发动机总装智能工厂的研究与应用

郭建

摘 要：传统制造走向实现智能制造已成为汽车发动机行业的重要发展趋势之一，有必要通过研究企业智能化转型升级的重要实践案例，来帮助企业实现降本增效、提升整体竞争力，以应对复杂和激烈的市场竞争环境。

关键词：智能工厂;发动机总装

1 背景

工业4.0时代的热潮中，汽车行业作为制造业重要的支柱产业，拥抱智能化变革，目前各个汽车企业在竞争激烈的市场环境中，大力推进智能工厂建设，传统的汽车制造最终将走向自动化、智能化、网联化的汽车制造。

动力总成作为汽车“核心”零部件，直接关乎到整车的动力性、安全性、经济性。在汽车行业智能制造的大环境下，发动机制造企业实施智能化转型升级已成为发动机行业的重要发展趋势之一。发动机生产企业有必要通过实施智能化转型升级，改进产品质量，降本增效，从而提升企业整体竞争力。

2 研究内容

2.1 企业生产管理需求

A公司主要从事节能、环保、高性能的小排量汽车发动机的研发、制造、销售及服务等业务，致力于提供动力总成的系统化解决方案。A公司生产管理重点和难点包括以下五个方面：

①生产计划波动较大。一方面汽车销售淡季和旺季对产量需求变化波动大，另一方面A公司生产的发动机除供自己整车厂使用外，40%左右的发动机还外销给其他不同的整车厂，生产计划受到外销厂家影响明显。

②生产订单为多品种、小批量。A公司的新品开发必须适用于不同客户需求，但正是这种个性化需求，导致生产订单呈现出多品种、小批量特点。

③生产工艺复杂化。公司近几年大力推进节能环保的发动机新技术，新工艺不断引入，同时为满足客户需求进行的产品个性化开发，使发动机工艺复杂化。

④质量日趋严格。随着客户对质量要求的不断提升，不仅要求准确收集质量数据实现质量追溯，而且能够对大数据进行统计分析，推动质量改进与预防。

⑤异常响应速度快。物料、设备、人员等引起的生产线停线导致严重浪费生产资源，因而要求生产中能快速定位异常，解决故障，保证生产线开动率。

2.2 智能工厂总体要求

智能工厂是针对企业生产过程中的“痛点”和“难点”，提出的系统化解决方案。智能制造不是简单的技术突破，也不是简单的传统产业改造，而是通信技术和制造业的深度融合与创新集成。智能工厂建设具有以下五个方面要求：

①柔性、自动化生产

结合企业自身的产品和业务特点，持续提升生产过程、检验过程和物流过程的自动化程度，充分考虑产线的柔性化，以适应多品种小批量生产。

②深度结合精益生产

充分体现精益生产理念，实现拉动式生产，减少库房量，消除浪费，大力推进标准化、模块化和系列化。

③设备互联、生产持续监控

设备控制系统集成，实时采集生产和质量信息;应用射频识别技术（RFID）、条形码等技术，实现生产现场的持续监控，确保生产过程的可追溯。

④工业信息软件集成

应用MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）、WMS（仓储管理系统）、PLM（产品生命周期管理系统）等工业信息软件，实现信息集成。

⑤绿色环保

利用能降低产线能源消耗的硬件和软件，实现能源高效利用，在危险和存在污染的环境，优先使用机器人代替人工，充分利用废料进行回收和再利用。

2.3 智能工厂实施路径

建立智能工厂不是一蹴而就，而是需要整体规划、分步骤实施，主要经历以下两个建设阶段。

①首先，建立自动化生产系统和自动化物流系统，实现底层生产设备和物流设备互联，让各个生产环节和物流环节能够实现自动化控制。

②其次，建立MES（制造執行系统），打通生产业务层与自动化层之间的信息壁垒，并通过MES与ERP、PLM、WMS、自动化设备无缝连接、紧密协作，消除信息孤岛，形成精益化、透明化的数字制造系统。

3 实施方案

结合发动机行业智能制造发展趋势，同时满足工艺技术、质量、生产管理不断提升的要求，A公司管理层经过认真调研分析和充分评估后，同意投入大量的人力、物力、财力，建设具有先进技术水平的发动机总装线，并结合信息化手段，最终打造为发动机总装智能工厂。

根据智能工厂建设总体要求和实施路径，对发动机总装智能工厂进行分步骤实施推进。

3.1 “柔性化、自动化”产线建设

发动机总装线主要划分为零件清洗、产品组装、总成测试、成品包装四大区域，包含拧紧、涂胶、试漏、压装等为代表的装配工艺，以及冷试、热试为代表的测试工艺。既要保障发动机制造质量一致性，又要求满足发动机多品种小批量的生产需要，就要打造成“柔性、混流、自动化”发动机总装线。

①机器人广泛应用

目前人工成本越来越贵，而机器人的价格却越来越便宜，机器人在搬运方面具有显著优势，机器人在发动机总装线应用于搬运的场景很多，包括缸体&曲轴上线、缸盖半总成转线、发动机翻转、发动机半总成搬运等等。

另一方，机器人具有充分的柔性，可有效代替传统设备的步进机构或专机机构，在发动机总装线应用场景包括机器人+拧紧设备、机器人+视觉检测、机器人+清洗设备、机器人+涂胶设备、机器人+冷试设备、机器人+压装设备、机器人+机号标刻设备等等。

