1引言

　　本文在企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的探索和實(shí)踐，發(fā)展智能化、柔性化、規(guī)?；漠a(chǎn)業(yè)體系特別是智能化無(wú)人生產(chǎn)體系的建設(shè)中，對(duì)涉及的關(guān)鍵要素進(jìn)行總結(jié)分析，對(duì)相關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)具有一定的借鑒參考作用。

　　2建設(shè)無(wú)人化生產(chǎn)體系原因

　　某企業(yè)的產(chǎn)品要求高精密、高質(zhì)量、高可靠，生產(chǎn)模式是典型的多品種、小批量離散生產(chǎn)模式。經(jīng)過(guò)多年來(lái)數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)實(shí)踐，已經(jīng)具備了較強(qiáng)的自動(dòng)化加工與信息化管理能力。從啞設(shè)備改造、產(chǎn)線(xiàn)的少人化探索，再到智能產(chǎn)線(xiàn)的升級(jí)，每一次提升都是基于企業(yè)發(fā)展到一定階段，遇到瓶頸后的主動(dòng)改造、自我進(jìn)化。

　　在企業(yè)發(fā)展到當(dāng)前階段，生產(chǎn)過(guò)程仍然面臨四個(gè)方面問(wèn)題需要解決：①生產(chǎn)模式限制產(chǎn)能提升;②計(jì)劃準(zhǔn)時(shí)完成率不高;③質(zhì)量提升不明顯，追溯不易;④生產(chǎn)成本不易壓縮。

　　因此需要使用新模式、新體系、新方法和新工具來(lái)變革組織，實(shí)現(xiàn)發(fā)展。從 2022 年起，以自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)為基礎(chǔ)，應(yīng)用數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)分析、邊緣計(jì)算和 5G 等新技術(shù)建設(shè)動(dòng)態(tài)計(jì)劃、智能控制、柔性調(diào)度系統(tǒng)，將人工執(zhí)行升級(jí)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)執(zhí)行;圍繞基礎(chǔ)建設(shè)、生產(chǎn)準(zhǔn)備、生產(chǎn)執(zhí)行和生產(chǎn)追溯四方面來(lái)建設(shè)整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)，形成無(wú)人化生產(chǎn)體系的探索和實(shí)踐。

　　3無(wú)人化生產(chǎn)體系建設(shè)實(shí)踐

　　在黑燈工廠(chǎng)建設(shè)的探索過(guò)程中，基于當(dāng)前面臨的問(wèn)題，通過(guò)充分梳理需求，整理出包括減少人力提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量、提升計(jì)劃準(zhǔn)確完成率，以及提高產(chǎn)能五方面目標(biāo)，通過(guò)分解實(shí)施，達(dá)到了預(yù)期效果，并構(gòu)建出一整套無(wú)人生產(chǎn)體系。

　　3.1重構(gòu)業(yè)務(wù)流程

　　盡管此次智能化改造之前，企業(yè)已經(jīng)具備了先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備，但業(yè)務(wù)流程的設(shè)計(jì)仍然是依據(jù)傳統(tǒng)生產(chǎn)組織模式進(jìn)行的，為了實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的無(wú)人化，徹底解放人工，必須重構(gòu)生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程，對(duì)信息系統(tǒng)底層邏輯進(jìn)行全面優(yōu)化，減少生產(chǎn)準(zhǔn)備階段人員的工作量，優(yōu)化生產(chǎn)、提升協(xié)同管理能力。

　　為此，在“黑燈工廠(chǎng)”無(wú)人化生產(chǎn)模式下，對(duì)生產(chǎn)資料等要素進(jìn)行了升級(jí)，生產(chǎn)的組織管理模式需要變革，生產(chǎn)的業(yè)務(wù)流程需要重構(gòu);以車(chē)間 MES 和智能柔性管控系統(tǒng)為核心，以網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)為保障，實(shí)現(xiàn)計(jì)劃到執(zhí)行的業(yè)務(wù)流、信息流、物料流的流程統(tǒng)一;以生產(chǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)字孿生系統(tǒng)，反向驅(qū)動(dòng)、優(yōu)化生產(chǎn)及協(xié)同管理。

　　3.2設(shè)備和生產(chǎn)線(xiàn)的改造

　　在規(guī)劃了智能車(chē)間及無(wú)人化生產(chǎn)體系，并梳理了無(wú)人條件下的業(yè)務(wù)流程后，經(jīng)過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)論證、方案規(guī)劃和評(píng)審，進(jìn)行了包括工藝布局、車(chē)間物流和機(jī)器人干涉等仿真驗(yàn)證，作為產(chǎn)線(xiàn)正式建設(shè)的指導(dǎo)。

　　按機(jī)床加工特性進(jìn)行分組布局建設(shè)產(chǎn)線(xiàn)，針對(duì)不同的加工能力，設(shè)計(jì)實(shí)施不同的線(xiàn)內(nèi)上下料機(jī)器人及輔助設(shè)備;基于產(chǎn)線(xiàn)主控 PLC 邏輯實(shí)現(xiàn)線(xiàn)內(nèi)設(shè)備動(dòng)作執(zhí)行，同時(shí)建設(shè)工業(yè)環(huán)網(wǎng)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)支撐機(jī)床與各生產(chǎn)要素互聯(lián)互通。

