河北五維航電數(shù)字化管理升級(jí) ——特種合金材料零部件數(shù)字化協(xié)同制造
河北五維航電科技股份有限公司是一家專注于特種合金材料零部件的技術(shù)研發(fā)與生產(chǎn)制造的企業(yè)，主要客戶有哈爾濱汽輪機(jī)、北重汽輪機(jī)、哈爾濱汽輪機(jī)、美國(guó)通用電氣、法國(guó)阿爾斯通、奧地利安德里茨、德國(guó)曼恩等。公司核心技術(shù)是以特種合金材料的技術(shù)開發(fā)以及特種涂層技術(shù)為基礎(chǔ)，專注于火電與工業(yè)汽輪機(jī)、燃機(jī)、水電、核電等高端能源裝備應(yīng)用領(lǐng)域。
公司客戶非常優(yōu)質(zhì)，訂單多，但是公司整體效益低下。主要面臨的問題是訂單生產(chǎn)周期長(zhǎng)，客戶訂單無法按時(shí)交付，內(nèi)部生產(chǎn)計(jì)劃組織混亂，產(chǎn)能不足，資源整體利用率差，同時(shí)特種合金材料零部件的定制化生產(chǎn)與精密加工對(duì)企業(yè)的協(xié)同設(shè)計(jì)、協(xié)同生產(chǎn)、協(xié)同供應(yīng)鏈提出了更高的要求，大量的研發(fā)設(shè)計(jì)、材料檢測(cè)、供應(yīng)鏈協(xié)同、生產(chǎn)加工數(shù)據(jù)需要記錄、分析、反饋、決策。
2017年7月，五維航電在張家口市經(jīng)信委的積極推動(dòng)下與煙臺(tái)恒遠(yuǎn)智能科技、中國(guó)電信簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，正式啟動(dòng)數(shù)字化管理轉(zhuǎn)型升級(jí)項(xiàng)目，重點(diǎn)推動(dòng)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化制造協(xié)同為目標(biāo)，優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部資源配置，縮短產(chǎn)品制造周期，加快制造速度，降低制造成本。
煙臺(tái)恒遠(yuǎn)智能科技有限公司作為項(xiàng)目的主要實(shí)施單位，致力于數(shù)字化工廠的頂層設(shè)計(jì)與工業(yè)軟件的應(yīng)用開發(fā)，為客戶提供整體的數(shù)字化工廠解決方案與服務(wù)，核心技術(shù)與產(chǎn)品有生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)采技術(shù)、數(shù)字化車間管理應(yīng)用平臺(tái)Dssplat、基于云計(jì)算的工業(yè)APP微應(yīng)用等。
一、項(xiàng)目概況
五維項(xiàng)目基于電信工業(yè)PON網(wǎng)絡(luò)與恒遠(yuǎn)智能科技的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)數(shù)采技術(shù)與數(shù)字化車間Dssplat產(chǎn)品，建立由訂單開始-訂單統(tǒng)籌-訂單執(zhí)行-訂單交付完整的數(shù)字化制造管理協(xié)同平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了端到端的數(shù)據(jù)集成與應(yīng)用。
1. 項(xiàng)目背景
1) 企業(yè)背景
五維航電發(fā)展目前面臨以下幾個(gè)突出問題和潛在需求：
a) 產(chǎn)品定制化需求程度高，但工廠內(nèi)部整體響應(yīng)速度滿足不了客戶交期。
b) 計(jì)劃統(tǒng)籌與組織能力弱化，造成各生產(chǎn)工序脫節(jié)，生產(chǎn)協(xié)同性差。
c) 車間生產(chǎn)加工與計(jì)劃脫節(jié)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)不透明，潛在浪費(fèi)嚴(yán)重，生產(chǎn)成本居高不下。如無法對(duì)設(shè)備、人員的生產(chǎn)效率進(jìn)行有效評(píng)估，管理精細(xì)度低。
2) 行業(yè)背景
五維在特種合金材料零部件制造行業(yè)客戶優(yōu)質(zhì)，新能源新材料領(lǐng)域有核心的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)力，急需對(duì)公司的運(yùn)營(yíng)與管理進(jìn)行升級(jí)提升，以便后續(xù)公司在核電與海工領(lǐng)域、海外市場(chǎng)的戰(zhàn)略部署。
3) 項(xiàng)目可行性與資源優(yōu)勢(shì)
五維的產(chǎn)品特性與材料技術(shù)決定了工廠生產(chǎn)以設(shè)備加工為制造主體，所有的人員、物料、方法、工具等生產(chǎn)要素都要經(jīng)過以設(shè)備為單元構(gòu)成的加工中心，并且材料研發(fā)設(shè)計(jì)使用大量先進(jìn)的熱處理、材料檢測(cè)等精密儀器與設(shè)備，為項(xiàng)目的智能聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)采集提供了物理基礎(chǔ)。
2. 項(xiàng)目簡(jiǎn)介
