汽車生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)海量數(shù)據(jù)的云計(jì)算

 作者： 劉勝勇
單位： 中國重汽集團(tuán)濟(jì)南橋箱有限公司
來源：《金屬加工（冷加工）》雜志

18世紀(jì)60年代至今，全球工業(yè)領(lǐng)域歷經(jīng)4次工業(yè)革命。起于英國的第1次工業(yè)革命，以瓦特蒸汽機(jī)作為動(dòng)力機(jī)被廣泛使用為標(biāo)志，使機(jī)器生產(chǎn)基本取代手工勞動(dòng)。起于19世紀(jì)70年代的第2次工業(yè)革命，以電力和內(nèi)燃機(jī)的廣泛應(yīng)用為標(biāo)志，使重工業(yè)取代輕工業(yè)，其典型特征為自動(dòng)化。起于20世紀(jì)40～50年代的第3次工業(yè)革命，以電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展和普及應(yīng)用為代表，使原子能、航天技術(shù)、分子生物學(xué)和遺傳工程等領(lǐng)域取得重大突破并步入信息時(shí)代。起于2013年4月的第4次工業(yè)革命，以互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)化、工業(yè)智能化和工業(yè)一體化為代表，以物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算支撐下的大數(shù)據(jù)應(yīng)用為核心（見圖1），既可使價(jià)值網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)橫向集成，也可使工程端到端的數(shù)字集成橫跨整個(gè)價(jià)值鏈，還可使綠色制造系統(tǒng)垂直集成并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化。



圖1　智慧重汽互聯(lián)網(wǎng)+服務(wù)平臺(tái)

隨著物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)自動(dòng)采集技術(shù)的飛速發(fā)展以及在汽車等多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人類社會(huì)所擁有的數(shù)據(jù)正呈前所未有的“GB→TB→PB→EB→ZB”跳躍級(jí)的爆炸式增長。這些海量數(shù)據(jù)唯有采用一些支撐云環(huán)境的相關(guān)技術(shù)和數(shù)據(jù)立方等云處理軟件，方可挖掘出有用的信息并被快捷、高效處理，方可釋放出數(shù)據(jù)的價(jià)值并被獲知彼此間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，方可推動(dòng)和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務(wù)流程和組織結(jié)構(gòu)四要素的互動(dòng)創(chuàng)新與持續(xù)優(yōu)化。只有這樣，汽車等產(chǎn)業(yè)才能實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展、智能發(fā)展和綠色發(fā)展，才能保持與其發(fā)展戰(zhàn)略相匹配的可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力，才能不斷滿足用戶日益增長的汽車個(gè)性化定制需求。
數(shù)據(jù)云計(jì)算的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

對(duì)于汽車的產(chǎn)品生命周期管理（見圖2），產(chǎn)品設(shè)計(jì)和產(chǎn)品仿真的大數(shù)據(jù)分析能夠提高研發(fā)設(shè)計(jì)效率、降低研發(fā)設(shè)計(jì)成本，生產(chǎn)經(jīng)營的大數(shù)據(jù)分析能夠優(yōu)化工藝流程，客戶交易的大數(shù)據(jù)分析能夠開展精準(zhǔn)營銷、實(shí)行定制化設(shè)計(jì)和服務(wù)，戰(zhàn)略資源的大數(shù)據(jù)分析能夠優(yōu)化、重組和再造管理流程。在海量數(shù)據(jù)即將成為最大的交易商品之際，對(duì)蘊(yùn)藏于汽車智造中的這一寶藏進(jìn)行挖掘，用以形成大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)“資源池”。




