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      基于大數(shù)據(jù)的預(yù)防性維修在汽車行業(yè)生產(chǎn)管理中的實(shí)證研究

      2022-12-07 10:02:34廖夏菲
      時(shí)代汽車 2022年21期
      關(guān)鍵詞:預(yù)防性生產(chǎn)設(shè)備

      廖夏菲

      一汽-大眾汽車有限公司佛山分公司 廣東省佛山市 528000

      1 汽車行業(yè)設(shè)備管理現(xiàn)狀

      汽車行業(yè)經(jīng)過百年歷史,特別是在二次世界大戰(zhàn)之后,隨著制造業(yè)快速發(fā)展,也出現(xiàn)了較多的現(xiàn)代企業(yè)設(shè)備管理方式。從時(shí)間維度而言,主要可以劃分為設(shè)備前期管理和設(shè)備后期管理兩個(gè)階段,其中前期管理主要側(cè)重設(shè)備對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)管理的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)和產(chǎn)品需求的對(duì)應(yīng),主要工作內(nèi)容是選型以及安裝調(diào)試。后期管理則主要是針對(duì)已經(jīng)投入運(yùn)行的設(shè)備,進(jìn)行保養(yǎng)監(jiān)測(cè),維修更換等等。本文主要研究的是設(shè)備后期管理,當(dāng)前行業(yè)中,應(yīng)用比較廣泛的是來自于日本的全員生產(chǎn)維修制,也就是TPM(Total Production Maintenance)。[1]

      TPM最早出現(xiàn)在維修領(lǐng)域是源于20世紀(jì)60年代,日本的一家電子元件制造商N(yùn)ippondenso,隨后在日本工業(yè)維修協(xié)會(huì)的支持下,在數(shù)百家日本公司開始應(yīng)用,目前也是行業(yè)中主流的日常設(shè)備管理方式。其核心思想是要在設(shè)備管理中要實(shí)現(xiàn)“三全”,全效率,全體系,全員。即企業(yè)的全體員工保持飽滿的熱情,關(guān)注整個(gè)過程中的設(shè)備情況,實(shí)現(xiàn)效率高,質(zhì)量好,成本低,故障少的目的。

      但是在自動(dòng)化顯著提升以及信息數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)的現(xiàn)代生產(chǎn)過程中,也逐漸出現(xiàn)了一些弊端:(1)設(shè)備數(shù)量快速增加與維修人員數(shù)量的矛盾,隨著生產(chǎn)環(huán)節(jié)的復(fù)雜程度以自動(dòng)化程度的提升,設(shè)備數(shù)量呈指數(shù)增加,但是人員成本逐漸上升,只能提升單人負(fù)責(zé)設(shè)備數(shù)量。(2)設(shè)備內(nèi)部復(fù)雜程度與維修人員能力的矛盾,目前的設(shè)備復(fù)雜程度與過去已經(jīng)不可同日而語,從機(jī)械結(jié)構(gòu)升級(jí)為機(jī)械電氣一體化,甚至內(nèi)部封裝已經(jīng)廣泛應(yīng)用,這對(duì)維修人員的能力也提出了全新的挑戰(zhàn)。

      同時(shí),隨著智能制造的興起,特別是通過制造執(zhí)行系統(tǒng),采集設(shè)備參數(shù)以及生產(chǎn)環(huán)節(jié)各項(xiàng)數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和管理,其中基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備預(yù)防性維修是重要研究方向和應(yīng)用實(shí)踐。

      2 預(yù)防性維修概述

      傳統(tǒng)維修主要依靠經(jīng)驗(yàn)及定性判斷為主的維修模式,而預(yù)防性維修主要運(yùn)用各種維修建模方法和優(yōu)化技術(shù),定量描述及分析維修工作,在維修實(shí)踐中給予先行性的指導(dǎo),起到預(yù)測(cè)并防范于未然的效果,從而提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)績(jī)效[2]。

      預(yù)防性維修的實(shí)現(xiàn)也是需要前置的技術(shù)基礎(chǔ),才能夠?qū)崿F(xiàn),具體而言有:

