机械制造业作为国民经济体系的重要组成部分,直接体现了一个国家的社会生产力水平。近年来,随着企业运营管理模式的改变以及信息技术的不断创新,为改善现有生产模式,越来越多的制造型企业致力于对传统生产车间进行数字化转型与智能化升级, 智能制造现已成为制造领域的研究热点。

推进智能制造需要加快建设智能工厂,受制于理念、技术、资源等原因,一部分企业围绕智能工厂进行初步探索后发现,新投入的工厂并没有实现预期的转型升级和提质增效,并且还带来了一些新的生产问题,企业在推进智能制造过程中面临着诸多的困难与挑战。

为了解决建设智能工厂时面临的一系列问题,最大程度发挥智能工厂在智能制造中的价值,许多学者对智能工厂的设计优化进行了研究和探讨。

智能工厂是一个信息技术与制造活动相互融合的复杂系统,单纯依靠车间设备更新和流程化的工厂规划设计无法完全解决中小企业推进智能制造过程中面临的问题。

智能工厂是信息物理深度融合的生产系统,旨在利用物联网技术和监控技术加强生产过程中的信息管理服务,提高生产透明度,降低生产系统的组织难度和运营成本,进而提高生产效率和产品质量。

相对于大型机械制造业企业,中小型制造企业自身基础薄弱,车间布局缺乏科学设计,造成生产流程不顺畅、物流成本高等问题,且在生产制造过程中主要以人工为主,自动化程度低,严重影响了车间制造模式的转型升级。 同时,中小企业也缺乏有效的信息集成管理能力,使车间生产数据采集困难、信息系统不能进行融合与交互,企业在生产运营决策中无法形成对生产全流程的信息管理与监控。 中小型制造企业在建设智能工厂、转变生产模式过程中仍然面临动力不足、技术瓶颈等难题。

针对中小企业在建设智能工厂过程中面临的问题,笔者在现有的研究基础上,基于中小企业实际需求,提出一种应用于智能工厂设计运营的体系架构模型,研究分析架构模型主要组成内容及其相互关系:开展面向工厂布局规划的研究与探索,分析科学规划车间生产布局的方法和流程,搭建信息化集成应用系统,促进对车间各类设备数据的采集以及信息系统的交互融合;最后以某项目为案例,验证该方法的适用性。

1 智能工厂系统架构

智能工厂的规划与设计是一个复杂的系统工程,属于多学科知识与技术交叉融合的应用场景。 中小型企业在建设智能工厂的过程中,由于缺乏整体思维,未能对智能工厂的体系架构进行系统设计,造成工厂各系统功能定位不明、关系结构混乱。智能工厂架构模型如图 1 所示。

图 1 智能工厂架构模型

由图 1 可知:为了便于梳理和分析智能工厂的功能架构,更好地指导智能工厂的规划与设计,笔者在结合中小企业的技术现状和现有研究基础上,提出了一种面向中小型企业的智能工厂总体架构模型。

该架构主要由智能设备终端、数据采集与处理、业务执行系统、可视化决策四个部分组成。

1. 1 智能设备终端

智能制造设备是智能工厂建设运营的前提和基础,是车间自动化生产运行的主体,也是产品制造的重要载体。

笔者根据中小企业生产车间内机器设备所发挥的不同功能,将设备划分为自动化产线设备、自动化仓储设备、自动化物流设备以及车间生产辅助设备等,其中涵盖仓储、生产、检测、物流等生产环节,采用先进制造技术促进生产过程的自动化运行和管理,提高加工制造的生产效率,并保持产品质量一致性。

在保证产品制造加工的基础上,自动化制造设备还可以利用智能传感和控制技术,对自身设备及其运行过程中的环境信息进行感知与分析,并根据控制系统的指令要求对自身生产状态进行调整,进一步促进生产加工的稳定与高效。

单台制造设备在车间内是最小的制造单元,随着生产模式的改变,为了满足日益增长的生产要求,需要使用信息控制系统按照工艺流程将多台自动化设备组合应用,构建半自动或全自动生产线。

