数字化车间标准化与规划实施
导读
INTRODUCTION
工业化以来，制造行业在技术应用及管理模式上也经历了几次变革，每一次变革都带来了工业化水平的大幅提升，体现到车间层面的技术应用管理，则大致经历了手工作业、机械生产、流水线大批量生产、电子信息技术应用与自动化生产。从制造业的发展阶段角度，当前的制造企业发展也正处于从第三阶段向第四阶段的过渡时期，即从电子信息时代到智能制造时代的过渡阶段。
在第三阶段，电子信息技术的应用使制造过程自动化控制程度进一步大幅度提高，机器能够替代手工作业，不仅仅是一些体力劳动，还有一些脑力劳动。通过各种信息化系统（控制技术和管理系统）的应用，极大改善及优化了生产车间流程和管理效率，在资源优化、提高效率和辅助决策等方面充分发挥了信息化的优势。
数字化车间建设是实现智能制造的重要一环，是制造企业实施智能制造的主战场，是制造企业走向智能制造的起点。通过数字化车间的建设，充分发挥信息技术、工业技术的优势，以降本提质增效、快速响应市场为目的，在对生产工艺、生产组织、生产过程控制等环节优化管理的基础上，对人、机、 料、法、环、测等生产资源与生产过程进行设计、管 理、仿真、优化与可视化等，实现精细、精准、敏捷、高效地管理与控制。
在《GB/T 37393-2019 数字化车间 通用技术要求》、《GB/T 37413-2019 数字化车间 术语和定义》中对数字化车间的定义、体系结构、基本要求、车间信息交互、数字化技术要求等内容进行了说明。在《GB/T 37393-2019 数字化车间 通用技术要求》中提到，数字化车间是运用精益生产、精益物流、可视化管理、标准化管理、绿色制造等先进的生产管控理论和方法设计而建造的信息化车间，具有精细化管控能力，是实现智能化、柔性化、敏捷化的产品制造的基础。数字化车间作为智能制造的核心单元，涉及信息技术、自动化技术、机械制造、物流管理等多个技术领域。
图1 数字化车间体系结构图
数字化车间的体系结构如图1所示，分为基础层和执行层，管理层应在数字化车间之外。基础层主要包括制造设备及生产资源，参与生产过程，执行生产、检测、物流等任务；执行层主要包括车间计划与调度、生产物流管理、生产过程质量管理、设备管理、工艺执行与管理功能模块，对生产过程中的各类业务、活动或相关资产进行管理。
根据数字化车间体系结构，主要数据包括：
（1）生产计划/车间订单及其运行结果反馈。
（2）作业计划及其执行反馈。
（3）作业执行指令及其执行反馈。
（4）工艺要求的检验指令及质量控制数据反馈。
（5）检验参数及其检验数据反馈。
（6）车间订单的物料需求及配送反馈。
（7）原材料的入库、出库等库存数据。
（8）设备运维计划与设备运行数据等，产生的主要数据流如图2所示。
图2 数字化车间数据流示意图
数字化车间的基本要求包括资产和制造过程数字化要求、网络化要求、系统化要求、集成化要求和安全性要求。
（1）数字化要求
数字化车间的资产和制造过程信息应数字化，包括制造设备数字化、生产信息的采集、生产资源的识别、生产现场可视化和工艺设计数字化。
（2）网络要求
数字化车间应兼有互联互通的网络，可实现设备、生产资源与系统之间的信息交互。
（3）系统要求
数字化车间应建有制造执行系统或其他的信息化生产管理系统，支撑制造运营管理的功能。
（4）集成要求
数字化车间应实现执行层与基础层、执行层与管理层系统间的信息集成。
（5）安全要求
数字化车间应开展危险分析和风险评估，提出车间安全控制和数字化管理方案，并实施数字化生产安全管控。
数字化车间制造运行管理涵盖车间计划与调度、工艺执行与管理、生产过程质量管理、生产物流管理和车间设备管理模块，各功能模块的基本要求：
（1）能与数据中心进行信息的双向交换。
（2）应具有信息集成模型，通过对所有相关信息进行集成，实现自决策。
（3）模块间应能进行数据调用。
（4）模块能与企业其他管理系统（如ERP、PDM）实现信息双向交互。
数字化车间的规划实施要结合企业自身特点，切合实际，因地制宜，精益思想贯穿始终，以信息技术和工业技术应用为手段，以改善工艺流程、降本增效、提升质量水平和柔性能力为目标，切实提高企业的技术和管理水平。
