车身机运智能追踪系统研究与应用

要强壮，谈 洋，陈 瑶，黄 麟，黄青簿

（上汽通用汽车有限公司武汉分公司，武汉 430208）

汽车制造行业车身车间高节拍的底板线和主线的传输通常采用Pallet传输系统[1]，为解决多车型共线生产的问题，车身机运大量采用柔性化焊接技术及工装夹具快速切换技术[2-3]。以国内某车身车间为例，各类机运设备体量大，总量超过600台，随行Pallet、工装等设备在多车型切换时故障频次较高。机运设备存在报错频次高，单班累计停机时间长的问题，制约车间设备开动率的提升。丁焕等[4]对机运系统自动化改造进行了研究，朱正德等[5]研究了适应汽车柔性化生产方式的检测技术。为响应业务数字化转型的需求，本文自主研究设计，实现机运设备关键数据的智能追踪，并用于机运设备故障分析及改进，达到降本增效创新。

1 车身机运设备问题

1.1 机运设备故障频次高

汽车制造行业车身车间各类机运设备体量大，尤其是多车型切换混线生产车间，不同车型、不同参数配置的组合将产生不同的故障点，导致随行Pallet、工装等设备在多车型切换时故障频次高，综合效率指数偏低，是车间运营的痛点问题。传统的方法采用人工统计机运设备报错信息，效率低且工作量大，目前缺乏有效的手段快速锁定高频故障机运设备及问题点，问题跟踪较困难、解决见效慢。对机运设备故障统计及分析缺乏有效的数据支撑，制约设备开动率的提升。

1.2 机运设备保养工时长

对于多车型混线生产的车间，因车型配比、车间生产节拍和排产模式变化等因素，机运设备实际运行时间存在较大变动。传统的机运设备保养方式按照固定周期进行保养，存在一定缺陷。当双班排产较多，停产时间减少，设备未能及时按周期保养，影响使用寿命，易导致欠缺保养的问题。设备临近保养周期时，往往伴随先兆性预警，例如滚床皮带磨损易导致进车掉高速，电流波动较大，若不及时检查会导致皮带断裂造成长时间停机。当单班排产较多，设备实际运行时间减少，按传统固定周期进行保养，存在备件及人工成本浪费，易导致过度保养的问题。因此，车间对精益化保养方法的需求越来越强烈。

2 机运智能追踪系统

2.1 系统架构

针对机运设备运营过程的痛点问题，开发机运设备智能追踪系统，进行数据提取及分析改进工作。系统架构分为3层：设备采集层，数据集成层和应用层。设备采集层和数据集成层通过现有PLC实现采集传输，主要包含机运设备相关气缸、传感器、电机和变频器等设备运行信息，同时匹配报错信息、设备编号，可实现机运设备过程参数及故障信息的精确追踪。

数据采集层采用OPC通信协议，提供单一来源的工业数据，实现数据采集功能，数据集成层采用SQL Server关系数据库管理，实现机运设备关键数据存储。应用层设置人机交互界面，实现设置和查询功能，并能引入智能算法和专家资源库，实现在线诊断和趋势分析。系统架构如图1所示。

图1 系统架构图

2.2 系统功能框架

车身机运智能追踪系统功能框架如图2所示，主要包含4大模块，故障信息追踪模块、保养任务跟踪模块、过程参数追踪模块和系统设置模块，并预留接口可根据需求进行扩展新增。各模块功能集成应用，实时监控机运设备运行信息。通过自主编程实现机运设备参数信息后台采集统计，精确匹配报警代码、保养信息、过程参数等，满足现场智能追踪的需求。

图2 功能框架图

2.3 故障信息追踪功能

针对机运设备故障频次高，故障锁定手段缺乏的问题，开发故障追踪功能，实现自动记录报错信息。故障追踪功能主要包括报警信息匹配和报警记录查询模块。

报警记录查询模块匹配设备编号和报错代码，现场人员可快速锁定机运故障，针对性调整，并能存储历史报错信息，方便人员根据数据库记录进行故障追踪。故障追踪模块同时能输出频次最高设备车型、故障点等关键数据，用以指导维修PM工作。

