王玓

摘要：目前豫新汽車(chē)的釬焊爐工藝技術(shù)調(diào)整，仍依賴(lài)于工藝專(zhuān)家及工藝技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)，參差不齊的水平容易使產(chǎn)品釬焊過(guò)程中的良品率波動(dòng)較大，對(duì)產(chǎn)品的穩(wěn)定性生產(chǎn)和產(chǎn)品的一致性影響較大?；诖寺?lián)合廠(chǎng)家開(kāi)發(fā)《芯體車(chē)間釬焊爐人工智能》項(xiàng)目。在釬焊爐數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)建模分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)焊接參數(shù)優(yōu)化，減少對(duì)工藝技術(shù)人員的依賴(lài)。

關(guān)鍵詞：人工智能、釬焊爐。

引言

釬焊是我公司的核心工藝，對(duì)其精確把控是確保產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)能的關(guān)鍵，整個(gè)焊接過(guò)程精確的爐內(nèi)氣氛控制包含兩個(gè)重點(diǎn)衡量指標(biāo)，即：產(chǎn)品合適的溫度曲線(xiàn)和惰性氣體環(huán)境。合適的溫度曲線(xiàn)：產(chǎn)品在板鏈上連續(xù)通過(guò)釬焊爐，釬焊爐各區(qū)不同的溫度和產(chǎn)品移動(dòng)速度構(gòu)成了產(chǎn)品升溫曲線(xiàn)。釬焊爐各釬焊度段裝有電加熱器并通過(guò)爐膛內(nèi)測(cè)溫?zé)犭娕?，感知溫度變化，調(diào)節(jié)加熱器輸出功率保證各釬焊段所設(shè)置的溫度。但調(diào)整輸出功率保證爐膛內(nèi)設(shè)定溫度有一定滯后性，影響調(diào)節(jié)過(guò)程產(chǎn)品質(zhì)量。惰性氣體環(huán)境：鋁釬焊過(guò)程極易氧化，導(dǎo)致焊接過(guò)程焊縫無(wú)法填充，而導(dǎo)致產(chǎn)品報(bào)廢。對(duì)鋁換熱器來(lái)說(shuō)，釬焊環(huán)境要求非常嚴(yán)格。釬焊爐氣氛通過(guò)在爐中持續(xù)充入氮?dú)鈦?lái)保證爐中惰性氣體環(huán)境。目前通過(guò)人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)整的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)釬焊爐中環(huán)境的穩(wěn)定，這個(gè)過(guò)程對(duì)人員的經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)程度非常高。而傳統(tǒng)的自動(dòng)控制方法無(wú)法滿(mǎn)足對(duì)釬焊環(huán)境進(jìn)行精確調(diào)節(jié)的需要。

1.現(xiàn)狀需求以及方案設(shè)計(jì)描述

目前豫新汽車(chē)的釬焊爐工藝技術(shù)調(diào)整，仍依賴(lài)于工藝專(zhuān)家及工藝技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)，參差不齊的水平容易使產(chǎn)品釬焊過(guò)程中的良品率波動(dòng)較大，對(duì)產(chǎn)品的穩(wěn)定性生產(chǎn)和產(chǎn)品的一致性影響較大。

芯體車(chē)間四號(hào)線(xiàn)釬焊合格率目前已達(dá)到99.5%左右，再進(jìn)一步的提升需要更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)抓取與更精確的分析，通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)時(shí)掌握釬焊的各參數(shù)，并通過(guò)模型的應(yīng)用與不斷地現(xiàn)場(chǎng)建模迭代，可以提前預(yù)測(cè)并提醒工藝技術(shù)人員影響焊接合格率的因素占比，將問(wèn)題提前扼殺。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的釬焊爐內(nèi)環(huán)境控制方案涉及到爐內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和人員調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、評(píng)估、基于模型的控制等不同環(huán)節(jié)，最后建立準(zhǔn)確、穩(wěn)定運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)人員的智能替代作用。

2.人工智能項(xiàng)目介紹

2.1 項(xiàng)目簡(jiǎn)介

針對(duì)上述需求及方案設(shè)計(jì)，豫新公司人工智能項(xiàng)目分為三個(gè)系統(tǒng)：1.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將釬焊爐數(shù)據(jù)及氦檢漏數(shù)據(jù)采集到系統(tǒng)中，給予大屏顯示，為工藝技術(shù)人員提供數(shù)據(jù)方面參考依據(jù);2.運(yùn)用多因子分析系統(tǒng)將焊接參數(shù)與氦檢漏檢漏信息建立釬焊爐設(shè)備分析模型，對(duì)比不良品出現(xiàn)前后多因子綜合的波動(dòng)，從而得到過(guò)程參數(shù)建議;

3.定時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，將車(chē)間歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入到定時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)中進(jìn)行調(diào)試驗(yàn)證，通過(guò)異常樣本與正常樣本的對(duì)比分析，根據(jù)因子分布給出正常區(qū)間分布范圍，從而在焊接參數(shù)將要發(fā)生異常時(shí)提前預(yù)警，為現(xiàn)場(chǎng)焊接提供參考。

