船舶智能制造流水线质量检验数据采集技术应用

王鹏宇， 郭 威， 刘 坚,2

(1.上海申博信息系统工程有限公司，上海 200032；2.上海船舶工艺研究所，上海 200032)

0 引 言

近年来国内多家船舶企业立足于工信部智能制造专项及自身发展需要，对生产制造流水线进行大量的智能化改造，在管子切割焊接、小组立焊接、中组立焊接等生产工序中，引入焊接机器人，对设计、物流、仓储、生产派工等进行信息化改造和数据集成，大幅提升生产效率。随着智能制造技术的不断发掘和深入，在更多的建造工艺和技术上对国内船舶制造业产生影响。

在检验制度方面，目前国内骨干船舶企业均采用3级检验制度：(1)班组人员自检；(2)各级班组长及生产部门质量人员检验；(3)企业质量部门进行质量检验。受制于人员素质和管理水平，基本在第2级和第3级才能获取系统的、准确的质量检验数据，而第2级和第3级检验处于生产工序的固定节点，是某一道工序完工后的完工检查，必然导致数据的滞后性。随着智能化改造后的流水线生产效率提升，船舶建造质量检验数据滞后越发明显。

在检验方法方面，目前船舶建造质量检验主要采用2种检验方法：(1)目视化检验，即检验人员去生产现场通过核对图纸或经验确认进行检验；(2)运用设备检验，例如运用无损检测(Nondestructive Testing，NDT)设备进行焊缝检测、运用全站仪进行精度检测等。整个船舶建造质量检验过程中的数据采集和分析基本依赖人的行为，而针对检验准备-数据采集-数据分析-问题反馈这样的检验流程管理，数据采集的时效性和准确性无法满足需求。

1 质量检验数据采集实现路径

船舶建造质量检验数据采集主要基于船舶企业系统架构中的制造执行系统(Manufacturing Execution System，MES)数据采集和集成加以实现。企业系统架构[1]如图1所示。MES作为车间级应用系统，处于企业系统架构中的执行层。在管理层中，一般由企业资源计划(Enterprise Resource Planning，ERP)将车间生产订单等信息通过企业服务总线(Enterprise Service Bus，ESB)传输至车间MES，由产品数据管理(Product Data Management，PDM)/产品生命周期管理(Product Lifecycle Management，PLM)/计算机辅助工艺过程设计(Computer Aided Process Planning，CAPP)将图纸、工艺等信息通过ESB传输至车间MES。车间MES对接收的信息进行处理，按任务优先级、工位资源、人员资源等进行排产，最后将任务信息发送至各工位终端、机器人，并与分布式数字控制(Distributed Numerical Control，DNC)系统相连进行数据采集。接口统一采用WebService技术，数据采用可扩展标记语言(Extensible Markup Language，XML)字符串进行封装，以简单对象访问协议(Simple Object Access Protocol，SOAP)、网络服务描述语言(Web Services Description Language，WSDL)文件、超文本传输协议(Hyper Text Transfer Protocol，HTTP)和传输控制协议(Transmission Control Protocol，TCP)实现服务的注册、调用及数据传输。

图1 企业系统架构

2 质量检验数据采集

2.1 精度检测数据采集

基于船舶企业现有制造流水线进行改造，以国内某船厂四跨平直分段流水线为例，在适当位置增加精度自动检测工位，如图2所示。图2中的框线标记位置为增加的检测工位，位于流水线的中下游，流转至该工位的分段主体工程基本完工，具备进行精度检测的条件。

图2 平直分段流水线改造示例

在选定布置固定测量设备进行智能精度检测的方法较多，例如激光定位检测、3D结构光等，船舶企业可根据需求进行选择。

精度检测工位设备属于企业系统架构的控制及采集层。通过在流水线设置固定检测工位，将精度检测置于生产流水线中，采用智能化检测设备，可高效准确快速地对流水线中的固定节点分段进行精度检测数据实时采集，在联网环境下实现精度检测数据实时传输。目前船舶建造中的精度检测脱离生产节奏，在整个分段完工后才进行，加上在整个测量过程和分析过程中人为因素较多，因此从分段完工到精度检测报告完成周期较长、准确性较差，采用所提出的方案可有效解决这些问题。