圖2　汽車產(chǎn)品生命周期管理模型

（1）產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的數(shù)據(jù)。產(chǎn)品設(shè)計(jì)是決定產(chǎn)品開發(fā)制造能否成功的先決條件?，F(xiàn)今的商用汽車總會(huì)投入很多配置不同和款式不同的產(chǎn)品，以滿足市場(chǎng)化形勢(shì)和用戶個(gè)性化定制需要。按車輛類型分，有載貨汽車、自卸汽車、牽引汽車和專用汽車等；按驅(qū)動(dòng)形式分，有全驅(qū)、4×2、6×2（雙前軸轉(zhuǎn)向）、6×2（后提升）、6×4、8×2、8×4等；按功率分（以kW為單位），有61-71、71-85、85-99、99-117等；按滿載質(zhì)量分（以t為單位），有1、2、…、9、10、…、55等；按油箱容量分（以L為單位），有≤200、200-300、300-400、＞400等。可以說，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)海量，仿真實(shí)驗(yàn)龐大，技術(shù)參數(shù)（如軸距、輪距、總長、總寬、總高、前懸、后懸、接近角、離去角和最小離地間隙）繁多，派生標(biāo)準(zhǔn)件數(shù)若干，衍生非標(biāo)件數(shù)無數(shù)。



圖3　某車輛輪軸基于CAD平臺(tái)的參數(shù)化流程圖

如何使產(chǎn)品設(shè)計(jì)合理、技術(shù)能力牢靠、銷售前景廣闊、零件標(biāo)準(zhǔn)化、部件通用化和產(chǎn)品系列化等，國內(nèi)汽車制造業(yè)應(yīng)加大資金投入，建設(shè)現(xiàn)代化工程技術(shù)中心，全面普及汽車CAD/CAM/CAE技術(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、分析和制造的三維化、無紙化與數(shù)字化，并借助“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動(dòng)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)汽車全價(jià)值鏈的信息和數(shù)據(jù)的綜合管理與共享，以滿足大規(guī)?？蛻舻膫€(gè)性化需求，從而獲得最佳效益。圖3為某車輛輪軸基于CAD平臺(tái)的參數(shù)化流程圖。

（2）工裝夾具中的數(shù)據(jù)。在眾類型、多配置的汽車零部件的加工中，既有發(fā)動(dòng)機(jī)的曲柄連桿機(jī)構(gòu)、配氣機(jī)構(gòu)、進(jìn)排氣、增壓、潤滑、點(diǎn)火和起動(dòng)等環(huán)節(jié)，又有傳動(dòng)系統(tǒng)的離合器、變速器、萬向傳動(dòng)以及驅(qū)動(dòng)橋等部件，還有行駛系統(tǒng)的從動(dòng)橋、懸架、車身和車架等部件；既有轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向器、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)和操縱機(jī)構(gòu)等環(huán)節(jié)，又有制動(dòng)系統(tǒng)的制動(dòng)器、驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)和ABS等部件，還有汽車室內(nèi)的儀表板、座椅、門護(hù)板、方向盤及手柄等部件。這些零部件的數(shù)字化加工均離不開各式各樣的液壓或氣壓型工裝夾具，有單一產(chǎn)品用的，有多個(gè)產(chǎn)品通用的，有固定在機(jī)床上使用的（見圖4），有隨零部件工序流轉(zhuǎn)再用的，有裝于零部件上不再卸掉的，等等。



圖4　從動(dòng)錐齒輪柔性線上NM515立式加工中心用工裝
1.機(jī)床工作臺(tái)　2.轉(zhuǎn)角氣缸　3.分氣塊　4.吊環(huán)螺釘　5.底板　6.三爪卡盤　7.吹氣管

這就要求汽車智造生態(tài)系統(tǒng)的工藝設(shè)計(jì)平臺(tái)既能識(shí)別不同產(chǎn)品所需的工裝夾具，又能定位工裝夾具的工序間位置，還能判知是否多產(chǎn)品通用等。現(xiàn)場(chǎng)的工裝夾具倉管在物聯(lián)網(wǎng)的控制下，能夠?qū)⑺枘繕?biāo)自庫中調(diào)出后，由智能機(jī)器人放置于AGV小車上，再運(yùn)送至指定的工作臺(tái)位，人工或機(jī)械手將其裝于工作母機(jī)或待加工配件上。低端水平的工裝夾具僅實(shí)現(xiàn)裝卡定位功能，中端水平的工裝夾具也可經(jīng)由傳感器感知溫度變形并適當(dāng)補(bǔ)償數(shù)控系統(tǒng)，高端水平的工裝夾具還能經(jīng)GPS等獲知所在位置及磨損壽命曲線。

