浅谈冲压车间的数字化建设

2020-11-04 04:49范宏平许映高上汽大通汽车有限公司南京分公司
锻造与冲压 2020年20期
关键词:预测性冲压模具

文/范宏平,许映高·上汽大通汽车有限公司南京分公司

目前,随着整车冲压车间自动化装备的大量应用,包括零件冲压、行车吊运、物料装箱、物料配送等环节上不断提升自动化率,如何提升冲压生产的信息化、数字化、智能化,充分发挥自动化装备优势成为了首要任务。而冲压车间由于其生产的特殊性,在计划调度和生产过程管理方面不同于整车制造其他三大工艺车间的需求,工厂层面上虽然规模应用了MES、ERP 等制造系统,但在冲压自制件环节的应用并不多见,没有形成有效的工业物联网,冲压车间往往成为了汽车四大工艺中的“信息孤岛”。

本文主要介绍我厂冲压车间在数字化能力建设中的思路及案例,为数字化冲压车间概念的进一步拓展提供思路借鉴。

冲压车间数字化建设规划

我厂冲压车间配备了6250 吨全自动双臂高速冲压线(图1)、数控伺服液压拉伸垫,轻量化模具,SMARTON 卷扬起重机,360°AGV 智能小车等自动化设备,同时以MES 系统为核心,构建生产过程监控系统、整线数字化仿真平台、智能物料管理平台、在线零件孔位质量检测系统、智能能源管控以及设备预测性维护系统等数字化系统(图2),将冲压制造朝着安全、绿色、柔性化、数字化的智能制造方向进一步发展。

生产过程监控系统(PMC)

目前,生产过程实时监控系统(PMC)已经成为各大汽车制造公司的标配系统。冲压车间PMC 通过与每条冲压线线体总控PLC 通讯,从而提供冲压线生产过程的实时监控,指示故障情况、报警和操作模式,有助于快速响应,同时对生产数据进行记录和分析,找出瓶颈,进行问题改进,为车间的生产计划、产能分析、ASPM 提升提供依据,从而达到节约管理成本、提高管理效率和效益的目的,如图3 所示。

同时冲压车间PMC 系统集成车间现场监控系统,能够对现场工艺操作准确性、执行性进行监控、回查,对设备和操作进行安全监控。

整线数字化仿真平台

传统高速线模具调试单套需要70 ~80 个小时,大量占用冲压线生产时间,无法充分发挥高速冲压线的生产效率。为此,冲压车间建设基于CATIA 的整线数字化模型仿真平台(图4),在模具设计阶段通过数字化仿真技术还原现场实际生产状态,可实现以下几个方面。

(1)离线轨迹调试。通过将压机、模具、机械手以及端拾器1∶1 构建模型,离线构建冲压零件的运动状态,运动曲线、压机与相邻机械手状态直观可视,通过软件报警发现干涉点,在开发阶段规避掉或者提前预知可能存在的模具干涉问题,提前对模具进行优化,规避后期调试碰撞风险。

(2)离线端拾器搭建。在模具设计阶段进行生产节拍分析,检查模具干涉曲线,分析零件端拾器吸盘点位布置合理性,参考各安全距离标准对各模具静态模拟,校核设计节拍,指导并验证端拾器设计。

(3)轨迹节拍优化。通过检查机械手运行过程中的距离、速度、加速度等各项参数,将机械手各轴运动参数值控制在合理范围内,得到机械手各轴运动状态下稳定、节拍最优的轨迹程序,大大缩短后期现场节拍优化时间。

轨迹及控制参数修改信息在后台生成离线程序,包含各序凸轮角度参数,各传输机械手X/Y/Z/A/B轴运动信息,导入现场总控台,现场调试工作开展时直接调用。通过使用整线数字化仿真平台,每套模具的试模时间由70 ~80 小时缩减至30 ~40 小时,模具生产节拍平均提升1.2SPM。

