飞机脉动式总装智能车间

【企业简介】

航空工业陕西飞机工业（集团）有限公司（以下简称航空工业陕飞）隶属于中国航空工业集团有限公司，1969年经中央批准建设，是定点研制大、中型运输机、特种机的大型军工骨干企业。公司已形成运输机和特种机两大系列、三种平台、近四十种机型，为国防建设和国民经济发展做出了重要贡献。多次获得国家、国防科技工业和航空工业科技进步奖，累计授权专利60余项，取得国家及省部级科技成果350余项，填补多项重大技术空白。现有享受国家政府特贴专家40余人、中高级工程师2000余人、高级技师和技师700余人。

【案例内容】

一、建设脉动式总装生产管控系统

以某型机总成装配生产为对象，通过对设备、车间、企业级业务应用等层次的垂直集成，构建脉动式总装生产线。以数据管理为支撑，突破脉动产线设备互联、多源数据信息采集及关联、生产过程多要素可视化管控、设备及产线健康状态监视及预测预警等关键能力，实现车间执行动态感知、生产多要素透明可视、问题处理及时高效、业务决策智能辅助，减少脉动生产中计划、执行、保障等环节中的问题，保证生产线整体的生产节拍和飞机总装质量。

1.总体架构

如图1示，包括展示层、应用层、技术平台层、资源层、网络传输层、物理层，其中物理层又细分为感知层和设备层。

图1 生产线总体架构

2.应用集成架构

如图2示，整个系统由三大部分组成：执行管控、健康监视和运营集成。

运营集成：可视化生产指挥调度管理、装配计划、计划协同、资源管理、过程控制、数据采集等。运营集成管理将实现工控网搭建、设备互联互通以及与应用系统集成，在此基础上，实现多源数据采集，覆盖设备数据、生产过程数据、物流数据、质量数据和工艺数据，构建风险预测模型，对脉动生产的全过程要素进行管控，并实现适度智能化的预警与预测，提供业务优化建议，形成监控-分析-改进的闭环体系，并基于数字化模型和科学数据实现智能决策。

健康监视：呼叫系统、广播系统、声传系统、站位健康信息、脉动线运行状态、脉动线优化分析等。健康监视管理的建设基于Andon系统对脉动线生产现场的健康进行监视管理，具体功能包括Andon系统、现场数据采集、脉动线监视管理、脉动线运行状态与优化分析、装配工艺优化分析等。实现现场生产状态的及时反馈和处理，形成问题处理闭环。实现对生产状况的分析预测和健康监视。

执行管控：脉动线运营监控、脉动线研制监控、脉动线生产监控、脉动线保障监控、脉动线质量健康、数据处理中心、车间应用集成统一接口等。主要覆盖了脉动式总装生产线与生产相关的业务功能，解决从车间计划->资源配套->生产执行整个过程的信息管理问题，具体功能包括装配网络顺序图管理、脉动装配计划管理、生产资源管理、配送管理、装配过程管理、生产信息可视化管理以及可视化生产指挥调度。

其中运营集成和企业设备及应用系统集成，设备包括：智能设备、集成电缆、综合航电实验平台、气密检测设备、传感设备等；应用系统包括： 协同管理系统、生产管理系统、供应链管理系统、客户管理系统、质量管理系统、健康监视系统等。

图2应用集成架构

服务总装厂脉动生产线的各个系统如下：执行管控管理系统，辅助脉动生产线内各项业务流程管理；健康监视管理系统，监控脉动生产线工作进度及资源情况；运营集成管理系统，整体数据采集及数据分析可视化监控；生产管理系统，提供生产计划及订单基础生产数据；协同管理系统，提供工艺文件与MBOM数据；供应链管理系统，提供物料台帐、库存信息；质量管理系统，处理各种质量及检验问题；健康监视系统，提供监控数据。

3.新型总装工作模式

图3 脉动生产线业务模式

变革了飞机总成装配工作模式，如图3示，由生产计划执行管理系统将生产有关的信息推向现场，信息包括：生产计划、工艺、物流、人员、条码等，库管员、配送员、计划员、工艺员、调度员、工段长、班组长按照生产计划执行管理系统推送的信息安排人员、物料、计划、工具、设备等，现场工人接受任务，按照工艺和配送的物料、工具、设备等进行作业，现场遇到问题时，工人触发安灯系统，安灯系统将问题推送给相关人员，相关人员针对具体问题进行处理，如工艺员处理工艺问题、检验员处理质量问题、调度处理人员问题，当相关人员处理不了对应的问题时，问题提交给工段长，工段长将问题推送给二级部门处理，如工艺室主任处理工艺问题、检验室主任解决检验问题、调度室主任解决人员调度问题，当二级部门也解决不了问题时，问题推送给总装厂厂长、生产副厂长、技术副厂长等，直到问题处理形成闭环。

