• 勢在必行的數字化轉型。

• MES:零失誤要求下的自我精進

• 壓鑄件缺陷檢測系統:AI視覺工藝

• 二維碼身份證:產品上下游流程全程可追溯

大連亞明汽車部件CIO肖慶陽:勢在必行的數字化轉型

“通過近年來智能工廠的建設,大連亞明已實現生產效率提高42．04%,運營成本降低 22．78 %,產品研制周期縮短 51．44%,產品不良率降低35．38%,單位產值能耗降低 31．89 %。”

大連亞明汽車部件股份有限公司(以下簡稱“大連亞明”)是中國壓鑄行業龍頭企業,有著69年歷史的傳統制造企業,主營業務是汽車發動機、變速器鋁合金壓鑄件以及新能源汽車電池、電機、電控三電殼體壓鑄件的研發和制造。

作為國家工業互聯網試點示范企業、大連市首家5G+工業互聯網應用示范企業,大連亞明早在1997年就開始布局信息化,并堅持走自主研發的路線,組建智能制造研發團隊,通過對壓鑄件及其模具制造過程中的智能化裝備、在線檢測、智能物流等關鍵技術的研發,建設了基于核心壓鑄與機加設備的數字化車間、物聯網的數據采集與傳感系統、車間制造執行系統,并通過二十多年的發展建設,已形成數字化、可視化、網絡化、智能化的生產運營新模式。

壓鑄行業作為一個傳統的生產加工行業,數字化起步較晚,隨著國內汽車工業的發展,我國汽車零部件壓鑄行業技術水平也得到很大提升,但與國際先進企業相比,仍然存在諸如熔煉、壓鑄過程能耗高、產品報廢率居高不下,產品表面質量不高,工藝集中度和智能化程度低,制造消耗品資源循環利用率低、生產效率低等,“低質、低價”的現象仍然嚴重,高端市場被發達國家壟斷,如美國、歐盟和日本占據了全球市場的85%左右,國內70%的市場份額被進口產品占據。

所以,為了更好適應市場競爭力的需要,對成本、效率以及安全的要求也要不斷提高,因此,企業就必需向智能化、節能型企業發展,以轉變企業經濟增長方式來增厚企業利潤空間,進一步提升行業在國際市場上的核心競爭力。

肖慶陽表示,業內目前正在探索數字化的路徑和解決方案,行業也缺少標桿企業。大連亞明早期也存在機器設備使用傳統的控制系統;設備維護檢測需人工識別、檢測;產品輸出錄入手動操作、紙質記錄;數據生產狀態呈手工/靜態數據;工廠內設備、車間與企業管理者之間呈現孤立狀態;上下游供應商、銷售商之間無信息互通共享等現象。

為了更好的解決這些問題,提升汽車關鍵壓鑄件的智造水平,大連亞明通過對壓鑄件及其模具制造過程中的數據采集、在線檢測、可視化生產管控等關鍵技術的應用,基于混合云模式,開發了有自主知識產權的數字化工廠管理平臺,實現產品全生命周期管理系統PLM、ERP、MES等系統的高效協同與集成,為我國汽車壓鑄件核心制造裝備和核心功能部件制造水平的發展提供新的動力,也為我國壓鑄行業的數字化轉型提供可復制可推廣的范本。

大連亞明汽車部件CIO肖慶陽:MES:零失誤要求下的自我精進

對制造企業而言,最大的訴求無非是提質增效降本。而圍繞著壓鑄企業的核心痛點,則是生產工藝的不穩定性,以及生產過程中的不穩定性導致的高故障率。所以,對壓鑄企業來說,將故障率降低乃至為零,需要對生產設備和主要工藝參數進行監控,快速響應,做到預測性維護,從而實現生產率提高,產品品質提高,成本下降的目的。

肖慶陽表示,區別于普通離散制造業,壓鑄制造企業的核心痛點是生產過程管控,為了解決這一問題,大連亞明自主研發MES系統,對生產過程中的模具、生產設備進行嚴密管控,統計模具壽命,定期更換耗損件的同時,對模具溫度進行監控。不僅如此,企業還要對設備的壓力和速度進行監控,各項指標必須控制在產品質量的標準值范圍內,當采集到的數據和標準數據發生偏差時,系統會對變化點進行自動干預和控制。

對于變化點的管理,體現了企業的信息化、數字化水平。如果這些變化點都能得到有效控制和管理,將大大提升生產的連續性和穩定性。肖慶陽介紹,汽車常見的零部件發動機壓蓋、缸罩蓋、變速器缸體等,這幾類產品在生產過程中或在MES系統中,參數是各有不同的。而且這些產品對應著不同的主機廠,例如大眾系,豐田系、奔馳系等,而這些主機廠對零部件控制的標準是不一樣的。

