物联网技术在航天企业数字化制造领域的应用研究

尹德发 周杨 师玉玲 唐凯

摘要：数字化制造一直是航天制造领域所关注的主要焦点之一，而信息化与工业化的两化融合则是未来建设的重中之重。本文结合设备物联网优势针对航天制造企业现阶段存在的主要问题，提出航天制造企业物联网系统建设方案及对应问题的解决方案，从而提升航天制造业生产研制效率和质量以及航天企业数字化制造的水平。

关键词：物联网；两化融合；数字化制造

中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）06-0045-03

近年来，航天企业面临着高频发射和多型号研制双重压力，为了保证航天制造企业高精尖设备高质、高效利用，缓解生产一线管理人员的压力，建立一套面向设备监控与信息采集的航天制造企业物联网系统，对企业设备运行状态和过程质量有效掌控，使得企业对整个企业的研制设备及研制质量透明化，显得十分必要。

1 物联网系统功能概述

为了保证制造企业数字化生产，前提是实现设备联网及实时监控，使得整个生产过程及物理环境的透明化，并建立全局的实时数据库。具体功能描述如下：

1.1 设备管理

系统能够提供个生产设备全生命周期管理，能够查看到设备的全部履历数据，包括：设备台账、设备采购、设备备件管理、设备维护保养计划、设备运行记录、设备履历归档、设备监控、设备运行统计分析。

1.2 数据采集

系統具备自动采集和手工采集（包括条码和终端等录入，以下简称手工采集）的能力，能为数控机床、普通机床、检测设备等不同采集点提供多种不同的数据采集方式，根据数控机床的差异能够提出实用、有效的数据采集和监控方法，提供不同种类控机床自动数据采集接口，包括西门子840D，GE FANUC 18I，HEIDENHAIN TNC530等不同种类的加工中心；对于没有通讯能力的机床，可以考虑增加IO开关等方法，提供设备状态，运行时间等基本状态信息采集能力。

1.3 设备状态监控及利用率分析

通过多种灵活的采集方法获取生产现场数控机床的实时状态数据，使管理人员及时了解到当前哪些设备是在加工中、维修中、空闲中以及每台机床的当前加工任务、效率、工时和操作人员。具备目前国际上通用的标准OEE数据计算分析功能，经过归纳、汇总、分析等手段以报告或图表的方式提供给用户和管理者用户，并且系统能具备对以上数据信息进行关联性深度分析。

1.4 质量管理

系统可帮助质量人员完成从毛胚到成品全部过程的整个质量监控，包括质量控制、质量报警及异常处理、统计分析报表，提供质量追溯功能。能够以图表的方式体现实际质量与目标要求之间的比对结果。通过设定指定工位的控制图参数，包括样本数量、样本容量以及不同的判异规则，对控制图的观察和分析用来判断生产过程是否稳定，发现异常及时通知相关责任部门进行处理，并对异常的原因和处理情况进行跟踪，从而对生产过程中影响质量的因素进行管理，提高产品质量和生产过程的稳定性。

1.5 DNC系统集成

具备生产车间数控机床联网功能，完成数控机床DNC联网数据通信功能，并能把对刀仪的对刀数据传送给加工机床实现刀具补偿的数据传递。支持在线加工操作，同时DNC系统能与设备联网物联网系统集成，实现NC代码程序的有效管理和审计功能。

1.6 决策支持

系统能够根据现场采集的各类数据从数据库内调用后，按照用户选取的各种特定的过滤选项要求自动生成各类报表，为厂级决策层、车间计划员、调度员、统计员以及其他与生产管理有关的人员提供各种数据。系统能够提供用户自定义的报表模版或方法。

1.7 基础数据管理（包含人员，班次，权限，组织结构）

通过与其他系统集成的方式可提取基础数据，如不能满足要求时，本系统应具备基础数据维护功能。

2 航天企业数字化制造领域面临的主要问题及改善措施

2.1 问题一、总体面上缺乏决策信息进行持续改善

生产管理环节目前缺乏信息化系统支撑，缺乏一个信息共享平台来发布并监控企业生产运作过程中的各种生产活动和相关数据信息，使得从总体上能够实时、有效、全面监控生产各项活动的状态和预警，使得很难有据可依来持续改善工厂生产过程。

