规模化生产中智慧工厂的初步建立

程晓蒙

(鸿富晋精密工业(太原)有限公司，山西 太原 030032)

规模化生产中智慧工厂的初步建立

程晓蒙

(鸿富晋精密工业(太原)有限公司，山西 太原 030032)

以产品在CNC规模化生产过程为背景，提出并分析了工厂自动化所经历的三个重要的发展阶段及其特点，即单一化、连接化及智慧化的建立。工厂自动化在规模化生产过程中，不仅提高了生产效率，降低人的生产参预度，更重要的是通过细化生产过程，不断消除人对产能、工艺、品质、成本等生产要素的不利影响，提升人力价值。通过对CNC智慧工厂实际生产案例的分析，提出了“自动化+互联网+精益生产=智慧工厂”的生产模式，构建工厂生态循环系统，不断提升技术管理的价值度，使工厂自动化真正融入生产工艺及管理细节中，用科学化管理替代传统人治模式。

工业4.0;规模化生产; 智慧工厂;自动化;互联网;精益生产;物流

1 规模化生产中工厂自动化的发展

随着规模化生产的不断加大，工厂自动化在生产中的需求越来越成为企业技术改造，创新发展的重点，同时也成为制造企业提高生产效率，降低生产成本，保证产品质量的重要手段。工厂自动化在发展到一定阶段后，尤其是在利用自动化设备、机器人等替代了部分生产作业人员，减少人力配置需求，降低人工劳动强度等基础上，为工厂优化生产提供了重要的技术保证。

工厂自动化在发展初期，经历了两个阶段。第一个是单一化阶段，从解决生产单一的，与直接生产人力相关的问题入手，针对人工劳动强度较大，人力配置及生产成本较高的生产环节，开发功能单一的自动化设备，以节省直接生产人力；第二个阶段是实体设备连接化，进行工厂生产制程连接化的整体规划，为降低车间物流人力，规划并开发了自动化物流线、AGV(自动导引车)等自动物流技术，将车间里一个个孤立的生产设备、工站等，有机连接起来，以减少中间环节，缩短产品物流周期，使加工、装配、检测、物流、取放物料等生产过程融为一体。工厂生产连接化的规划，及自动物流技术的广泛应用，不仅有效减少了物流等间接生产人力，同时也缩短了生产周期，使物料准确、连续、及时地在各工站之间进行自动传递对接。

工业机器人的生产应用，使工厂自动化的发展如虎添翼。机器人配合自动化设备，在生产各环节的大量渗透应用，替代人工操作设备，直接生产人力大幅度减少，是工厂自动化在这一时期发展的特点。机器人在车间内有序地运行，使车间成为机器人的天下，生产过程蔚为壮观。

工厂自动化通过这两个阶段的发展，生产全过程渗透，全面增强了规模化生产的技术经济实力。自动化设备以及工业机器人的大量生产投入，大幅度降低了直接和间接生产人力的需求，在解决企业的“用工荒”，“人性化”等与生产人力相关的问题上，发挥了重要作用。

2 工厂自动化的发展瓶颈

工厂车间作为规模化生产企业的基本单元，是直接创造经济效益的主体[2]。因而，其生产组织管理的优劣，生产运行的效率及品质，直接影响着产品质量、制造成本、交货期等各项生产指标，进而影响企业的发展。因此，车间生产管理的主要矛盾，也是规模化生产的主要矛盾。

规模化生产运行的连续稳定，都需要以实时准确的生产数据为基础。然而，传统的车间生产实时运行的能见度较低，生产过程的数据采集、传输、分析均以手工报表为主，准确性及实时性较差，经常处于滞后状态。生产决策，以经验为依据，缺少实时数据支持，无法及时有效地掌握生产运行状况，经常处于决策置后，亡羊补牢的无奈，生产面临着较高的风险压力[2-4]。