從去年開始,新能源汽車呈現出快速增長的趨勢。新能源汽車電機、電池、電控等核心零部件相較于傳統的缸體、缸蓋等鑄件,在產品的氣密性、清潔凈等方面的要求更高了,因為一旦發生滲漏就會引起非常嚴重的安全事故。所以,對零部件品質的監控,新能源汽車會更加茍刻。

實際上,汽車零件產品對質量的要求非常高,主機廠要求的是零缺陷,這就對壓鑄行業提出了一個更高的挑戰,為了保證生產過程的穩定性管控,大連亞明采用了很多工藝監控的手段,包括模具溫度的監控、壓鑄參數的監控、AI工業視覺檢測等,目的就是為了提高產品的質量。肖慶陽表示,目前市場上通用的ERP和MES系統是無法滿足企業個性化需求的,因此大連亞明組建研發團隊,自主研發了MES系統,解決生產制造過程中的痛點和難點問題。

大連亞明的MES系統目前已經升級了六個版本,在長達十幾年的持續完善和優化中,系統融合了5G、工業互聯網大數據、云計算等技術,形成了獨有的創新理念,目前已經做到了可視化,數字化,網絡化管控。

大連亞明汽車部件CIO肖慶陽:壓鑄件缺陷檢測系統:AI視覺檢測

汽車零部件缺陷的種類繁多,且缺乏統一的標準,尤其各主機廠也有不同的認定標準,如果純靠人力來檢查,難免會失誤。針對生產過程中的鑄造件,大連亞明通過基于5G的工業視覺監測技術代替人工進行缺陷監測。

視覺檢測分為兩部分:鑄件外部的缺陷檢測和鑄件內部的缺陷檢測。外部缺陷檢測,實際上是通過對零件表面各個角度進行拍照,并實時呈現檢測結果,機器人對此進行智能分揀,把有缺陷的零件挑出來。鑄件內部的缺陷檢測,主要是利用x光機,把拍攝的圖片進行預處理,依托云平臺上的神經網絡進行照片數據集的制作,并對這些數據集進行深度的學習和訓練,最終完成缺陷的識別。

肖慶陽介紹,目前公司已經將視覺檢測技術具體應用到了生產線,結合行業標準進行大數據建模,再加上機器的深度學習,實現了通過人工智能技術對零部件缺陷的檢測,大大提高了產品質量。

“亞明自主開發的工業視覺檢測系統,是基于5G的AI視覺檢測。在工業現場,借助工業相機對圖像進行采集,通過5G網絡上傳云端服務器,利用算法進行大數據分析,再通過5G網絡將檢測結果反饋到終端。最后通過終端數據的采集和產品質量追溯系統進行關聯,實現了現場在線質量檢測。”

大連亞明汽車部件CIO肖慶陽:二維碼身份證:產品上下游全流程的可追溯

大連亞明生產的所有產品,在第一道壓鑄工序的時候,就會被打上一個激光二維碼,相當于零件的身份證號,實現了產品的單件質量追溯。后續所有的加工工序都會對此進行關聯和綁定,一旦出現質量問題,只要對準問題部件的二維碼進行掃描,就可以根據二維碼一直追溯到某條生產線上,甚至負責該產品線的具體員工,還可以了解當時的生產工藝參數,便于質量問題的追溯,實現了更加精益的生產和管理。肖慶陽表示,出現質量問題后,用這種追溯手段,就無需全部召回零件,只需解決部分問題生產線流出去的問題產品即可,鎖定產品批次,降低損失成本。

大連亞明通過近年來智能工廠的建設,已實現數字化、網絡化、智能化的生產經營模式。

肖慶陽認為,傳統的鑄造企業引入5G、人工智能、大數據等技術,等于為企業插上了一雙騰飛的翅膀。因為在以前的傳統生產中,很多工藝難題是無法靠傳統技術解決的。現在,依靠大數據分析、AI質檢、設備數據的實時采集上傳,再利用5G這種高帶寬、低時延的特性,就能夠解決了在傳統生產制造過程中關鍵環節的很多技術難題和短板。

“對企業而言,數字化首先是管理的數字化,進而是工藝的數字化,最終目的是通過數字化的轉型升級實現企業的提質增效和降成本,從而提升企業和行業的競爭力。”肖慶陽如是說道,“當下的中國制造企業,無論是產品品質還是成本,在國際市場上都很有優勢。而數字化轉型升級會為企業帶來新的發展動力。”