數(shù)字化協(xié)同制造項(xiàng)目整體規(guī)劃以底層的工業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)搭建與設(shè)備數(shù)采為技術(shù)支撐，以各生產(chǎn)要素集成的數(shù)字化工位搭建為系統(tǒng)核心，車間級(jí)綜合數(shù)字化管理平臺(tái)為數(shù)據(jù)應(yīng)用載體，以工業(yè)級(jí)微應(yīng)用APP為數(shù)字化系統(tǒng)的重要延伸。主要分為以下幾個(gè)實(shí)施階段：
圖1 數(shù)字化協(xié)同制造項(xiàng)目規(guī)劃
1. 工業(yè)網(wǎng)絡(luò)：以電信的工業(yè)PON網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)進(jìn)行車間級(jí)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的整體升級(jí)，搭建設(shè)備運(yùn)行與數(shù)采的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。
2. 數(shù)據(jù)采集：應(yīng)用恒遠(yuǎn)科技的設(shè)備數(shù)采技術(shù)，根據(jù)不同的設(shè)備接口與通訊協(xié)議，設(shè)計(jì)數(shù)采方案，EverMonitor進(jìn)行設(shè)備級(jí)的數(shù)據(jù)采集。
3. 數(shù)字工位搭建：集合設(shè)備加工的人員、物料、工具、作業(yè)方法、技術(shù)圖紙等生產(chǎn)要素?cái)?shù)字化，結(jié)合設(shè)備自身狀態(tài)監(jiān)控、加工參數(shù)采集，形成完整的工位級(jí)數(shù)字化管理生態(tài)。
4. 車間級(jí)數(shù)字化管理平臺(tái)：綜合計(jì)劃管理、品質(zhì)管理、工藝管理、物料管理、人員管理、效率管理等多個(gè)模塊及功能應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)車間的全方位的數(shù)字化升級(jí)管理。
5. 工業(yè)級(jí)微應(yīng)用APP：針對(duì)五維特定的應(yīng)用場(chǎng)景，開發(fā)移動(dòng)端的微應(yīng)用，快速有效的解決實(shí)際問題。
3. 項(xiàng)目目標(biāo)
1) 制造協(xié)同化
多樣化的產(chǎn)品形態(tài)，導(dǎo)致整個(gè)制造鏈條信息冗雜，管理難度高、生產(chǎn)成本高、生產(chǎn)速度與效率低下，通過數(shù)字化平臺(tái)，將設(shè)計(jì)-采購(gòu)-制造-倉儲(chǔ)-物流-交付-服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)打通，進(jìn)行數(shù)據(jù)集合與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)協(xié)同設(shè)計(jì)、協(xié)同制造及供應(yīng)鏈協(xié)同。
2) 產(chǎn)品智能化
裝備制造的關(guān)鍵材料、核心部件的設(shè)計(jì)、研發(fā)、測(cè)試的大數(shù)據(jù)采集、分析，如材料研發(fā)設(shè)計(jì)參數(shù)、監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等；產(chǎn)品智能化遠(yuǎn)程運(yùn)行參數(shù)監(jiān)控與預(yù)警；
二、項(xiàng)目實(shí)施概況
五維航電數(shù)字化管理升級(jí)項(xiàng)目一期主要以數(shù)字化協(xié)同制造為目標(biāo)，重點(diǎn)是企業(yè)對(duì)內(nèi)部制造過程進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)改造。
1. 項(xiàng)目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容
五維協(xié)同制造數(shù)字化平臺(tái)總體架構(gòu)主要分為：流程層、設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)采層、數(shù)據(jù)中心模型層、應(yīng)用平臺(tái)與微應(yīng)用層。
（1）流程層架構(gòu)設(shè)計(jì)
首先在系統(tǒng)進(jìn)行流程建模仿真與模型設(shè)計(jì)，對(duì)公司整體業(yè)務(wù)進(jìn)行價(jià)值流分析與設(shè)計(jì)，識(shí)別系統(tǒng)TOC流程點(diǎn)與缺失項(xiàng)，進(jìn)一步定義數(shù)字化匹配的標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流與工藝流、過程流，進(jìn)行由上而下的公司級(jí)、工廠級(jí)、車間級(jí)、工位級(jí)的流程標(biāo)準(zhǔn)化。
（2）設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)采層
