航空制造智能化技术与装备的研究

2018-02-17高溦

现代制造技术与装备 2018年9期

高溦

（中国航空制造技术研究院，北京 100024）

现如今，智能制造已经是我国制造行业未来发展的必然趋势，要想实现航空制造业的智能化，其基础是实现自动化，而数字化则是实现自动化生产的基础。因而，航空制造业的智能化发展必须要在数字化车间、数字化制造的基础上，通过“智能数控加工”与“智能优化”等方法，逐步展开关于航空智能化制造的关键性技术的研究，最终突破我国目前的航空制造业智能化技术。

1 智能制造的概念与其必要性

智能化制造是信息化与工业化深度融合的最终产物，其将最新的数字化信息技术作为基础，并结合新型材料与新的制造工艺，同时贯穿产品管理、生产、设计与服务等各个环节。它具有精准的控制自执行、信息的深度自感知与优化自决策等各项功能，是先进的制造过程、制造模式与制造系统的统称。在对航空制造业采用智能化制造技术的过程中，运用智能化控制系统与多功能的传感器，可以使设备进行自分析、自感知及自决策等智能化活动，大大缩减了设备反映问题的时间，同时能够对生产信息进行实时反馈并优化，有效提升了航空行业甚至其他行业的生产效率[1]。

伴随航空产品的快速发展，航空产品的相关制造技术也在逐渐进步与变革。为满足航空企业对其产品逐步发展的更高层次要求，必须积极高效地开发或引进新兴技术。而智能化制造技术指的是机械设备能够自主控制与驱动设备原件，能通过自动化对机械生产的系统加以控制，显然这是机械制造相关领域发展的必然方向。

2 我国航空制造业中所用的关键性智能技术

2.1 通过APS系统达成自动排产

APS系统，即进阶式生产规划与排程系统，主要采用先进的信息科技与规划技术，依据产品的设备、工序、物料、人员、加工路线及交货时间等方面来自动编排生成高效的生产计划，同时，对全部资源都具有实时的、同步的模拟能力与约束能力。值得一提的是，倘若将生产设备、硬件及现场网络与APS系统进行集成，便能发挥出APS系统的最大效能[2]。

2.2 采用工艺组成技术来优化工艺生产过程

在现有的计算机辅助技术、产品制造工艺及生产资源等基础上，对零件的制造工艺加以重点研究，逐渐优化制造资源与工艺路线，同时将成组技术作为基础，逐步形成规范的工装结构、工艺规程等，进而满足航空制造业中生产管理、操作管理与过程控制的多种不同层次，形成合理优化的制造资源与生产工艺的配置，以适应企业发展现状，主要强调工艺的可用性。

2.3 通过自动交换式工作台技术快速完成工件装卸

为有效适应智能化生产线高效率的要求，企业可配置交换式的工作台，将原先的数控设备等都改造为可交换的工作台形式，实现当某一机床在这个工作台进行加工的同时，能够完成另一工作台上零件的装夹工作，让机床加工的工作时间与工件装夹所用时间相重合，大大缩短机床进行辅助工作的时间，更提高了加工的工作效率。

智能化生产线的单机操作可使用两个交换式工作台，多机共同操作期间可使用多个交换式工作台。不难看出，交换式工作台所用配置节省了大量的复杂零件在装卸定位夹紧过程中的辅助时间，也让零件所需加工周期得以缩短[3]。

2.4 创建数据采集分析系统，实现可视化的动态监控

除以上几点外，我们还可以创建数据采集分析系统，实现物料数据、工具数据、生产线中的设备数据及质量数据等方面的采集、计划、监控与反馈，同时对所获取的实时运行状态的相关数据加以及时、有效的全面分析。

3 智能化发展中的问题及相关建议

3.1 未能充分意识到智能大数据的应用价值

在航空企业进行智能化制造的过程中往往会伴随大量数据的产生，若企业相关部门能对数据进行深入分析，挖掘其中的价值，便能轻松优化企业的生产服务与商业管理模式，进而给企业智能化发展带来重要的核心驱动力。然而，这些大量数据是由物联设备、外部的互联网数据、传感器及生产经营业务的相关数据组成，时常因形式多样、数量庞大及来源不集中等问题而难以被高效采用[3]。更值得注意的是，我国在大数据应用等方面刚刚起步，仍旧存在缺乏专业化数据服务、缺少数据整合的统一标准及核心技术体系不够完善等诸多问题。

3.2 国家自主创新意识不强，主要依靠外来的核心技术

如今我国在航空制造业领域的创新能力还不够强，所拥有的核心技术及生产出的产品在国际上竞争实力还不够强大，因此，在实现智能化制造的过程中总依赖于其他国家的先进设备与关键零件、材料等。另外，在智能化嵌入式软件、智能控制技术及在线分析技术等新兴技术上的自给率不足，对外依赖性极高。这些高新设备与核心技术的缺乏，不仅加大了我国航空制造业在进行智能化制造时的难度，更增加了企业建设成本。

3.3 创建数字化服务中心，强化对大数据的应用

要强化航空企业对大数据的应用，一方面，应将实际应用与推广相结合，融合移动互联网、云计算与物联网等技术，国家主导建设大数据共享平台，指引更多企业重视大数据的应用，逐步促进传统工业与大数据协同发展的创新模式，发挥大数据固有的价值；另一方面，国家应创建数字化服务中心，首先提高人才对大数据的运算能力，其次进一步研究数据集成平台、嵌入式数据库关系型数据库，同时，还需对产品的整个生产、销售周期进行合理规划，通过管理、技术与安全等多重维度来梳理总结大数据的使用标准，不断健全大数据的标准化体系。

3.4 建立创新化科研基地，深化产教研结合

为适应当今航空制造业智能化发展的良好趋势，相关部门应自主调整好科研体系。企业与学校都应发挥自身优势，加强彼此间的合作。企业提供资金与实践平台，学校设置科学合理的课程，并大力培育创新型专业人才，而后将人才与技术带入企业，结合实践平台，发挥技术与人才的价值。此外，高校还应结合社会发展的实际要求，进一步加强产教融合，培养出目前急需的高层次专业人才，提高技术与产品竞争力，推动智能化制造产业发展。