专栏名称: 产业智能官
用新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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【智能制造】智能技术在制造业的应用与展望、用数据思维构建结构化产品工艺数据

产业智能官  · 公众号  ·  · 2018-11-05 00:03

正文


能制造技术的内涵和特征

传统制造观是以材料处理为核心的,是对生产设备输入原材料或毛坯,使其几何形状或物理化学性能发生变化,最终成为产品的过程;进入信息化时代,人们逐步形成了以信息处理为基础的信息制造观,将制造过程看成是对制造系统注入生产信息,从而使产品信息获得增值的过程,将产品定义为在原始资源上赋予知识与信息的产物,将制造过程视为赋予知识与信息的过程。

在计算机技术的发展过程中,人工智能是一个重要的研究领域。人工智能(Artificial Intelligence,AI)起源于20 世纪中期,其目标是使智能行为自动化。20世纪90年代,人工智能开始涉足制造领域应用,专家系统、模式识别、神经网络等成为当时学术探讨的重点,出现了“智能制造”的概念,并一度成为研究热点,但实际应用寥寥。主要原因在于当时的人工智能仅从计算机技术应用的角度去适应制造过程的需求,缺乏成熟的产品数字模型、网络技术支持;另一方面,当时的工业领域从生产工具角度更关注工艺装备数字控制、自动控制,从制造过程角度更关注CAD/CAM应用、柔性制造系统(FMS)、计算机集成制造系统(CIMS),尚不完全具备在全过程上广泛应用人工智能的基础环境。

进入21世纪,电子、信息、计算等技术的发展推动了互联网、物联网、大数据等技术领域的快速发展,引发了工业模式的变革。德国称这种变革为第四次工业革命,即“工业4.0”;美国则称其为第三次创新变革浪潮,认为未来工业的特征是“工业互联网”,最终的结果殊途同归,就是更高的智能化,而新工业革命变革的基本特征就是智能制造。

智能制造技术是在信息化、数字化、自动化装置及系统应用的基础上,将人工智能引入到制造理论及生产运行过程中,形成以存储、计算、逻辑、推理为特征的机器智能所驱动的产品制造技术。智能制造技术是人工智能与制造技术的有机结合,其基本内涵是指在制造过程的各个环节,采用人机交互、高度柔性与高度集成的方式,通过计算机模拟人类专家的智能活动,对生产运行过程进行分析、判断、推理和决策,延伸或取代制造活动中人的脑力劳动,并对人类专家的制造智能进行收集、存储、完善、共享、继承与发展。可以说,传统的工具和设备延伸了人的四肢能力,智能制造技术则扩展了人的大脑能力。


1 智能制造特征。


智能制造的典型特征是“状态感知——实时分析——自主决策——精准执行”(图1),即利用传感系统获取企业、车间、设备的实时运行状态信息和数据,通过高速网络实现数据和信息的实时传输、存储和结构化处理,根据分析的结果,按照设定的规则做出判断和决策,再将处理结果反馈到现场调整执行状态。智能制造技术实现了从人工智能到机器智能、从机器智能再到系统智能的进步和发展。

智能制造的前提是产品和制造过程的数字化模型、数字化控制的工艺装备、网络化集成的制造系统、基于传感网络或知识库的智能化处理。智能制造系统是人机一体化的混合系统,在智能制造系统中,机器智能和人的智能将紧密地集成在一起协同工作。



智能制造引发航空产品研制模式变革

航空产品研制已经进入数字化时代,数字化表达、网络化连通、协同化研制、数字化执行已经成为新产品研制的基本模式,数字化模型替代了传统的设计图,制造过程以数字化模型为唯一数据源,进行机械加工、钣金成形、复材构件生产、零部件装配等制造活动;数字化的装备成为各个工艺环节不可或缺的基础资源,复杂形状零部件制造的工艺活动已经由传统的手工操作变成程序控制执行,这种数字化执行手段为实现航空产品智能制造奠定了基础。

智能制造给航空产品研制过程带来的变革主要体现在以下3个方面:

(1) 智能加工工艺

数字化加工过程是根据设计模型和工艺要求确定加工工艺及程序,基于空间和时间的确定性关系来完成产品制造,加工状态是依靠人员监控、事后检测来确认的,难以实时掌握加工过程中工况变化并及时调整,导致航空产品零部件质量一致性不稳定、表面质量状态波动大。