物联网精益生产改善措施，分三步走：

暴露问题，解密黑箱：通过物联网使得生产计划进度和生产资源情况透明化，使整个企业可以实时查看到合同订单的执行情况，包括进度（是否完工、完工数量、完工进度情况、备料情况、生产资源情况），资源使用情况（刀具、设备、工装），生产报警信息（进度报警、质量报警、设备报警）；

识别问题，找出改善点：根据物联网的透明化数据平台，通过采用物联网的分析决策工具，提取决策分析数据，通过以图表、报表、仪表盘、SPC过程统计图、设备OEE的分析的方式提供决策依据，找出问题的起因，从而提供改善的依据；

精益化持续改善：找到问题后，可以通过物联网系统进行优化生产模型和组织方式（包括BOM结构、工艺过程、质量检验模型、JIT局部应用），并改善生产计划流程，从而达到事前的优化控制，另外在生产执行过程中，通过物联网系统可以重点对关键问题点进行检查控制，尽量及时尽早的发现问题，从而防止问题的蔓延和不必要的浪费。最后再对一阶段的生产执行情况进行统计分析和KPI分析，从而到达真正意义上的持续改进。

2.2 问题二、排产困难、调度困难

一方面，目前ERP排产不能解决工序级别损耗问题，导致排产结果基本不可用；另一方面，工厂的生产环境经变更，常无条件包括设备、原材料供应、上游瓶颈工序，由于缺乏有效实时的监控，导致排产调度困难、调度困难，等到发现问题时候已经处于后期阶段，造成局部制品和原材料积压严重，工件的返工等不必要的浪费行为，从而降低了产能，最终无法保证交货期或者延长交货期。

物联网精益生产改善措施：

生产模型标准化：通过物联网进行生产建模，包括车间生产资源模型，BOM模型，工艺路线模型（解决工序损耗问题），检验模型，以此来预先优化生产过程；

调度可视化：通过物联网系统工具，帮助计划员制定计划，检查计划的可行性，计划变更时可以快捷的获取影响面，快捷的调整计划或改派工作。

2.3 问题三、生产过程难以事前和事中控制

机加工车间生产过程基本不透明，缺乏过程管理和过程控制，使得生产跟踪很困难。目前很难实时有效的监控生产进度和发现进度拖期，不能关联得到问题的原因。根本原因是缺乏实时监控的数据和手段，因此也就无法做到事前和事中的有效控制；另外，这个监控也是靠过程检验人员的每天时候统计手工处理，这样一方面导致不实时，从而也很难保证数据的完整性和准确性。

物联网精益生产改善措施：

生产过程透明：通过物联网的实施，及时有效准确的采集作业现场的数据，包括人、机、料、法、质量等数据，使得整个生产过程透明化，包括在制品状况，各个工位的产能和负荷状况，及时发现生产过程中的各种预警信息；

可视化监控：通过物联网系统监控机制和工具，可以及时的以多种视角来检查工单的进度和相关的现场数据。多种视角包括：从工单的角度、从设备（工作中心）的角度、人员的角度、刀具的角度来监控生产现场；另外，物联网提供预警器的方式，可以提前防范问题发生的可能性。

2.4 问题四、设备利用率不高、分析困难

目前各设备利用率存在很大的浪费，造成这个的主要因素是缺乏有力的监控手段，设备问题处理的响应速度、以及对故障发生后的生产调整能力较低，从而影响产能的最优化。

物联网精益生产改善措施：

设备实时数据采集：通过物联网的采集服务，可有效准确的采集设备的运行的相关数据，包括机床状态（开、关机、运行、报警）、加工程序名称、加工开始时间、结束时间、当前刀具号、主轴负载、机床操作履历、倍率、报警开始时间、结束时间、报警号、机床坐标系等数据，这些数据将为监控、OEE性能分析、改善决策提供有力的数据支撑；

设备生产可视化监控：通过物联网组态画面监控工具，可以模拟实际的工厂设备布局，通过图形化的监控一目了然的监控到各设备的状态（加工、停机、维修），并可以点击对应的设备，查看当前设备的具体参数，达到实时统筹监控；