同时，生产调度，工艺管理，质量管理，设备维护，过程控制等各系统相互独立，缺乏数据共享，形成了信息孤岛，严重制约着工厂内各系统的协调。生产过程中，人的参预度较高，导致生产运行的组织、协调、沟通过程，受人的主观影响因素较多。产品在生产物流过程的随机性，决定了生产信息，在加工、物流、品质，异常处理等及时获取与处理的复杂性。

工厂自动化在最初发展阶段，通过技术手段，提高生产效率，促进生产技术进步，提高企业经济效益，然而，这个阶段的生产应用，还只是停留在节省基础人力，降低劳动强度等方面。面对规模化生产深层次存在的，生产效率低，组织协调难，成本过高，浪费严重等矛盾情形的出现，工厂自动化却力不从心；针对规模化生产中，在生产管理、工艺流程、品质管理、物流规划、生产调度等提出的组织效率，科学决策等方面的要求时，单凭已有的工厂自动化技术手段往往无能为力[7]。

工厂自动化与规模化生产之间是相辅相成，相互依存的关系。规模化生产中矛盾产生之际，恰是工厂自动化发展之时。工厂自动化，在发展初期的广泛生产应用，降低了基础人力的生产参预度，为了更进一步优化生产环境，降低人的生产干预，通过建立智慧工厂的生产模式，利用先进技术及管理方法，融入生产，使生产过程形成客观、及时、准确的数据共享环境，从而降低管理层的生产参预度，减少主观判断，使管理科学化、智能化替代传统的人治模式，这样带给生产的不仅是节省人力，提高工作效率，更重要的是确保了决策的准确性，以及人力价值的最大化体现。

3 智慧工厂的建立模式：自动化+互联网+精益生产=智慧工厂

智慧工厂的建立，是以提升资源利用率和生产效率为价值目标，创造不断挖掘新型工业化潜力的精益化生产环境，以生产制造、自动化等刚性技术为基础，以企业文化、精益生产等软性指标为核心，在“工业4.0”的推动下，通过建立“自动化+互联网+精益生产”的工厂生态循环系统(如图1)，将全部生产要素(工艺、设备、资源、信息、产品和人等)融入互联网络，以无线或有线方式，点对点交换信息，进行实时数据采集，运转监控，分析改善，使生产运行持续、稳定、提高[5-6]。

智慧工厂重点研究生产、设施、管理在网络智能化系统、生产设施布局规划及其实现的过程，主要涉及生产物流管理，人机互动等的技术应用。工厂自动化在实现实体连接化后，解决了生产物流，人与物，物与物互动的刚性技术需求；在人机交互和物流传输等环节中，利用AGV、自动流水线等方式，连接各工作母机、加工单元，进行物与物连接，并接入生产信息系统，统一调度自动运行；利用自动化设备，机器人等方式，代替人工在生产各环节，实现自动加工，自动取放物料，自动物流传输等过程，大幅减少直接和间接生产人力。

智慧工厂的网络布局，实现了生产的虚拟化连接，人、机器和资源，按照既定逻辑运行，相互沟通协作，将设备数据和控制信息，可靠地传递到管理层，实现了人与人，人与物及物与物之间的及时交流[5-6]，在加工、装配、取放、检验、包装、物流、仓储等生产各环节中，自动完成了数据采集、分析处理、信息交互、系统协调、生产调度、替代生产技术和管理人员的沟通协调、数据采集，以及分析决策等过程，使人从常规的、低效的技术管理工作中解放出来，专注于创新、增值等活动。

智慧工厂的整体规划，最终将刚性的自动化，柔性的精益生产，虚拟现实的互联网等三个方面融合在一起，形成了刚柔相济，虚实结合，软硬兼施的细微化，连接化，标准化的智慧生产模式。该生产模式以精益生产为核心，规范并细化生产过程，精确计算产品生产成本，在产品价值流中，识别和消灭浪费，将生产资源保持在最低配置程度。同时，生产过程“透明化”，车间“可视化”，使决策者对生产状况“一览无余”，便于科学策划，实现了技术和管理的完美结合，指引着生产朝着科学，高效的方向发展[2-4]。

