基于工业互联网背景下汽车发动机装配过程质量控制研究

覃壮

摘 要：当前，汽车发动机的装配过程质量控制问题是汽车生产的重要环节之一，不仅表现在发动机的生产装配过程，更体现在质量检控的过程，因此，通过对汽车发动机装配过程分析，探究工业互联网背景下的发动机装配过程质量控制的有效技术要点，以期保证汽车制造业的长效发展。

关键词：工业互联网 汽车发动机 装配过程 质量控制

1 引言

经济发展的迅猛势头下，在科技水平的不断攀升下，对汽车发动机的装配也提出了更高的要求，汽车发动机由于本身的复杂性，其机械的装配过程涉及多道工序，难度较高。在工业互联网的发展形式下，传感器及一些设备更加智能化，使生产过程的准确性大幅提高，应用的技术路径广泛，从故障监测与预测、数据分析与挖掘、智能算法与优化、远程协作与管理、实时监控与反馈等方面进行全方位的发动机装配质量控制，从而使得这一功效更加科学有效，保证汽车发动机的正常高效生产。

2 工业互联网下汽车发动机装配过程分析

复杂机械产品装配过程属于多工序制造过程，具有复杂性、动态性和非线性等特点[1]，汽车发动机的生产涉及众多的部门组织框架，包括零部件供应商的加工过程、车间的发动机装配、最终进行性能的测试等。而在零部件供应链中，又包括零部件的采购、库存管理、供应商管理和物流配送等环节。通过工业互联网技术，可以实现零部件供应链的实时监控、数据共享和协同管理，提高供应链的效率和可靠性。在装配过程中，又涉及发动机装配线的布局、工位设备的选择和排布，以及流程的优化和规划。工业互联网技术可以帮助实现数字化的装配线设计与模拟，提前预测和优化装配过程，减少错误和浪费。装配其间，也应该加强监控，通过传感器和监控设备，实时监测装配过程中的各种参数和指标，如装配精度、力矩、温度、振动等。通过工业互联网技术，可以实现装配过程的实时监控和控制，及时发现和纠正问题，提高装配质量和一致性。在装配结束后进行质量的控制，通过工业互联网技术，实现发动机装配过程中的质量管理和追溯。通过数据采集和分析，可以对每个装配环节的质量数据进行记录和分析，建立完整的质量追溯体系，以便于问题追溯、质量回溯和责任追究。

3 基于工业互联网汽车发动机装配过程质量控制框架

3.1 工业互联网应用现状及必要性分析

3.1.1 应用现状

当前，在工业互联网的发展下，从传感器与设备的智能化、数据分析、远程协作等方面，已经有了一定的发展成效，随着技术的不断进步和应用的深入，预计将会有更多的创新和应用出现，提高发动机装配过程的质量控制水平。尽管工业互联网在汽车发动机装配过程质量控制中已經取得了一定的进展，但仍面临一些挑战。其中包括数据安全和隐私保护、系统的稳定性和可靠性，以及人员培训和技术应用的推广等。未来，随着技术的不断发展和应用的推广，工业互联网在汽车发动机装配过程质量控制方面的应用将进一步深化和完善。

3.1.2 必要性分析

（1）提高质量稳定性

发动机作为汽车的核心部件，其装配质量对车辆性能和可靠性具有重要影响。通过工业互联网的应用，可以实现装配过程的实时监控和数据分析，及时发现装配问题，提高装配质量的稳定性。

（2）提升装配效率

装配过程中误差会以在制品的形式不断地向下道工序进行传递和累计形成误差流， 最终形成发动机的整体装配质量[2]。而工业互联网技术可以帮助优化装配过程中的工艺、参数和流程，提高装配效率。通过实时数据的分析，可以发现并解决装配过程中的瓶颈和不必要的时间浪费，提高整体装配线的生产能力。

