Отрасль сборки механического оборудования в основном основана на дискретном производстве.
Продукты объединяются из нескольких частей посредством процессов сборки.
Обычно они характеризуются наличием нескольких разновидностей, небольшими партиями (или изготовлением отдельных изделий), сложными процессами и высокими требованиями к отслеживаемости качества. Сочетание MES-систем и технологий искусственного интеллекта переводит отрасль с «цифровой» на «интеллектуальную».
1. Основные функции MES в отрасли сборки механического оборудования
MES — это базовая платформа для прозрачности, стандартизации и отслеживания производственного процесса. Основные функции включают в себя:
Управление рабочими заданиями и выполнение производственного плана. Получайте производственные заказы, выпущенные ERP, разбирайте их на рабочие задания на уровне цеха, управляйте статусом рабочих заданий (должно быть запланировано, в работе, завершено, ненормальная пауза и т. д.), а также поддержка привязки спецификации и маршрутов обработки нестандартных/индивидуальных рабочих заданий.
Технологический процесс и электронные рабочие инструкции (eSOP): преобразуйте бумажные технологические документы в структурированные электронные рабочие инструкции, автоматически передавайте этапы сборки, чертежи, параметры крутящего момента и спецификацию на терминал рабочей станции в соответствии с процессом и поддерживайте контроль версий.
Управление полнотой материалов и защитой от ошибок: проверяйте комплектность материалов на основе спецификации и принудительно сканируйте для проверки партий/серийных номеров материалов перед запуском процесса, чтобы предотвратить неправильные материалы, утечки и смешивание материалов.
Отслеживание производственного процесса и отчетность о работе: записывайте оператора, время, оборудование и параметры каждого процесса, поддерживайте ручную/автоматическую отчетность о работе, обновляйте ход выполнения рабочего задания в режиме реального времени и отображайте его через визуальную панель мониторинга.
Проверка качества и контроль процессов (SPC): Установите ключевой контроль качества (Quality Gate) для поддержки процессов первой проверки, патрульной проверки и окончательной проверки, записи несоответствующей информации о продукте и запуска процесса переработки или бракования.
Отслеживание полного жизненного цикла. Создайте уникальный идентификатор (QR-код/RFID) для каждого устройства и свяжите партию приобретенных деталей, серийные номера деталей, изготовленных самостоятельно, записи сборки, данные испытаний и отчеты о проверке качества.
Управление оборудованием и инструментами: отслеживайте рабочее состояние основного оборудования (зажимные пистолеты, прессы, испытательные стенды), управляйте циклами калибровки инструментов и собирайте данные OEE оборудования.
Управление исключениями и оповещение Andon: Сотрудники могут сообщать об исключениях одним щелчком мыши, а система автоматически уведомляет ответственного лица и записывает процесс и продолжительность обработки.
2. Типичные сценарии применения Wanjie Xingkong MES
Сборка механического оборудования MES подходит для нескольких подотраслей:
Общее механическое оборудование (насосы, клапаны, компрессоры, вентиляторы и т. д.): Обеспечьте полную отслеживаемость процесса отдельного оборудования, ключевые параметры сборки замкнутого цикла и реагирование на нестандартные изменения заказа.
Строительная техника и тяжелое оборудование (экскаваторы, краны и т. д.): RFID автоматически идентифицирует крупные компоненты, а рабочие станции финальной сборочной линии координируются и визуализируются для достижения «одна машина, одна передача».
Промышленная автоматизация и нестандартное оборудование (роботизированные рабочие станции, испытательное оборудование и т. д.). Управление на основе проектов, спецификации и технологические маршруты являются гибкими и настраиваемыми, а eSOP управляет сложной сборкой.
Новое энергетическое оборудование (оборудование для фотоэлектрических модулей, оборудование для производства литиевых батарей и т. д.): безбумажные операции в высокочистой среде, ключевые компоненты связываются партиями.
Сборка автозапчастей (коробка передач, рулевой механизм и т. д.): автоматический сбор данных о крутящем моменте/угле затяжки для удовлетворения требований автомобильной промышленности «нулевого дефекта» и быстрого отзыва.
Силовое и электрооборудование (распределительные шкафы, трансформаторы, зарядные батареи и т. д.): защита от ошибок при сборке компонентов, автоматическая запись данных заводских испытаний.
