涂装车间制造品质提升的重要数智化手段，为车间产品的可靠性、稳定性保驾护航。该板块涵盖直接质量相关的过程质量数字化管理系统[7]，以及间接质量相关的设备数字化管理系统。无论是过程质量还是设备管理，都存在共性问题：（1）过程数据多而繁杂，问题追踪不及时；（2）过程状态对决策支撑不够，宏观监控不精准；（3）问题数据管理不集中，数据维护不到位。针对以上问题，进行数字系统设计管理显得十分必要。
2.1过程质量数字化管理系统
过程质量数字化管理系统围绕现场作业、输出评价、环境条件3个方面设计，主要包括工位绿化点检、现场作业观察、质量评价管理、环境及重点工艺材料监控。
2.1.1工位绿化点检
传统工位绿化点检基于纸质点检表，数据的管理和追踪十分困难。在梳理业务逻辑的同时，提出数字化的实现思路：依托Linux云服务器，借助MVC框架，构建Python+Flask后台[8]。通过微信小程序设计，实现前端数据交互；通过Vue+ajax，设计实现Web页面报表展示；通过Python+ajax+html，设计实现后台数据管理系统设计。工位绿化点检系统实现了现场各区域岗位的工位绿化状态实时监控，车间总览图如图4所示。现场工艺人员通过手机端小程序对工位点检表二维码进行扫码，获取点检信息，即可点检录入，从而快速实现工位要素的检查及状态提交。各工位状态可即时刷新，随时追踪，如图5所示。对存在的具体问题，相关人员可以准确定位，快速介入，及时组织资源解决。
2.1.2现场作业观察
生产现场需要根据实际工艺管控要求，定期对现场作业进行观察，确保工艺一致性。现场操作执行要求是：单工作月内，班组长执行作业观察实现班组内岗位全覆盖。通过该模块，班组长、工长可及时了解被观察人情况：人员上岗时间，技能水平，是否曾出现过问题，上次作业观察分值。作业观察完成后，可及时总结问题点，填写作业观察系统，对员工作业观察情况进行评分，记录问题与建议。根据观察数据，管理人员可对作业能力较差的员工予以指导，调岗，绩效评价等，并通过班组早会等形式促进员工纠正。对于作业能力较强且有建设性意见的员工给予鼓励。作业观察结果优秀的员工，优先考虑安排重点岗位作业。就员工建议，班组长可与上级进行讨论，及时调整优化操作。根据作业观察建议意见，上级按周对作业内容进行评定，并及时修改或反馈。
现场作业观察系统的技术实现思路与工位绿化类似，但数据层面需要做更多的关联和处理，与工位绿化点检实行强相关，比如自动获取最新点检人员信息及技能状态，自动提取上一次作业观察的问题项进行展示确认。作业观察系统的总览如图6所示。通过数据关联，实现了不同作业间的信息传递，提升了管理的有效性。
2.1.3质量评价管理系统
质量评价管理系统主要涵盖两方面数据，一是各环节质量评价数据，如：车间内，防腐及面漆质量奥迪特评审；车间外，油漆及总装质量奥迪特评审等。二是车间内部自身的质量数据积累，如批量缺陷数据、重点缺陷数据、PDCS分析数据、工艺变更数据。考虑便利性，数据主要通过手机即时通信软件输入，比如：微信小程序、钉钉等。通过对重点关注的数据进行网页端状态趋势展示，可高效掌握质量状态的实时变化，同时作为数据基础，可有效指导对应质量业务下一步的优化调整。对响应即时性要求高的问题，通过即时通信软件，进行推送提醒。
2.1.4环境及重点工艺材料监控
涂装喷涂工艺决定了环境与质量的紧密关联性。车间与质量息息相关的有：重点区域的温湿度、颗粒度、重点工艺材料使用状态等。通过物联网数据采集，无线通信数据传输，及时结果目视显示，管理人员可迅速掌握生产环境条件是否存在异常波动，及时应对。技术实施上，通过ZigBee节点及对应的传感单元，获取所在位置环境数据，并传送至自组建局域网的路由节点，图7为基于ZigBee的分布式终端。数据通过路由节点传输至安装有MySQL数据库的数据服务器，实现数据自下而上采集传输[9-10]。然后通过前端网页设计进行实时提取显示，以供访问监控。单个区域的分布式环境监测总览如图8所示。该应用基于物联网数据采集，也属于五觉感知的嗅觉部分，它有效提升了车间环境监测的实时性，拓展了监测的覆盖范围和力度。