      (1)信息技術(shù),生產(chǎn)過程中,信息來自于各個(gè)設(shè)備,需要搭建設(shè)備環(huán)網(wǎng),建立標(biāo)準(zhǔn)的通信模式,搭建以太網(wǎng)絡(luò)或者5G網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),才能保證信息暢通。

      (2)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),預(yù)防性維修的對(duì)象,是設(shè)備,設(shè)備之間的參數(shù)提取非常關(guān)鍵,且同種設(shè)備及不同設(shè)備需要搭建統(tǒng)一的信息平臺(tái),才能實(shí)現(xiàn)設(shè)備與設(shè)備的互聯(lián),為車間級(jí)的設(shè)備預(yù)防性維修建立基礎(chǔ)。

      (3)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及計(jì)算,設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是非常復(fù)雜的,常見的有力矩,電流,電壓等等,且應(yīng)用于不同的生產(chǎn)場(chǎng)景,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生也是非常巨大的,需要依托大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行存儲(chǔ),管理和統(tǒng)計(jì)。

      (4)建模及算法,預(yù)防性維修需要能夠建立設(shè)備參數(shù)以及故障發(fā)生的參數(shù)模型,并經(jīng)過自我學(xué)習(xí),定義報(bào)警或者中斷閾值。

      3 基于大數(shù)據(jù)的預(yù)防性維修的有效途徑

      在預(yù)防性維修的功能實(shí)現(xiàn)上,最為關(guān)鍵的是要在設(shè)備出現(xiàn)異常之前,能夠提前發(fā)現(xiàn)或識(shí)別。根據(jù)高帆等學(xué)者的總結(jié)歸納,設(shè)備預(yù)防性維護(hù)的具體過程包含以下四步[3]:

      第一,由設(shè)備的傳感器獲知設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài),利用分析技術(shù)判斷被監(jiān)測(cè)的設(shè)備的當(dāng)前所處的作業(yè)狀態(tài)和運(yùn)行環(huán)境,獲取該設(shè)備的健康狀態(tài)[4]。

      第二,基于傳感器采集獲取的設(shè)備健康情況,結(jié)合設(shè)備管理系統(tǒng)力的相關(guān)參數(shù)的參考和計(jì)量,對(duì)在線監(jiān)測(cè)采集到的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。采用如趨勢(shì)分析曲線的方法,結(jié)合歷史情況進(jìn)行綜合分析法,形成趨勢(shì)分析報(bào)告,起到輔助決策的作用。

      第三,以趨勢(shì)分析曲線為參考,采用故障分析統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)建模分析、評(píng)判規(guī)則預(yù)設(shè)、預(yù)警數(shù)據(jù)設(shè)置等方式,進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)和運(yùn)行狀態(tài)的有效分析,反復(fù)驗(yàn)證、提升和優(yōu)化,以提升整體預(yù)測(cè)的可靠性和科學(xué)性。

      第四,合理確定設(shè)備的維護(hù)計(jì)劃和對(duì)應(yīng)的維護(hù)時(shí)間安排,目的是通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)、主動(dòng)阻斷風(fēng)險(xiǎn),降低被動(dòng)的生產(chǎn)停工時(shí)間。當(dāng)然這需要采取一系列符合企業(yè)自身客觀情況的檢測(cè)診斷方法,也需要做好對(duì)應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)積累提煉工作。

      采取有效途徑實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù),對(duì)于企業(yè)而言不僅僅在生產(chǎn)時(shí)間安排上可以消除被動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)因素,在經(jīng)濟(jì)性上除了帶來效率的提升也有利于提升備件采購計(jì)劃的合理性,從而有效地減少備件庫存的占用和降低設(shè)備的整體維護(hù)成本。同時(shí)對(duì)于維修人才隊(duì)伍的自主能力提升也起到了關(guān)鍵的鍛煉作用。