Медицинские устройства (корпус для КТ/МРТ, операционный стол и т. д.): соответствуют требованиям FDA 21 CFR, часть 11 или ISO 13485, а электронные записи партий регистрируются на протяжении всего процесса.
3. Интеллектуальное применение ИИ на базе MES
1. Интеллектуальное планирование производства на базе искусственного интеллекта
Традиционная MES получает только инструкции ERP и отслеживает статус рабочего задания. После внедрения искусственного интеллекта система всесторонне учитывает многомерные динамические факторы, такие как время доставки заказа, загрузка оборудования в реальном времени, подбор навыков персонала, прогнозирование поступления материалов и исторический уровень отказов, для построения интеллектуальной модели планирования производства.
Когда заказы внезапно поступают, оборудование выходит из строя или материалы задерживаются, ИИ может за считанные секунды создать несколько планов реорганизации и рекомендовать оптимальное решение, что значительно повышает гибкость планирования и скорость доставки.
Практика Tianjin Pinggao Intelligent Electric показывает, что планирование производства AI+ может сократить цикл доставки заказов на 23 %, увеличить OEE на 18 % и повысить оборачиваемость запасов на 150 %.
2. Визуальный контроль качества с помощью искусственного интеллекта
Благодаря использованию промышленных камер и моделей глубокого обучения система может автоматически обнаруживать такие дефекты, как отсутствующие и неправильные установки, смещения и царапины в процессе сборки, с точностью до 0,1 мм.
ИИ также может анализировать параметры процесса (такие как кривые крутящего момента и формы сигналов напряжения), собранные оборудованием в режиме реального времени, и немедленно обеспечивать раннее предупреждение при обнаружении аномальных тенденций, достигая «качества создается в процессе».
3. Прогнозное обслуживание с помощью ИИ
ИИ продвигает техническое обслуживание оборудования от «регулярного обслуживания» или «ремонта после отказа» до «прогностического обслуживания».
Постоянно отслеживая вибрацию, ток, температуру и другие сигналы ключевого оборудования, модель искусственного интеллекта может прогнозировать потенциальные неисправности, такие как износ подшипников и старение двигателя, выдавать ранние предупреждения за 72 часа и автоматически генерировать заказы на техническое обслуживание, эффективно сокращая время незапланированных простоев более чем на 30%.
4. Сборка под визуальным управлением AI
Робот с искусственным интеллектом и 3D-управлением может обеспечить высокоточное позиционирование сборки и точно установить заготовки в назначенные места.
Например, решение Mecamander имеет точность калибровки до 0,1 мм и вероятность успешного распознавания >99,99%. Он поддерживает сборку сложных деталей, таких как башмаки гусениц, колеса и шины, и может адаптироваться к поступающим отклонениям материала без необходимости использования высокоточных инструментов.
5. Прогнозирование материальных рисков с помощью ИИ
Традиционная MES полагается на сравнение спецификаций для проверки постфактум. ИИ может объединять данные о цепочке поставок, логистическую информацию и динамику запасов, чтобы заранее прогнозировать риски доступности материалов.
Как только обнаруживается, что прибытие ключевых компонентов может быть задержано, система автоматически приостанавливает запуск соответствующих рабочих заданий для достижения «превентивного» контроля материалов.
6. Надзор за соблюдением поведения при помощи ИИ
Объединив камеры рабочих станций и технологию компьютерного зрения, ИИ может в режиме реального времени определять, выполняют ли операторы ключевые действия в соответствии со стандартными процедурами, обеспечивать автоматический контроль за соблюдением поведенческих норм и снижать риск человеческих ошибок.
7. Сборка встроенного интеллектуального робота
Воплощенный интеллектуальный робот, оснащенный большой промышленной моделью, объединяет высокоточное трехмерное зрение и алгоритмы интеллектуального управления и может независимо идентифицировать модели продукта, точно определять положения отверстий для винтов и адаптивно регулировать рабочие траектории в многомодельной смешанной производственной среде.
В целом MES — это «база» цифровизации в отрасли сборки механического оборудования, а искусственный интеллект — это «двигатель», обеспечивающий интеллектуальную модернизацию на этой основе.
Сочетание этих двух факторов может фундаментально решить основные проблемы управления, такие как частая подача заказов, неправильные и недостающие материалы, нестабильное качество и неожиданные остановки оборудования, а также способствовать преобразованию предприятий в интеллектуальное производство.
