基于MES的制造業(yè)質(zhì)量控制系統(tǒng)的應(yīng)用研究

劉青 鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院

基于MES的制造業(yè)質(zhì)量控制系統(tǒng)的應(yīng)用研究

劉青 鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院

隨著制造業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量“零缺陷”的高標(biāo)準(zhǔn)要求，對生產(chǎn)過程中工序質(zhì)量的實(shí)時(shí)有效的控制成為亟待解決的問題。本文針對這個實(shí)際問題，構(gòu)建了基于MES的質(zhì)量控制系統(tǒng)，給出了該系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，并分析了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。

MES 質(zhì)量控制 生產(chǎn)加工

1 引言

高質(zhì)量的產(chǎn)品取決于制造過程中質(zhì)量管理的水平。隨著數(shù)字化、信息化在制造業(yè)中的推廣，如何在提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，進(jìn)行有效的過程質(zhì)量管理，成為企業(yè)管理者研究的重要課題，特別是采用“多品種、小批量”柔性生產(chǎn)模式的小微型生產(chǎn)企業(yè)，高質(zhì)量與高效率的矛盾尤為突出。在生產(chǎn)過程中，如果能夠準(zhǔn)確、及時(shí)的監(jiān)測到產(chǎn)品質(zhì)量的異常狀態(tài)，對加工工序質(zhì)量的波動進(jìn)行實(shí)時(shí)有效的控制，就能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量。因此，充分采集制造過程中的產(chǎn)品信息、工藝條件、設(shè)備參數(shù)等相關(guān)的過程量信息，運(yùn)用現(xiàn)代質(zhì)量控制技術(shù)對生產(chǎn)制造過程實(shí)現(xiàn)“精確質(zhì)量控制”，努力做到“生產(chǎn)高效率，質(zhì)量零缺陷”。

2 小微型企業(yè)生產(chǎn)過程中質(zhì)量保證體系存在的問題

從生產(chǎn)過程質(zhì)量保證體系的角度來看，隨著數(shù)字化、信息化的應(yīng)用，在“多品種、小批量”柔性生產(chǎn)模式下，高效、精確的加工工序質(zhì)量控制的難度越來越大，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

①生產(chǎn)品種多，產(chǎn)品之間切換快，有時(shí)候一條生產(chǎn)線一天生產(chǎn)的產(chǎn)品型號多達(dá)幾十種，每個產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)都比較復(fù)雜，過程質(zhì)量信息的采集比較困難，難以形成系統(tǒng)性數(shù)據(jù)，制造業(yè)傳統(tǒng)的大規(guī)模質(zhì)量控制技術(shù)已經(jīng)不再適用于此類企業(yè)。

②產(chǎn)品小批量化，使得每種產(chǎn)品的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)樣本少，采集規(guī)模不足，數(shù)據(jù)特征不明顯，缺少先驗(yàn)信息，很難得出標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)參數(shù)。

③獲取的質(zhì)量信息時(shí)效性差，當(dāng)前生產(chǎn)過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)大都來源于QC人員的抽檢記錄和關(guān)鍵工位的崗位記錄，如無嚴(yán)重質(zhì)量事故，一般由生產(chǎn)管理人員半天或一天統(tǒng)計(jì)一次，一般僅作為產(chǎn)品質(zhì)量的事后追朔，實(shí)時(shí)性不強(qiáng)，不利于生產(chǎn)過程中的質(zhì)量控制。

④獲取的質(zhì)量信息集成性差，人工記錄的質(zhì)量數(shù)據(jù)不夠客觀、全面、及時(shí)，在數(shù)據(jù)疊加時(shí)會出現(xiàn)前后不一致，數(shù)據(jù)可加工性差，無法形成有效性信息，二次利用率低。

⑤獲取的質(zhì)量信息利用率低，底層數(shù)據(jù)來源不足，記錄口徑不同，數(shù)據(jù)的精確度和可信度不高，因此所獲質(zhì)量信息的増益率低，不利于工序質(zhì)量的在線控制。