数字化车间的业务范围会涉及到机加工、装 配、质检、物流、维修保养和管理等环节，数字化车间是一个整体性的解决方案，建设范围应该整体系统性考虑，应用到业务链的每一个环节，这样才能发挥各个环节的联动作用，提高整体水平。
数字化车间是信息技术与工业技术的融合，即IT和OT的融合，通过数字化设备、数控机床、自动检测仪器、自动化技术、自动识别技术、AGV、立体仓库、工业网络、SCADA、MES、APS、WMS等技术和系统的应用，通过信息技术的数据采集、数据传输与存储、工业大数据分析、监控与预测等技术的应用，实现对数字化设备的控制及各个业务环节的联动。
因此，数字化车间建设是一项复杂的系统工程，要先规划，后实施，即先进行成熟度评估、业务需求分析、蓝图规划、方案设计与实施路径规划，然后进行分步实施，如图3所示。
图3 数字化车间建设过程
《GB/T 39116-2020智能制造能力成熟度模型》对车间制造、物流等环节定义了成熟度模型、成熟度等级、能力要素和成熟度要求，企业通过成熟度模型对自身的现状业务能力进行评估与识别差距，分析业务需求，对标行业最佳实践，找准数字化车间规划的抓手。基于企业数字化战略与成熟度评估结果，进行数字化车间蓝图规划，为数字化车间建设制定目标、业务蓝图、系统蓝图、系统边界、数据流等规划内容，是数字化车间建设成为全局性共识，确保目标达成。数字化车间建设不是一蹴而就，要根据蓝图规划，结合企业业务能力，设计解决方案，并综合分析技术可行性和财务可行性制定实施路径，以指导后续的实施落地工作。
数字化车间的规划与实施过程中，要注意以下几个方面：
（1）以问题为导向，明确要解决的主要问题，比如生产成本高，产品质量问题多等，需要从实际情况出发的分析问题，切不可盲目照搬和教条主义。
（2）通过工艺优化、组织优化、流程优化、管理优化等工作，为数字化车间建设提供坚实基础。
（3）设备互联互通很重要，设备联网、数据采集能为数字化车间管理提供实时可靠、准确、客观的数据。通过设备的互联互通，将车间的数控机床、工艺设备、物流设备、机器人等数字化设备实现程序集中管理、数据采集、状态监控、数据分析，将设备由单机控制模式升级为数字化、网络化、智能化的工作模式。
（4）车间网络建设是联接车间中的各项业务，使之互相协作的保障，建设工业以太网网络，比如PROFINET，以用于支持工业现场设备、模块、系统等之间的通信和数据传输。
（5）信息化与业务深度融合，促进业务协同，通过制造信息系统中的计划、调度、物流、质量、设 备、决策等模块，以信息化系统为手段，实现各种信息的共享与协同，做到车间层面精准化计划、精益化生产、可视化看板、精细化管理。
（6）重视精益生产管理理念、工具的应用，包括价值流分析、标准作业、精益布局与物流、TPM、防错防呆等。
（7）除了数据采集，数据在业务运行中的应用很关键，数据在流动中增值。车间各工位、各种设备都集成于信息系统中，人、机、料、法、环、测各环节的数据相互融合，有序流动，精准数据分析有效地支持管理决策，实现透明化管理。
数字化车间建设后，通常会在以下几方面有一定幅度的业务收益，但在不同行业不同制造企业的收益是不同的，各有侧重：
（1）制造数据量提高15%~60%。
（2）生产效率提高10%~30%。
（3）生产过程透明度30%~70%。
（4）生产周期降低10%~40%。
（5）生产管理成本减少15%~25%。
（6）产品准时交货率提高15%~40%。
数字化车间成为制造企业车间的建设方向，数字化车间的建设要结合企业自身特点，应该能应对多品种小批量生产，通过从现场各生产单元与设备采集数据上传至制造信息系统，以实现生产的规划、管理、诊断和优化。通过透明化生产管理，可以快速地发现并减少生产过程中的操作等浪费，提高生产效率；可以跟踪监控生产全过程，在生产过程中快速检验并管控不良品，减少质检工作量，提高成品质量；可以自动化执行工艺操作，采集设备运行数据、人员绩效数据等，监控设备装备，提高员工工作效率。因此，数字化车间建设需要既切合实际生产，又能降本增效、提升质量水平和管理水平。
原文刊载于《中国仪器仪表》2022年第5期 作者：张永飞 朱国良 杜玉雪
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