      4 預(yù)防性維修在企業(yè)生產(chǎn)管理中的實(shí)踐

      由于對(duì)效率提升和成本優(yōu)化的積極貢獻(xiàn),預(yù)防性維修,在自動(dòng)化率極高的汽車制造領(lǐng)域自然是無疑是重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域,接下來將以一汽-大眾某焊接工業(yè)車間為例,進(jìn)行實(shí)踐成果的探討和分析。

      該車間自動(dòng)化程度超過85%,有焊鉗、涂膠、工業(yè)機(jī)器人、輥床等超過100種設(shè)備類型,其中工業(yè)機(jī)器人超過1100臺(tái),自動(dòng)焊接設(shè)備超過900臺(tái),自動(dòng)涂膠和鉚接設(shè)備超200臺(tái),輸送設(shè)備超400臺(tái),各類設(shè)備超過5000臺(tái)。設(shè)備運(yùn)行及管理是是完成產(chǎn)量任務(wù)的關(guān)鍵保障。

      設(shè)備運(yùn)行智能分析系統(tǒng),利用信息化技術(shù)預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)及提升自適應(yīng)性,采集設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,做到設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)性監(jiān)控,提醒維修人員進(jìn)行預(yù)防性維護(hù),已經(jīng)得到多個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用:通過電流監(jiān)控來預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)類設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),提前發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)磨損缺陷;利用電機(jī)轉(zhuǎn)矩、出膠壓力、填充時(shí)間,監(jiān)測(cè)膠體黏度以及管路狀態(tài),分析涂膠設(shè)備運(yùn)行狀態(tài);利用摩擦力、響應(yīng)速度來預(yù)測(cè)焊鉗運(yùn)行狀態(tài)等。

      接下來結(jié)合驅(qū)動(dòng)類設(shè)備預(yù)防性維修項(xiàng)目展開案例介紹。

      驅(qū)動(dòng)類設(shè)備是該車間分布廣泛的運(yùn)轉(zhuǎn)型設(shè)備,如輥床、轉(zhuǎn)臺(tái)、升降機(jī)等,主要負(fù)責(zé)車身產(chǎn)品的轉(zhuǎn)移及升降。這類設(shè)備一般體積較大、負(fù)載較重,出現(xiàn)故障難以修復(fù),維修時(shí)間往往在4個(gè)小時(shí)以上,容易出現(xiàn)重大設(shè)備停臺(tái)。

      前期對(duì)該類設(shè)備的維護(hù),通過兩個(gè)月一次人工檢查,每次投入人員16人,投入工時(shí)32人時(shí),但仍難以提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備內(nèi)部故障隱患點(diǎn),特別是電機(jī)內(nèi)部損耗以及傳送機(jī)構(gòu)磨損。

      結(jié)合智能制造項(xiàng)目,攻克驅(qū)動(dòng)類設(shè)備參數(shù)接口,提取設(shè)備運(yùn)動(dòng)過程的電流曲線,通過數(shù)據(jù)湖進(jìn)行存儲(chǔ),同時(shí)自主開發(fā)算法對(duì)電流曲線提取特征值,并進(jìn)行擬合分析,能夠有效識(shí)別設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)過程中,電流跳變以及變化趨勢(shì)。系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控車間400余臺(tái)驅(qū)動(dòng)設(shè)備狀態(tài),并實(shí)現(xiàn)目視化效果展示,維修人員能夠快速獲取設(shè)備信息,且出現(xiàn)異常時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)郵件提醒維修人員并添加檢修內(nèi)容至工作清單。

      運(yùn)行以來,已發(fā)現(xiàn)2起重大故障隱患,分別是升降輥床傳動(dòng)部件磨損及翻轉(zhuǎn)臺(tái)驅(qū)動(dòng)電機(jī)軸承磨損,這兩個(gè)設(shè)備重量超過1噸,生產(chǎn)過程中難以更換,監(jiān)控發(fā)現(xiàn)異常后,系統(tǒng)推送工作任務(wù)至維修人員,在停產(chǎn)檢修時(shí)計(jì)劃性更換,避免了10小時(shí)以上生產(chǎn)停臺(tái),并由于發(fā)現(xiàn)及時(shí),磨損位置尚可修復(fù),節(jié)約備件成本19萬元。

