趙 霖，于成龍，2，王崑聲，趙 滟，王家勝

（1.中國航天系統(tǒng)科學(xué)與工程研究院，北京 100048；2.中國航天科工集團(tuán)第二研究院706 所，北京 100854）

裝配是產(chǎn)品研制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，裝配質(zhì)量對產(chǎn)品使用性能有直接影響，并且現(xiàn)代制造中裝配工作量約占研制總工作量的50%[1]。航天產(chǎn)品普遍具有離散制造和多品種變批量的特點(diǎn)，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、裝配精度要求高、裝配空間狹小、需要多次裝配–檢測–拆卸–再裝配等，目前普遍采用基于簡易工裝的手工/半自動(dòng)為主的裝配模式和以人工及經(jīng)驗(yàn)為主的管理方式，呈現(xiàn)出作業(yè)周期長、過程復(fù)雜多變、質(zhì)量一致性不高等特征[1–2]；并且裝配過程中經(jīng)常由于生產(chǎn)任務(wù)的變更導(dǎo)致各裝配線隨時(shí)調(diào)整，而當(dāng)前由于缺乏對各裝配線實(shí)時(shí)情況的準(zhǔn)確把握和無法綜合考慮車間的物料、工裝、產(chǎn)能、交貨期等實(shí)際情況，難以根據(jù)任務(wù)變化實(shí)現(xiàn)合理再排產(chǎn)等，迫切需要改變裝配模式，有效提升裝配能力。其中，建設(shè)自動(dòng)化生產(chǎn)線和擴(kuò)大裝配車間規(guī)模以增加裝配線是兩種有效方式。研究者力圖通過研制自動(dòng)工藝裝備以有效提升裝配能力和裝配效率[3–5]，但由于目前在研或在制產(chǎn)品在設(shè)計(jì)時(shí)并沒有考慮自動(dòng)化裝配所需的定位、對接和固定連接等特征，上述研究采用的以技術(shù)手段彌補(bǔ)設(shè)計(jì)不足的方式，存在定位識(shí)別難以達(dá)到精度要求、技術(shù)不穩(wěn)定、達(dá)不到安全防爆要求、裝配成本提升和裝配效率低于手動(dòng)/半自動(dòng)裝配等問題，以及該類產(chǎn)品固有的大量復(fù)雜柔性線纜狹小空間的走線及插接、螺釘/螺母定位及緊固、線纜插接點(diǎn)和螺釘/螺栓密封點(diǎn)的點(diǎn)膠封裝等特征，較難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化裝配的工程應(yīng)用，而改變當(dāng)前的裝配模式需要面向產(chǎn)品全生命周期統(tǒng)籌解決各種問題，短時(shí)間內(nèi)較難實(shí)現(xiàn)；可以認(rèn)為以手動(dòng)/半自動(dòng)為主的裝配是當(dāng)前甚至未來較長時(shí)間的主要模式，通過增加裝配線的數(shù)量提升裝配能力成為解決當(dāng)前研制產(chǎn)品和品種快速增長問題的有效方式。由此隨著裝配任務(wù)量的增加，導(dǎo)致車間管控更加復(fù)雜，裝配過程一直存在的因生產(chǎn)任務(wù)變化等導(dǎo)致生產(chǎn)計(jì)劃的調(diào)整和再排產(chǎn)的問題更加突出。迫切需要改變以人工和經(jīng)驗(yàn)為主的裝配管控模式以滿足當(dāng)前裝配車間的管控需求。因此，本文擬基于歷史數(shù)據(jù)挖掘?qū)ρb配管控要素進(jìn)行分析，形成裝配工序工時(shí)計(jì)算及生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測方法，并以此為依據(jù)進(jìn)行科學(xué)排產(chǎn)。