2.2 釬焊數(shù)據(jù)監(jiān)控與預(yù)測(cè)原理

釬焊爐的數(shù)據(jù)監(jiān)控于預(yù)測(cè)共經(jīng)歷四個(gè)階段：數(shù)據(jù)采集—工程經(jīng)驗(yàn)分析—多因子分析建?！Ｐ蛻?yīng)用及優(yōu)化。

1.第一階段：對(duì)釬焊爐生產(chǎn)流程進(jìn)行調(diào)研，并提出需增加數(shù)據(jù)采集點(diǎn)要求，根據(jù)需求增加相應(yīng)傳感器、檢測(cè)設(shè)備、網(wǎng)關(guān)等設(shè)備。

2.第二階段：現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集到平臺(tái)端，對(duì)過(guò)程數(shù)據(jù)和成品檢測(cè)數(shù)據(jù)，產(chǎn)品檢測(cè)記錄按照時(shí)間軸形式與釬焊的參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，剔除異常波動(dòng)值。

3.第三階段利用對(duì)因子分析手法進(jìn)行釬焊爐生產(chǎn)過(guò)程建模，對(duì)比不良品出現(xiàn)前后多音字綜合的波動(dòng)，從而得到相應(yīng)過(guò)程參數(shù)建議。

4.第四階段：導(dǎo)入分析形成的生產(chǎn)參數(shù)數(shù)據(jù)，應(yīng)用于產(chǎn)線(xiàn)，由此該模型得到驗(yàn)，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)圖報(bào)告廳效果進(jìn)行再次分析，不斷進(jìn)行模型化的優(yōu)化。

3.項(xiàng)目完成情況及效果分析

本文將從經(jīng)濟(jì)效益方面、人才培養(yǎng)方面、推廣價(jià)值方面、難易度方面進(jìn)行分析。

3.1經(jīng)濟(jì)效益方面

通過(guò)推廣人工智能項(xiàng)目，項(xiàng)目改善前焊接合格率達(dá)到99.5%，項(xiàng)目應(yīng)用后預(yù)計(jì)可提高0.2個(gè)百分點(diǎn)，按照四號(hào)線(xiàn)每天生產(chǎn)5000套，每年工作220天計(jì)算），每套產(chǎn)品按照100元計(jì)算：每天生產(chǎn)數(shù)量×每年工作天數(shù)×提高百分比×每套效益，共減少質(zhì)量損失：5000*220*0.2%*100=22萬(wàn)元.

3.2人才培養(yǎng)方面

通過(guò)本項(xiàng)目，參與項(xiàng)目的個(gè)人業(yè)務(wù)水平均得到明顯進(jìn)步。然后與

相關(guān)技術(shù)人員培訓(xùn)研討，形成豫新人工智能項(xiàng)目展示說(shuō)明，完成課件《工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)管理》并于2020年4月在工程部進(jìn)行培訓(xùn)。人員的綜合能力有明顯提升，并且在整個(gè)公司內(nèi)進(jìn)行宣貫學(xué)習(xí)。

3.3 推廣價(jià)值方面

該項(xiàng)目在多個(gè)部門(mén)或多種生產(chǎn)線(xiàn)上可普遍實(shí)施，有較詳細(xì)的原始資料和標(biāo)準(zhǔn)化程序，形成可參考的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)或可行性分析報(bào)告，目前已經(jīng)在芯體車(chē)間四號(hào)線(xiàn)使用，形成釬焊爐設(shè)備分析模型，后續(xù)可持續(xù)開(kāi)發(fā)，使得模型更加智能、更加精確，也可橫向推廣至公司其他焊接生產(chǎn)線(xiàn)

3.4 難易度方面

該項(xiàng)目需協(xié)調(diào)多個(gè)單位完成，具有一定專(zhuān)業(yè)性，且需消耗一定成本和時(shí)間（2個(gè)月-半年，或11-20人），豫新公司人工智能項(xiàng)目主要由芯體車(chē)間及技術(shù)工程部協(xié)作完成，結(jié)合機(jī)械知識(shí)與計(jì)算機(jī)知識(shí)，耗時(shí)十個(gè)月完成。

4.結(jié)束語(yǔ)

豫新公司人工智能項(xiàng)目已完成釬焊爐設(shè)備分析模型的建立與現(xiàn)場(chǎng)的展示應(yīng)用，為工藝技術(shù)人員提供了參考依據(jù)，目前已在芯體車(chē)間推廣，后續(xù)可持續(xù)開(kāi)發(fā)訓(xùn)練，使得模型逐漸更加智能、更加精確。

隨著工程機(jī)械產(chǎn)品功能越來(lái)越多，人工智能系統(tǒng)會(huì)更加深入到生產(chǎn)制造系統(tǒng)，包括機(jī)器人、大數(shù)據(jù)、云制造等，能使企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造，從而提高制造效率。

參考文獻(xiàn)

[1]釬焊手冊(cè) 機(jī)械工業(yè)出版社1999.1

[2]焊接材料、工藝及設(shè)備手冊(cè) 北京：化學(xué)工業(yè)出版社

[3]屠恒悅.真空釬焊技術(shù)的應(yīng)用.

[4]張青 工程機(jī)械概論 化學(xué)工業(yè)出版社