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根云-工業(yè)趨勢(shì)分析
返回都說發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車的心臟、動(dòng)力的源泉，足以見得發(fā)動(dòng)機(jī)在整車生產(chǎn)制造的重要地位。看一臺(tái)車子的質(zhì)量，首先要看它的發(fā)動(dòng)機(jī)是不是足夠強(qiáng)勁耐用。而看整車廠的數(shù)智化升級(jí)，首先要看流程復(fù)雜、工藝要求頗多的發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)線是如何進(jìn)行數(shù)字化布局的。
在廣汽本田增城工廠，發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)線生產(chǎn)異常繁忙，無人物流小車“長了眼”、生產(chǎn)設(shè)備“會(huì)說話”.....在這里樹根科技助力整車廠打造了一個(gè)強(qiáng)大的“數(shù)據(jù)大腦”，透過廣泛連接并實(shí)時(shí)收集的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，時(shí)刻關(guān)注著每一顆“汽車心臟”的生產(chǎn)脈搏。工作人員坐在管控中心內(nèi)，通過平臺(tái)終端就可以對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的生產(chǎn)狀況“了如指掌”。
設(shè)備互聯(lián) 根云“喚醒”生產(chǎn)大數(shù)據(jù)
傳統(tǒng)的汽車制造，整車廠的設(shè)備都是各司其職互不干涉，生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)是“沉睡”的。在5G、云計(jì)算、loT、人工智能等新一代信息技術(shù)加速與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合的今天，企業(yè)都在談數(shù)字化驅(qū)動(dòng)科技轉(zhuǎn)型，所有汽車產(chǎn)品的創(chuàng)新速度都在“加速跑”。誰能更深入地挖掘和利用好數(shù)據(jù)資源產(chǎn)生的價(jià)值，誰就能在數(shù)字化起跑線上占得先機(jī)。
作為中國汽車工業(yè)的先行者，成立于1998年的廣汽本田內(nèi)部擁有的科室與部門較為龐雜，位于廣州的3個(gè)廠區(qū)及4條整車生產(chǎn)線所容納的生產(chǎn)數(shù)據(jù)就像深埋于地底下的巨大“寶礦”。為了“喚醒”生產(chǎn)數(shù)據(jù)，廣汽本田引進(jìn)根云平臺(tái)將汽車制造生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，全部要素連接在一起。攜手樹根科技用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“解讀”數(shù)據(jù)，讓各類設(shè)備間能通話”，由“制造”邁向“智造”。
運(yùn)用5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器視覺、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，僅增城工廠便有300多臺(tái)生產(chǎn)設(shè)備已連接平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化，通過建模分析為設(shè)備的高精度、高效率運(yùn)行提供及時(shí)有效的參考。結(jié)合MES系統(tǒng)，數(shù)據(jù)與生產(chǎn)進(jìn)一步智能聯(lián)動(dòng)，對(duì)每臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)的擰緊力矩進(jìn)行智能化管理。
堅(jiān)守品質(zhì)“殺手锏”樹根科技助力“廣本質(zhì)造
再先進(jìn)的工藝、技術(shù)也離不開員工，人與設(shè)備協(xié)同才能將機(jī)器的潛力全力發(fā)揮，才能將廣汽本田堅(jiān)持的工匠精神發(fā)揚(yáng)光大，從而生產(chǎn)出高品質(zhì)的產(chǎn)品。而融合了Al算法的根云平臺(tái)，不僅可以為生產(chǎn)設(shè)備“把脈問診”，還能識(shí)別難以標(biāo)準(zhǔn)化衡量的人工操作部分，最大程度保障“人機(jī)協(xié)作”，助力“廣本質(zhì)造”。
依托樹根科技提供的“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”智能工廠解決方案，廣汽本田在品質(zhì)、成本、交期等領(lǐng)域都有了顯著提升。如：通過平臺(tái)進(jìn)行高頻震動(dòng)、負(fù)載檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)可視化及實(shí)時(shí)智能計(jì)算，防止不良品流出，批量報(bào)廢減少超過50%。刀具管理實(shí)現(xiàn)按磨損狀態(tài)進(jìn)行更換，使用壽命提升5%。核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)可提前預(yù)知故障，日產(chǎn)能穩(wěn)定提升。突破生產(chǎn)瓶頸，減少生產(chǎn)加班次數(shù)，全年減少加班工時(shí)7800余小時(shí)。
