案例分享|华菱星马汽车用智能化+信息化+自动化实现生产流程信息可追溯
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华菱星马汽车(集团)有限公司开发设计了汉马发动机生产线全流程MES系统。通过信息化控制方案,对生产现场的质量数据、生产过程、设备状态、生产信息等内容进行自动采集、分析和监控,建立各产品的质量信息档案。实现了生产数据和质量信息的可追溯功能,提高了生产效率,降低了经营成本,有效增强了企业的整体核心竞争力。
华菱星马汽车(集团)有限公司(以下简称“华菱星马汽车”)是中国重要的重型卡车、重型专用车及零部件生产研发基地,国家重点扶持企业,首批“国家汽车出口基地企业”,科技部第四批科技创新试点企业。国家倡导发展自主品牌,坚持自主创新的模式。
随着紧闭的门迅速升起,映入眼帘的是3万多平方米的车间环氧树脂涂层地面,干净如镜,一尘不染;恒温恒湿车间的工作环境让人无论冷热总是如沐春风;20台高精度数控机床正在忙碌工作。加工后的缸体和缸盖毛坯零件通过悬挂轨道上的桁架机械手缓慢自动输送到机床进行切削。
华菱星马汽车发动机车间采用创新的信息化控制方案,实现了工厂柔性、智能化的共线生产需求。通过大量使用机器人和岛式工作站,使设备系统的面积比传统工艺方案减少20%以上,生产线的自动化程度达到80%……
每个月,都有来自全国各地的多批次客户代表、相关行业代表到这里参观,惊叹于汉马发动机生产线的先进性和创新性,也为“中国智能制造”感到自豪。这里是华菱兴马汉马发动机生产车间——示范国家科技合作基地,两国融合试点示范单位。
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汉马发动机生产线的先进性首先体现在其信息化和自动化水平上。
当你进入汉马发动机生产车间时,你会惊叹于只有几个人的巨大机加工生产车间,看不到制造工厂的印象。在这里,机加工车间的缸体和缸盖两条加工生产线由20台高精度数控加工中型机组、2台自动在线测量机、6台在线SPC工作站和26台装配辅助设备完成。采用桁架机械手和区域控制滚轮工作台实现物流自动化运输。
那么,他们是如何实现全自动物流配送的呢?这就要提一个关键词——二维码。汉马引擎也有自己的特殊二维码!汉马发动机的毛坯将通过激光打印出专属二维码,再进行在线加工,包含发动机型号、品类、所需零部件等信息。待毛坯件上线后,机器通过读取二维码数据自动切换到该型号相应的加工工序。同时,系统自动下发相关BOM单。所有部件均与二维码匹配比对,自动防错,保证了汉马动力的高品质和一致性。
正是由于激光二维码、巴鲁夫芯片、机内测量等技术的综合应用,汉马发动机生产车间完美实现了两个平台多达几十个系列品种的共线生产。这条基于自主创新研发的数据采集系统(DCS)的发动机自动化装配线,确保零部件信息100%通过二维码采集分析,既实现了汉马动力生产过程的可追溯性,又便于后期售后零部件的快速供应。
生产管理信息化
信息化是当今时代的潮流,是先进生产力的代表。通过总体设计、信息系统、智能设计云平台、智能生产装备、智能测试平台、智能物流仓储、智能服务平台等内容的集成应用,汉马发动机分公司建立了总体框架,构建了安全的工业网络,并开发出适合节能环保大功率发动机智能工厂标准化体系的解决方案。实现了生产过程的优化控制,缩短了产品升级周期,提高了生产效率。
在车间里,信息化建设随处可见
定制化可视化温湿度监测系统,优化能源管理和调度,提高能源利用效率。通过智能AGV小车与信息技术的融合,可以建立及时准确的物流配送系统,减少物流人员的配置,降低劳动强度,提高物资配送的效率和准确性。通过引入智能在线加工扭矩监测系统,优化刀具寿命,完善加工过程的监测手段,提高产品合格率;通过MES、PLM、ERP等系统的高效协同与集成,全面推进两大制造系统的深度融合
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贴心服务情报
随着智能技术的飞速发展,各种各样的智能产品层出不穷,生活也变得越来越便捷,那么,当“互联网+”与汉马引擎的结合会碰撞出怎样的火花呢?正是在这样的背景下,“智能华菱”应运而生。
“智能华菱”是基于华菱汽车联网系统平台开发的一套智能服务系统。
“智能华菱”
系统可按行政区域或自定义区域统计通行车辆数量,并通过数据分析直接显示车辆分布热图;叠加服务站的位置可以用来分析车辆段服务站的覆盖能力。可进行远程车辆状态诊断,并可将车速、车速、档位、行驶里程、油耗、平均油耗、小时油耗、行驶时间等以图表形式自动计数。通过实时控制,用户可以全面了解车辆的运行情况。
当然,智能化的实现还是基于大数据产品质量管理和预测性维护。在发动机生产过程中,依托服务器、PLC、扫描系统、显示器等手段,实现了全厂数据采集、设备运行状态监测、质量管理和控制等功能。
ERP系统将生产订单BOM直接发送到生产线,实时对各工位进行比对识别,采集并记录生产中的拧紧、漏测、粘接等质量信息及其他相关重要数据,在产品下线时形成完整的电子产品档案,实现产品质量可追溯。系统对数据信息进行处理,建立产品质量数据库,生成相应的质量报告。系统还可以通过分析设备运行大数据,为设备的预防和预测性维护提供有效的数据支持。
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