姜典保
(上海拖拉機內燃機有限公司,上海 200433)
汽車產業(yè)最近幾年在中國快速發(fā)展,但由于人力成本的快速上升,使汽車產業(yè)快速進入機器人自動化時代,最具有代表性的是白車身焊接。當前在白車身焊接工廠,機器人的使用率大大超過人工,保守估計焊接工藝的自動化比例超過60%,在江浙滬一帶用工成本高的地區(qū),焊接工藝自動化比例估計超過80%,當前部分高端整車廠和高端白車身零部件廠的焊接工藝自動化比例達到90%以上。
在以往人工焊接時代,設備相對簡單,維修、維護及管理難度不大,且由于設備故障影響的產量可以通過人工進行彌補。在當前機器人大量代替人的情況下,高自動化對設備維護管理的要求將大大提高,自動化設備本身比手工設備要復雜很多,且由于設備停機影響的產量只有通過延長工作時間彌補,將直接影響工廠運營效益。
因此,設備的運行管理效率、質量將會直接影響工廠運營效率,作者從設備常規(guī)管理入手,結合當前的物聯(lián)網及大數(shù)據(jù)技術,對機器人等自動化設備的智能化管理進行初步研究,探討如何有效降低設備故障率,提升設備利用率,從而提升效益。
常規(guī)的設備管理主要分為三部分,首先是建立設備管理臺賬,包括設備維修記錄及備件管理和更換記錄等;其次做好設備維護保養(yǎng)工作,對設備不同的部件定期進行不同的檢查或維護保養(yǎng);最后是出現(xiàn)設備緊急故障做應急維修。
目前市面上設備管理專業(yè)軟件比較多,這些設備管理軟件基本都能有效解決當前設備管理的主要問題,如臺賬、按計劃維護保養(yǎng)、備件及應急維修等,同時也可以形成相關的分析報表,供管理者進行決策。同時也有運行RFID(Radio Frequency Identification)技術以及WiFi技術構建包含設備借還信息、設備盤點、維修、報表信息等要素的設備日常管理平臺[1]。但這些常規(guī)設備管理軟件對于設備停機及維修情況等全靠維修人員主動申報,主觀性太強,不能有效避免人為因素的干擾,且設備停機情況及維護保養(yǎng)情況與保養(yǎng)計劃等無法形成深度有效智能關聯(lián),不利于校驗維修情況與設備完好之間的關系。即設備維護保養(yǎng)與產線或設備本身無法有效結合,形成系統(tǒng)的設備管理解決方案。
物聯(lián)網實際就是“物物相連的互聯(lián)網”,它有兩層意思:第一,物聯(lián)網的核心基礎仍然是互聯(lián)網,是在互聯(lián)網基礎上延伸和擴展的一種網絡;第二,其用戶端延伸和擴展到了任何物品之間,進行信息交換和通信。
大數(shù)據(jù)是融合物理世界(Physical World)、信息空間和人類社會(Human Society)三元世界的紐帶[2]。大數(shù)據(jù)技術是利用生產經營活動中大量的數(shù)據(jù),對當前已經發(fā)生的事情進行深度分析,分析其發(fā)生的原因。機械大數(shù)據(jù)已經成為揭示機械故障演化過程及本質的重要資源,數(shù)據(jù)量的規(guī)模、解釋運用的能力也將成為當代機械故障診斷最為重要的部分[3]。通過機器深度學習技術,可避免后續(xù)發(fā)生重復問題,并預測將會發(fā)生什么,到最終使預期正確的事情發(fā)生,從而預知未來。
如何使設備管理與物聯(lián)網大數(shù)據(jù)有效結合,有效體現(xiàn)設備使用規(guī)律及使用狀態(tài),并根據(jù)當前使用狀態(tài)和歷史維護情況,預測后續(xù)的潛在風險點、維護重點及備件應用等。
根據(jù)目前白車身行業(yè)的特點及設備管理難點,結合機器人產線PLC系統(tǒng)及機器人等設備的運行大數(shù)據(jù),結合設備維護維修保養(yǎng)等,使設備運行大數(shù)據(jù)與設備維護維修保養(yǎng)產生關聯(lián),研發(fā)該機器人焊接設備智能化管理系統(tǒng)。
白車身焊接產線機器人應用比較廣泛,且此類產線均由PLC系統(tǒng)控制,PLC系統(tǒng)和設備之間可通過網絡連接或是直接信號線連接的方式。由于直接信號線連接會造成接線比較多,布線繁瑣,因此近幾年,大多數(shù)機器人焊接產線均采用網絡連接方式,如Device net、Internet IP或Profibus等網絡連接方式。但不管采用何種網絡方式,PLC系統(tǒng)均可以實現(xiàn)將設備運行數(shù)據(jù)通過網絡在PLC系統(tǒng)中進行提取并暫存。
對于機器人焊接產線來說,最重要的有三大類數(shù)據(jù):(1)設備運行數(shù)據(jù),如機器人運行時間、報警停機原因及時間、設備運行速度、產線元器件狀態(tài)等;(2)產品質量數(shù)據(jù),根據(jù)設備檢測系統(tǒng)所反饋出的焊點焊接質量等;(3)產品產量數(shù)據(jù),根據(jù)PLC系統(tǒng)自身計算出的產品產量數(shù)據(jù),包括消耗的零部件數(shù)量和消耗的輔料數(shù)量等。
此機器人焊接產線設備智能管理系統(tǒng)主要由三部分構成:第一部分為設備運行數(shù)據(jù)收集系統(tǒng),主要功能為收集設備運行數(shù)據(jù),并上傳到服務器;第二部分為設備維修、維護保養(yǎng)系統(tǒng),其主要功能為由上位客戶端編制設備維護保養(yǎng)計劃,上傳到服務器和產線PLC控制系統(tǒng)上;第三部分為智能報表輸出系統(tǒng),針對產線運行情況形成停機、維護指南及備件報表,用于指導設備管理人員更科學合理地進行設備維護及備件的準備等,其架構如圖1所示。
設備運行數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)主要包括控制產線設備的PLC系統(tǒng)、通過TCP/IP或RS485串口與上位機服務器相連的PLC系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集軟件,如圖2所示。