　　1)設(shè)備智能化改造。黑燈工廠(chǎng)的基本元素是智能設(shè)備。為適配無(wú)人化操作，對(duì)車(chē)間設(shè)備進(jìn)行了智能化改造，通過(guò)增加電磁閥、傳感器、通信口和機(jī)床 PLC 控制邏輯，使機(jī)床具備感知、執(zhí)行、檢測(cè)、通信和遠(yuǎn)程控制等關(guān)鍵能力，為智能產(chǎn)線(xiàn)建設(shè)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　2)自動(dòng)上下料設(shè)備實(shí)施。減少人工轉(zhuǎn)運(yùn)的時(shí)間浪費(fèi)，降低人員傷害，提升生產(chǎn)效率。

　　3)線(xiàn)邊庫(kù)實(shí)施。實(shí)現(xiàn)原料、成品線(xiàn)內(nèi)暫存，滿(mǎn)足產(chǎn)線(xiàn)自動(dòng)生產(chǎn)短期物料供應(yīng)。

　　4)線(xiàn)邊接駁臺(tái)實(shí)施。滿(mǎn)足產(chǎn)線(xiàn)與車(chē)間物流對(duì)接，以連續(xù)供應(yīng)產(chǎn)線(xiàn)物料、提升換型效率。

　　5)安全防護(hù)等輔助設(shè)施實(shí)施。隔離人員活動(dòng)與自動(dòng)化設(shè)備工作區(qū)，保障人員和設(shè)備運(yùn)行安全

　　3.3智能倉(cāng)儲(chǔ)建設(shè)

　　智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)是物料的起點(diǎn)和終點(diǎn)，是物料轉(zhuǎn)運(yùn)的十字路口，是智能工廠(chǎng)的核心要素。建設(shè)的智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的特點(diǎn)是具備貨位存儲(chǔ)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃能力，可以根據(jù)產(chǎn)線(xiàn)拉動(dòng)式需求做自適應(yīng)式任務(wù)調(diào)度，并與 MES 進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)物料齊套信息的自動(dòng)傳輸;基于數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)了庫(kù)存周轉(zhuǎn)分析和貨位分析優(yōu)化。

　　3.4建設(shè) 5G 專(zhuān)網(wǎng)及三網(wǎng)安全防護(hù)

　　為滿(mǎn)足車(chē)間數(shù)據(jù)采集、AGV 物流控制及后期視頻監(jiān)控、直播等應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)智能化，建設(shè)了覆蓋園區(qū)、車(chē)間的 5G 專(zhuān)網(wǎng)，對(duì)園區(qū)主要工作場(chǎng)所進(jìn)行 100% 全覆蓋。區(qū)別于三大運(yùn)營(yíng)商的 5G 網(wǎng)絡(luò)，該專(zhuān)網(wǎng)將信令系統(tǒng)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)一并下沉于企業(yè)內(nèi)部，保證了數(shù)據(jù)不出園區(qū)，將數(shù)據(jù)通過(guò)虛擬加密通道傳輸?shù)絻?nèi)網(wǎng)服務(wù)器，保障數(shù)據(jù)安全。

　　3.5車(chē)間智能物流系統(tǒng)

　　替代人工是無(wú)人生產(chǎn)必要要素，智能物流系統(tǒng)基于5G 技術(shù)實(shí)現(xiàn) AGV 對(duì)物料在立體庫(kù)、裝調(diào)間、產(chǎn)線(xiàn)之間的轉(zhuǎn)運(yùn)。系統(tǒng)具備自動(dòng)避障、自主充電、多 AGV 智能調(diào)度和二維碼自動(dòng)循跡等特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過(guò)程物料調(diào)度轉(zhuǎn)運(yùn)無(wú)人化，減少了生產(chǎn)待料時(shí)間，提高生產(chǎn)效率，降低了生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)成本。

　　3.6智能制造控制中心

　　智能制造控制中心是黑燈工廠(chǎng)業(yè)務(wù)執(zhí)行的核心，在控制中心實(shí)現(xiàn)計(jì)劃、裝調(diào)等生產(chǎn)準(zhǔn)備工作，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)準(zhǔn)備的前置化，使無(wú)人生產(chǎn)區(qū)與生產(chǎn)準(zhǔn)備區(qū)分離;并依托建設(shè)于此的企業(yè)大腦、數(shù)字孿生，為車(chē)間管理提供分析、決策依據(jù)。

　　建設(shè)數(shù)字孿生，應(yīng)用 AI+ 大數(shù)據(jù)技術(shù)，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模，基于無(wú)限產(chǎn)能識(shí)別瓶頸資源，基于有限產(chǎn)能構(gòu)建瓶頸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型。支持工廠(chǎng)運(yùn)行監(jiān)控、預(yù)警及敏捷決策。

