摘 要：隨著汽車工業(yè)的發(fā)展，發(fā)動機缸體機加工的質(zhì)量控制要求也不斷提高。但在復(fù)雜的加工環(huán)境下，傳統(tǒng)的質(zhì)量追溯與控制手段，難以滿足高質(zhì)量要求，存在信息孤島、數(shù)據(jù)不連貫、溯源效率不高等問題。本文提出了“雙溯源-雙閉環(huán)”的發(fā)動機缸體機加工質(zhì)量基于智能制造的體系。通過設(shè)計缸體機加工的質(zhì)量追溯系統(tǒng)，實現(xiàn)了從原材料到成品的全過程追溯，并通過流程閉環(huán)和質(zhì)量閉環(huán)相結(jié)合，構(gòu)建了加工參數(shù)和工藝流程實時調(diào)整的雙閉環(huán)控制體系，從而提高了質(zhì)量控制的精準(zhǔn)性。結(jié)合實際應(yīng)用案例，驗證了該系統(tǒng)在改進缸體加工質(zhì)量和提高生產(chǎn)效率方面的有效性和可行性，以期為提高缸體加工的質(zhì)量控制水平和生產(chǎn)效率提供參考。

關(guān)鍵詞：智能制造 缸體機加工 雙追溯體系 雙閉環(huán)控制 質(zhì)量控制

1 緒論

在制造業(yè)不斷發(fā)展的今天，企業(yè)競爭的關(guān)鍵在于產(chǎn)品質(zhì)量的提高和生產(chǎn)效率的提高。作為汽車制造的核心部件，發(fā)動機缸體的加工質(zhì)量對整車的性能、可靠性有著直接的影響。雖然傳統(tǒng)的缸體機加工工藝已相當(dāng)成熟，但由于數(shù)據(jù)收集不全、質(zhì)量問題難以追溯等原因，在質(zhì)量控制和溯源上還存在著不小的問題。智能制造技術(shù)正是為了解決這些問題而產(chǎn)生的。智能制造實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的智能管理和質(zhì)量控制，將先進的傳感技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析和人工智能融合在一起。本文旨在探討智能制造在發(fā)動機缸體機械加工中的應(yīng)用，尤其是在設(shè)計和實現(xiàn)質(zhì)量雙溯源、雙閉環(huán)控制系統(tǒng)方面，以期為在發(fā)動機缸體機械加工中應(yīng)用智能制造技術(shù)提供借鑒。

2 發(fā)動機缸體機加工的工藝流程與質(zhì)量控制現(xiàn)狀

2.1 缸體機加工流程概述

發(fā)動機缸體機加工是一個復(fù)雜且精密的過程，需要先對氣缸體毛坯進行鑄造或鍛造后的外觀檢查，做到無明顯瑕疵。對毛坯進行了初步清理，并進行了去刺處理，準(zhǔn)備進行后續(xù)處理。通過數(shù)控機床對坯料進行粗加工，將其中多余的多數(shù)材料去除。主要工藝有缸體底面、側(cè)面、頂面的銑削加工，缸孔、油孔、水孔的鉆削、鉸接加工等。粗加工階段需要保證坯料的基本大小、形態(tài)達到后續(xù)精細加工的要求。精加工主要包括鏜孔，珩磨缸孔，銑削缸蓋安裝面，鉆孔，攻絲螺紋孔等，是缸體機加工的核心環(huán)節(jié)。這些工序需要高精度的數(shù)控機床和先進的刀具才能保證圓度、直線度和缸孔表面粗糙度達到設(shè)計要求，而這些刀具都是需要經(jīng)過高精度的數(shù)控機床和先進的刀具磨機對缸孔進行精細研磨，以保證缸孔表面光潔度和尺寸精度，是精加工缸孔的關(guān)鍵工序。在磨礪的過程中，為避免缸孔表面出現(xiàn)劃痕或燒傷，需要嚴(yán)格控制其壓力、速度和磨礪液體的流速。缸體在加工完成后，需要對表面的碎屑、油污等進行一次徹底的清洗。清洗后的缸體進行了包括尺寸檢測、表面粗糙度檢測、缸孔圓度和直線度檢測等多項檢測，以保證各項指標(biāo)都達到了標(biāo)準(zhǔn)，同時也保證了缸體內(nèi)部的缸體與缸蓋、活塞、連桿等其他部件組合而成[1]。在組裝完成后，還要進行包括氣密性試驗、動力平衡試驗等在內(nèi)的最終測試，以保證引擎的整體表現(xiàn)及可靠性。