目前，關(guān)于生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測、生產(chǎn)分析決策和排產(chǎn)調(diào)度等已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究。為解決復(fù)雜航空零件生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測不準(zhǔn)確的問題，分別基于機(jī)械加工零件特征[6–7]和歷史數(shù)據(jù)[8–10]分析的方法得到工時(shí)與加工工藝及零件特征的關(guān)系，并通過建立工時(shí)計(jì)算和生產(chǎn)進(jìn)度的關(guān)系模型，借助人工智能算法對生產(chǎn)進(jìn)度進(jìn)行了預(yù)測。為解決晶圓加工有效制定排產(chǎn)計(jì)劃和準(zhǔn)確預(yù)估交貨期的問題，基于大數(shù)據(jù)分析方法建立了工時(shí)計(jì)算和加工周期預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)進(jìn)度的動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)預(yù)測[11–12]；并進(jìn)一步在工時(shí)計(jì)算和生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測的基礎(chǔ)上，總結(jié)了生產(chǎn)過程基于大數(shù)據(jù)的智能決策方法[13]，提出了智能決策體系[14]，并實(shí)現(xiàn)了基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的作業(yè)車間柔性動(dòng)態(tài)調(diào)度，保證了對生產(chǎn)過程的精確和實(shí)時(shí)管控[15]。為解決離散產(chǎn)品裝配過程管控的問題，重點(diǎn)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建立基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)管控平臺(tái)[16]，通過構(gòu)建包括裝配過程物料精準(zhǔn)配送、擾動(dòng)事件處理的裝配調(diào)度模型，為裝配過程的優(yōu)化排產(chǎn)和動(dòng)態(tài)調(diào)度提供依據(jù)[17–18]，并結(jié)合數(shù)字孿生的概念和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以生產(chǎn)現(xiàn)場實(shí)時(shí)仿真及分析為手段等，提出及建立了動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)具有主動(dòng)預(yù)測和優(yōu)化特點(diǎn)的車間動(dòng)態(tài)調(diào)度提供了新思路[19–20]。以上關(guān)于生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測、生產(chǎn)調(diào)度和管控體系等方面的研究，本質(zhì)是以歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)和以實(shí)時(shí)生產(chǎn)狀態(tài)為輸入，在實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前生產(chǎn)狀態(tài)分析和對未來演化規(guī)律預(yù)測的基礎(chǔ)上，建立排產(chǎn)調(diào)度模型，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的管控優(yōu)化。

本文圍繞以手動(dòng)或半自動(dòng)為主的航天車間裝配線智能管控方法開展研究，以期為裝配過程的高效率管控提供方法和理論參考。

1 航天車間裝配線智能管控架構(gòu)

航天車間裝配線智能管控基本框架如圖1所示，主要包括裝配信息建模、關(guān)聯(lián)關(guān)系分析、進(jìn)度演化預(yù)測和智能決策排產(chǎn)。其中，“裝配信息建?！敝械难b配工藝主要包括歷史數(shù)據(jù)、產(chǎn)品裝配特征、各工序的裝配時(shí)間、基于歷史工藝規(guī)程凝練形成的工藝規(guī)程自動(dòng)生成模型；裝配資源實(shí)現(xiàn)資源的統(tǒng)一數(shù)字化管理；裝配狀態(tài)實(shí)時(shí)獲取裝配狀態(tài)數(shù)據(jù)?！瓣P(guān)聯(lián)關(guān)系分析”包括基于歷史數(shù)據(jù)分析形成的裝配關(guān)聯(lián)要素的關(guān)系和工時(shí)計(jì)算模型，實(shí)現(xiàn)裝配管控要素關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘和工時(shí)的科學(xué)計(jì)算?！斑M(jìn)度演化預(yù)測”包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、歷史數(shù)據(jù)和工時(shí)計(jì)算模型形成的裝配進(jìn)度演化規(guī)律預(yù)測模型，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對生產(chǎn)進(jìn)度進(jìn)行預(yù)測。“智能決策排產(chǎn)”能夠根據(jù)當(dāng)前車間的生產(chǎn)狀態(tài)進(jìn)行決策，并針對不滿足要求的狀態(tài)進(jìn)行重新排產(chǎn)，優(yōu)化資源和保證按時(shí)完工。

圖1 航天車間裝配線管控方法架構(gòu)圖Fig.1 Management and control method architecture for assembly line in aerospace workshop diagram

智能管控的基本思路如圖2所示，首先通過生產(chǎn)管控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模塊掌握車間各裝配線的在裝配和待裝配工序/工步、工序裝配順序和裝配資調(diào)配等情況，以及生產(chǎn)任務(wù)實(shí)時(shí)變化信息；然后圍繞增加裝配任務(wù)的情況，由工藝規(guī)程生成模型對產(chǎn)品特征進(jìn)行分析、判斷和自主決策，并生成工藝規(guī)程和完成各工序的資源配置；接著，根據(jù)工序工時(shí)計(jì)算模型對各工序工時(shí)進(jìn)行計(jì)算，并基于車間各裝配線實(shí)時(shí)狀態(tài)和工序工時(shí)，通過裝配進(jìn)度演化模型預(yù)測裝配進(jìn)度，掌握產(chǎn)品的完工期和裝配資源的使用情況；最后，通過決策模型進(jìn)行決策，并針對不能按時(shí)完工和資源使用不均的情況進(jìn)行重排產(chǎn)，優(yōu)化資源配置和保證各生產(chǎn)線按時(shí)完工；另外，生產(chǎn)任務(wù)沒有變化或減少的情況下，也可對裝配情況進(jìn)行預(yù)測和重排產(chǎn)。

