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铸造产业分享
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  • 一、背景介绍

    压铸是一种金属铸造工艺,其特点是利用模具腔对融化的金属施加高压。铸造设备和模具的造价高昂,因此压铸工艺一般只用于批量制造大量产品。


    压铸从主料上来说可以是生铁、废钢、回炉料、铝业等;从生产条件可以划分为低压铸造和高压铸造,此次深圳凯杰以铝业铸造厂的低压产品进行分享说明。


    铝业铸造的低压件产品生产过程会历经如下几个单元:熔炼单元、制芯单元、铸造单元、自动化后处理单元、热处理单元、荧光探伤单元、CNC机加单元,详细生产过程分析如下图:

     

    图1 铝业生产低压件工艺分析图


    目前的铝业铸造生产早已脱离传统生产方式,能响应国家 “智能制造工程”的要求,探索新一代信息技术与制造装备融合的集成创新和工程应用,建设重点领域智能工厂/数字化车间,促进工业转型升级和产业结构调整。通过制造技术与数字技术、智能技术及新一代信息技术的融合,实现工厂的自动化、数字化、智能化企业的总体战略目标,搭建工业物联网与智能制造执行管理系统,实现全生产过程的规范化、标准化、无纸化、网络化以及精益化的管理。


       

    图2 制芯机


    图3 低压铸造机


    图4 自动化生产线


     

    图5 X-Ray 射线机


                         图6 热处理炉                     


    图7 荧光渗透


    图8  CNC机加设备


    二、难点分析

    引入新设备是好事,从传统的工厂变成智慧型工厂需要一个过程,需要分析过程的难点,以建设目标为导向,以过程难点为突破,接下来谈谈铸造厂生产制造项目普遍存在的一些难点。


    常见的难点会有:


    • 整体工厂也许只有简单的ERP系统,历史的积累已涵盖各个系统及模块小功能,繁杂且臃肿;

    • 操作工水平的限制,管理的非标因素,现场生产随意,库存管理差,响应不及时;

    • 纸质单据千万张,Excel表格叠成山,产品的完整信息难以追溯。

    而且随着需求的扩展,工厂智能化的步步紧逼,如今各产业建设生产制造系统过程延伸出新的问题:


    • 低起点,高目标:厂内的信息化未实现完全,但却以“搭建MOM,建设完整IOT工程”为目标;需求不仅要满足原MES的计划、质量、生产制造等模块,且需为后续的计划的APS,还需要涵盖WMS、MES、AGV调度、虚拟仿真、自动化采集以及大数据BI展示等等需求;


    • 涵“新”盖“旧”:新项目需满足新厂突破的新产品和新业务的需求功能,还必须覆盖旧厂的产品和业务的需求,因为旧厂有稳定的产值,稳定的市场,需保障旧厂业务;如此激发新厂自动化,智能化和旧厂纸质化,人工化的矛盾;


    • 周期短,上线紧:MES在国内发展多年,逐步升级为MOM模式,客户觉得MES和MOM应该标准化程度很高;乙方积累了大量的实施经验,专业的顾问团队应该快速上手,故往往被要求上线时间为三个月或者六个月,甚至更短的时间;


    • 钥匙工程,协调难:甲方不再愿意将项目各个进行分包,将“钥匙”交给专一的乙方进行管理,让乙方协调各方,责任归一,大大增加了乙方对不同厂家的协调管理难度。

    除以上问题,铸造产业还存在着这些难点:

    • 高温环境,“一码到底”:工厂客户要求信息可以正反向追溯,可以从成品追溯到各工序的半成品,从半成品追溯到各工序生产涉及的“人、机、料、环、法”的数据。现场又是585°高温的环境,什么样码可以承受高温,如何做到“一码到底”,信息又是如何进行关联成为难点。


    • 新设备,自动连线:新设备的引入,设备与设备间是否还能减少人工参与,如何让不同厂家的设备建立起联系,进行数据和信息的自动传递。


    能规划

    凯杰一直在不断的积累自己,不断的提升自己;在项目中,我们不仅指导用户进行合理化的规划,而且协调各方资源,整合MOM平台,让工厂的智能、智慧化的目标逐步提高。下面我们抽取几个场景进行说明:


    一、数据流分析


    铸造产业的数据需涵盖车间重要设备、能耗设备包含水、风、电、气设备能源的数据;需打通上层SAP系统和MES生产执行系统,关联WMS仓库管理系统、AGV小车配送,采集各种设备数据以及大数据结果分析及展示,以优化生产过程效率,提高现场质量,有效传递现场生产任务,实现车间数据生产和质量检测的可视化,透明化管理,支撑更快速、更精准的管理决策;主线数据流从SAP的销售周计划到MES的计划排产及管理,再到车间的功能的执行管理,质量检测管理,现场异常数据分析及过程的物料准备、物料配送、缺料情况等数据流转,最终实现整体数据流的正向和反向的数据的可追溯性。


    图9 人、机、料、法、环、测数据分析


    二、一码到底


    铸造产业的生产过程涉及到高温环境,过程会使用到料框和托盘进行产品的流转;产品体的条码、料框条码和托盘条码的规划是很重要的一环,如何设计条码的规则,如何让不同单元的设备对条码进行跟踪,完成数据信息的正反追溯是我们考虑的重点。产品的唯一条码从制芯之后(制芯件为消耗损坏重利用件,除配方不同外,同一时期为批次件)低压铸造开始考虑。


    1)低压铸造单元产出过程,低压铸造设备对半成品进行激光打刻:根据不同产品形态,在不影响产品的使用情况下,在合理的位置可使用激光打标;激光打标的码耐高温,且随技术的成熟,识别度也非常的高。