2.2 當(dāng)前質(zhì)量檢測與溯源問題分析

當(dāng)前，發(fā)動機缸體機加工在質(zhì)量檢測與溯源方面存在若干問題：（1）數(shù)據(jù)采集不全面，許多工序依賴人工記錄，容易出現(xiàn)遺漏和錯誤，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確；（2）質(zhì)量檢測手段單一，主要依靠傳統(tǒng)的手動測量和目視檢查，難以實現(xiàn)全程實時監(jiān)控和高精度檢測；（3）質(zhì)量問題的追溯難度大，一旦出現(xiàn)缺陷，很難快速定位到具體的加工環(huán)節(jié)和責(zé)任人，影響問題的及時解決和預(yù)防措施的制定；（4）信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，各工序之間的數(shù)據(jù)缺乏有效整合和共享，導(dǎo)致質(zhì)量管理的碎片化，難以形成系統(tǒng)的質(zhì)量控制體系。這些問題不僅影響了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還增加了企業(yè)的運營成本和風(fēng)險。因此，亟需引入先進的智能制造技術(shù)和系統(tǒng)，實現(xiàn)全面的質(zhì)量檢測與溯源，提升缸體機加工的整體管理水平。

3 智能制造在缸體機加工中的應(yīng)用框架

智能制造系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計：智能制造系統(tǒng)在發(fā)動機缸體機加工中的應(yīng)用框架設(shè)計旨在實現(xiàn)全流程的智能化管理和質(zhì)量控制。生產(chǎn)過程中的各種數(shù)據(jù)包括加工參數(shù)、環(huán)境條件以及設(shè)備狀態(tài)等，通過安裝各種傳感器以及視覺攝像機、激光測距儀、溫度傳感器等各種智能設(shè)備，并實時采集。將感知層采集到的數(shù)據(jù)通過工業(yè)因特網(wǎng)和無線通信技術(shù)傳輸?shù)街醒敕?wù)器或云端平臺，從而達到實時傳送、存儲數(shù)據(jù)的目的。為采集的數(shù)據(jù)進行清洗、整合、分析，并從中提取有價值的數(shù)據(jù)和洞察，搭建一個大數(shù)據(jù)處理和分析平臺。平臺層還支持實現(xiàn)預(yù)測性維護和智能決策的機器學(xué)習(xí)和人工智能算法。開發(fā)生產(chǎn)管理系統(tǒng)、質(zhì)量追溯系統(tǒng)、設(shè)備管理系統(tǒng)等各種應(yīng)用系統(tǒng)，實現(xiàn)可視化管理生產(chǎn)過程，實時監(jiān)控，溯源質(zhì)量[2]。同時支持移動終端訪問，方便現(xiàn)場操作者對生產(chǎn)過程、資源進行實時查看和操作，同時，它還支持基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的決策，幫助管理員及時發(fā)現(xiàn)和解決生產(chǎn)問題。

4 缸體機加工質(zhì)量雙追溯體系設(shè)計

4.1 質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)模型與系統(tǒng)架構(gòu)

