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潍柴动力:发动机全业务域智能制造实践
来源:工信头条  : 济洲 2022-12-07 14:57:12
运用数字化快速建模设计、虚拟开发仿真和基于物联网的智能测控系统,打造端到端的智慧研发体系,潍柴集团实现6个国家、12个地区研发机构高效协同,通过“数字化、信息化、智能化”技术应用,使潍柴新产品开发平均周期大幅缩短,提高了产品竞争力。

潍柴动力股份有限公司(本文下称“潍柴”)成立于2002年,致力于打造品质、技术和成本三大核心竞争力的产品,成功构筑起了动力总成(发动机、变速箱、车桥、液压)、汽车业务、工程机械、智能物流、豪华游艇、金融与服务等产业板块协同发展的格局,拥有“潍柴动力发动机”“法士特变速器”“汉德车桥”“陕汽重卡”“林德液压”等品牌。

潍柴拥有内燃机可靠性国家重点实验室、国家商用汽车动力系统总成工程技术研究中心、国家商用汽车及工程机械新能源动力系统产业创新战略联盟、国家专业化众创空间等研发平台,设有“院士工作站”“博士后工作站”等研究基地,建有国家智能制造示范基地。在中国的潍坊、上海、西安、重庆、扬州等地建立研发中心,并在美国、德国、日本设立前沿技术创新中心,搭建起了全球协同研发平台,确保企业技术水平始终紧跟世界前沿。

柴油发动机作为中间件,广泛配套在汽车、农业机械、工程机械、船舶和备用电站装备等产品中。面对复杂多变的服役工况和日益增加的个性化定制需求,以潍柴为代表的发动机行业企业迫切需要提升运营质量和效益,加快企业向产品服务化、智能化转型升级。

发动机面临的问题

发动机行业整体智能制造水平过于薄弱,距离流程性行业尚有一定差距,具体表现在以下几个方面:智能制造是企业战略级任务,是典型的一把手工程,需要培养全员的智能制造意识,建立和完善推进机制;面对各业务的信息化建设需求,信息化部门通常优先满足最迫切和最核心的业务,而忽略了业务的完整性;企业开展智能制造往往起始于“烟囱式”的信息化系统建设,众多的信息化系统导致大量重复建设、数据难以共享等问题;企业考核通常以产品的产量和销量作为重要的衡量指标,缺乏对智能服务类指标的考核,导致企业仍然只重视产品,阻碍了从产品到服务的转型。

智能制造实施路径

战略规划

潍柴将打造“产品竞争力、成本竞争力、品质竞争力”三个核心竞争力作为企业的核心战略举措,并长期围绕产品交付的质量、服务及客户体验为目标,依托良好的品牌形象去构建潍柴的商业模式。

潍柴智能制造的总体目标是以整车整机为龙头,以动力系统为核心,成为全球领先、拥有核心技术、可持续发展的国际化工业装备企业集团。

需求分析

潍柴最近几年高速发展,已经成为世界级的发动机生产企业,但是在发动机全生命周期管理过程中面临一系列问题,急需解决。

一是各研发环节衔接难,急需构建一体化的协同研发生态圈,打破“烟囱式”系统建设模式,实现研发知识共享,实现全球协同研发。二是目前产品生产、质量数据对设计、工艺指导能力不足,急需通过产品全生命周期中研发到生产过程数据的集成,提升产品设计能力以及生产过程控制水平。三是当前产品运维成本过高、便捷度低,急需提高远程运维水平,提高客户满意度。四是产品增值服务不够,急需开展服务化延伸业务,为客户提供更优质的增值服务。

总体规划

智能制造的总体规划,选取潍柴动力一号工厂作为智能制造示范场所,利用信息物理融合、云计算大数据等新一代信息技术,建立以工业通信网络为基础、以装备智能化为核心的智能车间,研发以ECU为核心的系列智能产品;建设全球智能协同云制造平台、智能管理与决策分析平台、智能故障诊断与服务平台,培育以网络协同、柔性敏捷制造、智能服务等为特征的智能制造新模式;探索智能制造新业态,“低成本、高效率、高质量”地满足客户个性化定制需求,为客户创造超预期的价值。

详细设计

详细设计涉及制造战略的制定、生产网络与供应链网络等环节。

其中,制造战略的制定包括:明确制造战略和业务分析,制定产能规划和资本战略。

生产网络与供应链网络包括实现灵活的产能配置与生产网络的灵活性、合理性。

采购与外包决策包括:制定明确的采购策略,协同生产计划。

质量管理包括:通过六西格玛的应用,对质量进行控制,实现运营与管理数据的整合。

持续改进包括:明确持续改进的战略、流程及应用领域,识别问题,完善改进流程。

生产资产维护包括:对数据资产、库存资产及设备资产的管理,制定预防性策略。

数据、指标的绩效管理包括:对数据进行获取、统计、分析及应用,整合数据系统,实现制造的灵活性。

生产排程包括:整合生产计划,实现动态排产。

管理生产流程包括:管理生产计划、生产流程规划、生产过程,确保生产的有效性。

产成品及服务管理包括:对产品及其相关材料进行管理,通过共享平台进行数据集成。

仓储物流

仓储物流需要加强过程管理,实现内外部协同。

提升仓储和物流的规划设计能力:优化仓储布局和规划,提升对仓储结构/布局、收发存过程的重视和优化能力;提高物流网络和路径。

提高信息化/自动化的业务支持程度:提升物流/信息流同步;提升基于单据/配送指令的厂内物流驱动,通过单据驱动出入库业务,降低人工操作错误的可能;提升工装容器的系统化支持,提高管理精细化水平;降低人工操作比例,提高效率,通过系统化实现安全库存计算、自动按照投放比例分配采购订单等工作。