    图10 铝产品激光打标


    2)X射线检测单元,自动识别半成品条码,对产品检查记录并同步至MES系统,下线后通过传送线的自动扫描枪扫描,让料框与产品进行绑定。


    图11 料框铭牌打刻


    3)料框需要过热处理炉,使用铭牌打刻,耐高温,耐磨损,并使用自动扫描枪,让产品条码与料框进行绑定及解绑操作,使不同阶段的产品信息进行关联。


    图12 AGV小车自动流转产品到线边库


    三、分阶段上线,保证生产


    经过多轮的沟通确认,项目实施最终分不同阶段上系统,部分标准化优先上线,以保证整体产品的生产过程,如下截取部分功能说明: 

    1. 条码规则配置

    灵活性的配置条码规则和解析规则,满足不同的条码规则,使条码规则不是约束条件,生产执行进行条码规则校验,条码信息供应商、生产日期、生产批次等信息的解析保存。


    图13 条码规则配置

    2. 计划接收/导入/管理

    对销售计划/周计划的接收,生产日工单并赋予不同角色的审核、发布、排序,插单、关闭等权限管理;


    图14 铸造单元计划管理

    3. 数据追溯

    产品信息的生产过程追溯:产品过程信息、质量信息、生产设备信息、参数采集信息、操作人员信息


    图15  数据的正向追溯


    4. 标准作业单管理

    标准作业单生成、物料出库查询

    图16 标准作业单生成、物料出库查询


    5. AGV小车进度跟踪

    AGV调度监控:订单数据、实时生产数据、线路监控、小车状态监控,任务完成情况


    图17 AGV调度监控看板


    6. 灵活的数采架构

    支持不同的类型的数据采集,采集设备的数据主要分为三个部分:设备信息(状态、报警、其它)、产品信息(型号、品号、产量)、能耗信息(水:压力,总用水量等,电:电表状态、总电能、电压、电流等,气:气压,总用气量等)包括了设备工况、加工工艺参数、传感器参数、安灯信息、人工录入等数据

    图18 数采架构

    7. 多样的看板管理

    通过深圳凯杰IOT平台,快速灵活的配置看板界面

    图19 生产工段看板-制芯单元看板

    图20 模具看板


    图21 车间生产情况看板


    、归纳总结

    本项目采用一种全新的解决方案,结合当前最为先进的工业大数据分析技术,充分发挥数据分析在生产制造与管理过程中的指导作用,建设“上下贯通、左右协同”的关联型生产制造模式,形成“内部客户化”的服务型关系管理模式。通过本项目的实施及相应软件系统的研发实现了如下目标:


    • 将制造上下游相关的各类数据做有效集成、关联及融合;

    • 从生产过程数据中挖掘和发现有价值的、隐含的知识;

    • 探索铝合金制造工序过程参数间与过程质量参数和原料、成品质量参数间的关联关系;

    • 以降低原来浪费、稳定生产质量为目标,输出最 优制参数组合;

    • 基于数据分析挖掘,形成制芯到低压铸造、后处理过程关键参数控制标准;

    • 形成系统化的生产工艺过程数据关联分析体系及生产过程工艺质量评控体系;

    • 形成较为完善的生产工艺过程模拟优化体系。


    总结应用

    01
     数据自动关联

    实现从原材料采购到入库物料切换时各个系统之间数据的自动关联,从而可将数据进行进一步的多维度自动分割。


    0
    关键工序识别

    结合对原料从制芯到低压铸造、后处理、成品生产过程的微观流程图,通过各类相关数据的综合分析,识别出该流程中的关键工序。


    0
    关键参数识别

    在关键工序识别的基础上,结合SIPOC等过程分析方法对各关键工序的输入、过程、输出的要素进行全面的梳理,并充分利用工序内数据的分析建模,识别出相应工序中的关键参数。

    04
     关键指标分解

    在充分结合工艺特征的基础上完成各个关键工序输出指标进行层层分解,直至底层可测量的参数。


    05
     多指标分析

    实现对上下游之间工序参数及质量类参数之间的多指标分析,避免传统单指标分析的单一性、片面性和局限性,提高参数数据的利用率,增加分析结果的全面性。


    06
     多维度分析

    能综合考虑目标工艺流程、及所涉关键工序之间的特征,从原料批次、设备、机台、环境、班组、人员等多个维度进行分析,保证分析结果的完备性。


    07
     层次化模型

    建立层次化的数据分析模型,能从车间、工序、设备、参数层层递进建模,给出各个层面的优化模型,实现对应性的内部客户服务。


    08
     标准化参数库建立

    能根据多指标、多维度、层次化的模型,给出相应的以不同维度、不同层次组织的标准化参数库,实现按需调用。


    09
     参数库动态调优

    能在实际生产过程中依据参数库所给出的标准化参数指导人工对关键过程参数的调控,并进而以调控结果反馈至生产工艺过程,更新各个关键环节的输入和输出,达到由模型到参数库的动态调优目的。


    10 层次化在线预警

    结合所得的标准化参数库及预测模型,对在线的运行数据及参数进行综合分析,可实时判断各参数的运行是否异常,并给出层次化的预警及建议推送。


    11 统计决策模型

    建立面向管控人员的统计决策模型,能基于对阶段性数据的积累及分析给出较为宏观的、多层次、多维度的统计分析结果及决策建议。


    12 模型结果可视化

    输出可视化的模型结果,可结合各个关键供工序及相关设备特点对相应的分析结果进行最直观明了的呈现,且可视化效果也应满足多层次、多维度等特点。



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