设备OEE性能分析：根据对设备数据的采集，对设备的各种性能进行综合分析，包括负荷波动取消、设备利用率，最后综合分析出OEE性能曲线图，为精益化改善提供最直接的决策依据。

2.5 问题五：刀具浪费严重

对于精加工企业，刀具成本占用很大的生产的成本，刀具的浪费非常严重，基本上是报废了就以旧换新，无法监控刀具的使用情况和使用寿命，另外也缺乏道具的重复利用机制。

物联网精益生产改善措施：

刀具生命周期管理：通过物联网系统，将刀具从第一次领用到最后报废进行生命周期管理，包括刀具领用、刀具上到、刀具装刀、刀具修磨、刀具报废等事件的管理，建立刀具的档案；

刀具的使用数据采集：通过对刀具加工件数的采集和统计，分析出每把（关键）刀具的当前加工次数、累计加工次数、修磨次数；

刀具的寿命监控：根据刀具的使用数据的采集，以及刀具额定寿命的设定，就可以进行刀具寿命监控，到接近刀具额定寿命时候，进行刀具预警触发相关人员的进行处理逻辑，包括换刀、修磨、报废等处理；

刀具的使用分析：可以对某一类刀具进行分析，也可以对某一机床适用的刀具分析，还可以对刀具领用人进行分析，不断修订刀具的额定寿命，使得刀具的使用寿命最大化，从而节约刀具的成本。

2.6 问题六、质量管理难以受控和持续改善

通过和质管部门和企业领导的沟通，质量这块的问题也很多，包括：目前设置过程检验基本没有起到较大作用，而且浪费了大量的人力；在原材料紧急放行环节，没有做到有力控制，导致问题到成品时才发现，甚至到总装时候才发现，这样造成了很大浪费行为，也很大程度上打乱生产节拍；目前的检验数据没有管理起来，基本是纸质的检验单数据，这样造成无法事后进行过程统计分析和质量追溯，导致很难进行持续质量改善工作。

物联网精益生产改善措施：

检验模型的标准化：通过物联网系统，建立各种规格型号的零部件检验模型，当然这个检验模型可以随着企业的生产稳定程度而改变，这个检验模型将在实际的生产过程检验里面用来作为判定合格的标准，也作为质量过程控制和报警的依据，同时也作为SPC过程统计分析的判定依据；

过程检验的数据采集：通过布置现场终端的方式，由物联网系统自动进行过程控制并记录检验的数据，如果缺少首检、或者未达到控制要求，将会触发异常事件通知质量部门相关人员；从而达到事中控制，同时这样也减少了过程检验人员的岗位要求；

SPC过程统计分析：通过对过程检验数据的采集，物联网系统就可以对某产品的某工序的某检验项目进行SPC分析，提早发现当前加工状态是否处于稳态，从而也可以起到事前预防控制，另外根据对缺陷率等分析，可以找出质量改善点，完善质量检验模型，达到质量持续改善的精益化生产要求；

質量追溯：物联网提供正向和反向追溯方式进行质量追溯，完成从产品反向追溯生产过程的各个环节，和从某一个生产环节正向追溯到和这个环节相关产品；从而有效的提高企业的质量持续改进方针，提高顾客满意度。

2.7 问题七、成本归集困难，难以做到精细化核算

所有问题归结起来，都会造成成本的增加。如何能够准确分析各个环节的成本因素，找出可可改善点，是作为企业决策者急需要解决的问题。

物联网精益生产改善措施：

物联网提供准确、细致的成本要素：通过物联网的精细化的生产过程管理，对每个作业点进行了管理，通过对人员、设备、材料的管理，对每个成本发生点提供料、工、费的明细数据，这些数据将有力支持企业作业成本法的成本归集；