4 CNC智慧工厂的初步建立

本案例中智慧工厂的建立，是以A客户的某产品，在CNC数控加工中进行的大规模生产过程为背景，通过自动化设备开发，设备连接化，工厂整体自动物流规划的建立；从单一的自动化设备开发，到利用IE(工业工程)和精益生产方法，使自动化与生产融为一体；从生产数据的手工报表，到系统的网络建立，数据自动采集，分析决策，优化工艺及管理过程，最终初步实现CNC智慧工厂的建立。

4.1 生产背景

某产品在CNC规模化的生产加工中，经过了从原材料输入，车间内物流，物料与流动夹具装夹，CNC加工，检验，物料与流动夹具拆夹，产品输出，以及流动夹具的循环利用等过程。在此过程中，已加工的产品与流动夹具分离，流动夹具重新又投入到新物料的装夹及生产加工循环中，以此完成产品在CNC工段的批量加工过程，工艺流程如图2所示。

产品在CNC批量生产加工过程中，产能排配以及品质要求较高，人力角色较多，且劳动强度大，生产作业环境较恶劣，工作内容单一。人工参预了CNC批量生产的各环节，尤其是在操作CNC及物料的取放，物流，检验，以及物料与流动夹具的拆，装夹等过程。CNC操作员作为直接生产人力，主要负责操作CNC数控设备，以及产品在设备内的取放安装，产品自检和生产监控等工作；间接生产人力主要有：物流员，检验员，装拆夹员，生产技术管理人员，以及维保人员。其中，物流员负责各生产环节的物料运送；装拆夹员，负责产品与流动夹具的装夹与拆卸；检验人员对CNC加工后的产品，进行品质确认；生产技术管理人员，进行生产数据统计，工艺优化，异常处理等工作。

规模化的生产过程，主要围绕着产能、品质、成本等目标要求开展的，任何生产环节出现问题，都会影响到产能的达成，以及品质的保证，进而影响企业的经济效益。尤其是产品在物流、取放、安装等环节中，人工操作的及时性，可靠性，都会影响到CNC加工效率，从而影响产能；人工作业的劳动强度、人员素质、影响到产品加工的品质、产能；人力配置数量，CNC加工设备的投入量及利用率，会影响到生产成本；刀具的异常，流动夹具与产品装夹的锁紧力矩等技术要求，会影响到产品加工品质。因此，利用工厂自动化手段，降低人工的生产参预度，从而能够实现提高产能，提升品质，降低成本的目标要求。

4.2 工厂自动化在CNC生产过程的三个发展阶段

工厂自动化在CNC生产过程的发展，经历了三个阶段。第一个阶段为CNC生产单一自动化，开发“一拖二系统”、锁拆螺丝机等设备，以节省CNC操作人员，及装拆夹人力；第二个阶段是CNC生产连接化，开发“一拖N”，“二二相连”系统，以及利用AGV，流水线等规划生产物流，以节省间接生产人力；第三个阶段是CNC生产智慧化，实现工艺及管理的全程监控，及数据采集，以提升管理效率、技术水平，节省CNC生产技术管理人力。

4.2.1 CNC生产单一自动化

工厂自动化发展的第一阶段，只是为减少直接生产人力，降低劳动强度为目的。产品在CNC生产过程中，针对原物料与流动夹具在装夹、拆夹时，人力需求较多，劳动强度较大等情形，开发了自动锁拆螺丝机，节省了全部流动夹具的装拆夹人员，消除了其锁紧力矩对CNC加工品质的影响，同时也降低生产成本。通过对CNC操作员的作业要求，及动作时间进行调研分析，开发了机器人“一拖二”系统(如图3)，利用1台机器人对应2台CNC，完成CNC侧门的自动开、关、取、放物料等的作业动作，替代CNC操作人力，提升CNC的工作效率。

产品在CNC加工后，检验人员利用检具，对产品外观，加工尺寸进行品质确认。由于是全检，因此，检验人力需求量大，劳动强度较高，而且检验过程受人工的主观意识影响较大，易误判。针对这种情形，开发了自动检测设备，既节省了人力，同时也降低了品质误判风险。