2.2 焊缝检测数据采集

焊缝从焊接到可进行检测需要一个冷却过程，按照规范要求常规焊缝需要冷却至常温，特殊焊缝需要冷却24 h以上，还有一些焊接工艺需要加热和退火工序，因此焊缝检测不具备在流水线中设定固定检测工位的条件。针对不同焊缝检测要求可制订不同的检测方案。

焊缝检测主要依赖目视检测和NDT取得的检测数据，部分目视检测需要借助设备进行，例如真空密性试验等。较好的目视检测替代方案是采用图像识别技术。图像识别技术成熟度较高，同时NDT中的渗透探伤(Penetrant Testing，PT)、磁力探伤(Magnetic Testing，MT)和射线探伤(Radiographic Testing，RT)可使用图像识别进行智能检测。焊缝检测采用图像识别技术的困难在于图像数据采集[2]，而采用超声探伤(Ultrasonic Testing，UT)检测设备可获取波形数据，在设备联网下可直接进行数据实时采集。

以分段为单位对检测计划进行整合是基于焊缝编码数字化后的应用，从企业系统架构管理层的生产设计软件中抽取焊缝信息进行编码，从工艺路线中抽取相关检测工艺，从ERP的质量管理中抽取焊缝检验项，以分段为单位进行编组，形成一个完整的分段焊缝检验包。图像采集设备属于企业系统架构的控制及采集层，数据采集人员手持设备选择分段焊缝编码和检验项直接采集图像数据[3]。

2.3 常规检验数据采集

常规检验是船舶企业质量管理较为重要的内容，由企业质量管理部门负责检验，向船舶所有人和船舶检验机构提交检验结果，取得认可才能流转至后道工序。在常规检验从申请到通过这一过程中产生的数据，可对船舶企业质量改善起到指导性作用。常规检验数据采集采用质量信息管理软件进行，以上海申博信息系统工程有限公司开发的船舶建造质量信息管理系统为例，阐述分段完工常规检验数据采集方案。

2.3.1 基础数据采集

基础数据包含检验分解结构(Inspection Breakdown Structure，IBS)和检验与测试计划(Inspection and Test Plan，ITP)中的数据及检验时间、检验地点、申请人员等信息，其中：检验时间、检验地点、申请人员信息在提交申请时填写。ITP生成模型如图3所示。在系统中得到的ITP如图4所示。

图3 ITP生成模型

图4 ITP管理

2.3.2 检验管控流程数据采集

船舶建造质量信息管理系统开发丰富的检验流程管理，实现检验流程自主配置和管理，对所有的检验单实现全流程信息记录和追溯。检验流程自主配置和管理如图5所示。检验单全流程信息记录和追溯如图6所示。

图5 检验流程自主配置和管理

图6 检验单全流程信息记录和追溯

2.3.3 检验结果和意见数据采集

检验结果和意见数据通过移动端App实时采集，采取文字和图像数据相结合形式，提高数据采集效率[4]。

3 结 语

将智能制造技术引入船舶行业生产中，在较大程度上改善传统生产方式的弊端，越来越多的船舶企业及相关制造企业进行智能制造流水线探索和实践，并取得丰富的成果。船舶建造质量管理作为产品管理的重要一环，面临数据采集速度慢、效率低的问题，如何匹配智能制造流水线环境需求，提高质量检验数据采集速度和准确性、缩短反馈时间，需要行之有效的解决方案。船舶智能制造技术的应用在不断的研究摸索中，质量检验数据采集技术需要实时跟进、不断适应新的环境。