智能加工工艺形成一种实时优化调整模式,制造过程中增加对加工过程、时变工况的在线监测,利用智能化技术对获取的加工过程状态信息进行实时分析、评估和决策,实现对加工过程的自主学习和决策控制;通过自主学习形成工艺知识库,支持工艺设计与程序设计过程,实现工件加工工艺的自主决策设计和优化。

(2) 智能装备及智能制造单元

数控装备是按确定的空间关系和程序逻辑来运转的,随着数控系统计算处理能力的不断提升和功能部件不断发展完善,数控装备的加工效率、稳定性、灵活性、信息处理能力都有了极大的提高,基于工况的自主处理能力日趋增强。


2 智能装备模型。


航空制造领域的智能装备及智能制造单元主要包括智能机床、智能机器人、智能控制装置及系统、智能物流系统、传感识别及信息采集装置等,能够对制造过程中运动、功率、扭矩、能量、信息等状态进行实时监测,并实现基于规则的自主决策与自适应控制(图2)。

(3) 智能制造系统

从狭义的制造看,航空产品制造包含一系列工艺过程和工序过程,原材料进入由工艺装备、物流系统、工作人员等组成的制造系统,经过不同的工序或工艺处理,形成符合设计要求的产品。智能制造系统以数字化技术为基础,引入智能处理决策功能,构建出基于智能化装备、智能化工艺、传感网络、智能决策处理系统、人机互联的智能化制造系统,使制造智能由个体智能跨越到整体智能,提升大数据量、高自动化环境下人们对中制造数据、加工状态、调整决策的掌控能力(图3)。


3 面向零件加工的智能制造系统模型。


智能制造系统依据航空产品类型和主体制造工艺不同而有所差异,可分为切削加工、钣金成形、复合材料构件制造、整机装配等不同类型,但他们均应具备智能化工艺设计与优化、智能化运行管控、传感网络及实时处理、制造数据采集与知识库、在线学习和工艺优化等基本能力。

航空智能制造技术发展思路

发展航空智能制造技术,应从支撑技术入手,实现从智能制造单元、智能制造系统到智能工厂的演进。

智能支撑技术重点要突破的技术包括:适用于航空制造工况及其产品的智能传感技术,基于大数据的各种工况感知信息的采集、融合和分析处理技术,分布式实时网络的构建及赛博物理融合系统(CPS)技术,制造过程的虚拟建模、半物理和物理仿真技术等。

智能制造装备和单元技术重点要突破的内容包括:专用嵌入式控制单元、减速机等智能核心器件,实时状态监控、健康检测、故障诊断等实时运行监控方法,基于测量反馈的多轴加工、基于力感知的加工和定位智能化执行单元,知识建模、智能决策支持系统等。

智能制造系统重点要突破的技术包括:制造系统的分布式网络化管控、多机器人的协同控制、工艺与装备的信息交互与过程优化、系统状态监控与智能化加工决策、制造过程建模仿真与工艺优化等。

智能工厂要解决的关键技术包括:工艺布局规划与虚拟工厂、智能仓储与物流、智能化生产调度、质量状态跟踪与智能化检测等。





用数据思维构建结构化产品工艺数据


前言

工艺数据是制造企业生产运营的核心数据,传统的工艺数据都是离散在各类工艺文件之中,不能被 其它信息 系统直接利用,从而造成数据的浪费。随着“中国制造2025”的提出,智能制造已经成为工业领域的热点和发展趋势,制造业正在加速向数字化、网络化、智能化方向延伸拓展,而上述的发展离不开工艺数据的高效合理利用。因此“用数据思维构建结构化产品工艺数据”,而不是采用传统功能架构的模式去治理工艺数据,真正使工艺数据 成为 一个链接设计、制造、检验等核心业务数据的有机整体,最终实现数据的有效共享和快速传递。

定义

CAPP: 计算机辅助工艺过程设计,作用是利用计算机来进行零件加工工艺过程的制订,按当前的技术发展,狭义上讲CAPP专指二维CAPP,以各种卡片为编制对象,“所见即所得”的填写方式深受国内用户认可,并得到大规模推广应用 。