通过健康监视管理和获得各种数据，包括生产计划执行管理系统中的生产执行情况、安灯系统采集的生产过程数据、设备采集的设备运行数据、人工录入的数据等，进行大数据分析和计算，获得分析预测结果数据后传给相关人员，供相关人员预警预测和问题处理。通过运营集成管理获得各种数据，供决策人员进行智能决策。

脉动生产线提供面向各个对象的信息看板，各个角色可以从看板中获得需要了解的信息，以便及时了解情况，并进行及时响应处理。

二、采用虚拟验证与平衡优化技术

如图4示，从站位内装配工艺过程的角度，分别从装配过程、人机工效、专用工具等方面对产品—工装—工艺设计结果进行装配过程综合验证，分析所预测的装配过程中可能出现的问题，以分析结果作为依据进行工艺优化；车间物流系统仿真验证与优化从工艺流程与车间布局出发，通过构建可视化车间装配作业现场和设定物流系统相关参数，仿真物流运行状态，根据仿真结果优化物流系统；最后进行总装车间站位负载能力分析与节拍优化，在站位负载能力测定和求解的基础上优化站位节拍，最终获得合理的站位节拍，从而保证总装作业的动态平衡。

图4 脉动式总装车间虚拟验证与平衡优化

主要技术应用：

1）装配过程可视化仿真验证与优化；

2）车间物流系统仿真验证与优化；

3）总装车间站位负载能力分析与节拍优化。

三、总装生产信息可视化与状态动态感知

如图5示，首先，通过感知设备的选择、布局和互联，形成面向总装智能生产的物联感知网络，对总装生产中产生的信息进行采集和传递。其次，从工况、质量和物流状态的角度对所需采集的信息类型、信息数量、采集频率等进行合理定义，从而获取总装线生产状态的相关数据，为生产状态实时监控提供基础。最后，综合分析所采集的多源信息，运用现场可视化技术，建立数字化智能看板，分别从车间、生产线和站位的角度对当前生产过程、现场物流、关键装配工序、质量信息等进行多层级、虚实结合的可视化展现。

图5 总装生产信息可视化与状态动态感知

主要技术应用：

1）面向总装智能生产的物联感知网络规划；

2）工况/质量/物流状态信息的在线感知；

3）总装作业过程的现场可视化技术。

四、基于自适应决策的总装作业智能调度

如图6示，首先，通过面向多专业的作业关联模型，对总装作业中各专业的关联性进行分析，在此基础上通过相关智能算法对总装线作业方案模型进行快速求解，从而获得面向多专业综合优化的总装线作业计划。其次，在站位作业能力平衡状态综合评价的基础上，通过站位资源的弹性配置，对站位作业能力进行快速调整，实现作业能力平衡对生产状态改变的快速响应。最后，依据动态平衡理论，运用约束理论中的关键链方法，制定总装作业车间的多目标动态调度机制，以提高调度的准确性、智能性及适应性，减少时间及资源成本的浪费，提高资源利用率。

图6 基于自适应决策的总装作业智能调度

主要技术应用：

1）面向多专业综合优化的总装线作业计划规划；

2）基于弹性资源配置的站位作业能力动态平衡；

3）总装作业车间的多目标动态调度。

五、与工艺流匹配的物料智能仓储与精准配送

如图7示，首先研究基于JIT的车间物料库存管理，在对物料流转过程和具体信息进行精细化管理的基础上，以工艺流程为驱动，对库存物料的种类和数量进行控制，在保证生产的基础上减少物料库存，从而减少存储和管理成本；其次，以最小化配送时间和配送成本为目标，以运输机、堆垛机及分拣机为物料载体建立物料配送方案的多目标约束优化模型，通过相关智能算法快速生成满足站位需求的最优物料配送方案；在生产状态变动时实时获取生产状态数据，建立物料配送时间求解模型，针对各站位的工序进行情况对各站位物料需求时间进行计算，从而保证各站位物料的精准、按需配送。