智能物料管理平台

传统冲压自制件料架是车间数字化管理中的难题,我厂冲压车间通过在料架上安装UWB 定位芯片,以较小的成本将传统料架转化为智能化设备,自主将料架、车辆、人员的类型、位置等信息通过物联网传输给智能物料管理平台,后台通过数据统计分析给出成品件、包装器具的动态库存和实时消耗。

每一枚UWB 定位芯片具有唯一识别号,芯片持续发射信号与物联网基站通信,物联网通过唯一识别号区分不同对象类型,并将信号传输给数据中心。数据中心解算标签位置与轨迹数据,实现了人员、物料和车辆的自动识别与定位,如图5 所示。

智能物料管理平台结合厂区高精地图和逻辑算法判断物料所处环节,监控成品件生产、仓储、消耗和包装器具的使用与回收过程,冲压车间、物流部门可以在同一个平台上实时查看所有生产所需物料(板料、成品、料架)的库存、消耗和分布情况。通过对生产物料数据的统计和分析,掌握成品件和包装器具的动态库存,对冲压智能排产提供基础约束信息,提前预测风险,实现最优经济排产;同时平台对于成品件质量问题可以追溯到单个料架,并提供生产、入库和出库信息,为车间分析和追溯质量问题提供数据支撑。

智能能源管理系统

能耗费用占冲压车间运行总成本的40%左右,因此控制能耗费用是降低制造成本中重要的组成部分;我厂冲压车间秉持绿色制造的理念,建设规模为0.25MW的光伏电板(图6),平均一年产生30万度电,每年可以节约86.2 吨标煤。

同时,构建智能能源管理系统(图7),实时监视车间所有主要设备及辅助设备能源使用情况,能够进行能源计量、能源分配、能源结算、能源预测,将各站点数据采集处理后传至主监控画面,处理、分析各类数据(配电、制冷、水泵泵站),并与PMC 系统互联互通,实时记录单冲次能耗(CPS),针对不同模具设定CPS 指标,实现能源管理精细化。

设备预测性维护系统

随着自动化设备占比的提高,愈发凸显设备维护与管理的重要性,我厂冲压车间依托集团自有云平台,开发设备预测性维护系统,通过构建“抢单式”应急维修模块,在线备件仓库模块,在线故障知识库模块,设备预防性维修“PM”模块,设备预测性维护“PdM”模块,打通与生产管理系统(PMC)端到端的接口,充分挖掘数据的内部联系,基于生产产品数量以及故障频次,通过平台大数据分析,自适应调整预防性维护周期与频次。

系统通过直接与设备PLC、工控机通讯,获取大量设备传感器数据,通过数学模型的判断分析,预测设备状态的发展趋势,合理的做出相应维护策略,逐步把设备维护的重点转向“预测性”维护(PdM)。图8 为电机制动器的预测性维护,一但周期内磨损斜率大于预设值,平台自动创建PdM 维护工单,维修人员快速响应接单处理。

零件在线孔位质量检测

我厂大部分模具提供多种选配零件,以满足用户定制需求,但是随之带来的模具切换频次上升,易发生由于冲头切换机构故障,导致发生错漏孔质量问题;针对零件孔位的质量检查,目前国内冲压车间主要采用人工1/4 质检、光照质检的方法来进行检测,不仅效率低下、浪费人员,而且易发生错漏孔件流入下道工序的情况。

为了避免类似情况发生,我厂冲压车间开发在线孔位质量检测系统(图9),通过高分辨率工业相机,运用智能逻辑单元运算,针对每一个零件进行拍照检测,并与当前零件数模做实时比对,孔位检测正确率>99.9%。检测出的异常情况实时通过报警器提示线末收料人员,并在线末大屏上展示出错误的位置,帮助收料人员快速判断问题,确保错漏孔质量问题不外溢。

通过不断建设与提升车间数字化能力,在工艺设计、生产管理、物料管理、能源管理、质量检测等方面不断提升车间数字化、智能化能力,进一步提升生产效率、节约制造成本,为客户创造更高价值。

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