劉青 鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院
基于MES的制造業(yè)質(zhì)量控制系統(tǒng)的應(yīng)用研究
劉青 鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院
隨著制造業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量“零缺陷”的高標(biāo)準(zhǔn)要求,對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中工序質(zhì)量的實(shí)時(shí)有效的控制成為亟待解決的問(wèn)題。本文針對(duì)這個(gè)實(shí)際問(wèn)題,構(gòu)建了基于MES的質(zhì)量控制系統(tǒng),給出了該系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),并分析了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。
MES 質(zhì)量控制 生產(chǎn)加工
高質(zhì)量的產(chǎn)品取決于制造過(guò)程中質(zhì)量管理的水平。隨著數(shù)字化、信息化在制造業(yè)中的推廣,如何在提高生產(chǎn)效率的同時(shí),進(jìn)行有效的過(guò)程質(zhì)量管理,成為企業(yè)管理者研究的重要課題,特別是采用“多品種、小批量”柔性生產(chǎn)模式的小微型生產(chǎn)企業(yè),高質(zhì)量與高效率的矛盾尤為突出。在生產(chǎn)過(guò)程中,如果能夠準(zhǔn)確、及時(shí)的監(jiān)測(cè)到產(chǎn)品質(zhì)量的異常狀態(tài),對(duì)加工工序質(zhì)量的波動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)有效的控制,就能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量。因此,充分采集制造過(guò)程中的產(chǎn)品信息、工藝條件、設(shè)備參數(shù)等相關(guān)的過(guò)程量信息,運(yùn)用現(xiàn)代質(zhì)量控制技術(shù)對(duì)生產(chǎn)制造過(guò)程實(shí)現(xiàn)“精確質(zhì)量控制”,努力做到“生產(chǎn)高效率,質(zhì)量零缺陷”。
從生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量保證體系的角度來(lái)看,隨著數(shù)字化、信息化的應(yīng)用,在“多品種、小批量”柔性生產(chǎn)模式下,高效、精確的加工工序質(zhì)量控制的難度越來(lái)越大,主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
①生產(chǎn)品種多,產(chǎn)品之間切換快,有時(shí)候一條生產(chǎn)線一天生產(chǎn)的產(chǎn)品型號(hào)多達(dá)幾十種,每個(gè)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)都比較復(fù)雜,過(guò)程質(zhì)量信息的采集比較困難,難以形成系統(tǒng)性數(shù)據(jù),制造業(yè)傳統(tǒng)的大規(guī)模質(zhì)量控制技術(shù)已經(jīng)不再適用于此類企業(yè)。
②產(chǎn)品小批量化,使得每種產(chǎn)品的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)樣本少,采集規(guī)模不足,數(shù)據(jù)特征不明顯,缺少先驗(yàn)信息,很難得出標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)參數(shù)。
③獲取的質(zhì)量信息時(shí)效性差,當(dāng)前生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)大都來(lái)源于QC人員的抽檢記錄和關(guān)鍵工位的崗位記錄,如無(wú)嚴(yán)重質(zhì)量事故,一般由生產(chǎn)管理人員半天或一天統(tǒng)計(jì)一次,一般僅作為產(chǎn)品質(zhì)量的事后追朔,實(shí)時(shí)性不強(qiáng),不利于生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量控制。
④獲取的質(zhì)量信息集成性差,人工記錄的質(zhì)量數(shù)據(jù)不夠客觀、全面、及時(shí),在數(shù)據(jù)疊加時(shí)會(huì)出現(xiàn)前后不一致,數(shù)據(jù)可加工性差,無(wú)法形成有效性信息,二次利用率低。
⑤獲取的質(zhì)量信息利用率低,底層數(shù)據(jù)來(lái)源不足,記錄口徑不同,數(shù)據(jù)的精確度和可信度不高,因此所獲質(zhì)量信息的増益率低,不利于工序質(zhì)量的在線控制。