圖2 航天車間裝配線智能管控流程圖Fig.2 Intelligent management and control process for assembly line in aerospace workshop diagram

2 航天車間裝配線智能管控主要內(nèi)容

2.1 裝配信息建模

裝配線管控?cái)?shù)據(jù)包括產(chǎn)品信息、裝配工藝、制造資源和裝配狀態(tài)等。裝配工藝建模過程如圖3所示。首先基于歷史工藝數(shù)據(jù)歸類和凝練，形成裝配實(shí)例、裝配知識(shí)和裝配遵循的基本規(guī)則，其中裝配知識(shí)主要包括產(chǎn)品類型與裝配的工序及裝配順序的關(guān)系，裝配工序與工步、所用工裝/檢測設(shè)備的關(guān)系，以及剛性面裝配、柔性線纜裝配、連接方式（螺釘、螺栓等）、檢驗(yàn)檢測以及輔助裝配（涂膠、噴漆、噴碼）等要求；然后圍繞新產(chǎn)品進(jìn)行裝配工藝規(guī)程設(shè)計(jì)，即基于產(chǎn)品進(jìn)行裝配特征的分解和定義，結(jié)合車間的各類制造資源，基于實(shí)例的分析判斷自動(dòng)生成初步的工藝規(guī)程，并由裝配規(guī)則和裝配知識(shí)對初步的工藝規(guī)程進(jìn)行檢驗(yàn)和修訂；接著由仿真系統(tǒng)對裝配過程進(jìn)行仿真，檢驗(yàn)、修訂及優(yōu)化工藝規(guī)程；最后由人工對工藝規(guī)程進(jìn)行檢驗(yàn)和修訂，并生成最終工藝規(guī)程。本部分所述的“裝配資源”主要實(shí)現(xiàn)對工藝裝備、檢測設(shè)備、裝配物料等資源的特征、能力和服務(wù)對象進(jìn)行數(shù)字量化和統(tǒng)一管理；“裝配狀態(tài)”主要對車間在裝配產(chǎn)品、在裝配工序/工步、工裝/設(shè)備的使用等進(jìn)行統(tǒng)一管理。

圖3 裝配工藝規(guī)程建模Fig.3 Assembly process specification modeling diagram

2.2 裝配關(guān)聯(lián)關(guān)系分析

裝配關(guān)聯(lián)關(guān)系分析主要基于歷史裝配數(shù)據(jù)，以工藝規(guī)程為主線，分析及挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并基于數(shù)據(jù)對工時(shí)計(jì)算關(guān)聯(lián)參數(shù)進(jìn)行量化，如圖4所示。首先，基于數(shù)據(jù)采集建模獲取的裝配過程數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)模型，建立基于本體的制造數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表示模型，實(shí)現(xiàn)裝配數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)一表示與綜合集成，如圖5所示；然后，通過回歸、決策樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等算法，挖掘生產(chǎn)計(jì)劃、裝配特征、裝配工序、裝配工時(shí)、擾動(dòng)事件等與裝配過程密切相關(guān)要素的網(wǎng)絡(luò)化關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立裝配管控要素的關(guān)系模型；最后，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立各工序工時(shí)與裝配特征、工位、工裝等要素的關(guān)聯(lián)計(jì)算模型，能夠根據(jù)產(chǎn)品特征進(jìn)行自行判斷和自主決策，計(jì)算裝配工藝規(guī)程所含各工序的工時(shí)。