質(zhì)量追溯體系的數(shù)據(jù)模型與系統(tǒng)架構(gòu)是實現(xiàn)全面質(zhì)量監(jiān)控和精準(zhǔn)追溯的關(guān)鍵。感知層實時采集生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，包括加工參數(shù)、環(huán)境條件和設(shè)備狀態(tài)等，通過安裝各種高精度傳感器（如可視攝像機、激光測距儀、溫度傳感器等）。網(wǎng)絡(luò)層將感知層采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒敕?wù)器或云平臺上，以保證數(shù)據(jù)的實時可靠，利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和無線通信技術(shù)。數(shù)據(jù)層在中央伺服器或云端平臺建立數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)庫，以清洗、整合及儲存所收集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)層還包括確保數(shù)據(jù)安全完整的數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機制。分析層對存儲的數(shù)據(jù)進行深度分析，并通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，提煉出寶貴的洞見。分析層支持實時監(jiān)控，支持趨勢分析，支持異常偵測，對發(fā)現(xiàn)的問題，及時的幫助解決。應(yīng)用層開發(fā)生產(chǎn)管理系統(tǒng)、質(zhì)量追溯系統(tǒng)、設(shè)備管理系統(tǒng)等各種應(yīng)用系統(tǒng)，實現(xiàn)可視化管理生產(chǎn)過程，精準(zhǔn)追溯質(zhì)量問題。應(yīng)用層還支持手機終端存取，便于現(xiàn)場操作人員實時查看并進行操作。決策層以數(shù)據(jù)分析結(jié)果為基礎(chǔ)，為管理人員優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置、提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量提供智能化決策支持。

4.2 雙追溯系統(tǒng)的實現(xiàn)與數(shù)據(jù)鏈路設(shè)計

通過建立完整的數(shù)據(jù)鏈，雙追溯系統(tǒng)實現(xiàn)了從原料到最終產(chǎn)品的全程品質(zhì)追溯，實現(xiàn)了產(chǎn)品的全過程品質(zhì)追溯。對加工參數(shù)、環(huán)境條件、設(shè)備狀態(tài)等數(shù)據(jù)進行實時采集，在每個關(guān)鍵工序安裝高精度傳感器。這些數(shù)據(jù)被傳送到中央服務(wù)器或云平臺，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。在中央服務(wù)器或云平臺上，建立數(shù)據(jù)倉庫，清洗、整合、存儲收集到的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)整合時，使用數(shù)據(jù)整合演算法來確保數(shù)據(jù)的連貫性與精確性。例如，數(shù)據(jù)整合公式是：

其中，Di是第i個傳感器的數(shù)據(jù)，wi是第i個傳感器的權(quán)重。建立完整的數(shù)據(jù)鏈路，從原料入庫到成品出庫，每一個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)都關(guān)聯(lián)到相應(yīng)的流程和操作人員，保證了數(shù)據(jù)的可追溯。數(shù)據(jù)鏈路通過產(chǎn)品序列號等唯一標(biāo)識符將各工序的數(shù)據(jù)記錄連接起來[3]。質(zhì)量追溯系統(tǒng)的開發(fā)，按照產(chǎn)品的序列號、批次號等信息，提供圖形化界面并支持追溯查詢。系統(tǒng)對具體的處理環(huán)節(jié)和責(zé)任人進行快速定位，并能提供詳盡的可追溯的報表。

5 缸體機加工質(zhì)量雙閉環(huán)控制體系設(shè)計

5.1 雙閉環(huán)控制體系概述

雙閉環(huán)控制系統(tǒng)是智能制造實現(xiàn)缸體機加工環(huán)節(jié)全面質(zhì)量控制的重要手段，旨在保證生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量的可靠性，通過流程閉環(huán)和質(zhì)量閉環(huán)的協(xié)同作用，實現(xiàn)缸體機加工環(huán)節(jié)的全面質(zhì)量控制。工藝閉環(huán)控制主要注重生產(chǎn)過程中的實時監(jiān)控和參數(shù)調(diào)節(jié)，加工參數(shù)（如溫度、壓力、速度等）通過傳感器和控制系統(tǒng)實時監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)偏差后自動調(diào)節(jié)，從而保證了加工過程的穩(wěn)定性。質(zhì)量閉環(huán)控制則側(cè)重于產(chǎn)品質(zhì)量的不斷提升，通過質(zhì)量檢測系統(tǒng)對成品數(shù)據(jù)進行采集，對質(zhì)量指標(biāo)（如尺寸精度、表面粗糙度等）進行分析，并向生產(chǎn)管理系統(tǒng)傳遞反饋信息，對優(yōu)化調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)進行指導(dǎo)。