3 基于MES的質(zhì)量控制系統(tǒng)分析

3.1 MES在企業(yè)生產(chǎn)過程管理中的地位與作用

為解決上述問題，人們提出了數(shù)字化的制造執(zhí)行系統(tǒng)的概念，即在企業(yè)當(dāng)前的數(shù)字化生產(chǎn)模式下，合理、有效地設(shè)置檢測傳感網(wǎng)絡(luò)，以此來實(shí)時(shí)地獲取生產(chǎn)過程中與質(zhì)量相關(guān)的、來源于設(shè)備、工藝、產(chǎn)品等的各種信息，利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算分析能力，從這些數(shù)據(jù)信息中提煉出生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的動態(tài)變化趨勢，從而及時(shí)地采取有效的糾正措施。

AMR提出的企業(yè)集成模型由計(jì)劃層、執(zhí)行層和控制層構(gòu)成。計(jì)劃層(ERP)面向客戶，以市場需求和客戶訂單為源頭制訂生產(chǎn)計(jì)劃，最大限度地利用企業(yè)內(nèi)的各種生產(chǎn)資源，實(shí)現(xiàn)庫存最小化、效益最大化。控制層(Control)面向生產(chǎn)作業(yè)現(xiàn)場，通過計(jì)算機(jī)控制生產(chǎn)設(shè)備實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品制造過程特別是設(shè)備的控制。作為控制層和計(jì)劃層連接的執(zhí)行層(MES)面向車間的生產(chǎn)控制，通過MES把企業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)場控制進(jìn)行有機(jī)集成，在執(zhí)行過程中通過底層信息采集網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)制造過程中產(chǎn)生的一切靜、動態(tài)數(shù)據(jù)信息，存儲于制造信息數(shù)據(jù)庫，利用現(xiàn)代質(zhì)量控制和預(yù)測技術(shù)，構(gòu)建智能化質(zhì)量控制和預(yù)測系統(tǒng)，及時(shí)、有效地處理制造過程中產(chǎn)生的質(zhì)量數(shù)據(jù)，努力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量“零缺陷”。

3.2 質(zhì)量控制系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)

根據(jù)小微企業(yè)生產(chǎn)過程質(zhì)量控制的具體情況，結(jié)合制造執(zhí)行系統(tǒng)的功能模型，構(gòu)建的質(zhì)量控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如下圖1所示。

圖1 質(zhì)量控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

首先是質(zhì)量計(jì)劃管理模塊根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量要求，制訂質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)和工藝規(guī)范要求，確定關(guān)鍵工序質(zhì)量控制點(diǎn)。然后由質(zhì)量數(shù)據(jù)采集模塊等實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)過程中底層控制系統(tǒng)產(chǎn)生的與質(zhì)量控制有關(guān)的設(shè)備、產(chǎn)品等數(shù)據(jù)信息，并監(jiān)控關(guān)鍵工序的質(zhì)量信息的波動。接著由質(zhì)量信息反饋與分析模塊將采集到的信息反饋到計(jì)算機(jī)控制中心進(jìn)行分析，當(dāng)出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)時(shí)，由質(zhì)量診斷與改進(jìn)模塊將異常數(shù)據(jù)與質(zhì)量數(shù)據(jù)庫的信息進(jìn)行比對分析，設(shè)計(jì)改進(jìn)方案，使生產(chǎn)過程在質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)許可范圍內(nèi)正常進(jìn)行。產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測模塊主要是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)信息和工藝特性，利用實(shí)時(shí)采集的質(zhì)量數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型，對產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量趨勢進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果對生產(chǎn)制造的設(shè)備、工藝等進(jìn)行微調(diào)，進(jìn)一步改進(jìn)加工質(zhì)量，保證生產(chǎn)制造過程的質(zhì)量穩(wěn)定性。

3.3 質(zhì)量控制系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

為了有效地實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制系統(tǒng)的運(yùn)行，根據(jù)執(zhí)行控制系統(tǒng)的功能模型構(gòu)建的系統(tǒng)體系，是多學(xué)科、多技術(shù)的集合，其中的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下幾種：

①質(zhì)量數(shù)據(jù)采集技術(shù)