（3）工具輔料中的數(shù)據(jù)。眾所周之，現(xiàn)代數(shù)字化機(jī)械加工既離不開數(shù)量眾多的機(jī)夾刀具和可轉(zhuǎn)位刀片，也離不開數(shù)控機(jī)床上自動(dòng)換刀機(jī)構(gòu)的快速裝/卸刀具；既離不開工具輔料倉管據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)平臺(tái)信息形成的定額控制，也離不開4～5小時(shí)無人值守加工的全程壽命監(jiān)控。因此，未來的汽車智造生態(tài)系統(tǒng)必須對(duì)工具輔料中蘊(yùn)藏的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，自覺評(píng)定庫內(nèi)山特維克、阿諾、鈷領(lǐng)、肯納和京瓷等品牌刀具的庫存量，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)各柔性制造線的月度用量及預(yù)測(cè)日后可能用量趨勢(shì)，經(jīng)刀具制造商平臺(tái)提供的性能參數(shù)自行補(bǔ)償現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)控加工，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)的質(zhì)量檢測(cè)平臺(tái)預(yù)判刀具使用壽命并預(yù)警操作者和反饋數(shù)控系統(tǒng)。圖5為某企業(yè)的倉儲(chǔ)管理系統(tǒng)模型示意。



圖5　某企業(yè)的倉儲(chǔ)管理系統(tǒng)模型示意

（4）設(shè)備運(yùn)行中的數(shù)據(jù)。在現(xiàn)今復(fù)雜、激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，充分發(fā)揮工作母機(jī)的利用率，實(shí)時(shí)獲知設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)情況，據(jù)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)進(jìn)度制定準(zhǔn)確、科學(xué)的生產(chǎn)計(jì)劃，準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)機(jī)床利用率，從海量數(shù)據(jù)中分析出制約生產(chǎn)的瓶頸，據(jù)以往統(tǒng)計(jì)結(jié)果預(yù)測(cè)機(jī)床故障分布等等。如此，設(shè)備運(yùn)行中的數(shù)據(jù)便由資源變?yōu)橘Y產(chǎn)，由資產(chǎn)轉(zhuǎn)為價(jià)值，繼而促進(jìn)信息技術(shù)與工業(yè)技術(shù)的深度融合。

利用汽車智造生態(tài)系統(tǒng)中的機(jī)床實(shí)時(shí)狀態(tài)模塊（拓?fù)淠Ｐ鸵妶D6），可采集機(jī)床的開關(guān)機(jī)時(shí)間、程序起始及結(jié)束時(shí)間、主軸負(fù)載、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、進(jìn)給倍率、當(dāng)前運(yùn)行程序、當(dāng)前工件加工數(shù)、故障代碼和報(bào)錯(cuò)內(nèi)容等數(shù)據(jù)，并把采集到的數(shù)據(jù)按機(jī)床時(shí)間、開機(jī)率和利用率等條件，以餅圖、柱圖、折線圖和統(tǒng)計(jì)表格等多種方式統(tǒng)計(jì)和分析數(shù)據(jù)后，輸出office文檔或PDF文檔。在統(tǒng)計(jì)表格中，可涉及設(shè)備狀態(tài)、加工產(chǎn)量、停機(jī)原因、設(shè)備用時(shí)、設(shè)備稼動(dòng)率、操作人員達(dá)成率、設(shè)備報(bào)警、停機(jī)原因、工單完成率、員工效率和調(diào)機(jī)用時(shí)等。



