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数字化车间

发布时间:21-03-23 17:10 作者:admin

数字化制造车间解决方案的应用目的是实现生产制造全过程数字化协同,基于实时数据实现设计、制造、管理数据流的贯通;管理信息与设备运转实现物理融合。为企业实现以下目标:
基于设计工具及设计管理手段,通过设计与制造之间的数据发布,实现设计与生产协同,形成数字化制造数据基础;
基于生产过程管理实现保障与制造协同、管理与执行协同、设计要求与设备运行状态协同,构建数字化制造的体系协同环境;
基于有线或无线网络,实现网上设备的联通、协议转换、数据解析,搭建数字化制造的数据链路;
基于数据采集与加载控制,实现制造过程实时监控和生产质量在线监控,即通过生产要素的监控,包括物料配送设备、加工设备、检测设备、试验设备及环境条件的自动加载、数据采集,实现执行步骤及设备动作的监控,在线完成质量问题的闭环监控;
基于质量控制模型,实现工艺流程、产品性能的在线预测,将制造过程质量控制由“事后统计分析”提升到“事前监控与预警”的水平;
通过完整的过程数据,自动形成产品数据包,为设计仿真及优化提供大数据应用基础。
数字化车间包括控制中心、主线管理、现场监控和保障管理四大部分:
数字化车间组成
控制中心:作为软硬一体化控制中心,承担平台管理、质量控制模型运行、虚拟设备监控、存储及网络硬件支撑平台,是数据管理、系统监控和质量控制模型运算中心,是数字化车间自动加载、自动采集、自动监控的核心。
主线管理:计划、工艺、物流三条管理主线贯穿数字化车间全过程。
计划主线包括综合计划、生产计划、作业计划、外协外包等计划要求的管理及产能与任务的匹配。
工艺主线包括工艺管理、BOM管理及生产流程及检测要求的分解与下载。实现设计要求与设备运行状态的匹配。
物流主线包括综合物流、生产物流,实现物料采购、供方管理、库存、物料复验筛选及分拣、配套配送、自动仓储与传送设备监控等,实现智能化物流配送及智能化物料质量评价。
两种监控包括现场监控和质量监控
生产和试验现场监控以设备运行参数自动加载、过程数据自动采集、生产、检测、试验设备输出数据自动采集并监控为核心,通过智能化多功能采集器实现控制中心与设备之间的信息互通,是实现数字化生产信息自动传递、自动监控、自动预警的关键环节,是实现设备智能化生产的基础。
质量监控包括物流质量监控、生产质量监控、产品质量监控,并将行业、企业质量管理、质量审批、质量问题闭环管理等制度内嵌在系统中,根据生产过程及现场监控获取的数据自动触发,从而保证质量管理要求与生产过程紧密融合,实现在线质量控制。
数字化生产保障包括生产资源保障、综合质量管理保障
生产资源保障是实现数字化生产的必要条件,包括人员、设备、车间环境、车间资源管理的数字化,为人员技能、权限、状态的自动化判断奠定基础;为设备、辅料、工装、量具的状态评价与外部保障提供平台;为车间产线、班组、工位的产能评价构建基础数据、为建立环境温湿度、动力、周边配套保障条件的环境评价建立参数化评判依据。
综合质量管理保障是完成数字化之后对数字化车间生产结果的综合管理,建立基于数字化生产的综合数据库,构建基于大数据应用的综合分析管理平台,包括各类过程检测报告、试验报告、产品检验报告的自动生成,产品数据包的自动生成,交付验收文件的自动生成,质量问题的自动追溯等。并为数字化设计及仿真提供过程数据作为产品优化的数据基础。
(1)数字化管理
以大数据决策为目标,集成各种运营管理平台,包括:供应链管理,库存及物流管理、财务管理、人力资源管理系统、资产设备管理系统、项目管理系统、综合计划管理、销售管理系统、客户关系管理、售后服务、质量体系管理、安防与监控、能源消耗监控、企业大数据分析及利用等。实现横向系统集成。
(2)过程控制
过程控制包括产品数字化设计和数字化车间两大部分。
数字化设计。设计管理以PLM/PDM系统为核心,以CAX\CAPP、仿真分析及质量分析工具为辅助手段,形成以产品为主线、以设计、评审、发布控制为重点的管理系统框架,建立数字制造数据基础。
数字化车间。是制造过程控制的核心,通过与数字化设计平台的对接,接受数字化制造要求,与数字化管理对接,领受管理要求和获得配套支持。与设备层对接,下载和监控设备运行参数。涵盖从生产组织、条件齐套、生产加工、装配加工、检测试验到产品交付整个生产过程。该过程以生产任务为中心,将计划、工艺、物流、制造、试验、质量、交付等过程形成统一的有机整体,并在制造过程中实现工艺数据的自动加载、设备运行参数、检测数据和试验数据的自动采集,自动融入质量体系要求,并通过在线控制模型,实现对生产工艺及产品性能一致性的在线监控。采取图形化操作方式和看板化呈报。
(3)设备层
●智能设备。制造平台生产要素层控制的主要是设备的智能化。包括加工、检测、试验、物流设备的智能化,是执行数字化制造的基本单元。通过数据自动加载与采集,实现加工设备工艺参数、环境条件控制的自动化;检测设备输出与质量评价参数化;物流设备配送参数与生产节奏匹配自动化;试验设备输出与产品性能评价参数化。即所有智能设备自动知道应该做什么、什么时间做、做到什么程度,实现信息物理融合。
设备数字化定制与改造:针对非智能化设备,通过仿真与验证系统研制;基于通用测试平台的系统集成;非标测试设备研制;标准型智能化数据采集器;定制型数据采集器等将设备改造转化成智能设备。

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