成本分析：通过对生产某一产品的关键成本要素进行分析，包括刀具费用、原材料费用、人工费用、设备费用的分析，可以为企业成本最小化提供决策依据。

3 针对数字化制造的物联网系统总体设计原则及思路

3.1 业务体系设计原则

物联网系统设计的核心思想，尽可能的缩短生产周期，降低生产成本，提高生产质量；为此物联网要从五个方面展开设计：

一体化的解决方案：从信息化整体考虑物联网系统建设；

数字化建模和生产指示：将工厂数字化建模；

数字化生产调度：根据现场的实时数据采集，提供数字化生产调度平台；

数字化生产分析：根据现场的实时采集数据，提供数字化的分析；

可视化生产监控：通过组态画面定制，和实时数据采集，提供可视化的生产监控。

3.2 软件体系设计原则

平台化：基于平台化体系架构的增量迭代系统，从而适应物联网项目快速定制和快速开发特性，满足不断变化与递增的需求。

持续化：软件的稳定性和低维护成本，以及可持续化发展，满足企业长期使用，轻松升级的要求，是长远化建设合作考虑；

开放性：软件的扩展性和集成性；支持基于软件组装的开发模式，满足企业的不断增长的业务需求；

扩展性：提供高级二次开发扩展到能力，使得企业经过培训自己有能力来配置、开发一些客户化需求，使得系统具有灵活适应性；

一体化：ERP/MES/DNC/物联网的一体化解决方案，可以轻松实现ERP/MES/DNC/物聯网的一体化应用需求，而不是单一孤立的系统；

集成性：物联网提供一个数据集成服务，可以轻松实现和第三方系统，包括ERP/SCM/DNC/BI等系统进行互动集成，满足企业不断扩展到业务要求。

3.3 系统总体设计思路

（1）建立生产制造过程实时数据采集和可视化监控的软硬件平台；实现对生产设备运行参数、工况、物流和质量等信息的实时采集、集中监控与闭环反馈，并支持企业的扩展应用。

（2）建立基于实时数据的生产调度模型，以及对制造资源（设备、人员、工具、生产物料）的统一管理与合理配置，实现车间作业计划与调度的优化和动态管理，提高产品制造过程的透明化、均衡化和设备利用率， 保证产品的制造周期。

（3）建立制造过程的产品检验模型，实现质量数据（包括加工过程中自动采集的实时数据、常规质量检验的现场数据或历史数据等多数据源）的统计过程控制（SPC）， 实时监控关键生产质量环节，分析制造过程的质量稳定性和工序能力，为产品质量改进并及时采取相应的措施提供重要依据。

（4）完成CAPP/ERP/MES等主要信息化系统的一体化信息流规划与全面动态集成，在此基础上：

1）实现产品数据、工艺数据、生产制造及管理数据的完整闭环和基于业务流程的动态共享，以及基于制造规划、作业调度与资源运控一体化流程中相关制造数据的联动；当产品和工艺数据发生变更时，支持制造流程的动态响应和更新。

2）通过与ERP系统的集成与协同， 形成支持中长期与现场实时生产作业计划的推拉结合计划体系，支持对客户订单的快速响应和对生产异常的有效处理，支持JIT管理模式的应用。

3）支持在制造作业现场（车间）对产品、工艺、质量、作业等相关图纸、文档和技术文件的在线实时浏览与全关联查询。

4）支持实现产品全生命周期的生产和质量数据追溯和多视图查询，并可通过报表中心灵活定制各类分析统计报表，为企业管理者提供决策信息支持。

5）制定物联网系统规范化管理流程和信息化岗位职责， 形成信息化环境下生产管理与制造执行过程的规范化管理机制。

4 结语

经过多年的试点应用研究，首都航天机械公司的物联网系统建设已初步成型，积累了丰富的航天企业物联网系统建设经验。在系统逐步改进优化的过程中，大大提高了航天企业的数字化制造水平。

参考文献

[1]刘化君.物联网关键技术研究[J].计算机时代，2010，（7）：4-6.

[2]李虹.物联网生产力的变革[M].北京：人民邮电出版社，2010.

[3]廉飞宇.计算机网络与通信[M].北京：电子工业出版社，2009.

Abstract：Digital manufacturing has always been one of the main focuses in the field of aerospace manufacturing. The integration of informationization and industrialization is the most important task in the future. This paper combines the advantages of the Internet of Things （IoT） to address the major problems existing at the current stage of space manufacturing companies， and proposes solutions for the construction of space companies IoT systems and their corresponding solutions， so as to improve the production efficiency and quality of aerospace manufacturing and the level of digital manufacturing of aerospace companies.

Key words：Internet of things； integration； digital manufacturing