張 波,郭艷濤,權(quán)蒙蒙,邵振振
(富士康科技集團(tuán)鴻富錦精密電子(鄭州)有限公司華南檢測中心,河南 鄭州 450000)
工業(yè)大數(shù)據(jù)的搜集和特征分析是德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等制造業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施基礎(chǔ)。近年來,數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的發(fā)展是智能制造發(fā)展的制高競爭點(diǎn)。當(dāng)前,作為服務(wù)制造業(yè)的檢測活動(dòng)大多處于較為原始的應(yīng)用層面,如圖1所示,目前主要檢測信息流轉(zhuǎn)方式存在占用較多數(shù)據(jù)處理人員、流轉(zhuǎn)不透明、缺乏即時(shí)性、追溯煩瑣等痛點(diǎn)。且檢測檔案存在產(chǎn)品數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、信息紙檔化、跨層次、跨環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)孤島等問題,檢測結(jié)果僅僅作為呈現(xiàn)受檢樣品是否合格的評價(jià)參考,對于品控人員、生產(chǎn)管理層數(shù)據(jù)利用價(jià)值非常低。
圖1 當(dāng)前主要檢測信息流轉(zhuǎn)方式示意
隨著現(xiàn)場總線等網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)引入工業(yè)控制環(huán)節(jié),檢測設(shè)備已不是一個(gè)個(gè)孤島,通過網(wǎng)絡(luò)將檢測數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴a(chǎn)管理層,各生產(chǎn)部門在第一時(shí)間得到每個(gè)工件指標(biāo),對提高生產(chǎn)管理效率和企業(yè)效益都有著巨大的貢 獻(xiàn)。本文積極探索科技檢測的道路,用新理念、新技術(shù)、創(chuàng)新發(fā)展提升檢測服務(wù)競爭力,全面提升檢測活動(dòng)的信息化水準(zhǔn),更好地發(fā)掘利用數(shù)據(jù)價(jià)值,從而使檢測活動(dòng)更加貼合、融入生產(chǎn)制造,助力企業(yè)提質(zhì)、增效、降本、減存。通過推動(dòng)搭建檢測平臺(tái)、檔案標(biāo)準(zhǔn)化整合、智能數(shù)據(jù)采集、系統(tǒng)化分析應(yīng)用來助力企業(yè)提高產(chǎn)品質(zhì)量、快速響應(yīng)市場、提升核心競爭力。
1)以檢測活動(dòng)為核心,梳理人、機(jī)、料、法、環(huán)多維度檢測及泛檢測因子結(jié)構(gòu)樹,立足于打通檢測活動(dòng)的上下游相關(guān)數(shù)據(jù)壁壘,打造包括存儲(chǔ)、集成、訪問、分析與管理功能于一體的智能檢測平臺(tái),如圖2所示?;趯ζ髽I(yè)的實(shí)際調(diào)研和系統(tǒng)的需求分析,豐富業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)底層(上百個(gè)數(shù)據(jù)庫字段),建立統(tǒng)一維度檢測指揮體系,涵蓋權(quán)限管理、明細(xì)查詢、趨勢分析、個(gè)性化預(yù)警等信息化服務(wù)模塊,并可依據(jù)需求持續(xù)完善功能。
圖2 檢測平臺(tái)生態(tài)框架
2)平臺(tái)可開放接口方便終端客戶開發(fā)專用檢測服務(wù)APP及各類創(chuàng)新應(yīng)用。并以此為基礎(chǔ)打造資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進(jìn)的檢測服務(wù)生態(tài) 體系。
智能制造管理系統(tǒng)分析的主要對象是相關(guān)生產(chǎn)活動(dòng)中的各類數(shù)據(jù),通常,這些數(shù)據(jù)主要來自兩個(gè)方面:對生產(chǎn)過程參數(shù)記錄和對產(chǎn)品的檢測。在計(jì)算機(jī)輔助質(zhì)量管理系統(tǒng)中,常見的數(shù)據(jù)信息采集方式如下。
1)全自動(dòng)化檢測與過程參數(shù)記錄系統(tǒng)。系統(tǒng)將自動(dòng)檢測并分析,將結(jié)果上傳于對應(yīng)數(shù)據(jù)庫,提供定制化決策支持等功能集成化。計(jì)算機(jī)控制的坐標(biāo)測量機(jī)和機(jī)器視覺是全自動(dòng)質(zhì)量數(shù)據(jù)采集方式的典型例子。