信息监控收集采用KEPServerEX软件，利用OPC（自动化产业的互操作性标准）和以IT为中心的通信协议实现工业数据的实时采集，保证数据的稳定性和唯一性，并通过交互的操作界面实现连接和监测机运设备功能，KEPServerEX主要承担数据采集功能。首先与PLC建立通信连接，选择采集数据，确定PLC数据路径，建立数采Tag与PLC数据连接，创建数据源配置，将采集数据写入数据库配置，最后对数据库查询代码进行调试。通过以太网通信的EtherNet/IP通信模块实现交互通讯和数据收集。

2.4 过程参数追踪功能

过程参数追踪模块实现机运设备运行参数的记录和查询。实时记录机运设备过程参数，设置接口实现历史数据查询和趋势分析。采集过程参数包括车号、气缸号、编码尺位置、碳刷厚度、电机电流值和进出车时间等参数，精确匹配设备运行和造车信息。

基于机运设备的过程参数追踪功能，现场维修人员可以根据查询报表，对历史数据进行趋势分析，指导维修作业的开展和预测性维修。过程参数追踪模块也可引入专家系统，设置程序逻辑接口，设备运行数据出现异常进行报警并提示检查，实现在线专家诊断。

2.5 保养任务全周期跟踪功能

开发设备保养任务全周期跟踪功能，针对关键设备常见故障原因分类，建立关键设备PM智能监控系统，实现对机运设备PM任务监控。通过PLC检测设备运行信号，自动记录设备运行时间，由固定周期保养模式改进为设备运行时长保养模式，实现精细化保养。设置人机交互界面设定保养周期，实时显示保养任务剩余时长，并实现提前预警，按设备实际运行时长提示责任人执行保养任务。

3 智能追踪系统应用

3.1 故障分析改进

车身机运智能追踪系统开发以后，针对机运故障频次和人工处理工时进行测量，从数据追踪系统获取采样结果，对测量系统进行分析，运用正态分布图及均值-极差控制图Xbar-R对测量系统过程能力分析，确认了过程稳定且可控。该系统可以为后续机运故障研究和人工工时优化提供有效支撑。下面将该系统用于车间机运设备的故障分析和改进实践。

从故障追踪模块中拉取生产期间机运故障数据，根据报警信息划分故障类型，进行数据分析。机运设备共计6类故障，包括机械报错、传感器检测报错、驱动电气报错、输送设备报错、尺寸监控报错和其他报错等。

针对机运故障频次高的问题，将历史故障数据自动生成帕累托图进行数据分析，识别影响机运故障原因。机运故障帕累托图中数据显示机械报错和传感器检测报错占比达到78%，需要聚焦资源优先解决。运用因果图，从人机料法环测6个维度进行原因分析，通过因果关系矩阵筛选，对造成机械报错频次和传感器报错频次的原因统计，进行评分分析，锁定主要问题。

问题一为Pallet机械故障频次高，进一步分析根本原因，Pallet结构设计缺陷，Pallet防护不到位，导致勾销缸动作时易发生卡滞故障；机运设备现有保养方法不合理，Pallet及对应勾销缸数量众多导致保养不到位。问题二为传感器检测报错频次高，原因为机运设备故障锁定手段缺乏，传感器故障锁定困难导致配调不到位。

汇总3个根本原因包括：Pallet结构设计缺陷，保养方法不合理，故障锁定手段缺乏，需针对性的改进攻关。

3.2 创新改进

3.2.1 Pallet结构改进

针对Pallet机械结构问题，采用普氏矩阵生成多个方案，基准方案为对Pallet上勾销缸选型更改，采用推力更大的气缸，整体替换；方案1，Pallet勾销缸更换为电缸增加驱动力；方案2，Pallet勾销缸增加外置防飞溅挡板；方案3，Pallet勾销缸增大气管管径。与基准方案进行打分对比，方案2增加外置防飞溅挡板较优，设置为二次基准方案，进行矩阵更新，新增方案4，勾销缸内部改造增加防飞溅卡片；方案5，增加自动吹扫装置。