5.2 過程閉環(huán)控制系統(tǒng)設(shè)計

過程閉環(huán)控制系統(tǒng)是雙閉環(huán)控制系統(tǒng)的重要組成部分，通過在關(guān)鍵的加工設(shè)備和工位上安裝高精度傳感器，對加工參數(shù)，如溫度、壓力、速度、振動等進行實時監(jiān)測，從而實現(xiàn)對加工設(shè)備和工位這些傳感器可以實時地提供數(shù)據(jù)，保證準(zhǔn)確及時地進行監(jiān)測。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和無線通信技術(shù)，向中央控制系統(tǒng)實時傳輸傳感器采集的數(shù)據(jù)。要保證數(shù)據(jù)在傳輸過程中的完整可靠，避免數(shù)據(jù)遺失或延遲等情況的發(fā)生。中央控制系統(tǒng)通過先進算法（如PID控制算法）對接收到的數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控和分析，及時發(fā)現(xiàn)處理過程中的異常情況，從而對數(shù)據(jù)進行處理[4]。自動調(diào)節(jié)控制參數(shù)，如調(diào)節(jié)機床轉(zhuǎn)速、進給率或冷卻液流量等，當(dāng)系統(tǒng)檢測到加工參數(shù)偏離預(yù)設(shè)范圍時，保證加工過程恢復(fù)正常狀態(tài)。通過反饋機制對調(diào)整后的參數(shù)進行再次監(jiān)測，使之形成一個閉環(huán)的管控。

5.3 質(zhì)量閉環(huán)控制系統(tǒng)設(shè)計

質(zhì)量閉環(huán)控制系統(tǒng)是雙閉環(huán)控制體系的另一重要組成部分，通過在關(guān)鍵工序和最終檢驗環(huán)節(jié)部署高精度檢測設(shè)備，如三坐標(biāo)測量機（CMM）、光學(xué)測量儀和表面粗糙度儀等，對加工后的缸體進行全面檢測，包括尺寸精度、形位公差和表面粗糙度等質(zhì)量指標(biāo)。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和無線通信技術(shù)，將檢測數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)街醒胭|(zhì)量管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)傳輸過程中應(yīng)確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，避免數(shù)據(jù)丟失或錯誤。中央質(zhì)量管理系統(tǒng)對接收到的數(shù)據(jù)進行實時分析，使用統(tǒng)計過程控制（SPC）等方法，識別質(zhì)量波動和異常情況。系統(tǒng)生成質(zhì)量報告，提供詳細的分析結(jié)果和改進建議。例如，SPC控制圖可以用來監(jiān)控關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)的變化趨勢：

其中，是平均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差，UCL和LCL分別是上控制限和下控制限。根據(jù)質(zhì)量反饋信息，調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)和工藝流程，如修改刀具路徑、優(yōu)化切削參數(shù)或調(diào)整冷卻液流量等[5]。調(diào)整后的參數(shù)通過反饋機制再次進行檢測和分析，形成閉環(huán)控制，確保質(zhì)量問題得到有效解決和預(yù)防。

6 智能制造體系在缸體機加工中的實際應(yīng)用案例

6.1 案例背景

北京奔馳發(fā)動機工廠自2014年起引入先進的智能制造解決方案，實施了“雙追溯-雙閉環(huán)”的質(zhì)量管理策略，構(gòu)建了一個貫穿生產(chǎn)全流程的智能平臺。通過采用隨行托盤技術(shù)、RFID技術(shù)和Prisma系統(tǒng)，實現(xiàn)了工件加工信息流的有效追溯；利用QDA系統(tǒng)進行質(zhì)量信息流的追溯與分析，確保了產(chǎn)品質(zhì)量的可追溯性和穩(wěn)定性。這些措施不僅達到了IT6級別的加工精度和0.1μm的在線測量精度，還顯著降低了不良品率，達到了德國戴姆勒公司的高標(biāo)準(zhǔn)要求。