（3）降低生产成本

通过工业互联网技术的应用，可以实现装配过程的精细化管理和优化，减少质量问题和次品率，降低废品和返工的成本。此外，通过优化装配过程，还可以减少人工操作的错误和不必要的重复工作，提高生产效率。

（4）数据驱动的决策

工业互联网的应用可以将装配过程中的大数据进行收集、存储和分析，为管理层提供数据支持，辅助决策。通过数据分析，可以洞察装配过程中的潜在问题和改进机会，指导管理决策，提升整体运营效果。

3.2 工业互联网功能框架

3.2.1 数据采集与传输

通过传感器、监控设备等采集装配过程中的各种数据，包括温度、压力、振动等参数数据，以及装配过程中的关键指标数据。这些数据可以通过工业互联网技术实现实时传输和集中管理。

3.2.2 实时监测与控制

基于采集的数据，利用工业互联网技术实现对装配过程的实时监测与控制。运用实时监控系统，对各个工位的状态、工艺参数、质量指标等进行实时监测，及时发现异常情况，通过控制系统实施调整和控制。

3.2.3 数据存储与管理

将采集的装配过程数据进行存储和管理。利用工业互联网技术，建立大数据存储和管理系统，确保数据的安全性、完整性和可追溯性。这些数据可以供后续分析和决策使用。

3.2.4 质量追溯与溯源

通过工业互联网技术，实现装配过程的全程质量追溯和溯源。将每个零部件和装配步骤的质量数据记录下来，并与供应商、生产批次等相关信息关联起来，以实现问题追溯、质量回溯和责任追究。

3.3 发动机装配过程质量控制技术路径

3.3.1 传感器与物联网技术

通过安装传感器并与物联网技术连接，实时采集装配过程中的各项参数数据，如温度、压力、振动等。这些传感器可以安装在关键部位和装配工具上，通过物联网技术将数据传输到云平台进行集中管理和分析。

3.3.2 数据分析与大数据技术

利用工业互联网技术，实时感知识别发动机装配过程中数据，将采集到的数据存储到装配数据库中，经过数据进行预测预处理[3]，将采集到的装配过程数据进行存储、处理和分析，利用大数据技术进行数据挖掘、关联分析和异常检测。通过数据分析，可以实时监测装配质量，发现异常情况并进行预警，同时还可以分析装配过程中的优化空间和问题瓶颈。

3.3.3 人工智能与机器学习技术

应用人工智能和机器学习技术，构建装配过程的智能模型和算法，对数据进行深度学习和模式识别。通过机器学习，可以对装配过程进行自动优化、预测和智能决策，提高装配质量和效率。

3.3.4 虚拟现实与增强现实技术

利用虚拟现实和增强现实技术，提供装配过程的虚拟模拟和实时反馈。通过虚拟现实技术，可以在虚拟环境中进行装配操作的模擬和培训，减少人为误差。而增强现实技术则可以实时将装配过程的相关信息和指导显示在工人的视野中，提供即时指导和反馈。

4 基于相关性的发动机装配关键质量控制点识别

4.1 发动机过程质量与性能数据特征分析

发动机过程质量与性能数据的特征分析对于了解发动机的工作状态、性能表现以及质量状况非常重要。以下是一些常见的发动机过程质量与性能数据特征分析：

4.1.1 设备监控分析

设备状态监控的监控内容主要有设备状态、运行参数、运行指标等。设备状态有维修状态、使用状态、报废状态等。设备运行参数包括设备转速、震动、温度等。设备运行指标有设备运行时间、开动率、使用寿命等[4]。

