电气设备制造行业智能工厂研究

电气设备制造行业智能工厂研究

尹凯华

滨化集团股份有限公司

摘要：从实际发展角度分析，随着科学技术的不断进步，各领域生产方式必然会发生巨大变革，智能技术作为新时期发展的重要科技成果，必然会对生产技术造成重要影响。

关键词：电气设备；制造行业；智能工厂

引言

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于制造企业的研发、生产、管理和服务等制造活动的各个环节，能够实现自感知、自决策、自执行的新型生产方式。电气设备制造属于离散型制造，通过建设智能工厂，可以打破生产过程的信息孤岛，实现生产设备互联互通、生产过程实时监控、高效利用企业资源，促进企业发展和产业升级。

1电气设备制造智能工厂建设内容

智能制造的关键核心是数字化、网络化和智能化。智能工厂将物联网、大数据、人工智能等技术与制造企业的研发、生产、管理、服务等环节有效融合。结合电气设备制造行业特点，通过融合工业通信、工业信息安全、数据处理分析及可视化等技术，可以实现机器设备互联、生产过程全数字管理、物料和生产数据实时更新、设备远程管理运维等功能，并且企业的产品制造产能可预期、物料可追踪、产品出现质量问题可回溯。针对电气设备产品存在品种多、批量小的特点，通过优化车间内的生产流程，提升物料配给效率和生产线的柔性化，可以实现按需生产，充分提高生产效率。

2电气设备制造行业智能工厂

2.1制造装备信息化

传统制造装备自动化程度比较低，需要技术人员频繁手动操做和监视设备状态，设备的检测和维护具有高昂的时间成本；设备间系统集成复杂，协作性差，产线效率低，产品质量一致性得不到保障。在智能工厂中，生产制造装备与现代化工业控制系统紧密结合，装备信息可实时收集分析，装备控制可智能优化调整，辅以大数据、工业云、先进控制等先进技术，实现装备的预测性维护和智能化操作。工业装备与先进传感器和AI技术相结合，使工业装备具备感知能力，提高装备的自动化水平。装备间系统无缝集成，借助工业互联网，实现装备间智能协作，达到生产线的高度自动化，提高产品质量的一致性。例如，某公司在智能工厂中运用工业机器人加机器视觉技术，实现了产品装配的自动化，有效解决了企业的安全、劳动强度、质量等各种问题；引进高端数控机床、智能工业机器人，再辅以各种必要传感器，提升装备在生产过程中的感知能力，实现了零部件的柔性化制造；生产线安装了温度、压力、重量、扭矩、位置、电气参数等传感器，与数字化工具一起构成了过程质量控制系统，运用大数据技术对异常数据即时做出反应，实现生产设备的预测性维护。

2.2加快标准体系建设

把握企业数字化转型浪潮，加速建立以标准化为引领的智能制造工厂建设，预防因标准隔绝而造成的多维协同梗阻。深入推进智能制造标准应用试点工作，围绕智能工厂建设、新模式新技术应用、供应链协同等方面建立“标准集群”，打造标准化智能制造示范工厂。政府牵头研判智能制造标准应用试点成效，加速从企业标准、团体标准到行业标准再到国家标准的推进速度。从精益管理、装备智能化、信息系统集成化、数据价值体现等多个维度，选取可量化、可验证的指标构成智能制造评价指标，从而推进、规范和引导我国智能制造进程。

2.3智能工程网络安全结构设计

视频、控制、安防系统各自独立自成系统，依靠网闸进行物理隔离，充分保证了系统的独立性和安全性。网闸的使用使视频、控制、安防三个系统间不存在通信的物理连接、逻辑连接及信息传输协议，不存在依据协议进行的信息交换，而只有以数据文件形式进行的无协议摆渡。控制系统采用专网，其与信息化服务中心通过安全网关隔离，安全网关具有的防火墙、防病毒、入侵检测、用户接入主动认证等功能。集中存储安全控制网关为企业对外提供可选的安全访问控制、用户身份认证、安全审计能力和透明的存储加解密能力。控制系统的数据只有数据上传功能，将数据上传到服务中心，不允许数据往下写入，以此保证本地操作的可靠性，操作人员可以在车间管理层或者在边缘采集层通过IE网页浏览的形式，在拥有操作权限的前提下可操作数据。远程维护的外网和内网之间通过防火墙设备保护网络的安全性，内部和外部网络的环境间产生一种保护的屏障，从而实现对计算机不安全网络因素的阻断，充分保证了内网数据的安全性。整厂的各个区域采用光纤环网，以达到抗干扰目的。

2.4智能工厂建设的数字化交付

首先，统一平台相关标准，以确保数据的一致性与高效利用。集中管理设计、采购、施工一体化建设，统一平台与标准，由设计根源统一数据，协调各个专业，打通数字化交付流程与各模块间彼此关联，确定交付物具体内容与界面，切实解决不同阶段信息孤岛与业务孤岛现象，同时与地理信息系统有机结合，从而高效利用并整体移交建设期信息资产。其次，加大运维投资力度，以全生命周期管理项目。作为智能化运维重要基础，数字化交付需适度增大后期运维投资力度，切实解决系统研发与基础资金等相关问题，而数字化交付体系建设主要以IT与业务深入融合为前提，需持续性进行科研工作，这就进一步提高了对研发单位创新能力与资金投入能力的要求。再次，构建完善的管理机制，以确保数据交付合规合法性。逐步构建完善的管理保障机制，制定并发布数据管理制度、数据规范、数据标准，同时组织创建数字化交付与运维队伍，由管理制度层面保障移交数据的真实性与合法性。

结语

智能工厂建设前期需要对车间完成智能化改造。通过生产车间进行升级改造，建设数字化车间，实现了对车间内设备、人员和物料的高效管理，以及车间内、外部联动。管理人员可实时获取到车间现场的生产情况，清晰地了解项目的进展，便于对生产计划作出调整，增强了生产计划的适应性和灵活性。

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