从造车质量，造车CT，降低故障率，改造成本，改造风险维度进行方案对比迭代，最终留下3个方案。从成本，施工风险，实施时间3个维度对比，采用数据量化，最终选定了Pallet内部结构改造，增加防飞溅装置这个方案。

选取改进后的Pallet进行样件测试，采集Pallet勾销缸改进前后飞溅数量，验证改进效果。采用配对t检验方法，验证方案的有效性，假设改进后飞溅减低80%认为有效，基于95%的置信度进行配对检验，根据数据分析得出结论勾销缸改进方案效果良好。

3.2.2 机运故障处理流程改进

基于机运设备的故障追踪功能，设备维修人员的故障处理及设备调试流程对应进行了变化。改进前根据经验逐个配调机运设备，效果不理想，改进后可根据报错信息表锁定报错信息，针对性调整，提高检测稳定性，机运设备故障处理流程改进如图3所示。3.2.3 机运保养流程改进

图3 机运设备故障处理流程图

基于保养任务全周期跟踪功能，机运设备保养流程进行相应改进更新，改进前Pallet保养按照固定保养周期模式，改进后增加后台运行数据跟踪和过程参数监控，根据设备运行时长科学保养。TPM/PM任务监控功能通过按设备实际运行时间监控保养周期，在高产时设备提前达到使用寿命，能及时预警发现隐患，减少停机发生；低产时，延后设备保养日期，避免设备过度保养造成的维修成本浪费问题。结合趋势预测模型，利用大数据问题分析思维方式，采集设备关键运行数据，提前发现设备故障隐患，助力高频问题解决，实现精准维修。系统已实现对滚床皮带检查、轴承座加油和电机检查等PM任务监控。关键运行数据监控预警实现对滚床电机运行电流转速监控，摩擦线进出车联动信号监控，高频故障数据采集分析实现对移载叉设备、勾销缸切换报错数据采集分析。改进后的机运设备保养流程如图4所示。

图4 机运设备保养流程图

3.2.4 Pallet自动下线功能

从机运数据系统中拉取生产期间机运故障数据，进行统计分析，Pallet机械报错故障人工处理工时存在异常点，调查原因为Pallet机械故障无法在线修复，需人工下线Pallet修复，导致人工处理工时异常增加，该问题需要研究攻关。分析Pallet下线流程，现有Pallet故障无法在线修复时，由人工手动操作Pallet动作，跟踪故障Pallet直至下线工位，手动操作下线。传统的手动下线全程跟踪的方式，时间过长，存在浪费点。通过开发自动下线功能，编写自动控制程序，人员输入设备编号，一键操作，实现自动上下线，缩短处理工时及停机时间。自动下线机运设备流程如图5所示。

图5 自动下线流程图

3.3 改进效果

通过自主编程开发，实现对设备编号、故障信息、故障时长、进出车电流、保养记录的精确追踪，基于该智能追踪系统，对机运系统数据进行分析和优化，达到综合效率提升的目标。通过改进勾销缸防飞溅卡片，开发设备保养任务全周期跟踪系统，设置机运报错自动记录功能，达成机运设备故障频次降低。基于智能追踪系统进行机运故障研究和人工工时优化分析。从系统中拉取2021年6月及10月生产期间机运故障数据，分别比较改进前后机运故障频次，改进前NP=11，降到改进后NP=2.1。

4 结束语

汽车制造行业车身车间机运设备体量大，监控数据多，精确匹配设备编号、报警代码和过程参数等信息，复杂程度高。结合数据提取及趋势分析算法，实现机运设备运行及保养方式的优化改进，可以实现故障率的有效降低。通过项目推进及方案推广，实现降本增效的目的，基于故障数据分析结果，合理部署设备维修保养工作开展，可有效降低维修人员的工作负荷。本文提出的车身机运追踪系统基于现有硬件条件开发实施，投入成本低，系统开发完成后适用性强，可以为同行业应用场景提供借鉴。