试点实施

试点实施包括WP9/WP10柔性混线生产线改造升级、数据互联互通网络系统建设,以及搭建工业大数据综合分析决策平台。

WP9/WP10柔性混线生产线改造升级是在既有WP10二气门刚性生产线的基础上,引入WP9柴油机的专用拧紧工具、标准工具、工装、工位器具等装备,在现有加工线、装配线关键工位的装备中嵌入具有可感知、可采集、可传输的智能化嵌入式芯片,使关键工位的装备可实时感知生产线上流转的产品系列。

数据互联互通网络系统建设。为保证工业大数据采集、传输的实时、准确和高效,进而为基于大数据的企业综合管控平台提供数据基础,建设了智能工厂底层装备信息数据采集互联互通网络系统。其中包括两个部分。一个是工业大数据采集及设备互联互通升级建设。这个部分研发智能网关设备,通过提供制造业现场生产设备的信息集成与协议转换能力,实现不同设备或者管理控制系统的联通,构建现场通信协议仓库,提高工业大数据采集和设备互联互通能力。另一个是工业互联网升级建设。这个部分对现有工业互联网进行智能化升级改造,具体包括工业PON网络的建设和架设园区LTE网络等。

搭建工业大数据综合分析决策平台:建立企业级统一的大数据存储、建模、分析、决策平台,各业务环节均可在此平台通过大数据云计算等技术,将采集的数据进行大数据分析、建模;该平台同时可与现有信息系统集成应用。

改造效果验证

在潍柴智能工厂里,可实现多条生产线多品种混流生产,3000多个订货号、10000多种零部件,每一道工序、每一个细节都有着清晰的信息记录,不仅生产效率大幅提升,还可以精确计算单台发动机成本。2019年,潍柴产销各类发动机突破80万台,市场订单持续增长带来的生产压力,被智能制造一一化解。

生产装备/生产线智能化升级改造

通过新增智能化装备,改造现有装备,潍柴实现了生产线的柔性化升级。产线可根据生产的产品型号,自动更换工艺设备和工艺参数,同时通过质量检测装备的升级改造,对产品制造的全过程实施质量监控,提高了产品质量一致性。除此之外,通过对设备的监控,也实现了设备的预防性维护,减少不必要的维护费用。

工业云服务平台建设

潍柴工业云服务平台由供应商协同研发平台、发动机智慧云平台和大数据分析决策平台三部分组成,实现了企业级统一的大数据云平台,为开展智能制造系统建设提供了数据支撑。

关键短板装备

研究利用实时数据采集、数据统计,及数据可视化等技术,对发动机生产过程中使用数控机床、工业机器人、自动化生产线、装配线、线上线下检测、整机测试等关键设备进行了信息化升级改造。

提质增效

潍柴利用本埠信息化优势,对重庆、扬州等分/子公司进行云制造部署。分/子公司无须购买任何软硬件产品,也不需要部署信息化平台,其可利用本埠的信息平台来满足所有业务需求。后续,潍柴通过租赁等方式进行收费,降低其他公司信息化投入,帮助企业节约成本。

通过智能化升级,潍柴支撑百万级产品的个性化定制需求。在潍柴现有产品运营能力的基础上,扩展远程运维水平,借助潍柴在发动机市场的地位,并借助多家关联的整车企业,为公共安全和远程运维提供云服务。

潍柴搭建了“互联网+”协同制造云服务架构,通过改造完善潍柴动力现有的信息化系统,并利用本埠信息化优势,面向企业内部和产业链形成了四个云服务体系,在集团内部和产业链范围推广。

智能制造亮点及模式

潍柴从2014年流程信息化项目开始,通过实施智能制造整体战略布局,实现业务与IT的高度融合。潍柴实现的不只是生产装备的智能化、自动化、数字化,而是延展至整个企业的运营过程。潍柴利用互联网技术,打通集团内部各个业务端,推动生产要素从“初级物理级连接”向“智能化物联网”升级,通过信息共享、资源高度整合,提高了生产效率、缩短了研发周期,以更低成本、更高效率、更高质量满足客户个性化需求,创造了多个智能制造方面的亮点。