具备自动化生产流程的自动化产线,可有效提升生产过程的柔性制造能力,现已成为传统工厂转型升级的主要发展方向。

1. 2 数据采集与处理

在车间生产加工过程中会产生多种不同的数据,例如设备运行参数、加工工艺参数、产品质量参数、生产环境参数等,而这些数据又是智能车间(工厂)的关键支撑因素。 车间生产实行自主化运营、智能化决策管理模式的一个重要前提是对车间的生产数据进行采集和处理,并感知和分析生产的状态息。

车间生产设备类型众多,数据采集方式分散复杂,各种数据通讯协议并存,严重制约着车间制造数据的有效采集与深度应用。

面对多源异构的车间数据,首先需要构建车间物联网系统,对车间生产过程进行数据采集与状态感知,再将数据统一接入到数据集成管理平台,对数据进行处理与应用,为生产调控提供决策依据,同时能下达各类生产控制指令。

物理设备与信息系统的互通互联是车间转变生产模式、优化生产流程的重要环节。 数据集成管理平台可利用大数据模型和智能算法等技术,促进生产数据在设备间的协同与共享,消除业务系统之间的信息壁垒,避免信息孤岛现象,进而推动业务执行系统与车间设备之间的信息流动与融合交互。

1. 3 业务执行系统

企业的经营管理是生产活动与业务活动的综合体现,智能工厂旨在运用数字化技术赋能企业生产经营全部环节。 因此,业务执行系统作为企业管理运营的主要载体,涵盖从采购、设计、生产、销售的各业务执行系统,这些系统需纳入统一的管理平台,以推动数据共享和优化管理,对企业的所有经营活动进行全流程数字化管理。

数字化管理平台将业务执行系统集成在一起,各业务系统互通协作。 数字化管理平台可对生产经营全流程进行智能化管控,涵盖从生产设备全方位控制到产品全生命周期数字化管理的全环节,解决人工管理带来的信息滞后、管理不佳的问题。

由于信息化管理系统投入大、周期长,企业在实施信息化系统前,应详细评估自身情况,统筹规划信息软件的实施周期,在各个时间周期内分期实施不同的信息软件系统,逐步完善整个信息化管理系统。 由于信息化管理系统涉及不同类型的软件系统,应充分考虑信息系统的业务协同与数据共享,借助管理系统推动管理水平提质增效,进而支撑企业具体业务场景和经营发展。

1. 4 可视化决策

可视化决策直接面向企业生产运行管理者。 可视化模型及其相关生产数据可向用户直观展示数据平台和系统处理后的生产状态和数据,对生产经营过程进行全流程监控与可视化集中管理,为企业管理者决策优化提供数据支持。

不同于传统车间看板,仅能展示生产数据,可视化决策管理平台更侧重于生产管理模式的改变。 可视化决策系统是企业智能化管理的重要组成部分,首先要对自身的业务和工艺流程进行评估和梳理,再对经营生产流程进行数据分析和管理,充分挖掘数据背后的价值,优化企业运营流程,提前发现潜在问题,并对发生的问题做出及时的反应和处理。

综上所述,笔者所提出的面向中小型企业的智能工厂体系架构模型,涵盖了工厂在生产运营过程中的主要系统,可以基于此体系架构模型建立一种新的生产经营模式,为车间高效生产、智能决策提供系统保障。

2 工厂布局规划设计

工厂布局规划是智能工厂建设的基础性工作,直接影响着企业生产和运营效能。 许多中小企业由于缺乏科学的规划设计,导致工厂在投入运行后产生许多问题(例如设备产能不平衡、资源分配不合理、车间物流成本高等),不仅影响着车间生产效益,也制约着企业经营模型的升级发展。

为了提高工厂布局规划的科学性和实用性,笔者提出了一种工厂规划设计方法和流程,综合应用车间布局理论、精益理念优化和生产系统仿真多种方法,科学设计工厂布局方案。

工厂规划设计方法及流程如图 2 所示。

图 2 工厂规划设计方法及流程

2. 1 车间布局设计

布局设计是基于对车间生产过程中物流关系和非物流关系的分析,对车间内部各个组成部分进行有机组合和合理配置。 车间布局设计是工厂规划的核心内容,同时也决定着工厂在生产运营阶段的组织效率。 车间布局规划一般包含工艺流程分析、平面布局、设备布置、物流规划等内容。