　　1)采集產(chǎn)線(xiàn)、機(jī)床、AGV 和機(jī)器人等物理實(shí)體運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于邊緣云實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線(xiàn)監(jiān)測(cè)及故障預(yù)測(cè)性分析。

　　2)基于設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)、數(shù)字孿生工時(shí)優(yōu)化進(jìn)行動(dòng)態(tài)排程，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)任務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)度優(yōu)化和產(chǎn)線(xiàn)運(yùn)行優(yōu)化。

　　3)計(jì)劃準(zhǔn)時(shí)完成率從 70% 提高到 95% ，產(chǎn)品一次交驗(yàn)合格率從 95% 提升到 99.9%。

　　結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際需要，通過(guò)采集 ERP、PDM、MES 和OA 等核心系統(tǒng)的離散業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，形成企業(yè)數(shù)字大腦。企業(yè)大腦涵蓋了企業(yè)戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng)、人力、財(cái)務(wù)、銷(xiāo)售、采購(gòu)、設(shè)備、生產(chǎn)和質(zhì)量等多個(gè)維度。為企業(yè)生產(chǎn)管理和精準(zhǔn)決策提供技術(shù)支撐，為科研生產(chǎn)數(shù)據(jù)賦能賦智。

　　3.7車(chē)間 MES

　　針對(duì)車(chē)間生產(chǎn)計(jì)劃達(dá)成率、準(zhǔn)時(shí)完成率較低、臨時(shí)插單多等問(wèn)題，建設(shè)了車(chē)間級(jí) MES?；谌嵝?、動(dòng)態(tài)算法進(jìn)行計(jì)劃排產(chǎn)并自動(dòng)驅(qū)動(dòng)機(jī)床加工，實(shí)現(xiàn)了車(chē)間智能主導(dǎo)的生產(chǎn)，產(chǎn)品準(zhǔn)時(shí)完成率明顯提高。

　　3.8柔性管控系統(tǒng)

　　建設(shè)柔性管控系統(tǒng)，如圖 5 所示，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的柔性、自動(dòng)化控制，工人在智能制造控制中心即可實(shí)現(xiàn)毛坯自動(dòng)上下料、機(jī)床自動(dòng)加工、在線(xiàn)檢測(cè)和成品自動(dòng)返回裝調(diào)間等操作。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)完全契合企業(yè)產(chǎn)品特點(diǎn)及生產(chǎn)組織模式，并對(duì)比、吸收了國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路，具有一定的行業(yè)先進(jìn)性。

　　3.9建設(shè)邊緣云平臺(tái)

　　基于邊緣云平臺(tái)，采集設(shè)備數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的健康管理和預(yù)測(cè)性維護(hù);依托數(shù)字孿生的分析優(yōu)化及時(shí)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工時(shí)優(yōu)化，動(dòng)態(tài)調(diào)度生產(chǎn)資源，提高計(jì)劃準(zhǔn)時(shí)完成率。

　　3.10建設(shè)機(jī)床主軸碰撞緩沖系統(tǒng)

　　建設(shè)機(jī)床主軸碰撞緩沖系統(tǒng)，通過(guò)邊緣云平臺(tái)對(duì)主軸振動(dòng)數(shù)據(jù)采集，對(duì)主軸安全運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，并通過(guò)邊緣云平臺(tái)反控及時(shí)防止設(shè)備主軸碰撞損壞，實(shí)現(xiàn)機(jī)床設(shè)備的健康管理，并有效避免產(chǎn)線(xiàn)無(wú)人化后，設(shè)備嚴(yán)重故障時(shí)，無(wú)人及時(shí)應(yīng)對(duì)的問(wèn)題，有效減少設(shè)備故障造成的損失。

　　3.11建設(shè)機(jī)加產(chǎn)品機(jī)內(nèi)在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)

　　建設(shè)機(jī)加產(chǎn)品機(jī)內(nèi)在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)依據(jù)預(yù)先編制的 NC 程序按加工需求進(jìn)行調(diào)用，快速測(cè)量和記錄關(guān)于零件幾何特征的形狀和位置信息，經(jīng)后處理測(cè)量宏程序，自動(dòng)保存相關(guān)測(cè)量數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)采集產(chǎn)品加工質(zhì)量參數(shù)，實(shí)現(xiàn)無(wú)人化產(chǎn)品檢測(cè)，并有效提升產(chǎn)品質(zhì)量。

　　4結(jié)束語(yǔ)

　　從技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新、管理創(chuàng)新三個(gè)方面來(lái)論述，本文旨在總結(jié)建設(shè)一個(gè)可復(fù)制、可推廣，具有普適性的，適用于多數(shù)黑燈工廠(chǎng)建設(shè)的模式。下一步將繼續(xù)加快推動(dòng)黑燈工廠(chǎng)建設(shè)，從無(wú)人化生產(chǎn)模式復(fù)制及推廣、智能裝配線(xiàn)建設(shè)等方面入手，持續(xù)探索建設(shè)具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行和自適應(yīng)等特征的智能化無(wú)人生產(chǎn)模式未來(lái)工廠(chǎng)。