4.2.2 CNC生产连接化

自动化设备在投入生产运行后，由于受来料及时性，物流，人力配合，各环节协调等诸多因素影响，其工作效率并不高，物流人力需求较多，却满足不了产能要求。因此，工厂自动化发展的第二阶段，为降低间接生产人力需求，减少由于中间环节较多，导致的生产成本较高，工作效率不足，产能损失等的影响，采用连接化、移动化的作业方式，进行工厂整体布局规划，利用AGV以及自动化生产线，将独立的自动化设备、工站连接起来，确保生产连续、稳定。

机器人“一拖N”(如图4)，以及“二二相连”的生产方式，就是机器人“一拖二”连接化的结果，不仅节省了CNC操作员，也节省了大部分物流人力。机器人“一拖N”系统实现的条件，就是当产品加工CT大于一定数值时，机器人由原有固定位置操作，转变为安装在有轨AGV上，在既定轨道上，往返移动，对应N台CNC设备，进行物料的取放、传递、运动、控制、实现了1台机器人为多台CNC设备的自动加工过程服务。[9,10]

“二二相连”的生产方式(如图5)，就是当产品加工CT不小于某一数值时，利用若干台机器人，将两条流水线“一拖二”系统连接起来，完成待加工物料的连续输入，以及成品连续输出的物流循环过程。

显然，“二二相连”与“一拖N”系统适用不同的生产条件。“二二相连”生产方式，投入的机器人数量较多，成本较高，但其生产连续稳定，通用性较好，并且可串接较多的“一拖二”模组，适用于加工CT较少的产品。“一拖N”系统，只需配置一台机器人，并且经常处于移动中，不同于“二二相连”中处于固定位置的机器人，“一拖N”其智能调度系统要求较高，适用于加工CT较大的产品生产，同样，对于若干套“一拖N”系统，亦可采用“NN相连”的生产方式(如图6)。

CNC工厂整体布局连接化，就是利用AGV和自动流水线等方式，代替物流人员，完成物料的自动运输、对接。按照产品在CNC的生产流程，车间布局，AGV在既定的物流调度逻辑下，有效对接N套“一拖N”，“二二相连”等柔性加工单元、自动装拆夹、自动检测等生产工站，实现了自动物流，智能判断，自动装卸物料等物流协调工作(如图6)。

工厂布局连接化的实现，有效提高了CNC流动夹具的周转效率，缩短了产品的原料输入，到成品输出的时间，提升了产能，减少了物流人力，最终达到了降低生产成本的目的。

4.2.3 CNC生产智慧化

工厂自动化在进入第二个阶段，形成实体化连接后，仍然需要较多的生产技术管理人员，手工采集生产数据，制定生产计划，协调生产进度，优化生产工艺以及改善管理方式。技术管理人员的生产参预度，手工报表的准确性、及时性、决策的可靠性等方面，成为影响生产管理和企业发展的重要因素。

因此，全面降低人工的生产干预程度，消除人对产能、品质、成本等生产因素的任何不利影响，成为工厂自动化第三阶段发展的重要内容，同时，这也是建立智慧工厂的必要条件。

CNC生产智慧化，就是利用IE(工业工程)及精益生产的理念、方法、按照既定的工艺流程、生产节拍(TT)，CNC加工CT等技术参数，对CNC生产过程进行整体规划。通过对各生产环节进行工作研究，以及时间动作分解，分析并优化生产过程，制定整体生产运行方案，提出满足时间动作的技术要求。

根据方案规划要求，建立SCADA生产监控系统，利用网络连接CNC各加工站点、“一拖N”、“二二相连”等柔性加工单元，装拆夹等工站，建立“自动化+互联网+精益生产”的工厂生态循环系统，远端实时监控、自动采集各生产数据，并不断分析、优化、调整，使生产过程保持最佳运行状态。

