大数据时代的智能检测技术

上海大众动力总成有限公司 朱正德

北京奔驰汽车有限公司 刘 攀

大数据时代的智能检测技术

上海大众动力总成有限公司 朱正德

北京奔驰汽车有限公司 刘 攀

在传统概念里，测量仅仅被认为是一种判断产品合格与否的手段，但随着现今制造业向智能化转型，处于大数据时代背景下的测量功能已发生了演化和拓展。

众所周知,在“十二五”期间,我国制造业信息化工程得到了快速发展,而近年来大数据的出现更有力地助推了国内制造业水平的提高。2015春,随着“中国制造2025”的推出,通过利用互联网激活传统工业过程,明确了需要同时实现：降低企业对劳动力的依赖,满足用户个性化需求,并降低流通成本的三项目标。而所采取的战略主要为“智慧工厂”、“智能化生产”和“智能化物流”等三个方面,而其核心为第二点。事实上,无论是德国“工业4.0”或是“中国制造2025”,都是以智能化制造为主导的一次生产方式的大革命,旨在通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统的手段,将制造业向智能化转型。而实现、完成这个过程的基础就是信息技术与工业技术的高度融合,网络、计算机技术、软件等与自动化技术的深度交织。显然,这一切都离不开海量数据的支持。因此,当现代制造业在走向智能化制造的过程中,必然是处于大数据制造背景下。

传统测量功能的拓展提升了产品质量的监控水平

对于那些主要以数据样式呈现的信息,实际情况是,长期以来人们已习惯性会把“数据”只与测量联系在一起,至于对那些传统性的数据则认为仅仅与工厂的计划、销售、物流等部门相关,即与生产运行关系不大。显然,今天看来,此类观念是很片面和狭隘的。因为随着智能化制造理念在当代企业中的加速推进,这些数据无论从“数量”还是“形态”上,在处于大数据制造背景时,其实都已发生了演化,并且有了很大的拓展。就以测量数据来讲,为了能满足产品质量不断提高的要求、更有效地降低制造成本、应对日益激烈的市场竞争和适应对汽车节能减排的越来越严酷的强制性规定,这半个多世纪以来就已发生了翻天覆地的变化。从早期的只设置最终检验、以对产品的实物质量进行评介,扩展到以下几个方面：

（1）20世纪50年代出现的随机量仪可在加工过程中控制零件质量,称为in-process。

（2）而那离线设置在工序间的检测器具（一般称为post-process）,则进一步为保证产品的制造质量提供了有效手段。

这些被统称“在线检测设备”的计量器具,在过去的几十年里,虽然它们的职能未变,但就其个体而言在技术上发展需速。以随机量仪为例,多年来的单一控制线性尺寸参数（如外径、厚度等）的模式已突破,在溶入了多种数字控制技术后,还进一步具备了如前节所述的边加工、边对工件形状误差进行实时监测的功能。而工序间检测设备也同样有很大的进展,从最早很简单的通用手动量具,经气动量仪后又进入电子量仪普及的时代。图1中,上图为自20世纪80年代起就风行业界的电子柱量仪,迄今还广泛地应用于国内外汽车厂的生产线工序间。但它客观上只适合那些单一的简单参数、柔性差,对测得数据的数据处理能力也低。而作为鲜明对比的是下图中的一个实例,它来自某发动机厂的车间现场。乃是位于加工中心旁的一个测量单元,包括一台通用机器人和一台高效车间型坐标测量机。图中虽然只显示一台加工中心,若有需要也可同时为多台设备服务。

图1 工序间检测设备的演变

但以上所述,还只是涉及到检测“作业”层面上的变化和发展,而自20世纪80年代起,基于休哈特理论的统计过程控制（SPC）,逐渐在以汽车制造业为代表的批量生产工厂获得了越来越普遍的应用。但随着市场、特别是类似汽车消费市场发生的变化,及随之对产品制造工艺的影响,那单一的、传统的统计过程控制模式已很难再满足企业对生产过程实时监控的需求了。由于企业为了最大程度地适应消费市场的需求,往往需要采取多品种混线的柔性生产方式,显然,这与长期沿用的单一品种、大批量生产方式有着很大的不同。这里拿缸体、缸盖等箱体类零件的加工为例,近年来,以传统的组合机床、专机为主的生产（自动）线已逐渐被由多轴加工中心组成的柔性生产（自动）线所取代。由此带来的是形成产品方式的转变,譬如,生产线布置就由原来的“串行”而改变成为“并行”。