基于工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)總線等通信協(xié)議，4G網(wǎng)絡(luò)、NB-IOT等無線通信協(xié)議將設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)；通過EverMonitor采集設(shè)備進(jìn)行加工參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)、故障分析與預(yù)警等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集，內(nèi)部集成了多種采集協(xié)議，兼容ModBus、OPC、 CAN、 Profibus 等各類工業(yè)通信協(xié)議和軟件通信接口，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和統(tǒng)一，另一方面基于盒子的內(nèi)置高性能芯片與處理系統(tǒng)，能夠?qū)?shù)據(jù)從邊緣側(cè)、傳輸?shù)皆贫耍瑢?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程接入。
（3）數(shù)據(jù)中心模型層
所有采集的數(shù)據(jù)會(huì)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)中心模型集成庫，除了存儲(chǔ)功能，核心功能是封裝了幾百種工業(yè)技術(shù)、管理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的算法，實(shí)現(xiàn)機(jī)理建模，能夠?qū)v史數(shù)據(jù)、 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測(cè)分析。如五維集成了更多的特種材料的設(shè)計(jì)仿真算法模型、定制化材料加工的流程算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有資源的優(yōu)化配置。
（4）應(yīng)用平臺(tái)與微應(yīng)用層
基于五維特定的研發(fā)設(shè)計(jì)端與生產(chǎn)制造端的問題，建立一體化的數(shù)字化車間管理應(yīng)用平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)集成與應(yīng)用。
1) 搭建數(shù)字化Dssplat平臺(tái)，建立由訂單開始-訂單統(tǒng)籌-訂單執(zhí)行-訂單交付完整的數(shù)字化制造管理協(xié)同平臺(tái)。
2) 基于關(guān)鍵工序與瓶頸設(shè)備，集成人員、設(shè)備、物料、工具、方法等生產(chǎn)要素建立以設(shè)備加工中心為核心的數(shù)字工位。
3) 基于特定場(chǎng)景，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值與用戶行為分析，開發(fā)移動(dòng)端的工業(yè)APP微應(yīng)用服務(wù)，如異常管理微應(yīng)用、設(shè)備智能管家微應(yīng)用、訂單執(zhí)行管理平臺(tái)微應(yīng)用等。
4) 全面的可視化運(yùn)營(yíng)決策數(shù)字化管理平臺(tái)與移動(dòng)領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙應(yīng)用。
2. 網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)架構(gòu)
工業(yè)PON網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是中國(guó)電信立足于構(gòu)筑新一代智能通訊網(wǎng)，在對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)交換機(jī)系統(tǒng)研究基礎(chǔ)之上，結(jié)合最尖端的無源光網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的發(fā)展，創(chuàng)新出的一套安全、可靠、融合、先進(jìn)的綜合解決方案。
項(xiàng)目通過工業(yè)PON網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為企業(yè)構(gòu)建雙冗余容錯(cuò)環(huán)網(wǎng)，確保生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)連接中斷的情況時(shí)，立即啟用另外一條通路，使網(wǎng)絡(luò)通信的可靠性大大提高。
工業(yè)PON網(wǎng)絡(luò)在物理層采用了PON技術(shù)，在鏈路層使用以太網(wǎng)協(xié)議，利用PON的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了以太網(wǎng)的接入。
車間現(xiàn)場(chǎng)采用移動(dòng)終端掃描二維碼方式采集數(shù)據(jù)，需要通過無線網(wǎng)絡(luò)接入，但是車間現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜，電磁干擾密布，為了滿足車間現(xiàn)場(chǎng)對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性需求，采用工業(yè)級(jí)全向無線AP，高密負(fù)載均衡，所有終端自動(dòng)被接入到附近最優(yōu)AP，保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。