产品在CNC生产加工的数据指标，主要有：产能、产品加工周期(CT)、生产节拍(TT)、加工品质数据、生产在制量(WIP)、CNC等设备利用率、工装夹具的投入数量、刀具的寿命、以及生产调度逻辑等方面。这些生产数据与生产效率、成本、品质有着紧密的联系，因此，生产数据的实时监控，自动获取，分析，并调整，可持续不断地提升技术及管理水平，消除浪费，降低成本，提高生产效率，最终满足精益生产的要求。

CNC生产过程智慧化，体现在以下几个方面。

(1)物流智能调度。AGV对应“一拖N”，“二二相连”等柔性加工单元、装拆夹等工站的物料调度逻辑，确定停靠时间、运行时间、运行方式，协调各站点的物料供需平衡，以确保各站点待加工物料及时运送到位，以及成品的及时流出，满足整体的生产节拍。制定智能调度系统，利用SCADA系统，针对AGV、“一拖N”、“二二相连”等物料供应链，进行全过程监控，实时获取并分析产能等数据，对物料供料数量、方式、频次、时间等参数进行优化调整，在确保品质的基础上，CNC利用率最大化[9-10]。

(2)工艺制程优化。①利用IE时间动作研究方法，细化并分解产品在CNC的加工CT，结合品质要求，将时间及品质数据上传系统，通过程序远程优化及传输，缩短加工CT，提升CNC的加工效率。②CNC加工在线检测，检测关键尺寸，并进行数据统计分析，智能调整检测内容，智能判定加工质量；根据检测数据统计分析结果，动态获取最佳加工参数的设定，进行刀具自动补偿，延长刀具使用寿命，以降低成本。

(3)生产管理。围绕产能、计划、成本等生产指标，将生产实时状况，生产异常监控(待料时间，异常及处理时间，原因分析等数据)，各环节的材料消耗(刀具，流动夹具等)，时间成本等数据，实时获取，分析判定生产运行状态。生产管理人员，通过中央控制室的大屏幕，及手机APP，对生产进行全程监控，方便对生产异常及时处理。

CNC生产智慧化的初步建立，使生产过程变得更加简单、透明、人性化，围绕着产能、计划、成本等关键生产要素，进行细化和量化，形成了实时有效的数据共享环境，原有庞杂的组织机构得到了精减。

5 结语

智慧工厂的建立，是工厂自动化渗透到生产技术和管理层面，与生产充分融合的体现。它的建立，不仅发挥了设备的最佳工作效率，提高产能，降低成本，更重要的是，智慧工厂建立在“自动化+互联网+精益生产”的基础上，降低了人的生产参预度，逐步消除人在生产沟通协调过程中的浪费，不断超越传统的技术管理思维定势，不断完善生产过程，建立了一个弹性、包容、自我学习的、精益求精的工厂智慧生态循环系统。

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The preliminary establishment of the smart factory in the scale production

CHENG Xiaomeng

(HFJ Precise Industry(Taiyuan) Co.,Ltd.,Taiyuan 030032,CHN)

The product in the scale of CNC production process as the background, proposed and analyzed the factory automation has experienced three important stages of development and characteristics, that is single, connected, and intelligent. Factory automation in large scale production process, through refining the production process, not only improve production efficiency, reduce human participation in production, the more important is that eliminate the adverse effects of human in the production capacity, process, quality and cost, etc, enhance the value of human. Through the analysis of smart factory in CNC production case, put forward the new production mode of “ automation + Internet + lean production = smart factory”, structuring factory ecological circulation system, constantly improving technology management value degree, making the factory automation integrate into the production process and management details, using the scientific management instead of the traditional rule by person.

industry 4.0; big scale production; smart factory; automation; internet; lean production; logistics

TP23

B

10.19287/j.cnki.1005-2402.2016.09.003

程晓蒙，男，1972年生，工学硕士，高级工程师，主要从事工厂自动化开发及方案规划等生产应用研究工作，已发表论文10余篇。

(编辑 高 扬)

2016-04-19)

160908