打造精益化智能工厂

打造基于潍柴特色的WPS生产管理体系,梳理指标70余项,覆盖分厂、生产线、班组、工序等管理层级,直观展示生产运行情况,实现生产过程透明化,管理可视化、移动化、云化,形成以精益为导向的智能生产系统。通过物联网技术,实现设备互联互通,现场设备状态数据统一收集,消除设备信息“孤岛”,同时利用大数据,开展设备健康监测及预防性维护;通过增加传感器、设备改造等方式实现生产过程中153项数据的实时采集与可视化展示,并进行实时的动态监控,实现2D/3D可视化。基于数据基础,通过实施WPS精益管理,提升了车间生产线效率,降低了设备维护成本。

构建数字化智慧研发平台

运用数字化快速建模设计、虚拟开发仿真和基于物联网的智能测控系统,建立以PDM为核心的智能研发平台,打造端到端的智慧研发体系,实现设计、仿真、试验一体化,支撑潍柴集团6个国家、12个地区研发机构高效协同,通过“数字化、信息化、智能化”技术应用使潍柴新产品开发平均周期大幅缩短,提高了产品竞争力。

建立基于智慧仓储的物流体系

通过建立先进的自动化立体仓库,实现从采购入库、存拣一体到拉动出库的全过程物料流转自动化,采用大数据分析技术实现仓储数据动态可视化,优化仓库布局、分拣规则、人员配置等,提升配送执行效率,准确率达到100%,形成高效的智能仓储配送体系,有效支持企业大规模定制和柔性化生产。

实现服务型制造转型

潍柴建设发动机的车联网——潍柴智慧云平台,实现“人、车、平台”三位一体,打通采购、供应链、生产、营销、服务等各环节壁垒,通过大数据分析实现故障预警、远程智能化主动服务,目前已接入重卡、公交车、校车、工程机械等多种车辆,持续提升用户体验。同时,开展营销服务管理,支撑企业开启商业模式转变。

坚持问题导向,推进智能制造落地

谢克强

工业和信息化部电子第五研究所工业装备质量大数据工信部重点实验室

每个企业面临的实际问题不同,智能制造的落地方式也各有不同,这就需要我们实事求是,避免盲目跟风。

党的二十大报告提到了“六个坚持”。其中,“坚持问题导向,坚持系统观念”对推进智能制造具有重要的指导意义,也是潍柴动力开展发动机全业务域智能制造实践的主线。

坚持问题导向,是企业推进智能制造落地的必然要求。人类认识世界、改造世界的过程,就是发现问题、解决问题的过程。对于推进智能制造,需要结合企业实际,聚焦当前制约智能制造发展的问题,各种工具、技术是手段,目标是解决智能制造存在的痛点,进而解决企业的具体经营问题。每个企业面临的实际问题不同,智能制造的落地方式也各有不同,这就需要我们实事求是,避免盲目跟风。

潍柴动力强化问题意识,从发动机行业整体存在问题的情况和企业在发动机全生命周期管理过程中面临的问题出发,梳理出四方面的问题:一是机制协同难,各研发环节衔接难,需要培养全员的智能制造意识,建立和完善推进机制,构建一体化的协同研发生态圈;二是数据共享难,众多的信息化系统导致大量重复建设、数据难以共享等问题,数据目前对设计、工艺指导能力不足;三是产品运维难,成本过高、便捷度低;四是产品增值服务难,缺乏对智能服务类指标的考核,导致企业仍然只重视产品,阻碍了从产品到服务的转型。对这些问题的厘清是潍柴动力能落地智能制造的基础。

坚持系统观念,是企业推进智能制造落地的重要方法。万事万物是相互联系、相互依存的。只有用普遍联系的、全面系统的、发展变化的观点观察事物,才能把握事物发展规律。智能制造是一项持续演进、迭代提升的系统工程,推进智能制造落地不是只关注某一个方面,而是必须坚持系统观念。潍柴动力推进发动机智能制造,从“战略规划-需求分析-总体规划-详细设计”逐级进行系统谋划,既考虑技术先进性、成熟度、安全可控、互联互通、系统集成等技术因素,还结合区域、行业、企业的基础,并统筹场景、车间、工厂、供应链间的有序衔接,充分考虑采购与外包决策、质量管理、持续改进、生产资产维护、数据与指标的绩效管理、生产排程、管理生产流程、仓储物流、大数据综合分析决策等需求,以高水平的规划设计指导智能制造系统建设。

潍柴动力的发动机智能制造改造取得了良好效果,实现了生产线的柔性化升级,产线可根据生产的产品型号,自动更换工艺设备和工艺参数,能支撑百万级产品的个性化定制需求,如实现多条生产线多品种混流生产,3000多个订货号、10000多种零部件,每一道工序、每一个细节都有着清晰的信息记录,不仅生产效率大幅提升,还可以精确计算单台发动机成本。通过质量检测装备的升级改造,对产品制造的全过程实施质量监控,提高了产品质量一致性。通过对设备的监控,也实现了设备的预防性维护,减少不必要的维护费用。实践证明,智能化改造实现了降本提质增效,对行业企业极具参考价值。

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编辑:张煜洁
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