為解決上述問(wèn)題,人們提出了數(shù)字化的制造執(zhí)行系統(tǒng)的概念,即在企業(yè)當(dāng)前的數(shù)字化生產(chǎn)模式下,合理、有效地設(shè)置檢測(cè)傳感網(wǎng)絡(luò),以此來(lái)實(shí)時(shí)地獲取生產(chǎn)過(guò)程中與質(zhì)量相關(guān)的、來(lái)源于設(shè)備、工藝、產(chǎn)品等的各種信息,利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算分析能力,從這些數(shù)據(jù)信息中提煉出生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品質(zhì)量的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),從而及時(shí)地采取有效的糾正措施。
AMR提出的企業(yè)集成模型由計(jì)劃層、執(zhí)行層和控制層構(gòu)成。計(jì)劃層(ERP)面向客戶,以市場(chǎng)需求和客戶訂單為源頭制訂生產(chǎn)計(jì)劃,最大限度地利用企業(yè)內(nèi)的各種生產(chǎn)資源,實(shí)現(xiàn)庫(kù)存最小化、效益最大化。控制層(Control)面向生產(chǎn)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng),通過(guò)計(jì)算機(jī)控制生產(chǎn)設(shè)備實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品制造過(guò)程特別是設(shè)備的控制。作為控制層和計(jì)劃層連接的執(zhí)行層(MES)面向車間的生產(chǎn)控制,通過(guò)MES把企業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)控制進(jìn)行有機(jī)集成,在執(zhí)行過(guò)程中通過(guò)底層信息采集網(wǎng)絡(luò),實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)制造過(guò)程中產(chǎn)生的一切靜、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)信息,存儲(chǔ)于制造信息數(shù)據(jù)庫(kù),利用現(xiàn)代質(zhì)量控制和預(yù)測(cè)技術(shù),構(gòu)建智能化質(zhì)量控制和預(yù)測(cè)系統(tǒng),及時(shí)、有效地處理制造過(guò)程中產(chǎn)生的質(zhì)量數(shù)據(jù),努力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量“零缺陷”。
根據(jù)小微企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量控制的具體情況,結(jié)合制造執(zhí)行系統(tǒng)的功能模型,構(gòu)建的質(zhì)量控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如下圖1所示。
圖1 質(zhì)量控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
首先是質(zhì)量計(jì)劃管理模塊根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量要求,制訂質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)和工藝規(guī)范要求,確定關(guān)鍵工序質(zhì)量控制點(diǎn)。然后由質(zhì)量數(shù)據(jù)采集模塊等實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)過(guò)程中底層控制系統(tǒng)產(chǎn)生的與質(zhì)量控制有關(guān)的設(shè)備、產(chǎn)品等數(shù)據(jù)信息,并監(jiān)控關(guān)鍵工序的質(zhì)量信息的波動(dòng)。接著由質(zhì)量信息反饋與分析模塊將采集到的信息反饋到計(jì)算機(jī)控制中心進(jìn)行分析,當(dāng)出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)時(shí),由質(zhì)量診斷與改進(jìn)模塊將異常數(shù)據(jù)與質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)的信息進(jìn)行比對(duì)分析,設(shè)計(jì)改進(jìn)方案,使生產(chǎn)過(guò)程在質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)許可范圍內(nèi)正常進(jìn)行。產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)模塊主要是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)信息和工藝特性,利用實(shí)時(shí)采集的質(zhì)量數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型,對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)生產(chǎn)制造的設(shè)備、工藝等進(jìn)行微調(diào),進(jìn)一步改進(jìn)加工質(zhì)量,保證生產(chǎn)制造過(guò)程的質(zhì)量穩(wěn)定性。
為了有效地實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制系統(tǒng)的運(yùn)行,根據(jù)執(zhí)行控制系統(tǒng)的功能模型構(gòu)建的系統(tǒng)體系,是多學(xué)科、多技術(shù)的集合,其中的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下幾種:
①質(zhì)量數(shù)據(jù)采集技術(shù)
為了實(shí)時(shí)采集制造過(guò)程各工序的質(zhì)量數(shù)據(jù),采用數(shù)字化檢測(cè)傳感技術(shù),建立底層檢測(cè)傳感網(wǎng)絡(luò),設(shè)置與MES的數(shù)據(jù)接口,將獲取的數(shù)據(jù)信息存入質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù);采用條碼掃描等技術(shù),可快速識(shí)別產(chǎn)品在各工序的質(zhì)量信息,及時(shí)錄入系統(tǒng),用于追蹤產(chǎn)品的質(zhì)量狀況,采用網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)字信息傳輸方式,數(shù)據(jù)采集的效率、準(zhǔn)確性都有明顯提高。
②質(zhì)量診斷與改進(jìn)技術(shù)
當(dāng)質(zhì)量控制系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到關(guān)鍵工序的質(zhì)量信息波動(dòng)時(shí),根據(jù)關(guān)鍵工序控制參數(shù)的變化,運(yùn)用分析模型進(jìn)行趨勢(shì)分析,提取工序質(zhì)量異常信號(hào),交給計(jì)算機(jī)控制中心,進(jìn)行濾波去噪、二代小波分析等處理,與質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)的異常模式的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)度匹配分析,對(duì)工序誤差進(jìn)行溯源,快速準(zhǔn)確地定位到故障因素,采取改進(jìn)措施,并采用(均值-極差)控制圖、貝葉斯預(yù)測(cè)控制圖等工具對(duì)各工序的加工質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)與追蹤,使生產(chǎn)過(guò)程在質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)許可范圍內(nèi)正常進(jìn)行。保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)態(tài)性。
③產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)技術(shù)
利用采集到的眾多歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建質(zhì)量信息數(shù)據(jù)庫(kù),根據(jù)實(shí)時(shí)采集的質(zhì)量數(shù)據(jù),采用回歸算法、迭代算法等建立預(yù)測(cè)模型,準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出產(chǎn)品的加工誤差,將預(yù)測(cè)誤差及時(shí)反饋給生產(chǎn)控制系統(tǒng),調(diào)整設(shè)備參數(shù)、優(yōu)化制造工藝,實(shí)施誤差補(bǔ)償,從而保證生產(chǎn)產(chǎn)品的“零缺陷”。
基于MES的質(zhì)量控制系統(tǒng)要想穩(wěn)定有效的運(yùn)行,其數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)非常重要。數(shù)據(jù)庫(kù)中包含工序過(guò)程記錄表、設(shè)備參數(shù)記錄表、檢驗(yàn)記錄表等底層數(shù)據(jù)信息,質(zhì)量控制系統(tǒng)在運(yùn)行當(dāng)中經(jīng)常需要處理大量數(shù)據(jù),要求計(jì)算能力強(qiáng)、速度快,因此采用Visual Basic.NET編程語(yǔ)言、Microsoft SQL Server 2012數(shù)據(jù)庫(kù)、MATLAB數(shù)值分析等工具進(jìn)行系統(tǒng)開(kāi)發(fā),使得該質(zhì)量控制系統(tǒng)人機(jī)交互界面友好,功能明確清晰。
綜上所述,基于MES的制造業(yè)質(zhì)量控制系統(tǒng),擁有節(jié)點(diǎn)豐富的底層檢測(cè)傳感網(wǎng)絡(luò),龐大的質(zhì)量信息數(shù)據(jù)庫(kù),卓越的計(jì)算機(jī)控制中心,能夠有效地對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量進(jìn)行控制、預(yù)測(cè)及改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了高效率與高質(zhì)量的有機(jī)統(tǒng)一。
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TP273
A
2016年江蘇省高職院校教師專業(yè)帶頭人高端研修,計(jì)劃編號(hào):2016TDFX015。
劉青,1977—,女,漢,江蘇省邗江縣人,碩士研究生,副教授,現(xiàn)就職于:鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院,研究方向:測(cè)控技術(shù)、應(yīng)用電子技術(shù)。