兩化融合助力航空智能制造 ——設備信息化提升工廠效能

　　人類自使用機械以來就伴隨著設備管理和維護維修，隨著設備使用規模和復雜程度不斷提高，設備管理逐步走向系統化和信息化。

　　工業生產剛開始時設備簡陋，出現故障時才進行修理，即“事后維修”。隨著機器復雜性提高和社會化大生產出現，設備故障對生產的影響越來越大，設備管理進入防止故障、減少損失的“預防維修”階段,也即“計劃維修管理”。隨著計算機技術發展，設備信息化應運而生。從CMMS系統到資產管理系統（EAM），實現了設備維護維修管理和設備綜合管理的信息化。

　　現代企業的設備維護維修管理主要通過預防維修模式來執行。根據檢修技術條件和目標要求，以時間為依據，預先設定檢修內容與檢修周期。預防維修以計劃維修為主，而設備的劣化點和劣化速度卻在動態變化中，事前計劃并不能完全適應設備管理需要，這就提出預知維修模式。預知維修通過對技術狀態和使用狀態的監測和分析，診斷設備健康狀況，進而判斷是否需要檢修、確定最佳檢修時機。該模式下，基于大量監測數據進行分析成為關鍵之一，預知維修是未來設備信息化發展方向之一。

　　航空制造業主要以各類機械加工設備為主，尤其是數控機床，其設備信息化具有鮮明特點：一是綜合應用機械、電氣控制、計算機技術，設備運行狀態數據間具有復雜性和關聯性；二是具有較強數據處理和通訊交換能力。航空制造業對設備預知維修提出了更高要求，建立各類設備的數據通訊、實時取得設備技術狀態和使用狀態數據成為支撐設備信息化的基礎技術之一。航空制造業設備信息化對數據的要求主要涉及如下方面：1.設備生產狀態數據。這類數據與企業生產管理相關。主要包括設備運行停止數據、加工產品數據、加工數量等；2.設備運轉狀態數據。這類數據反映了設備健康狀況。主要包括設備運轉時間數據，主軸運轉時間、負載、速度數據，各軸負載數據，報警故障數據等；3.生產刀具數據。涉及刀具使用消耗方面的數據。主要包括刀具識別數據、刀具切削時間、刀具參數數據、刀具壽命數據等；4.加工工藝數據。涉及到與產品加工相關的工藝參數數據。主要包括加工的零件識別，加工的速度參數、加工的坐標系參數、加工的轉速參數等。

　　通過“信息化”+“自動化”，實時從生產設備獲取數據，各類數據的服務對象不再局限于設備管理需求，還可服務于生產管理、加工準備、工藝優化等，能為企業創造更高價值。設備預知性維護可通過運轉狀態、加工工藝等數據建立設備劣化模型數據分析，從而提前消除即將發生的故障，提前規避經濟損失。基于對生產數據、運行狀態數據的分析，企業能掌握機床設備真實生產能力，精準制定生產計劃，高效快速開展生產。日常維修作業中，通過設備故障報警的實時傳遞，保障人員能及時掌握故障時設備數據，迅速開展現場排故，減少停機時間、提高設備利用率。完備的刀具管理系統，刀具切削時間數據、磨損數據、壽命管理等為刀具準備和采購提供數據支持，也為單機設備智能化提供刀具壽命預警、配送等數據支持。由此可見，未來設備的信息化發展將向企業整體信息化中各個系統進行延伸，設備信息化與其他信息系統會進一步深度融合。

　　航星國際自動控制工程有限公司為企業向數字化制造、智能化工廠的升級轉變提供設備級整體解決方案，具備高度集成、簡單易用和降本增效的特點。該解決方案收集了現場第一手生產數據，確保管理者實時了解和處理生產動態，專業的大數據分析為生產決策和生產規劃提供有效支撐。

　　在設備信息化建設中，中航工業東安在設備信息化建設中采用航星公司自主研發的數據采集和分析系統，對數控機床的數據采集和分析推動效率提升取得了顯著成功。該系統成為提升整體管理水平的有效工具，并對確保全年科研生產任務的完成起到了關鍵性作用。該案例中，通過自動實時采集數據，中航工業東安可以對每天、每周、每月、每季度的運行時間、切削時間、主軸運轉時間等清楚掌握。此前一直認為運行效果很好的某設備，實際利用率僅為20%，使用航星公司的研發系統后，當前設備運行優劣能一目了然，需要提升改進的地方也被毫無遺漏地顯現出來。針對能提升生產效率的關鍵點，中航工業東安迅速采取措施，對曲線高低進行“補差”，強化生產準備工作，縮短設備停滯時間，提高機床運行效率、利用率、開機率，合理優化人力資源，調整零件生產順序。僅半年時間，主要設備的有效運轉率提升近一倍，車間生產壓力得到了極大緩解。該系統的成功使用，被譽為是中航工業東安提升車間生產管理水平、加強細節過程控制的一把“利器”。

　　在工業進入大智能制造的環境下，未來設備信息化將向設備管理的智能化發展，與其他相關大數據（如刀具材料數據、運動部件數據等）進行關聯分析，建立各類數據分析模型（設備主要件劣化模型，刀具磨損模型，精度變化模型等），實現設備及相關作業的自適應調整，從而實現航空工業的智能制造。航星公司必將持續致力于推動兩化融合，助力航空智能制造蓬勃發展。