工艺流程是产品从原材料到成品的制作过程中要素的组合,每个工厂、每个产品都有其特定的工艺流程,因此对生产车间进行布局设计,需以产品的工艺流程为核心进行规划。

在规划车间布局的同时,也需要对产品的生产工艺进行分析梳理,评估能否借助先进制造技术对生产工艺进行改进,优化生产流程,以便后期进行车间平面布局和工艺设备布置。

工艺流程分析后,在对工厂进行车间布局和设备布置时,需根据工厂生产纲领与制造资源等因素,对车间进行生产单元划分及位置关系确定。

同时,需根据工艺需求,引入自动化生产设备,确保设备生产满足生产要求,并对设备位置进行合理布置,在满足工序合理、顺畅衔接的基础上,优化物料运输路径。

车间生产物流是指从原料到成品的所有生产和搬运过程,包含原材料、半成品、成品的运输、配送、暂存和存储。 物流系统是工厂规划中的核心要素之一,合理规划车间物流设计可以有效降低车间运营成本,提高生产效率。

在进行车间物流规划时,以物料和产品流转为中心,统筹考虑车间仓储容量及其与产品工序设备的位置关系、物料运输路径、物流设备等设计因素,制定合理充分的物流规划,并着力解决物流设备与生产设备的自动衔接问题,优化物料和产品搬运过程,利用自动物流技术实现智能工厂的准时生产。

在车间布局设计时,大部分设计者通常会将关注点放在生产设备和物流设备上,可能会忽略辅助生产设备及其空间布置。 但在实际生产过程中,辅助生产设施却是保障生产正常进行、确保生产安全的重要设施。

因此,保障工厂生产的水、电、气、油等辅助设施也是工厂规划中的重要环节。 辅助生产设施的规划要在满足生产正常情况下考虑其便捷性、经济性,同时在进行空间位置布置时,也要遵循安全生产规章制度。

2. 2 精益理念优化

工厂规划设计属于综合性的系统工程。 为了防止因设计失误造成的工厂生产效果不理想、运营成本高等现象,需要运用技术手段,对设计方案进行评估和优化,以期消除设计缺陷,完善设计方案。

精益设计作为一种基于精益生产理念的设计优化方法,强调运用精益工具对生产流程进行分析和优化,发现和消除生产过程中价值流动“断点”问题。 因此,在工厂规划方案设计过程中,可利用精益设计方法对布局方案进行优化,进一步提升生产系统的稳定性和高效性。

车间生产的数字化以精益生产为前提。 车间布局精益设计优化旨在消除前期设计过程中的设计不合理现象,改善并提升制造系统的生产水平。 车间布局精益优化首先在基于前述布局方案的基础上,根据产品工艺流程以及生产过程中的工艺数据,对生产过程中工艺设备的工序衔接紧密程度和物料流动顺畅程度进行评估,辨识车间生产中是否存在物料流动不畅、生产瓶颈等非增值环节,并分析价值浪费现象的影响因素,运用精益原则和工具对浪费现象进行持续改善和迭代优化,实现“单件流”柔性生产,最终建立车间精益制造和精益物流的生产模式。

人是生产制造系统中最具活力的要素。 车间的生产效能不仅与车间设备及其布局息息相关,与工人的工作状态也密不可分。

在对车间设备布局和物料路径优化后,段,还可以使用精益工具对工人工作过程相在设计阶行优化设计,例如工作站点设计、作业场地布关置内容进、设备摆放管理、环境色彩搭配等内容,进一步提高工具车间设计的精益化程度,充分激发生产工人在车间生产系统中发挥的作用。

2. 3 生产系统仿真

生产制造车间是一个复杂的生产系统。 常规的设计方法,例如:系统布置设计(SLP)、混合整数规划(MIP)等方法,大多从定性或定量的角度进行考虑,存在主观性强、数学方法难以适用于复杂系统、数据难以确定及量化等不足。

因此,在设计阶段需要提前验证工厂规划方案的合理科学性,探究并改善方案中存在的问题。生产系统仿真是一种基于系统模型的模拟计算分析方法,可针对各类生产或物流系统进行仿真优化,分析验证生产系统的性能。 生产系统仿真可使用优化工艺布局、验证产能目标、分析生产瓶颈、提高物流效率等手段,充分发挥生产系统的最大效能,提升工厂设计过程中的柔性化和可视化。