3. 數(shù)據(jù)架構(gòu)和應(yīng)用
數(shù)據(jù)是企業(yè)未來核心資產(chǎn)，數(shù)據(jù)就是價(jià)值，數(shù)據(jù)架構(gòu)決定企業(yè)能否將數(shù)據(jù)有效采集和利用。
我們將數(shù)據(jù)分為三大類，設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。其中，設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)由系統(tǒng)通過設(shè)備接口和協(xié)議自動(dòng)采集，生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)由生產(chǎn)過程中的參與人員通過二位碼掃描采集，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)由生產(chǎn)管理人員通過系統(tǒng)Web端頁面操作錄入。
設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是設(shè)備運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、故障代碼、核心參數(shù)等，由系統(tǒng)通過設(shè)備協(xié)議自動(dòng)采集，采集頻率高，數(shù)據(jù)量大。所以我們?cè)诓杉K端進(jìn)行了預(yù)處理和格式化，并用Redis做緩存控制，減少通信中斷對(duì)數(shù)據(jù)采集造成的影響。
數(shù)據(jù)按照格式轉(zhuǎn)發(fā)到服務(wù)器端后，服務(wù)器會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次清洗，將業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)存入業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，為生產(chǎn)管理和協(xié)同提供支持。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫使用用開源數(shù)據(jù)庫PostgreSQL搭建，輕量化、低成本，完全滿足生產(chǎn)需要。
其他設(shè)備數(shù)據(jù)將會(huì)被實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)存到非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，進(jìn)行持久化存儲(chǔ)，為大數(shù)據(jù)分析建立基礎(chǔ)。此數(shù)據(jù)庫用MongoDB進(jìn)行管理，MongoDB也是開源數(shù)據(jù)庫技術(shù)，支持高并發(fā)寫入和分布式存儲(chǔ)，性能優(yōu)越。
三、下一步實(shí)施計(jì)劃
1.智能化產(chǎn)品
特種合金材料零部件的使用環(huán)境要耐高溫、耐高壓、耐腐蝕，產(chǎn)品的使用壽命、產(chǎn)品的附加值高，零部件本身的損耗對(duì)大型裝備的運(yùn)行性能影響大，如核電設(shè)備對(duì)零部件的使用狀態(tài)要求較高，但缺乏必要的監(jiān)控手段。后續(xù)會(huì)針對(duì)一部分高端產(chǎn)品進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用和智能化改造，如高端合金材料智能螺栓，通過耐高溫特種傳感器技術(shù)進(jìn)行遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與控制，實(shí)時(shí)對(duì)零部件的運(yùn)行狀況數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警，提高維保的效率與整體設(shè)備的穩(wěn)定性。
2. 智慧供應(yīng)鏈
通過物聯(lián)網(wǎng)、服務(wù)計(jì)算、云計(jì)算等信息計(jì)算與制造技術(shù)融合，構(gòu)成智慧供應(yīng)鏈平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)軟硬件制造資源和能力的全系統(tǒng)、全生命周期、全方位的感知、互聯(lián)、決策、控制、執(zhí)行和服務(wù)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、物、信息的集成、共享、協(xié)同與優(yōu)化。
3. 行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)