圖4 裝配關(guān)聯(lián)關(guān)系圖Fig.4 Assembly relationship diagram

圖5 本體建模示意圖Fig.5 Schematic of ontology modeling

2.3 裝配進(jìn)度演化預(yù)測

裝配進(jìn)度演化預(yù)測如圖6所示。首先基于裝配過程歷史數(shù)據(jù)形成的工序工時(shí)計(jì)算模型、工藝規(guī)程生成模型和回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，構(gòu)建裝配進(jìn)度演化模型；然后，基于裝配過程歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和凝練，形成典型訓(xùn)練模型并對裝配進(jìn)度演化模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其具備良好的預(yù)測能力；接著根據(jù)當(dāng)前車間各裝配線的運(yùn)行情況，分析當(dāng)前計(jì)劃變更情況，對新任務(wù)進(jìn)行安排及調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)任務(wù)，獲取各工序的后續(xù)安排，并對工序時(shí)間序列進(jìn)行分析調(diào)整，保證同一時(shí)間和同一資源的唯一性，進(jìn)一步得到工序執(zhí)行順序、資源配置、基于工序工時(shí)計(jì)算模型得到的各工序工時(shí)；最后，基于計(jì)算的工時(shí)、裝配計(jì)劃安排和訓(xùn)練完成的裝配進(jìn)度演化模型進(jìn)行計(jì)算，得到各生產(chǎn)線執(zhí)行情況的演化規(guī)律，并得到裝配完工期。

圖6 裝配進(jìn)度演化及預(yù)測圖Fig.6 Assembly progress evolution and prediction diagram

2.4 裝配智能決策排產(chǎn)

裝配智能決策排產(chǎn)如圖7所示。首先設(shè)計(jì)及構(gòu)建產(chǎn)品裝配過程優(yōu)化決策規(guī)則庫，并考慮裝配任務(wù)變更等擾動(dòng)因素，構(gòu)建裝配過程決策優(yōu)化模型，進(jìn)一步整合智能決策優(yōu)化求解算法、生產(chǎn)優(yōu)化決策規(guī)則查詢與匹配等，形成裝配進(jìn)度決策方法；然后，基于車間裝配線所有在裝配和未裝配產(chǎn)品的生產(chǎn)進(jìn)度演化趨勢、當(dāng)前裝配生產(chǎn)線制造資源的使用情況、生產(chǎn)計(jì)劃變更情況等要素，對比計(jì)劃完工節(jié)點(diǎn)，衡量及評(píng)估是否能夠按時(shí)完工；最后，針對不能按時(shí)完工的情況啟動(dòng)重排產(chǎn)，以計(jì)劃完工期和裝配資源利用率為優(yōu)化目標(biāo)，綜合生產(chǎn)任務(wù)變化、資源使用不均和無法按時(shí)完工的調(diào)度機(jī)制建立裝配排產(chǎn)模型，并以遺傳算法進(jìn)行求解，最終得到優(yōu)化的排產(chǎn)方案。

圖7 裝配智能決策及排產(chǎn)圖Fig.7 Assembly intelligent decision diagram

3 結(jié)論

裝配是產(chǎn)品研制周期的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，立足于手動(dòng)/半自動(dòng)裝配為主的傳統(tǒng)裝配模式，增加裝配資源進(jìn)行擴(kuò)產(chǎn)，是當(dāng)前產(chǎn)品研制體系下有效提升裝配能力，滿足航天產(chǎn)品研制數(shù)量和品種快速增長需求的有效方式；但隨著裝配規(guī)模的擴(kuò)大和產(chǎn)品裝配數(shù)量的提升，原有的以人工及經(jīng)驗(yàn)為主的裝配管控方式難以對裝配過程進(jìn)行有效管控的問題將更加突出，迫切需要改變當(dāng)前的管控方式以滿足裝配需求。鑒于此，本文以航天產(chǎn)品車間裝配線的實(shí)際需求為牽引，提出了面向手動(dòng)/半自動(dòng)裝配模式的航天車間智能管控的體系架構(gòu)，討論了裝配信息建模、裝配關(guān)系分析挖掘、裝配進(jìn)度演化預(yù)測、裝配智能決策排產(chǎn)等主要內(nèi)容，詳細(xì)闡述了基于歷史數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行工藝規(guī)程生成和工序工時(shí)計(jì)算的基本方法，探討了基于裝配實(shí)時(shí)狀態(tài)的生產(chǎn)進(jìn)度演化預(yù)測、決策及優(yōu)化排產(chǎn)等技術(shù)，最終形成了以手動(dòng)或半自動(dòng)為主進(jìn)行裝配的智能管控方法。本研究為裝配車間工藝規(guī)程生成、工時(shí)計(jì)算、生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測和優(yōu)化排產(chǎn)提供了一種計(jì)算方法，對于進(jìn)一步形成智能管控系統(tǒng)和提升裝配線管控能力具有一定參考價(jià)值。后續(xù)將圍繞智能管控方法涉及的具體技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方式等開展研究，并進(jìn)一步完善理論方法框架和開發(fā)相應(yīng)的管控軟件系統(tǒng)。