人工智能工藝研究

王玓

摘要：目前豫新汽車的釬焊爐工藝技術(shù)調(diào)整，仍依賴于工藝專家及工藝技術(shù)人員的經(jīng)驗，參差不齊的水平容易使產(chǎn)品釬焊過程中的良品率波動較大，對產(chǎn)品的穩(wěn)定性生產(chǎn)和產(chǎn)品的一致性影響較大?；诖寺?lián)合廠家開發(fā)《芯體車間釬焊爐人工智能》項目。在釬焊爐數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)建模分析系統(tǒng)，實現(xiàn)焊接參數(shù)優(yōu)化，減少對工藝技術(shù)人員的依賴。

關(guān)鍵詞：人工智能、釬焊爐。

引言

釬焊是我公司的核心工藝，對其精確把控是確保產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)能的關(guān)鍵，整個焊接過程精確的爐內(nèi)氣氛控制包含兩個重點衡量指標，即：產(chǎn)品合適的溫度曲線和惰性氣體環(huán)境。合適的溫度曲線：產(chǎn)品在板鏈上連續(xù)通過釬焊爐，釬焊爐各區(qū)不同的溫度和產(chǎn)品移動速度構(gòu)成了產(chǎn)品升溫曲線。釬焊爐各釬焊度段裝有電加熱器并通過爐膛內(nèi)測溫熱電偶，感知溫度變化，調(diào)節(jié)加熱器輸出功率保證各釬焊段所設(shè)置的溫度。但調(diào)整輸出功率保證爐膛內(nèi)設(shè)定溫度有一定滯后性，影響調(diào)節(jié)過程產(chǎn)品質(zhì)量。惰性氣體環(huán)境：鋁釬焊過程極易氧化，導致焊接過程焊縫無法填充，而導致產(chǎn)品報廢。對鋁換熱器來說，釬焊環(huán)境要求非常嚴格。釬焊爐氣氛通過在爐中持續(xù)充入氮氣來保證爐中惰性氣體環(huán)境。目前通過人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)整的方法來實現(xiàn)釬焊爐中環(huán)境的穩(wěn)定，這個過程對人員的經(jīng)驗依賴程度非常高。而傳統(tǒng)的自動控制方法無法滿足對釬焊環(huán)境進行精確調(diào)節(jié)的需要。

1.現(xiàn)狀需求以及方案設(shè)計描述

目前豫新汽車的釬焊爐工藝技術(shù)調(diào)整，仍依賴于工藝專家及工藝技術(shù)人員的經(jīng)驗，參差不齊的水平容易使產(chǎn)品釬焊過程中的良品率波動較大，對產(chǎn)品的穩(wěn)定性生產(chǎn)和產(chǎn)品的一致性影響較大。

芯體車間四號線釬焊合格率目前已達到99.5%左右，再進一步的提升需要更實時的數(shù)據(jù)抓取與更精確的分析，通過人工智能技術(shù)的應用，實時掌握釬焊的各參數(shù)，并通過模型的應用與不斷地現(xiàn)場建模迭代，可以提前預測并提醒工藝技術(shù)人員影響焊接合格率的因素占比，將問題提前扼殺。

基于機器學習的釬焊爐內(nèi)環(huán)境控制方案涉及到爐內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和人員調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、評估、基于模型的控制等不同環(huán)節(jié)，最后建立準確、穩(wěn)定運行的模型，實現(xiàn)對人員的智能替代作用。

2.人工智能項目介紹

2.1 項目簡介

針對上述需求及方案設(shè)計，豫新公司人工智能項目分為三個系統(tǒng)：1.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將釬焊爐數(shù)據(jù)及氦檢漏數(shù)據(jù)采集到系統(tǒng)中，給予大屏顯示，為工藝技術(shù)人員提供數(shù)據(jù)方面參考依據(jù);2.運用多因子分析系統(tǒng)將焊接參數(shù)與氦檢漏檢漏信息建立釬焊爐設(shè)備分析模型，對比不良品出現(xiàn)前后多因子綜合的波動，從而得到過程參數(shù)建議;