進(jìn)行行業(yè)數(shù)據(jù)與資源整理，建立特種合金材料的研發(fā)設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為行業(yè)內(nèi)的特種材料企業(yè)提供數(shù)據(jù)仿真模擬、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)特種合金材料零部件產(chǎn)品的智慧化改造，逐步建立核定領(lǐng)域的零部件運(yùn)維監(jiān)控中心，為終端用戶提供遠(yuǎn)程運(yùn)維與監(jiān)測(cè)預(yù)警服務(wù)，降低企業(yè)運(yùn)維成本。
四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果
1. 項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)
（1）設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)采技術(shù)應(yīng)用
基于恒遠(yuǎn)科技EverMonitor的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)采技術(shù)，設(shè)計(jì)多協(xié)議、多設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)化集成采集技術(shù)方案。如智能監(jiān)控預(yù)警，設(shè)備聯(lián)網(wǎng)并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)材料車間的冶煉設(shè)備、熱處理設(shè)備、機(jī)加工設(shè)備監(jiān)控爐溫曲線、轉(zhuǎn)軸與進(jìn)刀速度等工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能。
（2）工業(yè)級(jí)APP微應(yīng)用
基于五維的數(shù)字化管理平臺(tái)，結(jié)合客戶瓶頸工位與關(guān)鍵問題，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值與用戶行為分析，開發(fā)應(yīng)用了多個(gè)工業(yè)APP微應(yīng)用。
如異常管理數(shù)字化APP，可解決異常頻發(fā)、管理鏈條長(zhǎng)的問題；設(shè)備智能管家APP，解決設(shè)備生命周期管理數(shù)字化的問題等等。
（3）行業(yè)數(shù)字化平臺(tái)解決方案
形成了特種合金材料零部件制造行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化制造端到端的應(yīng)用解決方案，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備、人員、物料等資源要素的.橫向網(wǎng)絡(luò)化集成，同時(shí)打通了由設(shè)計(jì)研發(fā)到生產(chǎn)制造的縱向集成。
如設(shè)計(jì)數(shù)字化仿真應(yīng)用，合金材料的配方研發(fā)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化仿真模擬應(yīng)用，建立試樣工藝參數(shù)模型，并進(jìn)行3D畫面動(dòng)態(tài)演示與數(shù)據(jù)算法簡(jiǎn)易化配置。如檢測(cè)評(píng)價(jià)智能分析應(yīng)用，對(duì)檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)智能化檢測(cè)與評(píng)價(jià)，建立檢測(cè)評(píng)價(jià)中心大數(shù)據(jù)庫。
2. 實(shí)施效果
（1）制造速度提升
通過訂單的數(shù)字化車間管理平臺(tái)，減少研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、采購(gòu)、生產(chǎn)之間的信息不協(xié)同問題，提高計(jì)劃組織的準(zhǔn)確性，產(chǎn)品的平均生產(chǎn)周期由 5~6 個(gè)月左右縮短至 1~3個(gè)月；產(chǎn)品的準(zhǔn)時(shí)交付率由 47%提升至 75% ；
（2）生產(chǎn)成本下降
通過生產(chǎn)制造的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)分析，并生成人均產(chǎn)出和效率報(bào)表；同時(shí)，設(shè)備數(shù)字工位的設(shè)備狀態(tài)、停機(jī)故障時(shí)間、任務(wù)與產(chǎn)能的大數(shù)據(jù)分析，實(shí)時(shí)核算設(shè)備OEE；報(bào)廢率、不良率等指標(biāo)可視化，制造成本數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)核算與分析、預(yù)警，產(chǎn)品的單位制造成本降低 5%~15% 。
（3）效率提升
制造數(shù)據(jù)的可視化與領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙的搭建，為運(yùn)營(yíng)決策提供大量的數(shù)據(jù)支撐，并為管理者提供KPI管理實(shí)時(shí)工具，降低管理難度，提升管理效率，異常問題關(guān)閉率由 57%提升至 94%。
聲明
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