在利用仿真技术对复杂的生产系统进行优化分析时,为达到理想的仿真结果,需明确仿真过程中的约束条件和分析目标,尽可能对生产系统的车间问题和资源要素进行数学建模,提高仿真系统的置信度。

笔者总结了生产系统仿真分析的基本流程和步骤,如图 3 所示。

图 3 生产系统仿真流程

由图 3 可知:生产系统仿真分析主要包括仿真前期准备、构建仿真模型、仿真模型运行及评估等步骤。生产系统仿真分析步骤如下:

1)系统仿真准备

车间生产系统包含着多个相互联系的对象,在对生产系统进行仿真分析时,首先需要对其进行归类分析和可视化描述,明确车间生产过程中的属性类型,包括工艺布局、工艺流程及其数据、生产设备性能参数等,全面了解生产系统的组成结构和生产流程。

在阐述生产问题的基础上,对生产问题进行合理化的设定,进一步明确仿真分析的目标及其任务;

2)构建仿真模型

模型是仿真系统运行的核心,同时也是生产问题的直观表达。 建立仿真模型是将仿真对象转化为可在计算机中运行的分析模型的过程,在构建生产系统仿真模型时需要根据生产系统的作业流程及其逻辑关系,对系统里的模型进行参数设定和逻辑定义,建立与实际生产系统高度一致的仿真模型。 在构建模型后,为了保证仿真运行结果的可信性,还需对仿真模型进行验证,评估确认模型的有效性;

3)模型运行评估

在运行仿真模型前,首先需要搭建实验框架、确定实验方案,根据实验计划设计合理的仿真流程,而后运行仿真模型进行研究分析。 在获得仿真输出数据后,评估分析仿真结果的合理性,决定是否需对仿真模型进行调整修改,进而根据系统特性分析生产系统运行过程,为后续实际生产提供决策支持。

3 信息化系统搭建

相对于传统工厂,智能工厂最明显的区别在于运用信息化技术重塑企业生产经营模式。 在生产过程中,信息化系统可对生产信息进行集成管理,合理优化资源配置,在智能工厂中发挥控制中枢和决策平台的作用。 信息化系统的应用现已成为中小企业转型升级的重要途径。

企业信息化系统的建设不仅在于对软件系统的应用,更重要的是结合智能生产设备,基于工艺流程和生产模式,对生产经营各环节进行深度连接和数据协同,对生产信息进行集成管理和互联互通,从而支撑生产经营活动的高效运行,提升企业的生产管控能力和业务管理水平。

由于一些中小型企业生产设备老旧,车间各类生产数据难以采集,各信息系统间难以对数据进行交互融合,无法形成全面的数据分析和监控系统。 因此,笔者针对中小企业在信息化建设中存在的问题,搭建了一种信息化集成应用系统,主要包括两部分:车间物联网数据采集系统和信息化应用系统,分别对车间硬件设备和软件系统进行集成互联管理。

3. 1 车间物联网数据采集系统

建立车间物联网平台的目的是对车间设备进行集成管理,其本质是对车间生产数据进行集成与管理。车间拥有多种类型的生产设备,产生的数据类型也不同,且这些设备采取不同的通信协议。 因此,需建立一种统一架构的车间物联网数据采集平台,对车间多源异构生产数据进行采集与融合。

基于 OPC UA,笔者构建了车间数据采集传输网络架构,如图 4 所示。

图 4 基于 OPC UA 车间数据采集网络架构

由图 4 可知:在智能感知设备采集获取车间生产各类数据的基础上,OPC UA 服务器可利用其自身数据传输功能与信息建模功能,将来自各类设备的车间生产信息统一转换为支持 OPC UA 协议标准的数据类型,促进不同设备与软件之间进行数据交互传输和信息集成融合,为信息化应用系统提供数据支持。

3. 2 信息化应用集成系统

信息化系统是智能工厂建设的重要组成部分,同时也是工厂生产经营可视化、智能化管理的基础。虽然以 ERP 和 MES 为代表的管理系统已在部分企业中得到应用,但大多数系统在生产资源整合、数据模型融合与应用等方面还存在一定的不足,尚不能满足生产全流程数字化管理与操作的要求。 为生产制造全流程优化提供数据和决策支持,且各系统间难以进行信息融合与交互,“信息孤岛”现象日益严重,极大地限制了企业生产管控能力水平的提升。