工艺要素: 即对与工艺涉及到生产资源、检验要求、工艺措施等资源的统称。

结构化工艺: 以知识库为载体,将传统工艺通过分解形成工艺要素为单位的数据结构。

引言

早就想写一点关于工艺软件一些认识,其实从事工艺软件服务的公司和人员都比较小众,我也有幸做了几个工艺项目。在工业软件领域,相比CAD/PDM/PLM而言,CAPP/MPM系统是我们国内厂商唯一自主研发出的系统,CAPP系统和PDM系统诞生时间差不多,前者管理工艺业务,后者管理设计相关业务,在CAPP系统出现 之前 ,工艺人员都是在纸上书写大篇的工艺文件,暂且先不评价工艺文件的编制水平,单拿书写几十页的文件,就占用了工艺人员的大量时间,所以简单概括一下,CAPP系统的作用就是“甩钢笔”,解放工艺人员的双手;CAD作用就是“甩图板”,不再描图。随着各种信息系统在企业的深入应用,工艺数据作为设计和工艺之间的桥梁,结构化工艺数据推广应用就应运而生。

结构化工艺相比传统的二维CAPP而言,为了方便理解结构化工艺,先大体说一下二维CAPP,对于没有接触过CAPP人员,我就打个比方,CAPP编辑页面就类似word的编辑界面,工艺人员填写数据都是在事先定义好的表格模板中录入,一般企业都有几十种表格数据需要填写,工艺数据离散在各类工艺文件当中,只是实现了工艺数据的电子化管理,但是工艺数据之间内部关系识别还不清晰,各类信息系统无法充分利用工艺数据,而结构化工艺正是应对二维CAPP的不足,同时跟进信息技术最新发展,融合设计、工艺、制造、三维数字化等技术发展起来的一项新工艺结构化设计技术。

从数据角度构建结构化工艺

结构化工艺构建需要考虑方面比较多,一一而谈就是一个系统功能介绍,我选几点认识供大家参考学习,充分理解结构化工艺,有所侧重。

➢设计BOM向工艺BOM转化;

➢工艺路线结构化;

➢结构化工艺要素分析;

➢结构化工艺建模处理机制;

➢多结构化要素模式下工艺文件编辑;

➢多结构化要素技术状态管理;

➢基础数据结构化;

➢工艺知识结构化;

➢结构化工艺与PLM平台关系。

3.1工艺路线结构化

在传统CAPP模式下,工艺人员直接在工艺卡上填写零部件工艺路线,定义各零部件在各车间流转路线。当前可通过工艺任务及工艺BOM批量及自动实现工艺路线结构实例数据定义,进而为后续的各专业工艺工序级路线合二为一做好规划。如下图:




3.2设计BOM向工艺BOM转化

设计BOM向工艺BOM提供信息,当前大多集成应用仅仅就是提供设计物料清单,早在10年前PDM与CAPP系统就能实现这样的数据传递,而在设计-工艺-制造业务深度融合的前提下,以设计BOM为源头的信息理应更加细化,设计BOM附带提供的信息更加丰富,充分指导下游的数据业务,笔者亲历一个项目,设计BOM为下游工艺BOM扩展数十个工艺特征数据,为后续的工艺流程自动化优选做好铺垫,如下图所示:




扩展特征属性见下表:


3.3结构化工艺要素分析

结构化工艺首先就是对结构化工艺要素进行分析,这个也是推行结构化工艺核心内容之一,而传统的CAPP基本没有这个概念。根据企业现行的工艺文件少加分析就可以定义所要填写的工艺文件模板,结构化要素分析定义就要站在工艺数据“ 为何而用” 角度去分析和论证。比如从生产/检验数据反推不适为一个手段,另外也可以分析各类工艺文件共性和个性属性也可以提取分析,最后构建从零件模型-工艺-工序-结构化要素一个模型结构,参考如下:





3.4结构化要素建模处理机制

各家软件建模机制都不同,我认为结构化工艺首先从工艺开始独立建立工艺对象,按照工艺专业分属建立不同的工艺对象即可。同一工种可以建立一个独立对象,相同的子工艺继承父对象进行个性化调整,比如机加、装配、热处理、焊接(手工焊、氩弧焊、点焊、电弧焊)等,难点在与构建工序相关的结构化要素,工序级的结构化要素与不同的工艺建立关联关系,组合成一个结构化工艺,参考如下图:




3.4.1结构化要素模型表(供参考)


3.4.2工艺关键特征(供参考)


3.5多结构要素模式下工艺文件编辑

工艺结构结化带来的不好之一就是工艺文件编辑失去了CAPP模式“所见即所得”易用性,这个就需要各软件厂家做编辑优化,尽量把所有结构化要素放置到一个编辑界面之下,推行工艺设计向标准化、规范化方向发展,构建工艺知识库,点选方式录入工艺内容,同时让用户少点鼠标,一次就能定位选取相应工艺知识。