4.1.2 功率特征分析

发动机的功率是描述发动机输出能力的重要指标。通过分析功率数据，可以评估发动机的动力性能、负载能力以及功率的变化情况。

4.1.3 扭矩特征分析

发动机的扭矩是描述发动机输出力矩的指标，对于发动机的驱动力和加速能力有重要影响。通过分析扭矩数据，可以评估发动机的驱动性能、动力输出的均衡性以及扭矩的变化规律。

4.1.4 燃油消耗特征分析

燃油消耗是衡量发动机经济性能的重要指标。通过分析燃油消耗数据，可以评估发动机的燃油经济性、燃油利用率以及燃油消耗的变化趋势。

4.1.5 温度特征分析

发动机工作过程中的温度是发动机性能和工作状态的重要指标之一。通过分析发动机温度数据，可以了解发动机各个部件的工作温度、温度变化情况以及冷却系统的效果。

4.1.6 压力特征分析

发动机工作过程中的压力变化对于燃烧、冷却、润滑等关键过程有重要影响。通过分析发动机压力数据，可以评估发动机的工作状态、压力波动情况以及系统的压力稳定性。

4.1.7 振动特征分析

发动机的振动是反映其运行状况和平衡性的重要指标。通过分析发动机振动数据，可以评估发动机的振动水平、振动频率以及振动的变化趋势。

4.2 识别发动机装配过程关键质量控制点

零部件：发动机关键零部件的机加工过程繁多、质量控制参数多、精度要求高[5]，一方面是清洁度情况，确保发动机零部件的表面清洁，避免灰尘、油污等杂质对装配质量的影响。另一方面是尺寸和配合情况，确保发动机零部件的尺寸和配合符合设计要求，保证装配的准确性和稳定性。

紧固件扭矩：控制紧固件的扭矩，确保零部件的连接紧固度符合规范要求，避免过紧或过松的情况。

润滑油和冷却液：确保润滑油和冷却液的质量和配比符合要求，以确保发动机在运行过程中的润滑和冷却效果。

气密性测试：进行气密性测试，检查发动机密封性能，以防止气体泄漏和压力损失。

燃油系统：确保燃油系统的正常工作，包括燃油供应和喷射系统，以确保燃油的适量供应和喷射精度。

冷却系统：确保冷却系统的正常工作，包括水泵、散热器和冷却液通路，以保持发动机的适温运行。

故障检测和诊断：应用故障检测和诊断技术，及时发现和排除装配过程中的问题和缺陷。

5 基于工业互联网背景下汽车发动机装配过程质量控制研究

在工业互联网背景下，汽车发动机装配过程质量控制的研究可以利用大数据分析、人工智能等技术，提高装配过程的精度、效率和可追溯性。

5.1 故障监测与预测

在发动机装配过程中，通过使用传感器来监测关键参数，例如发动机零部件的尺寸、装配力矩、温度和振动等。这些传感器通过物联网技术与云端连接，将实时数据传输到数据中心进行处理和分析。针对异常情况的检测，通过分析传感器数据，我们可以识别装配过程中的异常情况。假设在发动机装配过程中，某个关键零部件的尺寸是一个重要的质量指标。可以安装传感器来实时监测尺寸数据，并将其传输到数据中心进行分析。通过历史数据分析和机器学习算法，可以建立一个预测模型，根据当前的装配参数和环境条件，预测尺寸是否在规定范围内。如果预测结果显示尺寸可能超出规定范围，系统可以发出警报，引起操作员的注意并采取相应措施，例如检查设备状态、调整装配工艺等，以确保发动机质量符合要求。通过这些智能监测与预测方法，我们可以及时发现潜在的质量问题，预测故障风险并采取相应措施，提高发动机装配过程的质量和效率。这将有助于降低质量问题的发生率，减少不良产品数量，并提高客户满意度。

5.2 数据分析与挖掘

在工业互联网背景下，数据分析与挖掘在汽车发动机装配过程质量控制中起着关键作用。通过汽车发动机装配线上收集的大量传感器数据，包括温度、压力、振动、电流等参数，再利用工业互联网技术，这些数据被实时传输到云端进行存储和处理。接下来，我们可以采用数据分析与挖掘技术来发现隐藏在数据中的有价值信息，以实现质量控制的目标。工业互联网背景下的数据分析与挖掘在汽车发动机装配过程质量控制中具有重要意义。通过应用这些技术，我们能够发现潜在问题、优化装配工艺、预测故障风险，并最终提高发动机装配质量和效率。