預(yù)測(cè)性維護(hù)“未卜先知”生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)更可控
面對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的日益老舊，傳統(tǒng)的預(yù)防性維護(hù)難以滿足整車廠的生產(chǎn)需求，加工過程中突發(fā)異常無法避免，迫切需要早期監(jiān)測(cè)手段介入。而生產(chǎn)刀具的磨損情況缺乏精細(xì)管理，存在一定的剩余壽命浪費(fèi)。為此，基于根云平臺(tái)的機(jī)床預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，它能夠預(yù)測(cè)和修復(fù)潛在的問題，幫助整車廠提升 QCD(質(zhì)量、成本、交付期)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
樹根科技的專家表示，平臺(tái)實(shí)時(shí)采集機(jī)床運(yùn)行功率和主軸振動(dòng)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)每一把刀的在線振動(dòng)、功率數(shù)據(jù)，結(jié)合智能算法可以直觀反映刀具的磨損量，更科學(xué)地指導(dǎo)精準(zhǔn)換刀時(shí)間，最大程度減少刀具浪費(fèi)。透過實(shí)時(shí)采集的機(jī)床振動(dòng)溫度、加工數(shù)據(jù)等關(guān)鍵參數(shù)，在AI算法的輔助下，廣汽本田已經(jīng)實(shí)現(xiàn)機(jī)床核心零部件故障狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)，部分零部件的故障原因還能在線診斷，維護(hù)工人一目了然，大大減少故障排查修復(fù)時(shí)間。
頗受企業(yè)青睞的是，根云平臺(tái)匯聚的各項(xiàng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)可透過大屏直觀呈現(xiàn)，做到數(shù)據(jù)可視化及實(shí)時(shí)報(bào)警，并生成趨勢(shì)化管理圖表，有助于企業(yè)進(jìn)一步做到設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。
基于平臺(tái)，設(shè)備管理人員不需要抵達(dá)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，也可以遠(yuǎn)程獲取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備實(shí)時(shí)在線巡檢、少人值守，以減少設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，實(shí)現(xiàn)基于設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)維修。
化身“智能診療師”焊接質(zhì)檢更精準(zhǔn)高效
在整車制造中，焊接質(zhì)量直接關(guān)系到汽車的安全性、耐用性以及美觀程度，因此焊接質(zhì)量檢查極為重要。廣汽本田為之投入了大量的人力及工時(shí)成本，焊接質(zhì)量檢查員工作強(qiáng)度非常大，然而人工檢查還是難以避免出現(xiàn)漏檢、錯(cuò)檢的情況。
面對(duì)焊接質(zhì)檢的高強(qiáng)度與易出錯(cuò)，平臺(tái)化身“智能診療師”，通過采集焊接關(guān)鍵工藝及過程數(shù)據(jù)等，借助5G技術(shù)及AI算法做到對(duì)焊接工藝參數(shù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)的自動(dòng)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)焊點(diǎn)質(zhì)量的智能診斷及預(yù)警。AI在判斷焊點(diǎn)質(zhì)量達(dá)標(biāo)或者非達(dá)標(biāo)之后，還能實(shí)時(shí)生成“檢查報(bào)告單”，將檢測(cè)結(jié)果反饋到現(xiàn)場(chǎng)。
在“智能診療師”面前，產(chǎn)線上的焊接質(zhì)量問題無一能逃出其“法眼”。對(duì)于小小焊點(diǎn)出現(xiàn)的細(xì)微區(qū)別，“智能診療師”都能輕松自如應(yīng)對(duì)，及時(shí)反饋結(jié)果，以便生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的及時(shí)調(diào)整，確保始終如一的“廣本質(zhì)造”。
在智能車企“千帆競(jìng)逐”的背景下，廣汽本田以根云平臺(tái)搭建整車廠“數(shù)據(jù)大腦”，向內(nèi)深挖生產(chǎn)大數(shù)據(jù)。未來，樹根科技將透過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)助力廣汽本田進(jìn)一步推廣生產(chǎn)可視化，依托數(shù)據(jù)分析進(jìn)行價(jià)值挖掘，助力整車廠優(yōu)化生產(chǎn)資源配置，提升運(yùn)營效率，擦亮“廣本質(zhì)造“金字招牌。