主要技术应用：

1）基于JIT的车间物料库存管理；

2）工艺流驱动的物料配送方案自动生成；

3）总装多站位、多工序约束下的物料准时配送。

图7 与工艺流匹配的物料智能仓储与精准配送

六、大部件对接误差在线测量与自适应精准控制

以飞机总装生产线大部件（如平尾）结构的自动化调姿与定位需求为牵引，充分利用现有研究基础和借鉴国际先进经验，针对运9飞机的尺寸结构特点以及大部件对接的测量要求，开展飞机大部件对接装配过程实时测量、多源检测数据融合、基于检测数据的数字化装配过程自适应控制等技术研究；然后构建全局测量场以及测量基准，对同一设备不同类型或不同设备的检测数据进行汇总与归一化处理，并通过数据接口向自适应控制系统传输；开发大部件对接误差实时测量与自适应控制系统，通过构建面向位姿偏差的实时调整方法，形成数字化对接闭环测控方案，实现面向数字化定位的实时位姿精准控制，从而保证产品在空间位姿的准确性，保证装配准确度。大部件对接误差在线测量与自适应精准控制技术路线如图8示。

图8 大部件对接误差在线测量与自适应精准控制

主要技术应用：

1）飞机大部件对接装配过程实时测量；

2）多源检测数据融合；

3）基于检测数据的数字化装配过程自适应控制。

七、整机线缆在线集成智能检测与实时反馈

为了提高飞机总装配过程整机线缆检测的工作效率和质量，首先，研究基于虚拟激励信号的总装数字化在线检测、在线检测流程设计与优化、检测数据实时处理与故障自动识别以及故障源快速准确定位等关键技术；然后从接线图、电缆制造图中梳理出线缆检测的针脚关系（导通表）并输入系统数据库，使用工艺转接电缆、电缆插头转接器将全机线缆与检测设备连接起来；最后，构建飞机总装配整机线缆集成在线智能检测系统，通过程序自动控制实现线缆导通检测、绝缘检查、耐压检查、总线检查和故障智能定位，如图9示，从而达到提高检测效率，降低工作量，减少人为操作差错以及故障准确定位的目的，大幅缩短型号飞机总装配周期。

图9 整机线缆在线集成智能检测与实时反馈

飞机总装配整机集成在线智能检测系统是一套集计算机技术、网络技术、测试技术、仿真技术等前沿技术为一体的高度综合化测试系统。运9飞机总装配整机线缆在线智能检测的主要目的是在不打断飞机线缆及其工作关系的前提下（即实时在线），使用专门的检查设备，将控制、激励等信号送达在线检测系统，使其自动化、程序化实现通电检查技术条件、图纸等设计要求，最后反馈实时结果和故障信息，并对故障进行智能判断后定位到单束线缆，其整机线缆在线检测系统详细运行流程如图10示。

图10 飞机总装配整机线缆通电联试

主要技术应用：

1）基于虚拟激励信号的总装数字化在线检测；

2）在线检测流程设计与优化；

3）检测数据实时处理与故障自动识别；

4）故障源快速准确定位。

八、总装智能集成管控及健康检测

如图11示，为满足管理者和生产人员快速掌握作业过程的需求，从大量采集数据中对关键信息进行提取和分析，运用现场可视化技术建立数字化智能看板，分别从车间、生产线和站位的角度对当前生产过程、现场物流、关键装配工序、质量信息等进行多层级、虚实结合的可视化展现；首先实现用户和管理者对制造异常事件的敏捷响应与制造绩效偏离的快速修复，实现装配生产过程中工装设备/质量/生产状态/物料人员的智能管控；其次，通过系统健康参数感知、健康状态求解、健康状态多维度综合评价和综合迭代优化等步骤实现对总装生产线健康状态进行优化，在实时生产数据的基础上对现场生产的具体执行进行有效指导。最后，通过数据挖掘在神经网络的基础上，建立生产状态智能预警模型，对可能出现的问题进行预测，并根据问题严重程度向管控人员进行预警。

图11 总装智能集成管控与健康检测

主要技术应用：

1）面向多因素影响下的总装生产线智能管控；

2）总装生产线健康状态检测、评价与优化；

3）风险预测与智能预警机制。