該系統(tǒng)主要收集主要設備(如機器人、焊槍、焊機等關鍵設備)的運行時間、設備故障停機時間及故障代碼、設備運行狀態(tài)(如機器人各軸減速機受力扭矩曲線)、部分焊接參數(shù)等。通過該數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)收集,最終定期形成報表,有利于分析設備運行狀態(tài)及設備維護保養(yǎng)狀態(tài),可以更有針對性地指導后續(xù)維護保養(yǎng)計劃的編制及定期修訂等。
圖2 設備運行數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)
設備維護維修保養(yǎng)系統(tǒng)主要包括設備管理人員客戶端、設備維修人員客戶端及本地服務器和設備維修維護系統(tǒng)軟件,如圖3所示。
圖3 設備維護維修保養(yǎng)系統(tǒng)
該設備維護維修保養(yǎng)系統(tǒng)主要工作功能如下:
首先由設備管理人員在上位客戶端輸出設定好的設備維護保養(yǎng)計劃,由本地服務器通過無線4G網絡發(fā)布到維修人員手機客戶端;手機客戶端維修人員接收到指令后,會根據(jù)系統(tǒng)提示,在要求的時間段完成相應設備的維護保養(yǎng)工作;完成維護保養(yǎng)工作后,由維修人員在手機客戶端確認某一項維護指令已完成,系統(tǒng)會在后臺記錄完成時間和完成人。如更換備件,則要求維護人員選擇備件種類及型號,完成后系統(tǒng)后臺記錄。
其次,如設備出現(xiàn)應急維修,如產線的停機故障等,產線PLC系統(tǒng)會自動記錄停機時間,當停機超過一定的時間、現(xiàn)場的一般維修人員不能排除故障時,設備維修保養(yǎng)系統(tǒng)會結合產線運行數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)自動將警示或提示信息報送到設備維修主管或維修經理,甚至是公司管理層處,由相應的負責人協(xié)調協(xié)同解決設備問題。
再次,對于機器人和焊槍等自動化機械設備,其大部分機械器件壽命跟其運行時間有關,設備維護維修保養(yǎng)系統(tǒng)會根據(jù)設備廠家初始設定的機械部件運行壽命,再結合設備運行數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)采集到的設備運行數(shù)據(jù),將維護或更換信息提前預測性地發(fā)送到設備管理人員處,由設備管理人員根據(jù)系統(tǒng)提示,計劃性地安排設備的大修和大保養(yǎng)計劃,做到對設備壽命的預先判斷,降低設備運行故障,提高利用率。
最后,該系統(tǒng)可根據(jù)設備維護保養(yǎng)計劃,結合設備運行數(shù)據(jù)的收集及維修人員確認信息等,對該設備運行數(shù)據(jù)及維護保養(yǎng)數(shù)據(jù)和確認數(shù)據(jù)進行分析,可對維修人員的能力進行初步評價,同時可對設備維護保養(yǎng)計劃的合理性進行評價,指導后續(xù)設備維護保養(yǎng)計劃的設計和編排。
該智能報表輸出系統(tǒng)結合設備運行系統(tǒng)及設備維護維修保養(yǎng)系統(tǒng),可輸出上述設備運行報表、設備維護保養(yǎng)效果報表、設備備件消耗報表。同時可根據(jù)設備備件消耗等,分析不同供應商或不同批次備件的質量可靠性。
該機器人焊接產線設備智能化管理系統(tǒng)可有效解決當前市面上設備管理系統(tǒng)的缺陷,將產線運行情況和設備管理情況有效結合起來,讓設備管理能力與設備運行狀況產生關聯(lián)。它的運用,可大大提升車身焊接件廠商的設備管理水平,并可有效提升機器人產線設備利用率,降低設備故障率,提升工廠效益。
參考文獻:
[1]王法玉,張曉洪,陳洪濤,等.RFID及WiFi技術在實驗設備管理中的應用[J].實驗技術與管理,2015,32(5):274-277.
WANG F Y,ZHANG X H,CHEN H T,et al.Application of RFID and WiFi Technology in Experimental Equipment Management[J].Experimental Technology and Management,2015,32(5):274-277.
[2]程學旗,靳小龍,王元卓,等.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和分析技術綜述[J].軟件學報,2014,25(9):1 889-1 908.
CHENG X Q,JIN X L,WANG Y Z,et al.Survey on Big Data System and Analytic Technology[J].Journal of Software,2014,25(9):1 889-1 908.
[3]雷亞國,賈峰,孔德同,等.大數(shù)據(jù)下機械智能故障診斷的機遇與挑戰(zhàn)[J/OL].機械工程學報,2017:1-12.[2017-09-11].http://www.cjmenet.com.cn/Jwk_jxgcxb/CN/abstract/abstract
12265.shtml.
LEI Y G,JIA F,KONG D T,et al.Opportunities and Challenges of Machinery Intelligent Fault Diagnosis in Big Data Era[J/OL].Journal of Mechanical Engineering,2017:1-12.[2017-09-11].http://www.cjmenet.com.cn/Jwk_jxgcxb/CN/abstract/abstract12265.shtml.