表面处理生产线槽液智能监测管理方案

表面处理生产线槽液智能监测管理方案

张继龙 梁泽明 王力

中航西安飞机工业集团股份有限公司710089

摘要：针对新一代信息技术与高级制造技术的深度整合需求，以航空设备制造升级转型为目标，致力于推动航空制造业的网络化、数字化和智能化。文章重点探讨了表面处理生产线的智能制造自动化技术，旨在构建数字双生的表面处理智能生产线模型，开发知识引导的智能工艺体系，并建立数字化信息管理与智能物流管控系统。通过将先进制造技术与信息化相融合，设计出具备动态感应、即时分析、自我决策和精确执行能力的智能表面处理生产线。

关键词：航空制造业；智能制造自动化技术；数字双生；知识引导的智能工艺体系

一、引言

随着科技的飞速发展，"中国制造"正快速向"中国智造"转型。智能制造技术，作为全球制造业发展的战略重心，代表着从自动化向智能化发展的新高度。利用数字技术，我们能够构建虚拟工厂和生产线仿真模型，并依赖工业物联网，整合智能生产装备、物流系统以及智能工具集。这些技术融合了传感技术、自动化流程、高速数据传输、大数据分析以及先进的人工智能和机器人技术。这些技术的融合实现了设备、生产线、物流、能效管理的无缝集成，构建了智能生态系统。然而，中国表面处理工程技术水平与国际标准仍有差距，尤其在生产线自动化方面。因此，深入研究表面处理生产线智能制造自动化具有重要意义。

二、表面处理生产线智能化特征

智能表面处理生产线以其高度自动化和智能化操作而显著，能够流畅地集成多种预设程序。通过精确的设备控制和实时参数优化，该系统能够确保生产过程的高效率和精确度。先进的自动控制系统精确监控温度、pH值、电流电压等关键工艺参数，实现了自动喷淋、补水、分析、配料、记录以及生产过程的质量检测的自动化，显著提高了生产线的效率与适应性。

三、表面处理生产线数字孪生技术

采用数字孪生技术，我们能够在虚拟环境中对表面处理生产线进行仿真和制造验证，以期提前识别并解决各种潜在的质量缺陷和技术问题。构建一个全面的数字孪生模型，用于验证生产线设计的准确性，并模拟运行中的异常情况，从而实现虚拟生产流程。该模型旨在实现以下目标：

1.创建一个三维数字化模型，全面呈现表面处理生产线的设备配置、物料传输系统以及生产策略，生动地展示生产流程。

2.通过生产线的数字孪生模型，对生产线的生产能力进行仿真评估。

3.验证生产线的生产节奏和设备效率，识别并分析可能存在的生产瓶颈。

4.对工艺资源参数（如人力需求、物流设备数量等）进行验证和优化，以提高生产线的效率。

5.通过模型对设备可能出现的故障进行预测性检验，评估应急计划的有效性。

6.整合生产线孪生模型与现场控制系统、制造执行系统（MES），实现数据集成，以直观的方式展示生产现场状态，支持实时生产决策。

7.根据表面处理生产线的产品特性，模拟并验证混合生产模式，包括不同零件种类、批量大小以及紧急订单等多样化情况。

四、数字信息化管理系统

4.1 数字信息化管理系统一数字化工艺系统

数字化工艺管理系统革新了表面处理工艺控制。系统无缝对接设计阶段零件信息，与工艺表关联，实现信息共享。智能化工艺参数管理与典型案例构建工艺数据库，提高设计效率，实现一键调用。系统采用虚拟BOM架构，以独立单元导入数据，零件变更可追溯，确保技术状态一致性。

在工艺管理方面，数字化系统集成了先进的工艺规划管理工具，如制造过程管理（MPM），它是一个集约化的跨领域协作平台，用于统一管理生产全程中的工艺信息。通过"3PR"理念（即产品、工艺、工厂和资源的整合），系统构建了详尽的工艺结构清单，使工艺信息结构化，显著提高了数据的透明度和操作效率，使数据查找和复用变得更加便捷。