2.2设备数字化管理系统
设备管理的前提保障是施工和日常运行的安全，业务核心是运行维护及改进，业务经营层考量则是人时投入等费用支出。根据这一思路，设备数字化管理系统设计包含安全及项目管理、基础业务管理、维修费用管控3大模块。
2.2.1安全及项目管理
车间设备安全内容主要包括各类安全审查、自查安全问题，各改造项目的尾项问题，以及生产现场各区域反馈的设备问题。通过对问题的分类及促进状态汇总、尾项整理及解决数量总数统计、现场反馈问题的收集及明细状态展示等方法来促进。设备管理安全先行，起源于项目设计实施，重点在于日常的维护促进，最终在于保障和服务现场生产。项目设计实施阶段，对项目进行分类，根据安全类别，匹配相关的安全检查项目，通过小程序实现自动刷选，现场实时核查；自查问题、尾项问题及现场反馈的设备问题则通过第三方可二次开发软件，如勤哲、道明等数字化软件，进行工作流任务管理，确保问题得到闭环解决。
2.2.2设备基础业务管理
首先是停台管理，主要以生产线停台数据为基础，对各区域可动率进行统计与展示，停台明细清单展示，单个停台分时长归类数量统计，如图9所示。通过由上而下，多维度拆解分析，及时呈现各生产区域设备停台的历史数据、实时状态。停台数据来源于每天人工的系统录入，存储于SQL Server数据库。
其次是设备的日常点检、检修，以及重点问题的跟踪。通过移动小程序实现数字化点检，借助第三方可二次开发软件构建实现数字化检修、数字化重点问题跟踪、数字化设备日常相关处理的基础信息录入。在管理页面，对各区域的统计数据进行展示，以便管理人员分析决策，把握总体状态。
2.2.3维修费用管理
维修费用管理源于单车维修费、备件费等经营指标，重点围绕维修备件的库存及备件使用展开。包括各区域的备件出库费用统计，各区域备件库存低储报警数统计，各区域报废单、出库处理单的处理状态统计。通过数据统计展示，可以及时掌握费用情况，并促进备件相关业务加速处理。在技术实现上，主要是打通库房备件数据通道，提取备件、报废单的相关状态数据，进一步对数据进行清洗整理，再根据需要进行汇总处理。
3五觉感知应用实践
3.1滑橇尺寸在线检测
3.1.1项目背景
汽车涂装车间车身承运滑橇，经过前处理电泳槽体酸碱腐蚀、烘干炉高温、输送撞击后，会引起滑橇尺寸变化、支点损坏等问题，甚至导致车身运行过程中的倾覆、脱轨等严重事故。涂装滑橇检测一般采用外委检测及维护的方式。根据历史经验，对不同类别滑橇均采用设定运转圈数下线的模式，当滑橇运转到指定圈数时，滑橇自动从下线口下线，然后人工转运至指定区域，清洁合格后，逐个送往专用校准台进行检测校准。校准过程为：关键部位人工检测→纸面数据记录→问题滑橇人工调校→无问题滑橇人工上线。该运行模式除了经济性不够外，还存在以下问题：（1）检测周期长，1 000台滑橇，按10台/d的下线检测速度计算，需要100 d才能完成；（2）维修模式传统，属于事后检测调整，无法提前监控服役期间还没有达到指定运行圈数但已经出现问题的滑橇；（3）停台影响大，问题滑橇在线运行容易导致脱轨、翻车等故障，造成多种次生影响，恢复困难。
3.1.2技术解决方案
充分利用工厂某车型EOP时闲置KUKA机器人KR210R3100及其附属护栏、线槽、电柜等资源，通过机器人搭载海康威视的3D视觉传感器的数字化方案实现滑橇在线检测[11-13]。首先需对机器人和3D视觉传感器进行标定，同时考虑与大众VASS标准KUKA系统兼容[14-15]。根据滑橇检测点位需求，设计KUKA机器人运行轨迹。将3D视觉传感器采集到的滑橇点位三维信息，进行视觉检测数据算法处理，借助目视管理系统页面，实现覆盖全部35个关键尺寸及形位的检测。实施过程中，西门子PLC、机器人、视觉系统模块并行设计开发，无缝对接，高效完成检测任务，节拍由初始的149 s降低至64 s，同时严格遵守了大众系统的安全规范。滑橇在线检测的示意图如图10所示，检测结果展示如图11所示。整个检测过程无人干预，无感检测，系统精度高达1 mm。