笔者基于企业业务范围和特点规划设计了企业信息化应用集成系统流程与框架,如图 5 所示。

智能制造生产模式是严格基于流程驱动的执行过程。

图 5 信息化应用集成系统流程与框架

图 5 中,信息化应用系统搭建基于企业的业务流程和工艺流程特点,笔者对其进行定制开发以构建生产业务全流程、全要素管控的数字化应用系统,用于赋能价值链升级和质量管理。

此外,为解决各业务系统之间“信息孤岛” 的现象,笔者依据前述统一协议的数据建立企业生产数据集中管理平台,对生产数据进行集成互联管理。 同时,各业务系统之间建立通用开放的数据接口,便于在数据平台和各软件之间进行数据和服务的相互调用,各信息化平台贯通互联,进一步强化业务功能的信息流通、资源整合、同步融合等功能。

为了进一步增强与管理者的信息交互水平,在前述信息化系统集成的基础上,须对信息化集成系统分析处理后的业务数据和服务进行可视化集成展示,将复杂的车间数据转化为可视化图表,便于管理者掌握生产运行情况,为经营决策提供数据支持。

4 实例验证

某空压机制造企业在生产制造过程中生产加工、物流运输、整机装配基本以人工为主,工人工作强度大,自动化程度低。 同时该企业也缺乏完整的信息管理系统,导致生产数据集成难度大,难以对生产过程进行及时有效的监控与管理,其生产过程属于典型的中小型传统机械制造业生产管理模式。 随着业务需求的不断扩大,现有车间场地和生产模式已不能满足产能需求。

笔者针对该企业存在的问题,基于企业新建厂房并围绕空压机生产线进行智能化升级,以期提升车间生产效率,提高车间生产运营管理水平,推动传统机电产品实现自动化、智能化生产制造。

4. 1 车间数字化布局

车间布局一般采用平面图纸进行设计,但该方法难以动态展示设计方案,无法直接体现生产流程和车间物流的逻辑关系。 该项目采用数字化设计方法对车间布局进行建模和仿真,构建“基于模型定义” (MBD)的车间布局设计方法,在设计段对生产流程进行虚拟验证,分析优化生产系统的阶设备布局和物流路径。

对车间进行规划布局的前提是需要确定合适的生产设备,自动化生产线的应用可优化加工和装配环节的生产流程,并提高其生产效率,进而提升生产过程的自动化水平和智能化控制能力,为车间生产系统的稳定和高效运行奠定基础。 因此,该项目考虑到企业的需求和目标,以及企业产品工艺流程和关键工序特点,开发引进了一批自动化生产线和智能加工设备。

该项目中的自动化生产线和智能加工设备如图 6所示。

图 6 自动化生产线

该项目在进行车间硬件设备定制开发与选型引入的同时,也使用了数字化建模方法,将二维平面布局图转化为三维数字化流程,在设计阶段提前分析验证生产流程和车间物流设计方案的可行性,及时发现并解决方案存在的不足。 与此同时,其结合精益理念和仿真技术对车间布局进行分析优化,分析计算各生产区域和辅助设施的位置面积及其相互关系,将工站利用率、车间物流量、车间产能等作为衡量指标以评估、调整生产布局的方案,最终得到了理想的车间生产系统全局设施布局方案。

车间生产系统三维布局方案如图 7 所示。

图 7 车间三维布局与资源统计分析

由图 7 可知:车间生产系统三维数字化布局可在直观展示车间设备空间布局及其相互关系的基础上,统计生产过程中各工作站资源的使用情况,并且评估生产系统的生产效益。

4. 2 信息化系统建设

为了解决该企业在信息化建设方面存在的不足,提升其生产运营信息化管理能力,笔者在自动化生产线建设的基础上定制开发了信息化软件集成系统,构建了生产运营信息化管理集成平台。