圖6　機(jī)床數(shù)據(jù)采集拓?fù)淠Ｐ?br />
（5）質(zhì)量檢測(cè)中的數(shù)據(jù)。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的今天，企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，質(zhì)量對(duì)于一個(gè)企業(yè)的重要性日益凸顯?？v觀國內(nèi)外，每一個(gè)長久不衰的知名企業(yè)，其產(chǎn)品或服務(wù)都離不開過硬的質(zhì)量。因此，質(zhì)量是企業(yè)的生命，是企業(yè)的靈魂。

在汽車智造生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建進(jìn)程中，產(chǎn)品出廠前的終檢驗(yàn)進(jìn)行全項(xiàng)測(cè)量是毋庸置疑的，但產(chǎn)品在柔性制造線上的過程質(zhì)量控制也是不容忽視的。過程質(zhì)量控制數(shù)據(jù)不僅涉及到線性尺寸（如外尺寸、內(nèi)尺寸、階梯尺寸、直徑、半徑、距離、倒圓半徑和倒角高度）和角度尺寸，還包括產(chǎn)品的幾何公差，如形狀公差、方向公差、位置公差和跳動(dòng)公差。這些具有快速、復(fù)雜和多變特點(diǎn)的海量數(shù)據(jù)，已經(jīng)無法再由質(zhì)管人員采用傳統(tǒng)分析方式（紙質(zhì)手工描點(diǎn)與Excel表格分析）進(jìn)行加班加點(diǎn)地分析，只能是借助于智能傳感和智能檢測(cè)手段，并通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算來實(shí)現(xiàn)即時(shí)捕捉、快速存儲(chǔ)、按需分配在線分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。圖7為某產(chǎn)品裝配線的過程信息智能測(cè)控系統(tǒng)示意。

今后，企業(yè)新增柔性制造線時(shí)，既要在當(dāng)前機(jī)床上采用在線實(shí)時(shí)測(cè)量，并進(jìn)行溫度等環(huán)境因素補(bǔ)償；又要使產(chǎn)品的全數(shù)檢驗(yàn)從制造中分離出來，成為一個(gè)獨(dú)立的工序后，采用SPC技術(shù)進(jìn)行工序質(zhì)量控制；還要研究面向制造產(chǎn)能柔性的質(zhì)量集成控制技術(shù)（如精益和六西格瑪有機(jī)融合等），使工序質(zhì)量、制造成本和時(shí)間綜合達(dá)到企業(yè)的期望值，使柔性制造線乃至數(shù)字化車間、智能工廠持續(xù)平穩(wěn)運(yùn)行，使企業(yè)利益實(shí)現(xiàn)最大化。



圖7　某產(chǎn)品裝配線的過程信息智能測(cè)控系統(tǒng)示意

結(jié)語
Google無人駕駛汽車的首席科學(xué)家Peter Norvig曾講到“我們沒有更好的算法，我們有的只是更多的數(shù)據(jù)”。這些數(shù)據(jù)的價(jià)值不僅在于數(shù)據(jù)的本身，還在于數(shù)據(jù)彼此間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的云計(jì)算能夠梳理并治理這些雜亂且海量的數(shù)據(jù)，通過“數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)交換和預(yù)處理→數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理及共享→數(shù)據(jù)資源深度分析和挖掘→數(shù)據(jù)智能應(yīng)用”的計(jì)算歷程，做到計(jì)算的泛在化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的社會(huì)化。因此，國內(nèi)汽車制造業(yè)在搭建智造生態(tài)系統(tǒng)的同時(shí)，務(wù)必要加大生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)海量數(shù)據(jù)的挖掘深度，推進(jìn)基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)中心建設(shè)，讓汽車全價(jià)值鏈上的數(shù)據(jù)由資源變?yōu)橘Y產(chǎn)、由資產(chǎn)轉(zhuǎn)為價(jià)值，使數(shù)據(jù)流通下的汽車智造不斷衍生新產(chǎn)品、產(chǎn)生高效率和釋放大智能。