以某厂一条建成不久的缸盖生产线为例,其中一道以铣、镗为主的工序,就是由7台完全相同的双轴加工中心同时承担的。这就意味着,由这道工序流出,经抽样后送到生产线旁检具进行测量的任何一个工件都可能存在14种不同的加工状态。事实上在这时候,如果工序间检具不加区分仍然“一如既往”地进行测量,仍是按前面谈到的方式对它们进行数据处理,那就完全失去了SPC的意义了。因为面对这种情况,若要达到对制造过程是否处于稳定的受控状态、有否异常性状出现进行分析、判断,就必须把抽样、测量细化到上述14种工况中的具体一种,只有在识别了确切的某一工况后才进行有针对性的数据处理。而这类情况在曲轴、凸轮轴、连杆等其他零件的生产中也同样存在,即同一道工序往往布置了多台相同的机床加工,或者是某一道工序的设备上带有多个动力头（夹具）服务于流过的零件。因此这时若执行SPC,就必须事先通过对那些相关的检测设备进行统一的数据格式的设置,并且使得用于评价的质量数据中除了测量值以外,还包括工件批次号、机床、动力头（夹具）、检具及生产线等相关信息。

当然,根据不同的情况,所设置的内容会有所差别,但数据格式的形态是相同的,然后我们就将会得到如图2那样的反映某道工序过程运行状况的分析图。不同于传统的SPC控制图,该图由多条曲线组成,其中每条曲线对应的是一种情况,如一台机床或更细化到一台机床的某个动力头。当然,也只是在有了细化了的过程监控系统后,才能确切地、有针对性地记录,并清晰地识别的一些异常现象,进而可根据分析、判断的结果及时采取相应的措施。如前面提到的那个缸盖的镗、铣工序,若在镗刀加工气门导管孔时出现刀具磨损,事实上也只有具体到某台机床的某个动力头,才能实施有针对性的分析、处理（见图3）。从图中可清楚地看出,即使批量方式生产的工件均还处于合格的范围,但是其变化的趋势表明,为了确保产品的质量,急需提前发出更换刀具的预警。而若不采用数据格式设置的方式就无法有针对性地予以执行。然而,也只有在溶入了q-DAS公司性能优异、丰富的统计分析软件后,利用所采集的大量数据,通过挖掘其背后隐藏的信息才能有效地实现这些目标。

图2 经数据格式设置后显示的与SPC相关的细化信息

鉴于传统的统计过程控制是建立在抽样的基础上,因此以下两种情况一般被排除在外：

（1）100%的检测单元,如那些重要零件的最终测量设备。

（2）诸如测量室、实验室那类独立的检测机构,其产生的数据也不纳入采集、分析的范畴。

只从SPC的原理和实施的出发点来讲,可以理解为什么会这样做；但若从质量信息的利用角度则又是很可惜的。事实上,藉助这两种手段获得的测量数据中包含着重要的质量信息。随着当代企业实施的生产方式趋于柔性化,位于车间现场的生产测量室的作用日益强化,抽检的范围、频次也越来越规范。由于通过测量室、实验室产生的数据的可靠性大大高于来自工序间在线检测器具的测得结果,因此对前者的分析和利用是很有价值的。图4是经拓展后的过程监控系统的一个实例示意图,左侧是现场质量信息的来源,上方为一台位于曲轴线末端的进行100%测量的终检机,下面是车间生产测量室里的一台三坐标测量机,其他来自工序间在线检测众多单元均被略去。从图中可见,所有的输出信息通过数据上传软件经服务器进入数据库,而利用企业版的q-STAT统计分析软件,各职能部门就可方便地按自身需求对生产过程的各个环节进行观察、监控,必要时及时做相应处理。