      5 生產(chǎn)數(shù)字化核心技術(shù)在預(yù)防性維修領(lǐng)域中的應(yīng)用方向

      通過上述實(shí)踐案例,不難發(fā)現(xiàn),預(yù)防性維修的有效實(shí)現(xiàn)和可靠性的不斷提高,需要綜合利用多種數(shù)字化手段,這也是我們?cè)谥圃鞓I(yè)領(lǐng)域不斷推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型給企業(yè)發(fā)展帶來的理論和實(shí)踐價(jià)值。概括而言,目前應(yīng)用比較廣泛的核心技術(shù)主要有以下四個(gè)應(yīng)用方向:

      5.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)賦能企業(yè)的精準(zhǔn)決策

      工業(yè)數(shù)據(jù)的透明化,有利于輔助企業(yè)的管理者實(shí)現(xiàn)敏捷化的決策,這也是企業(yè)在生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)大力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要?jiǎng)右颉?/p>

      在維修領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的打通往往是指實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的透明化,和設(shè)備與系統(tǒng)之間關(guān)于數(shù)據(jù)的交互性。這樣的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)有助于實(shí)現(xiàn)設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控,迅速地發(fā)現(xiàn)異常并根據(jù)故障數(shù)據(jù)或提示、及時(shí)地進(jìn)行工藝細(xì)節(jié)的調(diào)整,進(jìn)行快速的生產(chǎn)調(diào)整決策,從整體上實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的提升,防止缺陷問題的批量流出。同時(shí),在傳統(tǒng)的維修模式下,我們常以單個(gè)工廠、車間或車型為單位分析生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的相關(guān)設(shè)備問題問題。但大部分車企擁有多個(gè)生產(chǎn)基地和車間,這種分析和解決模式不利于發(fā)現(xiàn)共性原因,導(dǎo)致盲點(diǎn)的長(zhǎng)期存在。通過各大基地生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集和內(nèi)部對(duì)比,可精準(zhǔn)挖掘共性或針對(duì)性問題,從單點(diǎn)問題分析轉(zhuǎn)向系統(tǒng)問題分析。

      5.2 工業(yè)軟件系統(tǒng)作為核心工具的作用凸顯

      工業(yè)軟件系統(tǒng)是一個(gè)寬泛的概念,上至面向整個(gè)企業(yè)進(jìn)行資源計(jì)劃的ERP系統(tǒng),到供應(yīng)鏈管理系統(tǒng),包含倉儲(chǔ)物流相關(guān)的管理系統(tǒng)以及關(guān)于產(chǎn)品生命周期管理的系統(tǒng)等等,通過工業(yè)軟件系統(tǒng)的集合,可以實(shí)現(xiàn)從單個(gè)小模塊的控制,到生產(chǎn)線的管理,資源平衡,生產(chǎn)決策偶從微觀到宏觀的整個(gè)過程的管理。

      汽車制造業(yè)的內(nèi)部生產(chǎn)管理往往要同時(shí)平衡銷售端和內(nèi)部執(zhí)行,也就是訂單的計(jì)劃兌現(xiàn)和實(shí)際的現(xiàn)生產(chǎn)管理、資源匹配,同時(shí)在這個(gè)環(huán)節(jié)中會(huì)存在多個(gè)系統(tǒng)平臺(tái)和多個(gè)入口,因此需要通過網(wǎng)絡(luò)化的工業(yè)軟件系統(tǒng)來填補(bǔ)計(jì)劃層面與實(shí)施控制層面的空白。對(duì)于這一塊制造執(zhí)行系統(tǒng)的投入和提升,許多行業(yè)龍頭已經(jīng)表現(xiàn)出了濃厚的興趣和熱情。

      聚焦維修領(lǐng)域,制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)系統(tǒng)的利用主要是在執(zhí)行控制層,通過對(duì)過程控制模塊的整合和應(yīng)用,通過數(shù)據(jù)采集,結(jié)合預(yù)設(shè)的邏輯,進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,實(shí)現(xiàn)有效的設(shè)備和生產(chǎn)管理。