6.2 實施方案

北京奔馳發(fā)動機工廠在缸體機加工中，采用隨行托盤技術(shù)，每個托盤配備RFID芯片，用于存儲工件的加工信息，確保信息的連續(xù)性和準(zhǔn)確性。利用Prisma系統(tǒng)實時收集和監(jiān)控生產(chǎn)線上的各種數(shù)據(jù)，包括機床狀態(tài)、加工參數(shù)、報警信息等，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的透明化管理。通過QDA系統(tǒng)記錄和分析所有在線測量結(jié)果，包括三坐標(biāo)測量、粗糙度檢測等，確保每個加工環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)均可追溯。同時，建立“雙追溯-雙閉環(huán)”質(zhì)量管理體系，通過實時數(shù)據(jù)采集和分析，及時發(fā)現(xiàn)并解決生產(chǎn)中的質(zhì)量問題。結(jié)合智能化管理和反饋機制，優(yōu)化加工參數(shù)，提高加工精度和效率，確保生產(chǎn)過程的高效性和產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。

6.3 系統(tǒng)應(yīng)用效果分析

通過引入智能制造體系，北京奔馳發(fā)動機工廠在缸體機加工中取得了顯著成效，具體如表1所示。

加工精度從IT7提升至IT6，提升了1個等級；在線測量精度從0.5μm提高到0.1μm，提升了4倍。不良品率從0.8%降至0.2%，下降了75%；生產(chǎn)效率從60件/小時提高到80件/小時，提升了33.3%。數(shù)據(jù)追溯率從80%提升至100%，提高了20%；質(zhì)量問題響應(yīng)時間從30分鐘縮短至10分鐘，縮短了66.7%。過程能力指數(shù)Cpk從1.3提升至1.67，提升了28.4%。這些改進顯著提升了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，達到了德國戴姆勒公司的高標(biāo)準(zhǔn)要求。

7 結(jié)語

在發(fā)動機缸體機加工中應(yīng)用智能制造，使生產(chǎn)過程的透明性、質(zhì)量可控性通過構(gòu)建質(zhì)量雙追溯、雙閉環(huán)控制體系而得到明顯提高。通過高效率的數(shù)據(jù)搜集和實時監(jiān)控，在降低質(zhì)量波動風(fēng)險的同時，保證了在生產(chǎn)過程中各個環(huán)節(jié)的精確追溯和調(diào)整。同時，雙閉環(huán)式控制系統(tǒng)可以實現(xiàn)過程和質(zhì)量的動態(tài)優(yōu)化，使產(chǎn)品的連貫性和可靠性得到進一步的提高。智能制造技術(shù)的應(yīng)用，為缸體機加工行業(yè)實現(xiàn)高效、優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)提供了堅強保證。

參考文獻：

[1]石磊，王冬巖，秦艷波.基于數(shù)控技術(shù)的發(fā)動機智能制造工廠數(shù)據(jù)采集分析[J].中國機械，2024（25）：56-59.

[2]宋佩林.發(fā)動機裝配車間數(shù)字孿生技術(shù)研究與應(yīng)用[D].長春：長春工業(yè)大學(xué)，2024.

[3]李進都，劉子儀.智能制造技術(shù)在發(fā)動機工廠的應(yīng)用與展望[J].汽車制造業(yè)，2020（13）：10-11+14.

[4]劉西欣，陳凱，楊柳，等.智能制造在發(fā)動機缸體機加工質(zhì)量雙追溯-雙閉環(huán)體系應(yīng)用[J].汽車工藝師，2020（Z1）：42-45.

[5]夏春山，李蓉，劉揚，等.基于智能檢驗設(shè)備的發(fā)動機制造數(shù)據(jù)協(xié)同管理研究和實踐[J].智能制造，2019（06）：45-50.