3.定時預測系統(tǒng)，將車間歷史數(shù)據(jù)導入到定時預測系統(tǒng)中進行調(diào)試驗證，通過異常樣本與正常樣本的對比分析，根據(jù)因子分布給出正常區(qū)間分布范圍，從而在焊接參數(shù)將要發(fā)生異常時提前預警，為現(xiàn)場焊接提供參考。

2.2 釬焊數(shù)據(jù)監(jiān)控與預測原理

釬焊爐的數(shù)據(jù)監(jiān)控于預測共經(jīng)歷四個階段：數(shù)據(jù)采集—工程經(jīng)驗分析—多因子分析建?！Ｐ蛻眉皟?yōu)化。

1.第一階段：對釬焊爐生產(chǎn)流程進行調(diào)研，并提出需增加數(shù)據(jù)采集點要求，根據(jù)需求增加相應傳感器、檢測設(shè)備、網(wǎng)關(guān)等設(shè)備。

2.第二階段：現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集到平臺端，對過程數(shù)據(jù)和成品檢測數(shù)據(jù)，產(chǎn)品檢測記錄按照時間軸形式與釬焊的參數(shù)進行關(guān)聯(lián)，剔除異常波動值。

3.第三階段利用對因子分析手法進行釬焊爐生產(chǎn)過程建模，對比不良品出現(xiàn)前后多音字綜合的波動，從而得到相應過程參數(shù)建議。

4.第四階段：導入分析形成的生產(chǎn)參數(shù)數(shù)據(jù)，應用于產(chǎn)線，由此該模型得到驗，根據(jù)現(xiàn)場圖報告廳效果進行再次分析，不斷進行模型化的優(yōu)化。

3.項目完成情況及效果分析

本文將從經(jīng)濟效益方面、人才培養(yǎng)方面、推廣價值方面、難易度方面進行分析。

3.1經(jīng)濟效益方面

通過推廣人工智能項目，項目改善前焊接合格率達到99.5%，項目應用后預計可提高0.2個百分點，按照四號線每天生產(chǎn)5000套，每年工作220天計算），每套產(chǎn)品按照100元計算：每天生產(chǎn)數(shù)量×每年工作天數(shù)×提高百分比×每套效益，共減少質(zhì)量損失：5000*220*0.2%*100=22萬元.

3.2人才培養(yǎng)方面

通過本項目，參與項目的個人業(yè)務水平均得到明顯進步。然后與

相關(guān)技術(shù)人員培訓研討，形成豫新人工智能項目展示說明，完成課件《工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理》并于2020年4月在工程部進行培訓。人員的綜合能力有明顯提升，并且在整個公司內(nèi)進行宣貫學習。

3.3 推廣價值方面

該項目在多個部門或多種生產(chǎn)線上可普遍實施，有較詳細的原始資料和標準化程序，形成可參考的技術(shù)標準或可行性分析報告，目前已經(jīng)在芯體車間四號線使用，形成釬焊爐設(shè)備分析模型，后續(xù)可持續(xù)開發(fā)，使得模型更加智能、更加精確，也可橫向推廣至公司其他焊接生產(chǎn)線

3.4 難易度方面

該項目需協(xié)調(diào)多個單位完成，具有一定專業(yè)性，且需消耗一定成本和時間（2個月-半年，或11-20人），豫新公司人工智能項目主要由芯體車間及技術(shù)工程部協(xié)作完成，結(jié)合機械知識與計算機知識，耗時十個月完成。

4.結(jié)束語

豫新公司人工智能項目已完成釬焊爐設(shè)備分析模型的建立與現(xiàn)場的展示應用，為工藝技術(shù)人員提供了參考依據(jù)，目前已在芯體車間推廣，后續(xù)可持續(xù)開發(fā)訓練，使得模型逐漸更加智能、更加精確。

隨著工程機械產(chǎn)品功能越來越多，人工智能系統(tǒng)會更加深入到生產(chǎn)制造系統(tǒng)，包括機器人、大數(shù)據(jù)、云制造等，能使企業(yè)實現(xiàn)智能制造，從而提高制造效率。

參考文獻

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[2]焊接材料、工藝及設(shè)備手冊 北京：化學工業(yè)出版社

[3]屠恒悅.真空釬焊技術(shù)的應用.

[4]張青 工程機械概論 化學工業(yè)出版社