②设备模块化和柔性化

发动机总装线由输送线体、发动机托盘、各类设备构成。输送线体将带有工件的托盘进行流转，流经各类设备，完成发动机全工序过程。生产线通过普遍采用伺服控制系统来完成曲轴回转定位、螺栓拧紧伺服变位、锁夹压装变位、工件移动与翻转定位、涂胶与检测移位等，实现定位的高精度与变位的无极化，满足产品多品种多位置控制的要求。

设备的模块化和柔性化，增加了生产线对未来新机型的生产储备能力，尽量减少设备类固定资产投入，同时因为设备改造内容减少，可实现新品的快速投产，抢占市场。

③物流自动化和精益化

缸盖总成采用机器人自动转运至内装线，采用桁架机械手将发动机从内装线转运外装线，发动机热磨合采用RGV进行自动输送与对接，发动机成品下线采用激光导航AGV进行搬运。

半数以上零部件采用激光导航AGV+SPS精益物流方式，SPS是一种物料单辆份向生产线准时化配送的方式，SPS精益物流方式可有效应对混流柔性生产，减少线旁物流空间，提升员工作业效率，有效规避因物料配送引起的错漏装。

④质量检测、防错手段多样化

发动机总成质量检测手段呈现多样化，利用空气作为介质进行常规气密性检测项目包括缸盖试漏、冷试前试漏、发动机总成试漏。但随着缸内直喷发动机的逐步普及，传统气密性检测精度无法满足高压燃油系统密封要求，燃油系统氦检技术开始得到推广应用，其检测原理为：将惰性气体氦气作为示踪气体，高压充入燃油系统管道内，利用氦气质谱仪来发现并量化泄漏。

冷试是一种对发动机装配质量进行综合测量的技术，使用伺服电机倒拖发动机旋转，通过使用大量高精度传感器和数据处理软件，从而判定发动机装配质量以及零部件质量缺陷。其典型测试项目包括：扭矩测试、VVT测试、油压测试、点火测试、进气测试、排气测试、NVH测试等。

在危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉，在发动机总装线中使用机器视觉可有效提高生产线防错能力以及检测效率。2D 相机应用于发动机流水号防错、活塞安装方向、链条正时点检测、零件二维码读取、发动机外观检测等。3D相机应用于发动机涂胶检测，可对密封胶宽度与轨迹进行精确在线测量，形成三维图像，有效识别涂胶质量缺陷。

⑤、节能与环保

通过100%冷试，大幅减少热试台架投入，如通风设施、燃油供给系统、冷却液供给系统等，减少能源消耗、降低排放。在生产线照明方面，全部使用环保节能灯具，同时通过监控照明灯具的开、关和亮度，实现灯光亮度的强弱调节，可有效减少照明用电，延长灯具寿命。车间物流方面，通过使用AGV和电瓶叉车代替传统燃油叉车，有效减少燃油叉车带来的排放污染和噪声污染。

3.2 信息化建设

MES（制造执行系统）作为信息化建设的核心，实现对订单计划、生产执行全过程进行实时调度与管理，并通过与ERP、PLM、WMS、自动化设备无缝连接、紧密协作，从而实现涵盖生产、物流、采购、销售等全生命周期生产管理。

MES系统硬件是需要纳入智能工厂的整体信息化架构下进行。MES系统硬件主要包括：PLC控制器、设备触摸屏、现场总线及模块、RFID、扫描枪及打印机、手动工位触摸屏、ANDON看板、数据服务器等。

MES软件包含了信息集成、生产调度、设备管理、物料管理等相互独立的功能模块，同时这些功能模块之间的數据实时共享，实现功能包括：

①信息集成：保障上层管理和底层制造的数据贯通;②生产调度：实现车间作业计划的实时跟踪;③工艺管理：实现生产工艺文件和数据的及时获取;④设备管理：实时监控装配线及其设备的运行状态;⑤物料管理：实现装配过程的物料防错，实现物料拉动;⑥质量管理：提供准确、全面的质量数据和报表;⑦异常处理：现场ANDON，实现现场问题的及时反馈与处理。

4 应用与效果

该发动机总装工厂建成后，按《重庆市数字化车间和智能工厂认定管理办法》要求，通过了重庆市经信委认定程序，成为A公司首个得到正式认证的发动机智能工厂。随着其正式投产，智能制造的效果日益凸显，体现在以下五个方面：1、实现1.2TGDI、1.5T、1.5TGDI、2.0TGDI多机型共线生产，自动化率38.3%;2、单台能源成本降低56%;3、生产效率提升30%;4、二氧化碳排放降低56%;5、产品清洁度提升33%，磕碰伤降低29%。

总之，本文的目的是希望通过研究企业智能化转型升级的重要实践案例，从而帮助企业实现降本增效、提升整体竞争力，以期对国内传统制造企业实施智能化转型升级有所借鉴。

参考文献：

[1]王德学.浅谈西门子数字化工厂体系.锅炉制造，2016（6）：60-64.

[2]刘慧.智能制造下企业MES系统的实现路径.中国机电工业，2016（12）：96-97.

[3]谭建荣.从数字制造到智能制造的关键技术途径研究.中国工程科学.2017（3）：39-44.