      5.3 工業(yè)機(jī)器人既是制造基礎(chǔ)的執(zhí)行終端也是數(shù)據(jù)收集器

      在自動(dòng)化時(shí)代,各大車企為了降低人員和提高生產(chǎn)的精度投入了大量的機(jī)器人。在數(shù)字化時(shí)代,機(jī)器人的應(yīng)用必然更加廣發(fā),隨著5G技術(shù)的深入覆蓋,機(jī)器人的價(jià)值不僅僅是替代人工或者穩(wěn)定輸出,而是它本身也可以被挖掘成一個(gè)數(shù)據(jù)基站,對(duì)機(jī)器人采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析,企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)更多的潛在價(jià)值,進(jìn)而賦能整個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)。智能制造和工業(yè)4.0的進(jìn)一步實(shí)現(xiàn),都需要企業(yè)在現(xiàn)有機(jī)器的基礎(chǔ)上,充分深挖數(shù)據(jù)價(jià)值,兩者疊加才能打造具備不斷自學(xué)習(xí)能力的數(shù)字工廠。

      在維修領(lǐng)域,我們大量的應(yīng)用場(chǎng)景也離不開機(jī)器人的自動(dòng)診斷,這意味著在這個(gè)過程中,機(jī)器人不僅僅是被動(dòng)地等待修理,而是可以自己積累數(shù)據(jù),自己根據(jù)臨界值實(shí)現(xiàn)舉手甚至是采取主動(dòng)的制動(dòng)操作。

      5.4 數(shù)字孿生作為以預(yù)測(cè)和控制為目的的認(rèn)知解決方案

      數(shù)字孿生是一種具有實(shí)時(shí)同步、雙向映射、高保真還原特性,能夠?qū)崿F(xiàn)物理世界與信息世界互相交換和彼此融合的信息技術(shù)[5]。近年來,由于數(shù)字孿生概念逐漸被熟悉,實(shí)踐應(yīng)用的案例越來越成熟,數(shù)字孿生車間的概念也在制造業(yè)內(nèi)部被反復(fù)提出,在智能制造中的應(yīng)用潛力也得到了各界越來越多的關(guān)注。

      在制造業(yè)內(nèi)部,常見的應(yīng)用場(chǎng)景是以數(shù)字化的方式將物理實(shí)體轉(zhuǎn)化為數(shù)字模型,對(duì)比實(shí)施數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù),降低生命周期中不確定性的技術(shù)手段。具象化到維修領(lǐng)域,數(shù)字孿生的應(yīng)用主要通過理論模擬數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)的對(duì)比,快速識(shí)別出偏差,發(fā)現(xiàn)問題。

      6 結(jié)語

      在人力成本上升、自動(dòng)化率普及型提高的現(xiàn)代社會(huì),制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部的管理重點(diǎn)從人逐步轉(zhuǎn)向設(shè)備。對(duì)于問題管理的側(cè)重點(diǎn),也更多地也從事后問題解決轉(zhuǎn)向?yàn)槭轮斜O(jiān)控和事前的有效預(yù)防。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮的推動(dòng)下,技術(shù)的迭代和進(jìn)步也為更多管理功能和先進(jìn)手段的實(shí)現(xiàn)提供了可能。

      預(yù)防性維修不僅僅是一種理論的概念,在現(xiàn)代汽車企業(yè)內(nèi)部已實(shí)現(xiàn)了很多的有效的應(yīng)用場(chǎng)景,也為企業(yè)帶來了實(shí)際可感知的效應(yīng)。預(yù)防性維修的意義不僅僅在于提高單臺(tái)設(shè)備的安全性和使用壽命,對(duì)于企業(yè)整體生產(chǎn)的穩(wěn)定性和全面質(zhì)量管理的有效實(shí)現(xiàn)都有極大的現(xiàn)實(shí)貢獻(xiàn)。

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      原來他們都是可穿戴設(shè)備
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