图3 对工件在加工过程中刀具磨损的监控

数据内涵的演变为提高企业信息化水平做出重要贡献

图4 经拓展后的过程监控系统

一般来说,生产型企业中涉及到的数据包括两大块,其一是那些被称为传统性的数据,如与企业基本状况相关的信息和类似于生产计划,及销售、原料（半成品）、产品库存等企业管理方面的数据；其二则是由传感器件采集的信息,包含各种测量数据,以及用于实时反映制造过程状态的信息,其中既有与工序相关的、又有即时反映设备运行状态等。而如前所述,如果人们还是持着原来那种只是把信息理解为测量数据,不包含有细化的、诸如加工信息（设备、夹具、动力头等,以及工件自身）在内的其他信息,那显然完全无法适应现今企业在柔性化工作环境下,对生产过程实施有效的产品制造质量实时监控的目的。因此,为了能在以汽车为代表的批量生产行业继续有效地运行SPC,还必须在信息采集、处理等方面做不少作业。此外,这也是实现真正意义上的精确追溯的前提条件,因为自本世纪初以来,随着汽车召回制度在国内的实行,企业对产品质量的跟踪和追溯越来越重视,并采取包括上述相关信息采集、处理在内的不少有针对性的措施。但客观地说,企业如果要达到这些目标,还得通过“软硬兼施”来拓展功能,以提高自身的生产过程信息化水平。这样即使在当今汽车发动机普遍执行的工艺更加稳定、抽检频次日趋降低的大趋势下,照样不受影响。所采取的“软硬兼施”的方案包括以下两个方面：

（1）基于前面所介绍的那种经过完善和细化了的过程监控系统,如q-STAT一类统计分析软件,再予以进一步的拓展。

（2）作为实施自动识别、信息采集和数据载体的基础,生产线上产品的编码技术经历了条形码、二维码和近几年获得快速发展的电子芯片技术,从而大大地提升了企业的生产现场的信息化水平。

图5 曲轴和缸盖的二维码示例

图6 工件在上料时安装电子芯片

例如,现今在不少发动机生产企业,都已给关键零件打上了二维码（见图5）,当产品万一出现问题时,其中所包含的信息将使企业能迅速获知它的批次、型号、毛胚厂、模具号等情况。实时调用生产设备自身和相应的加工信息（MES系统）。此外,在生产过程中以及在该零部件完成后,还设置了用于拮取、采集与产品制造质量相关信息的数量、种类众多的检测、传感器件。

由此可知,实际上,现今的数据采集、数据性状,及其它们的职能已远远超出了传统意义上测量数据用于评判产品的“窄义”目的,在当今的企业中,“广义”数据已成为智能化工厂现代管理体系的基础。

但若要进一步了解相关的加工信息,则还必须具备经细化、可识别的处理系统。而基于FRID射频技术的电子数据芯片系统,作为一种非接触式自动识别装置,主要由数据芯片、读写装置及控制软件组成：芯片通常以螺纹紧固方式安装在被加工的工件上（见图6）,读写装置乃是将信息读取、写入电子数据芯片中的一种装置,当后者进入到工作磁场后,便能接受到读写装置发出的射频信号,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的信息。同样,由读写装置发出的射频信号中带有载波,能够将信息写入数据芯片中。读写装置有手持式和固定式之分,后者一般安装在基体上并与机床的数控系统相连,在被加工零件的进出口处分别实现读写功能。控制软件的功能是将数据芯片、读写装置、机床设备及服务器等连接成一个系统,实现生产过程中的数据读写、传输、控制和统计分析等各项功能。

近年来,作为迈入工业4.0的第一步,制造的方式已逐渐从产品零部件规模化生产,经历了按市场的实际需求转为中、小批量的生产方式,并最后会发展成基于社会上个人需求的定制化生产模式。无疑,据此在生产之前就务必要预先确定（ERP系统）,并将包括部件生产所需的全部信息事先存于虚拟现实中（PLM或PDM系统）,至于所有其他相关的部件也要在虚拟环境中进行规划,这些部件均有自己的“名称”和“地址”,具备各自的身份信息。因此,这些部件“知道”什么时候,哪条生产线或那个工艺工程需要它们,通过这种方式,它们才得以协商确定各自在数字化工厂中的运动路径。然后再认真地解决在制造过程中和作业完成后,工件的识别问题。期间,控制系统还会