為了實(shí)時(shí)采集制造過程各工序的質(zhì)量數(shù)據(jù)，采用數(shù)字化檢測傳感技術(shù)，建立底層檢測傳感網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置與MES的數(shù)據(jù)接口，將獲取的數(shù)據(jù)信息存入質(zhì)量數(shù)據(jù)庫；采用條碼掃描等技術(shù)，可快速識別產(chǎn)品在各工序的質(zhì)量信息，及時(shí)錄入系統(tǒng)，用于追蹤產(chǎn)品的質(zhì)量狀況，采用網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)字信息傳輸方式，數(shù)據(jù)采集的效率、準(zhǔn)確性都有明顯提高。

②質(zhì)量診斷與改進(jìn)技術(shù)

當(dāng)質(zhì)量控制系統(tǒng)監(jiān)測到關(guān)鍵工序的質(zhì)量信息波動時(shí)，根據(jù)關(guān)鍵工序控制參數(shù)的變化，運(yùn)用分析模型進(jìn)行趨勢分析，提取工序質(zhì)量異常信號，交給計(jì)算機(jī)控制中心，進(jìn)行濾波去噪、二代小波分析等處理，與質(zhì)量數(shù)據(jù)庫的異常模式的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)度匹配分析，對工序誤差進(jìn)行溯源，快速準(zhǔn)確地定位到故障因素，采取改進(jìn)措施，并采用（均值－極差）控制圖、貝葉斯預(yù)測控制圖等工具對各工序的加工質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測與追蹤，使生產(chǎn)過程在質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)許可范圍內(nèi)正常進(jìn)行。保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)態(tài)性。

③產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測技術(shù)

利用采集到的眾多歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建質(zhì)量信息數(shù)據(jù)庫，根據(jù)實(shí)時(shí)采集的質(zhì)量數(shù)據(jù)，采用回歸算法、迭代算法等建立預(yù)測模型，準(zhǔn)確地預(yù)測出產(chǎn)品的加工誤差，將預(yù)測誤差及時(shí)反饋給生產(chǎn)控制系統(tǒng)，調(diào)整設(shè)備參數(shù)、優(yōu)化制造工藝，實(shí)施誤差補(bǔ)償，從而保證生產(chǎn)產(chǎn)品的“零缺陷”。

3.4 質(zhì)量控制系統(tǒng)的開發(fā)平臺

基于MES的質(zhì)量控制系統(tǒng)要想穩(wěn)定有效的運(yùn)行，其數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)非常重要。數(shù)據(jù)庫中包含工序過程記錄表、設(shè)備參數(shù)記錄表、檢驗(yàn)記錄表等底層數(shù)據(jù)信息，質(zhì)量控制系統(tǒng)在運(yùn)行當(dāng)中經(jīng)常需要處理大量數(shù)據(jù)，要求計(jì)算能力強(qiáng)、速度快，因此采用Visual Basic.NET編程語言、Microsoft SQL Server 2012數(shù)據(jù)庫、MATLAB數(shù)值分析等工具進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)，使得該質(zhì)量控制系統(tǒng)人機(jī)交互界面友好，功能明確清晰。

4 結(jié)束語

綜上所述，基于MES的制造業(yè)質(zhì)量控制系統(tǒng)，擁有節(jié)點(diǎn)豐富的底層檢測傳感網(wǎng)絡(luò)，龐大的質(zhì)量信息數(shù)據(jù)庫，卓越的計(jì)算機(jī)控制中心，能夠有效地對產(chǎn)品的生產(chǎn)過程質(zhì)量進(jìn)行控制、預(yù)測及改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了高效率與高質(zhì)量的有機(jī)統(tǒng)一。

[1]黃肖玲，柴天佑．復(fù)雜生產(chǎn)過程計(jì)劃調(diào)度級聯(lián)模型在選礦MES中的應(yīng)用研究[J]．自動化學(xué)報(bào)，2011，37（09）：1130-1139

[2]宋震方．智能制造中的自動化和信息化[J]．橡塑技術(shù)與裝備，2016，42（23）：25-30

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TP273

A

2016年江蘇省高職院校教師專業(yè)帶頭人高端研修，計(jì)劃編號：2016TDFX015。

劉青，1977—，女，漢，江蘇省邗江縣人，碩士研究生，副教授，現(xiàn)就職于：鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院，研究方向：測控技術(shù)、應(yīng)用電子技術(shù)。