3.6多结构要素技术状态管理

工艺人员按照设定好的工艺结构编制相应的结构化要素内容,相比以前的CAPP基本大多内容放到工序内容一个表格内完成,工序内容碎片化编写到各结构化要素内容里。如果工艺文件提交审批或工艺文件已经定版,这个时候某一个或多个结构化要素内容存在变更,就存在工艺文件应完整升版还是工序单独升版,或者只针对变更的结构化要素进行技术状态控制,这个就需要与企业方沟通好方案再行处理,鉴于上述问题,我认为现在软件提供方也没有好的处理方法,比如只调整“检验要项目及内容”,其它结构化要素内容没有修改,只好把完整工艺再送审一次审核流程,无法针对结构化要素分开送审,或者设定规则,那些可以单独送审,那些必须与整本工艺一起送审,这个都要考虑,不再展开叙述。

3.7基础数据结构化

基础数据结构化,这个不再多谈,基础数据定义放在工艺系统还是其它系统,这个需要企业通盘考虑,根据多年工艺系统应用,大多企业都能整理出一套基础数据,让基础数据成为企业核心数据之一,这个就需要更高标准的规划和制定,比如快速、准确、规范打包为“工艺数据包”输出,而不是各自独立基础数据。

3.8工艺知识结构化

结构化工艺最大的好处,就是使工艺知识结构化,不然毫无意义。从技术角度来论证,我们没有掌握三维CAD核心技术,基本都被国外平台垄断,我们唯一能做的事,就是深挖我们掌握的数据。如果这个财富被我们忽略了,我们能做的事就很少了。当前国内公司开展的三维工艺研发,也是在国外公司提供的插件基础上做的提升,效果不评价,反正有公司做这件事,都是有情怀的公司,起码没有去做互联网,工业软件研发更困难,走了一点偏题,回归正题。如何梳理工艺知识,变为有用。沿用常规的途径,收集知识→分析识别→编写具体内容→评审→归档入库。工艺知识构建以工艺-工序-结构化要素为主线,工序节点、结构化节点增加逻辑表达式做逻辑判断,形成可推理的结构化工艺知识。下图示例依次为,知识逻辑图,知识节点表达式定义、工艺流程筛选。








3.9结构化工艺与PLM平台的关系

从2001年做工程软件服务到现在,初始入门就是通过PDM系统入门的,PDM各应用系统以功能架构为主,后续PLM系统推出,强化了系统建模能力和页面构建能力,系统功能可扩展性更强,设计-工艺一体化深入应用。我个人认为,要是企业不太强调“ 各类工艺卡的输出” ,完全可以在PLM平台构建一套结构化工艺系统,工艺功能采用插件的方式融合到PLM平台。





工艺数据管理发展趋势

(1)三维工艺应用发展:

三维工艺应用发展伴随三维CAD应用就已经开始起步了,比如数控加工+NC代码+CAM软件也算三维工艺一种,在数控加工上早已取得一定效果,企业投资做三维工艺,并不是技术上原因,而是成本投入,管理上是否需要,有些企业认为做到三维CAD图纸下车间,车间三维可视化浏览图纸已经达到目的,没有必要在三维工艺设计上去做更多的投入,有些装配企业,对重要部件装配做相应装配动画效果示例工人操作也行,而真正的三维工艺设计一定是伴随企业内在需求,而不是软件技术的发展,软件技术发展只有符合企业实际应用才可以取得长足发展,要不就是做些零星的试点和探索。

(2)智能工艺发展:

随着智能车间概念的提出,智能车间的搭建一定离开不开智能工艺,我认为智能工艺,首先就是对当前企业积累大量的工艺数据进行科学的分析,形成可逻辑判断的工艺知识,要不智能工艺从何处入手,工艺数据整理费时费力,更加需要工匠精神才切实可行。工艺分类五花八门,智能工艺应该由无数贴近企业实际业务的独立插件组成,融合到数据大平台构建之中。我亲历一个企业的工艺专业数据整理工作,从总师-工艺师-工艺员,花费长达3~6个月才论证、理顺出一个专业工艺标准化数据,后续总结经验和方法才去铺开其它专业数据整理,工艺数据标准化之路更加艰巨和长远。

(3)个人观点,

工艺具体工作往两个方向发展,融合到设计端或者制造端,工艺工作只保留工艺管理职能工作,工艺人员工作职能转换为向工艺研究方向发展,促使具体工艺内容标准化、规范化。

结束语

随着信息技术不断深入发展,结构化工艺也会与时俱进,由于我个人知识也有限,上述见解内容只代表我个人认识,供相关人员做参考之用,概括如下:







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