数据内涵的演变对测量功能拓展的影响

下面基于工业4.0的特点以及汽车制造业在迈向智能化制造的过程中,对于与现代企业相匹配的质量体系需具备的核心应用流程,包括质量体系的数字化和测量器具与传感器网络及大数据统计分析之间的关联性做个说明。

图7 在“TS16949”质量体系中五大核心工具

首先,汽车制造企业都需遵循汽车行业质量体系标准,即“ISO16496”或“TS16949”质量体系,在TS16949中,APQP、FMEA、MSA、PPAP、SPC并称为五大核心工具（见图7）,贯穿整个产品自研发起、至批量生产直到最终产品交付的全过程。而之前,5大核心工具的使用流程和表格太多,以至于企业在贯穿整个质量体系流程时,花费了巨大的人力、物力,可是在FMEA分析环节所获得的反馈信息却远远不够。为此,知名的测量技术公司海克斯康及其合作伙伴IQS公司将质量体系转化为数字化体系平台,见图8。籍助这一数字化平台,就可清晰并轻松的完成质量体系中各种流程的跟踪执行,并将上百种质量系统的管理图表,变成数字化格式来管理、执行。

另外,质量体系中的FMEA、MSA、SPC都离不开数据作为支撑,从基于工业4.0特点来规划,那未来的质量系统应该包含以下关键技术：

（1）体系流程自动化与系统管理。

（2）测量与传感器网络。

（3）网络化通信基础构架。

（4）自动化或在线测量系统。

（5）嵌入式大数据和数据实时逻辑软件。

（6）统计监控。

基于以上这些特点,海克斯康将该系统定义为MMS系统,即测量管理系统。乃是从企业未来发展的构架出发,通过MMS系统将用户的ERP、PLM、MES系统进行对接,形成完成的PLM链条,以及符合产品质量体系流程的PACD数字化软件管理平台。

图8 组成MMS系统的八个模块单元

图9 未来制造型企业质量管理系统的构想

目前,MMS系统大致可分为八个模块单元（如图8）。通过这样配置,用户可以实现：

（1）进行定时、实时的数据监控,即可获取丰富的质量信息对周期数据的汇总。

（2）通过全面的数据分析,可完成对SPC的过程能力分析,完成动态问题点的导入,以及质量成本的监控记录和FMEA动态改善等。

（3）建立完整的尺寸制造链监控管理。打破了供应的黑匣子生产,使供应商的管理透明、可控、高效。

（4）实现了对设备状态/资源状态运行状态、周期维护管理提醒、检验周期及系统配置和应用功能配置等要素的远程监控。

图9是一张关于未来制造型企业质量管理系统的设想图,通过网络化的连接,使不同层次的管理人员都能在网络上应用、查看、监控、执行检测设备、以及相应的数据信息,真正意义上实现了使质量系统进入工业4.0时代。所以,能适应未来制造型企业质量管理系统的需求,为此而打造数据链质量监管与智慧数据服务平台,是极其重要的。鉴于该系统乃是以检测设备及其传感器所采集的产品质量的数据为基础,故必须打通不同设备和不同软件之间的各个环节,通过统计分析等众多专业的数据处理方式、快速反馈加工、以实现企业运转过程中的高效决策,同时,也为未来的创新提供了真实而强有力的依据。

六、结语

由上可见,在“智能化制造”已逐渐为企业接受并推行的大趋势下,在汽车制造业中广泛应用的测量技术,特别是用于生产现场的在线检测技术,正发生着深刻的变化。其一是更加突出了企业在用坐标测量类检测设备的通用性、多功能、低成本和操作的便捷,而不再是片面强调高精度等传统指标。而另一方面,不断发展和推出的先进测量技术,诸如激光、白光等先进的非接触式计量设备,正是它们所具有的高效、环保、可持续利用等诸多特性,才是它们拥有了强大的生命力。此外,以新颖随机量仪和相应的数字控制系统为代表的主动测量技术在先进的磨削加工工艺中的应用,则从另一个角度反映了对实现智能化生产过程的推动作用。□