3.1.3项目成果
滑橇在线自动检测项目突破传统的人工下线检测模式，利用现有节拍，实现了在线全自动无感检测，检测周期也由原来的每130圈左右检测1次，转变为每1圈检测1次，实现了滑橇的精细检测控制，提高了预防性。该项目的上线投用，在4个方面取得了良好的成效：（1）人效提升：减少滑橇管理技工1人，以处理速度2 h/台计算，满产60万台时全年可节省工时9 230 h；
（2）费用优化：按设计产能60万辆，滑橇每130圈下线一次，每台费用50元计算，共计节省成本23万元，效益十分可观；（3）预防性维修：通过在线实时测量完全避免滑橇变形引起的车身脱轨等重大停台。以全年停台60 min，内部质量停台成本1 000元/min计算，则可节省6万元/a；（4）人才培养：通过项目实施，实现机器人+视觉类项目自主设计、自主安装和调试，培养了车间技能人才。
3.2堵件错漏装在线检测
3.1.1项目背景
部分车型在后盖扰流板附近存在随车堵件安装工艺，此工艺在车间手工细密封线高工位完成，且之后无合适检查工位，如果漏装，将导致车身漏雨。传统做法需要在后道工艺增加检查人员，复检该工艺执行情况。增加人员复检的做法可以解决缺漏的问题，但是势必造成人工成本的增加。
3.2.2技术解决方案
项目采用海康威视DS-2CD3T46WD-I5网络摄像机，有效像素400万，镜头参数6 mm，红外距离最远可达50 m，兼容多达20种网络协议。海康网络摄像机除了具备足够高的硬件性能外，还提供了非常便利的SDK开发支持。软件采用QT C++进行开发，结合HALCON机器视觉算法包[16-18]，实现模块化的设计调用。系统管理界面如图12所示，该系统还增加了登录权限管理、摄像机手动设置、检测结果历史明细查询、评价匹配度调节等功能[19-20]。
系统检测成功识别到堵件安装错漏时，检测结果图片显示无绿色状态指示，同时通过PLC程序设置现场喇叭报警，运输机械辊床锁止。待人工确认复位后，方可放行发往下道工艺。
3.2.3项目成果
本项目成功实现了堵件安装与否的自动识别，视觉系统在检测到漏装后自动发出报警信号，由操作人员进行补装并发车。减少1位复检专门人员，完全避免了由于后盖堵件错漏装导致的漏雨严重缺陷产生。该应用案例可快速在其他类似工艺缺漏检查上拓展移植，可借鉴性强。
4结束语
本文依托国内大众主机厂的涂装专业，以公司数智化战略为指导，从全业务链路维度，提出了“一大大脑，五觉感知”的智能制造数智化实施路径。介绍了作为大脑—经营决策层的智涂管理平台的业务层构成，并重点介绍了“高质”板块的过程质量数字化管理系统、设备数字化管理系统的设计思路。五觉感知应用层面，重点从视觉应用上，介绍了滑橇尺寸在线检测、堵件错漏装在线检测两个设计应用。这些数智化探索和实践，为重难点问题提供了系统性解决方案，为车间管理提升、降本增效提供了可靠的支撑。
未来，涂装专业将进一步结合自身业务特点，进一步围绕数智化的战略构想，重构业务流程，在确保网络安全的前提下，统一平台技术架构，全面落地各核心指标的业务管理执行，丰富数智感知应用神经末梢，多元现场五觉感知应用，促进车间运营指标的高质量完成。
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汽车涂装专业数智制造研究与应用论文
人参与 2024-10-24 10:55:23 分类 : 理学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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