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一步一脚印,智能化涂装线不难实现!

奇瑞汽车 和军强 AI制造 2019-05-17


随着汽车车身涂装线自动化率的不断提高以及数据探测技术、工业物联网的迅速发展,汽车涂装工厂智能制造研究成为一个必然的热门话题。那么它的发展方向在哪呢?往下看,咱们一起聊聊呗~


21世纪初,中国政府提出了自动化和信息化两化融合的智能化发展理念,随着物联网的发展,智能制造的概念逐渐清晰。2015年5月发布的《中国制造2025》行动纲领,其中心主题是通过智能的数据整合管理实现全生命周期的绿色制造,发展可持续的循环经济,要实现这一目标,其基础是信息技术的企业管理(IT)、车间管理(OT)和物联网(CT)3T融合。


物联网创造了3T融合的发展理念


中国制造业目前总体发展水平不均衡,其中汽车行业因为这几年的井喷式发展,新建工厂在环保上实现跨越发展的情况下,高端冲焊生产线已经于几年前实现了高度的自动化和数据化,具备了发展智能化的初步基础。涂装作为复杂的散装化学品施工车间,在自动化和数据化上存在很大的技术发展瓶颈,因为涉及节能环保、职业卫生、安全以及企业成本管理的巨大需求,涂装车间智能制造发展需求尤为迫切。随着近两年涂装自动化作业比例逐步提高,以及生产、能源和环保数据采集技术的发展,涂装智能制造的课题也开始被推向前台。


涂装自动化作业技术的智能化发展

相比于其他专业,在涂装车间采用自动喷涂,除了可以提升效率、稳定质量外,更有消除污染工位作业、提高涂料利用率和实现节能环保的价值。现有汽车涂装生产线底部密封绝大多数都通过改造实现自动化,粗细密封和油漆内喷也成为主流新建线的标配。采用车底密封机器人,可以使送排风量降低80%。在普遍已经实现机器人外喷的基础上采用机器人内喷涂料,在节约涂料、减少风量和减少污染的同时可实现80%以上的循环风应用,既稳定施工参数又使得喷漆室排风量大幅减少,使得新建先进涂装线得以实现所有喷漆废气的全部净化处理,该成套方案比人工喷涂解决策略的整体能耗和排放降低了60%以上。


机器人内表面涂胶(上)和喷漆(下)


目前新建的先进涂装生产线,在上述PVC和喷涂作业采用机器人作业的基础上,也在不断优化机器人的作业方式、延伸机器人的应用范围,如在不开门的情况下实现折边胶机器人作业,采用机器人喷涂LASD提高环保和轻量化水平,在油漆喷涂上采用STOP-GO的方式提升涂膜质量的一致性,消除所有在线人员补漆检查工位。标杆水平的涂装线除了作业上大批量应用机器人外,在白车身焊缝质量的检查、车身吹净和擦净、自动水洗、卸遮蔽等辅助工作也逐步采用机器人代替工人进行操作。这样高水准的60JPH规模化涂装车间,机器人数目往往达到百台以上,系统复杂程度也大幅度提升。在单独局部区域的机器人管理上,离线仿型和简化仿型技术都在不断完善,但尚没有形成统一的智能系统。现有的系统,因为生产需求复杂、各机器人区域功能各异,在产品导入时会形成巨大的调试灾难,迫切需要发展自动作业程序生成和优化的智能技术。


自动擦净机器人(上)和自动卸遮蔽机器人(下)


其他涂装设备的智能化发展

除了机器人大批量应用外,因为提升质量、降低能耗和强化管理等方面的需求,涂装车间其他设备系统也在逐步向精细控制的智能化方向发展,举例如下。


原来的电泳整流系统多分是2~3段控制,而车身内外腔的复杂情况和阳极的分片控制之间存在很大的矛盾,经常带来膜厚一致性差的难题。目前新建的一些工厂,采用多段整流单独控制阳极(IGBT),实现质量目标的精确设定。某工厂采用IGBT系统后在内腔电泳效果更好的基础上,同比实现能源节约30%及材料节约10%的效果。


多段整流控制实现电泳质量的精确管理


输调漆系统,以往存在一个颜色生产时,其余颜色系统都按照生产状态要求循环的情况,既浪费能源又不利于油漆寿命。随着电动泵技术的发展,输调漆系统的管理更加智能化,可以根据喷涂的需要确定系统的运行程度,设置符合生产要求的启动模式和维持最低运行的待机模式,对涂料质量、设备寿命和能源降耗等均有好处。


输调漆电动泵智能管理系统


车身物流方面,近年来也发展了各种识别系统,在工厂设计中也力求集中储存,但仍然存在调度难题。目前也有先进的汽车工厂,将立体库从白车身、油漆车身储存为主逐步发展到涂装车间储存区,未来解决了出入库的瓶颈难题后,可进一步用立体库统一所有的储存、排空和编组区域,使得车身存取更加智能化。


电泳车身立体库存储


设备自动诊断技术的智能化发展

随着现代化涂装车间大量精密自动化设备的应用,以及涂装设备工作环境的特殊情况,涂装车间日常设备管理面临的挑战越来越大,自动诊断、管理设备状态的智能技术受到空前的重视,目前杜尔等公司都开发了此类系统,正在进行可靠性的调试研究,有望在近两年应用于国内的新建高端涂装车间中。


设备状态的自动诊断和智能管理


对于“涂装车间智能化”来说我们要探讨的话题还有很多,数据如何准确采集、虚拟仿真技术未来发展...


鉴于篇幅有限,若有感兴趣的专家可以点击“阅读原文”查看完整文章哦!

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