2)計(jì)算機(jī)輔助檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)所應(yīng)用的各類傳感器將被測件的物理量轉(zhuǎn)換為電量,再通過接口與計(jì)算機(jī)相連接。這類系統(tǒng)中的檢測活動(dòng)大多是手動(dòng)的,信息的傳輸大多是通過自動(dòng)方式。
3)手工檢測與錄入的作業(yè)模式。場景類如:手工使用常規(guī)的卡尺測量或“目測”,人工再將檢測數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)品質(zhì)表格。當(dāng)前國內(nèi)很多制造型企業(yè)的品控活動(dòng)仍停留這一層次上。
當(dāng)前,企業(yè)內(nèi)檢測設(shè)備類型多樣: Hexagon、WKM、Micro_vu、Equator、PowerMetro等多達(dá)數(shù)十種,雖然導(dǎo)出的檢測檔案類型各異,但多數(shù)具備自主化信息注釋功能。因此,采集端可結(jié)合設(shè)備特性定制化功能開發(fā),并避免人員數(shù)據(jù)錄入動(dòng)作。采集端開發(fā)主要思路:①結(jié)合企業(yè)產(chǎn)品加工工藝流程(制程段、加工地點(diǎn))、品質(zhì)管控節(jié)奏(抽檢頻率)、送檢用途(首件檢驗(yàn)、復(fù)測、調(diào)機(jī)確認(rèn)、換刀確認(rèn))等檢測背景因子,制定各類型檢測機(jī)臺(tái)結(jié)果導(dǎo)出標(biāo)準(zhǔn)化格式規(guī)范,通過對檢測程序中加入相關(guān)常量/變量參數(shù),得以在每個(gè)檢測結(jié)果檔案輸出中自動(dòng)賦予相對完整的資料標(biāo)簽;②定制化開發(fā)各類型檢測檔案抓取功 能,采集程序界面如圖3所示,不僅實(shí)現(xiàn)對各類檢測檔案數(shù)據(jù)解析入數(shù)據(jù)庫,對檔案中各種注釋信息也可匹配對應(yīng)數(shù)據(jù)庫字段;③當(dāng)檢測任務(wù)結(jié)束時(shí)自動(dòng)調(diào)用抓取程式執(zhí)行數(shù)據(jù)錄入,實(shí)現(xiàn)檢測數(shù)據(jù)自動(dòng)、本源、實(shí)時(shí)上傳。
圖3 定制化數(shù)據(jù)檔案抓取,功能集成
檢測數(shù)據(jù)作為品質(zhì)管控的重要依據(jù),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化分析可大大降低技術(shù)、人力短缺帶來的負(fù)面影響且保證品質(zhì)報(bào)表真實(shí)可信賴。系統(tǒng)底層邏輯融入人工統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)分析思路,通過對平臺(tái)數(shù)據(jù)集中審查和校驗(yàn),發(fā)現(xiàn)并糾正識別到的異常,刪除缺失值、無效值,最終保留一致、干凈的數(shù)據(jù),保證系統(tǒng)計(jì)算結(jié)果真實(shí)反映品質(zhì)狀況。通過多方位深度數(shù)據(jù)挖掘和分析模塊開發(fā),可為產(chǎn)品質(zhì)量、模型優(yōu)化、新產(chǎn)品研發(fā)、柔性生產(chǎn)提供支持,滿足公司管理層、分析人員、檢測業(yè)務(wù)人員和生產(chǎn)人員等不同層次的管理和分析需求,提升公司運(yùn)營決策能力。分析模塊示例如圖4所示。
圖4 檢測數(shù)據(jù)可視化分析
本文以檢測創(chuàng)新活動(dòng)為契機(jī),從檢測檔案標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)識解析、檢測數(shù)據(jù)可視化及即時(shí)預(yù)警等方面實(shí)現(xiàn)了積極有效的檢測與智造融合的探索推動(dòng)。在智能制造時(shí)代來臨之際,我們必須首先理清發(fā)展中國制造的思路,在智能制造革命轉(zhuǎn)型大潮中,只有持續(xù)不斷地、更加有效地利用好數(shù)據(jù),才能夠在激烈的競爭中求得生存,在創(chuàng)新中求得發(fā)展。檢驗(yàn)檢測服務(wù)作為企業(yè)品控的一個(gè)關(guān)鍵抓手,對國民經(jīng)濟(jì)、新智造的貢獻(xiàn)作用日益突出,成為“大眾創(chuàng)業(yè),萬眾創(chuàng)新”的重要平臺(tái)。檢驗(yàn)檢測通過數(shù)字化的數(shù)據(jù)收集和持續(xù)化提升智能分析手段來逐步實(shí)現(xiàn)智能制造,助力“中國制造2025”戰(zhàn)略規(guī)劃的落地實(shí)施。