5.3 智能算法与优化

通过智能算法和优化方法的应用，我们可以提高装配过程的质量和效率。优化后的装配参数能够减少装配缺陷和故障，提高产品的一致性和可靠性。同时，智能算法和优化方法也可以实现自动化的调整和优化，减少人为因素对装配过程的影响，提高生产效率。例如，在发动机气门装配过程中应用智能算法和优化方法。通过收集气门装配过程中的振动数据和装配参数，我们可以建立一个机器学习模型，预测合适的装配力矩和装配顺序。然后，利用优化方法，如遗传算法，调整装配力矩的设定，以最小化振动幅度和装配缺陷。工业互联网背景下的汽车发动机装配过程质量控制中，智能算法与优化方法的应用可以实现装配参数的优化和预测，从而提高装配质量和效率。这不仅减少了装配缺陷和故障，还提高了产品的一致性和可靠性，实现了智能化的装配过程控制。

5.4 远程协作与管理

通过工业互联网平台，实现装配过程的联网协同和远程监控。不同装配线之间可以实现实时数据共享和协同，监控中心可以对多个装配线进行遠程监控和管理，及时发现和解决问题，通过网络连接，装配基地与总部和其他相关部门之间可以实时共享数据。装配基地中的传感器和设备采集到的数据，例如温度、压力、振动等，可以实时传输到总部的质量控制中心。使汽车制造企业在拥有多个生产基地的前提下，实现跨地域的协同工作，有效提高装配过程的一致性和标准化。同时，远程协作还可以降低成本和时间，减少不必要的出差和沟通，提高整体效率。

5.5 实时监控与反馈

通过互联网平台的实时监控，对数据进行分析和处理，中央数据中心利用工业互联网技术对传感器数据进行实时分析和处理。通过数据分析算法，可以快速识别装配过程中的异常情况和潜在问题，如装配精度不达标、零部件不匹配等。然后进行实时的报警与反馈，一旦发现装配过程中出现异常，中央数据中心将即时发出报警信号。装配线上的工作人员可以通过监控显示屏或移动设备接收到报警信息，及时采取纠正措施，防止不良品的生产和进一步质量问题的发生。通过实时监控与反馈，汽车制造企业可以实现对发动机装配过程的实时控制和调整，确保装配质量的一致性和稳定性。同时，及时的反馈和报警机制可以减少不良品的产生，提高生产效率和质量水平。这些措施有助于提高装配过程的可追溯性和整体质量控制的效果。

6 结语

在工业互联网背景下，汽车发动机装配过程的质量控制研究旨在利用现代信息技术和工业互联网的手段，实现对装配过程的实时监测、数据分析和优化，以提高装配质量和生产效率，这项研究对于汽车制造业的发展和提升具有重要意义。

项目：2023年度广西高校中青年教师基础能力提升项目”基于工业互联网背景下汽车发动机装配过程质量控制体系研究“（2023KY1470）。

参考文献：

[1]刘明周，赵志彪，葛茂根，王小巧，凌琳.基于改进PSO的复杂机械产品装配质量在线优化[J].农业机械学报，2013，44（06）：246-252.

[2]王培乐，王小巧，葛茂根.面向汽车发动机装配过程质量控制系统研究[J].机械工程师，2014（07）：156-158.

[3]苏建芬.工业互联网下汽车发动机装配过程质量控制研究[D].重庆：重庆大学，2021.

[4]梁军义.物联网环境下发动机装配过程监控关键使能技术研究[D].合肥：合肥工业大学，2014.

[5]孙迪.面向发动机机加工/装配过程的质量控制系统研究[D].合肥：合肥工业大学，2015.