数字化工艺系统通过高效的数据管理和结构化的工艺规划，实现了生产流程的自动化和精确控制。

4.2 数字信息化管理系统—MES 生产管控系统

制造执行系统（MES）以生产计划为引领，利用其卓越的制造物料清单（BOM）功能，将错综复杂的生产过程细致划分为众多具体的操作任务。结合实时监控与双向反馈机制，MES打造了一条从订单接收到生产任务分配，再到车间执行、生产数据采集以及即时信息反馈的无缝管理链条。该系统的宗旨在于增强生产的透明度、可视性和响应速度，提升管理的适应性。

作为集成系统的核心，MES的设计着重于设计与制造之间的深度交融。以基础资源数据库为基础，整合了产品数据管理、工艺数据管理、生产计划管理和物资管理系统等多个应用，确保设计数据、工艺信息和生产数据能够在系统间自由流通，构建起一个设计、工艺与制造三者协同的工作环境。

在生产过程的每个阶段，特别是以制造BOM为核心驱动力，系统全面捕捉并管理整个生产周期的数据，实现了生产过程的全方位可追溯性，为后续的数据分析和决策支持奠定了坚实基础。通过提升管理效率，MES能够实时、详尽且全面地掌握生产动态，有效掌控生产流程，确保了生产管理的高效与精准。

(1)人员与班组管理。车间人员管理涉及对系统内相关用户信息的详细定义，包括但不限于人员账号、权限、操作菜单、登录首页、产线分配、班次、工作日历、技能与培训记录等。人员基本信息管理以人员为核心，对车间全体人员档案、工时等进行综合管理。这包括维护车间人员的基本信息，并建立车间人员岗位情况表。通过对车间人员所属班组、工位、操作设备等产线分配，系统得以精确地为操作人员提供所需的制造任务信息。班组管理则依据车间组织结构及人员班组情况，灵活地定义班组信息，并将相关人员分配至班组中。此外，建立设备和班组、设备和人员之间的逻辑关系，以便于快速分类、查找和利用相关资源。

(2)生产计划管理是数字生产执行系统的关键，负责车间作业计划的编制与执行监控，确保生产量和按时交付。关键环节包括：计划导入流程，应急任务插入，进度可视化监管，作业调度控制，工段长任务分配，现场执行管控，任务接收，现场作业报告，以及现场数据收集。这些环节通过自动化和数据集成，提高了生产效率和管理响应速度。

(3)设备管理集中化、信息化和智能化，实现生产线、废水设备和废气设备数据互通和智能控制，自动统计故障率和保养周期，提升效率。质量管理是精益生产核心，按质量规范管理车间产品，确保符合标准，实现质量信息录入、采集、处理、查询、追踪、打印和统计，通过工艺参数数据采集实现无纸化记录。

五、智能物流管理

物流过程仿真通过逻辑建模和实际工艺参数，预测或再现生产线物流，分析瓶颈、效率和产能。智能物流系统由智能仓储、运输机器人、工装提升装置和智能调度系统组成，实现零件快速存取、转运和高效管理。智能调度系统作为中枢，接收工位信息，控制仓储和运输，实现无缝衔接和高效调度，提供物流管理统计数据和辅助决策功能。

六、结语

结论部分突出强调了新一代信息技术与制造业创新的深度融合如何推动表面处理智能制造领域的变革。MES生产管理系统和智能表面处理生产线的引入标志着传统生产模式的转型，迈向数字化时代。这不仅意味着流程记录从纸质向数字化的转变，而且从设计参数获取、生产过程信息流通到后续物流管理，整个流程都实现了数字化，显著提升了表面处理生产线的智能制造自动化效率。

参考文献

[1]杨叔子，丁洪，智能制造技术与智能制造系统的发展与研究[J].中国机械工程，1992(2)：18-21.

[2]张继红，智能制造技术与系统研究[D].电子科技大学，2005.

[3]傅建中，智能制造装备的发展现状与趋势[]].机电工程，2014(8)：959-962.