电线电缆智能制造的发展

张建国 肖尚浩

（1． 国家特种电线电缆产品质量检验中心，安徽 巢湖 238300 ；2． 安徽华能电缆集团有限公司，安徽 巢湖 238300）

特斯拉汽车在制造过程中，之所以能肩负其低生产成本，主要原因之一是其采用了智能制造方法，即在汽车生产链条上大量使用了机器人。在科学技术日新月异的大背景下，中国制造行业迎来一定发展机遇的同时，也面临着较严峻挑战，智能制造模式的构建与推广将会使产品生产中人力成本降低，生产敏捷性与系统优化率显著提升，促进全球制造业转移过程。但对于电线电缆行业而言，智能制造并不是简单“移植”后得到的产物，而应结合行业标准、项目创新目标，加大“敏捷软件”、“柔软硬件”以及企业信息支撑体系的开发力度，在此基础上，最大限度地创新、完善关键技术工艺。

1 我国电线电缆行业发展现状

1.1 行业集中度不足

据记载[1]，国内98.8%的电线电缆企业属于中小型企业，大型企业仅有19 家，大型企业市场份额仅占11. 7%。而美国位列前十名电线电缆企业在本国电缆市场内所占份额约67.0%，日本位居前六名企业市场份额达到了65.0 %。尽管中国是电缆产品制造大国，但产业集中性不足，产业整体规模偏大，而和产业强生产力之间还存在较大距离，在全球激烈战争中不占据优势。

1.2 产能膨胀过度

自美国金融危机以来，在“扩内需，保增长”政策的指引下，国内各级政府机关步入了新一轮投资热潮内，超高压、特种以及光纤等诸多产品领域持续拓展产能。有统计资料显示，当前国产电线电缆设备平均利用率约30.0%，和发达国家70.0%以上平均利用率相变存在较明显的差距[2]。“十三五”期间，很多产业运营阶段肩负着提升设备产能与强化市场竞争力的双重压力，一些生产中低端产品企业发展阶段滋生出产能过剩的问题。

1.3 技术创新能力不够

国内电线电缆产业投入研发经费平均值在销售额中所占比例不到1.0%，电线电缆企业90%以上产能汇聚于低端产品上[3]。整体分析，产业技能、自主创新能力发展落后于生产规模拓展进程，受技术工艺水平、有关材料、配套设施等诸多条件的约束，产业价值链高端产品的研发力度不足，捕获实质性突破发展存在较高难度。在基础科研、运用研究及核心技术重要流程等方面，和国外发达国家之间还存在较大距离。业内对高新产品的开发、创新力度明显不足，这是造成电线电缆产品高度同质化的内在原因之一，因此很多制造企业为在市场上占据一定优势，通常会采用压低产品售价的方法。

2 电线电缆智能制造内容及关键技术

2.1 以工业互联网为基础的全程式智能管理

首先，规划与控制混流生产作业。结合电线电缆企业产品特征，其对加工技术提出更高要求。因此在后续生产解读提倡企业尽量引进一些更为高端化的自动化生产线，以提升产品加工精度。为应对部分生产流程精度不足、原材料浪费多的现状，可以从如下3 个方面加以改进。1）完善计划排产。2）拟编设备选用方案。3）动态化调控生产进程。

其次，基于产品数据模型，依照相关生产标准，构建一套执行度较高的工艺标准，以迎合智能制造的现实需求。利用OPC 服务与 JDBC 链接混合使用形式保证工艺参数下达与收集的一致性、时效性，序列如图1 所示[3]。

再者，针对物料进行集成管理。推行拉动式配料办法，具体是依照现实生产计划，分时、分批少量供给物料。针对物流路线，灵活对其作出定义，力争达成供应链的全面覆盖；灵活规划送料方案，各类材料送料频次有一定差异；和自动物流装置实现无缝隙集成，保证物料配送的精准度。开发内容以物料需求计划、物流追踪与信息处理、集成管控与自动化配送。

最后，产品生产全程式质量管控。电缆产品对生产品质提出的要求较高，利用实时监视可视化能建设产品和制作过程的关联性，进而全面监测与追溯用户返厂维修、成品生产批次、加工过程、原料供应全生命周期信息。定时校准各车间的质检装备，结合业内质检标准，有针对性地采集各车间质检信息，解读上下游车间/供应商质检的相关性，进而更为科学地指导电缆生产过程，协助工作人员提升生产技术水平、及时调控对产品品质形成不良影响的参数，早期洞察并终止不合规的加工。

图1 工艺参数下达与采集的序列图示

2.2 基于3D虚拟工厂环境，智能调控生产过程

在3D 虚拟仿真加工环境下，产品生产过程和数据采集模块无缝衔接，于3D 工厂内直观地呈现出生产现场的设备加工参数、人员配置以及计划落实情况等数据。管理与操作者通过监控屏幕、PC 机及智能终端，就能全面掌控工厂生产运作状况，实现了产品生产全程式追踪和反馈。开发内容包括生产方案实施、工艺参数监控、设备运转状态、人员配置、质量以及突发事件监控等。

2.3 基于异构设备/系统，采集设备联网相关信息

针对各种异构设备设施，均能做到联网，以此为基础，经可编程控制器、数据采集卡等各类设备内动态化收集数据，传递出调控指令，并检测系统运转状态，及时发现异常。

2.3.1 以工业互联网为基础的设备设施互联

分析到多种设备支撑、大范围动态采集数据的成本及后期维护工作的简易性，拟定选用第三方Wonderware（ww）平台。该平台可完成第三方数据信息的采集任务，兼具工业OPC 通信形式，支持千余种品牌控制器的运作过程，使数据能快捷的抵达设备层面，降低了各种异构设备联网的难度系数。

2.3.2 采集生产现场数据

采集生产现场数据包括采集设备装置运行状态、物料、生产过程质量、职员配置信息数据等。

2.3.3 动态化处理与解读数据

只有在数据信息发生变动时，方可以将其整合至数据库内，借此方式去降低数据库的库存量。针对实时采集的数据，如果确定其有特殊的使用要求，则建议立即处理。

2.3.4 和上层应用建设信关系

大部分情况下，现场生产设备装置源于数个厂家，他们遵循的协议接口存在差异性，实现上层应用和各类设备精确对接通信，是电缆产品智能制造阶段迫切需处理的问题，主要包括下达工艺参数、现场报警处置、现场收集数据全面分析与应用等。

2.4 电线电缆生产过程的大数据分析

主要是以物料谱系为基础，追溯产品生产的全生命周期。例如， 成品追溯物料：成品号→成品加工流程编号→制造日期→某生产车间接收物料的日期→物料包装条码→供应商批次条码。

3 结语

建成电线电缆行业数字化工厂，以自主创新为支撑，实现对电缆产品制造全过程的智能化管理、实时监控及采集数据信息，强化了产品设计与制造过程的协同性，使生产管理过程透明度更高，促进生产设备的集中化管控过程。有效应对了传统生产模式下车间信息黑洞的现实问题，提升有限资源的利用率，强化产品生产过程的稳定性与企业竞争能力，促进产业转型升级。