在信息化系统建设前需要搭建车间数据物联网平台,因此,笔者首先对现有主要生产设备进行物联网改造,利用有线网络、无线网络等方法进行设备联网;然后利用数据采集器,采用协议解析、数据侦听、数据持久化等方法进行多源融合处理;利用边缘计算对设备采集数据进行分析,实时获取设备的状态信息及加工参数。

在车间物联网系统建设后,笔者根据该企业的技术现状和生产需求,搭建 ERP、MES 和 WMS 信息化业务系统,在生产管理过程中进行信息化全面应用;在信息系统建设的基础上,根据产品制造过程中的信息流动特点,打通 ERP、WMS、MES 系统之间的数据壁垒,通过信息系统间的数据访问和交换过程促进各信息化系统的集成与融合;最后结合人工智能大数据算法,对信息化系统中各种类型的数据进行 BI 分析,为管理者提供各种可视化看板及分析报表,提高生产过程透明度,并提供生产管理决策支持。

车间生产管理可视化看板如图 8 所示。

图 8 信息化系统应用

图 8 中,笔者采用信息化系统针对设备管理和生产流程建立了可视化看板,实现了对生产过程的透明化管理,进一步提高了对生产设备和生产流程的管控水平。

4. 3 项目实施成效

智能工厂的内涵和特征在于企业能够在生产过程中提质增效,并不断创造价值。

该项目在实施过程中,注重技术创新与产品工艺相结合,经过调试优化和运营调整,该企业在生产运营上取得了良好的产品质量和稳定的生产流程。

企业具体生产运营成效如下:

1)在生产过程中,该企业应用自动化生产线和智能加工设备,生产效率得到了显著提升,产品加工质量和一致性也得到大幅提高;同时也降低了对人工的依赖,形成了自动化的生产流程,对传统制造模式进行了改造升级,满足了企业不断增长的产能需求,也为企业的可持续发展提供了保障;

2)在生产运营管理方面,该企业生产流程经信息化集成系统集成优化后,在生产计划管理、产品质量追溯、数据分析处理等方面建立了信息化运营新模式。智能化管理系统对设备信息和生产数据进行了实时获取,并对生产过程中各环节进行了精确管控,生产透明度得到了明显提升。 同时,车间设备也建立了运行数据档案和故障预警机制,提高了设备综合利用率,降低了设备运维成本。

该企业生产车间和运营系统经过数字化升级、智能化改造,制造模式和运营管理水平得到了显著的提升。该项目生产情况改善效果如表 1 所示。

表 1 生产情况改善效果对比

由表 1 可知:相对于以往的制造模式和生产过程,该项 目 的 产 能 由 过 去 的 650 台/ 天 提 升 到 1 000台/ 天,产品合格率提高了 3% ,且用工成本减少了20% ,能源消耗也降低了 2% ,订单交付时间提升了8% ,大幅提升了工厂的智能化生产水平。

5 结束语

针对中小企业在智能工厂建设中面临的难题,笔者研究了智能工厂体系架构模型及其组成系统,对智能工厂实施过程中的车间布局规划和信息化集成系统进行了分析和设计,并对某企业进行了智能工厂建设实施验证,评估分析了其生产经营改善效果。

研究结论如下:

1)根据中小企业的技术现状和实际需求,提出了一种应用于中小企业智能工厂建设的体系架构模型,并分析了组成系统及其相互关系;

2)研究分析了智能工厂建设过程中车间布局规划和信息化集成系统的实施内容及其设计流程,为车间设施布局和生产信息采集与应用提供了解决方案;

3)以某企业为案例,进行了智能工厂建设的实施验证,经该方法改造后的生产过程与传统生产过程相比,产能提高了 53. 8% ,用工成本降低了 20% ,对于帮助企业改善传统的生产方式和运营模式有积极的促进作用。

目前,笔者针对中小企业智能工厂建设与实施进行了初步探索,但在生产数据虚实交互、生产过程智能控制等方面还存在不足。

在今后的研究工作中,笔者将不断丰富智能工厂的建设内容,开展生产计划智能排产、生产状况监控预警等研究工作,不断优化车间生产活动,进一步提高车间的智能化生产水平。

原文刊载于《机电工程》 2025年第2期 作者：浙江省机电设计研究院有限公司 彭文明 金炎君 许丽丽 赵海月 夏明垚 郑于海