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          鑄造行業分享
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          • 一、背景介紹

            壓鑄是一種金屬鑄造工藝,其特點是利用模具腔對融化的金屬施加高壓。鑄造設備和模具的造價高昂,因此壓鑄工藝一般只用于批量制造大量產品。


            壓鑄從主料上來說可以是生鐵、廢鋼、回爐料、鋁業等;從生產條件可以劃分為低壓鑄造和高壓鑄造,此次福州漢思以鋁業鑄造廠的低壓產品進行分享說明。


            鋁業鑄造的低壓件產品生產過程會歷經如下幾個單元:熔煉單元、制芯單元、鑄造單元、自動化后處理單元、熱處理單元、熒光探傷單元、CNC機加單元,詳細生產過程分析如下圖:

             

            圖1 鋁業生產低壓件工藝分析圖


            目前的鋁業鑄造生產早已脫離傳統生產方式,能響應國家 “智能制造工程”的要求,探索新一代信息技術與制造裝備融合的集成創新和工程應用,建設重點領域智能工廠/數字化車間,促進工業轉型升級和產業結構調整。通過制造技術與數字技術、智能技術及新一代信息技術的融合,實現工廠的自動化、數字化、智能化企業的總體戰略目標,搭建工業物聯網與智能制造執行管理系統,實現全生產過程的規范化、標準化、無紙化、網絡化以及精益化的管理。


               

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            圖2 制芯機


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            圖3 低壓鑄造機


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            圖4 自動化生產線


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            圖5 X-Ray 射線機


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                                 圖6 熱處理爐                     


            image014.png

            圖7 熒光滲透


            圖8  CNC機加設備


            二、難點分析

            引入新設備是好事,從傳統的工廠變成智慧型工廠需要一個過程,需要分析過程的難點,以建設目標為導向,以過程難點為突破,接下來談談鑄造廠生產制造項目普遍存在的一些難點。


            常見的難點會有:


            • 整體工廠也許只有簡單的ERP系統,歷史的積累已涵蓋各個系統及模塊小功能,繁雜且臃腫;

            • 操作工水平的限制,管理的非標因素,現場生產隨意,庫存管理差,響應不及時;

            • 紙質單據千萬張,Excel表格疊成山,產品的完整信息難以追溯。

            而且隨著需求的擴展,工廠智能化的步步緊逼,如今各行業建設生產制造系統過程延伸出新的問題:


            • 低起點,高目標:廠內的信息化未實現完全,但卻以“搭建MOM,建設完整IOT工程”為目標;需求不僅要滿足原MES的計劃、質量、生產制造等模塊,且需為后續的計劃的APS,還需要涵蓋WMS、MES、AGV調度、虛擬仿真、自動化采集以及大數據BI展示等等需求;


            • 涵“新”蓋“舊”:新項目需滿足新廠突破的新產品和新業務的需求功能,還必須覆蓋舊廠的產品和業務的需求,因為舊廠有穩定的產值,穩定的市場,需保障舊廠業務;如此激發新廠自動化,智能化和舊廠紙質化,人工化的矛盾;


            • 周期短,上線緊:MES在國內發展多年,逐步升級為MOM模式,客戶覺得MES和MOM應該標準化程度很高;乙方積累了大量的實施經驗,專業的顧問團隊應該快速上手,故往往被要求上線時間為三個月或者六個月,甚至更短的時間;


            • 鑰匙工程,協調難:甲方不再愿意將項目各個進行分包,將“鑰匙”交給專一的乙方進行管理,讓乙方協調各方,責任歸一,大大增加了乙方對不同廠家的協調管理難度。

            除以上問題,鑄造行業還存在著這些難點:

            • 高溫環境,“一碼到底”:工廠客戶要求信息可以正反向追溯,可以從成品追溯到各工序的半成品,從半成品追溯到各工序生產涉及的“人、機、料、環、法”的數據。現場又是585°高溫的環境,什么樣碼可以承受高溫,如何做到“一碼到底”,信息又是如何進行關聯成為難點。


            • 新設備,自動連線:新設備的引入,設備與設備間是否還能減少人工參與,如何讓不同廠家的設備建立起聯系,進行數據和信息的自動傳遞。


            能規劃

            漢思一直在不斷的積累自己,不斷的提升自己;在項目中,我們不僅指導用戶進行合理化的規劃,而且協調各方資源,整合MOM平臺,讓工廠的智能、智慧化的目標逐步提高。下面我們抽取幾個場景進行說明:


            一、數據流分析


            鑄造行業的數據需涵蓋車間重要設備、能耗設備包含水、風、電、氣設備能源的數據;需打通上層SAP系統和MES生產執行系統,關聯WMS倉庫管理系統、AGV小車配送,采集各種設備數據以及大數據結果分析及展示,以優化生產過程效率,提高現場質量,有效傳遞現場生產任務,實現車間數據生產和質量檢測的可視化,透明化管理,支撐更快速、更精準的管理決策;主線數據流從SAP的銷售周計劃到MES的計劃排產及管理,再到車間的功能的執行管理,質量檢測管理,現場異常數據分析及過程的物料準備、物料配送、缺料情況等數據流轉,最終實現整體數據流的正向和反向的數據的可追溯性。


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            圖9 人、機、料、法、環、測數據分析


            二、一碼到底


            鑄造行業的生產過程涉及到高溫環境,過程會使用到料框和托盤進行產品的流轉;產品體的條碼、料框條碼和托盤條碼的規劃是很重要的一環,如何設計條碼的規則,如何讓不同單元的設備對條碼進行跟蹤,完成數據信息的正反追溯是我們考慮的重點。產品的唯一條碼從制芯之后(制芯件為消耗損壞重利用件,除配方不同外,同一時期為批次件)低壓鑄造開始考慮。


            1)低壓鑄造單元產出過程,低壓鑄造設備對半成品進行激光打刻:根據不同產品形態,在不影響產品的使用情況下,在合理的位置可使用激光打標;激光打標的碼耐高溫,且隨技術的成熟,識別度也非常的高。


            圖10 鋁產品激光打標


            2)X射線檢測單元,自動識別半成品條碼,對產品檢查記錄并同步至MES系統,下線后通過傳送線的自動掃描槍掃描,讓料框與產品進行綁定。


            圖11 料框銘牌打刻


            3)料框需要過熱處理爐,使用銘牌打刻,耐高溫,耐磨損,并使用自動掃描槍,讓產品條碼與料框進行綁定及解綁操作,使不同階段的產品信息進行關聯。


            圖12 AGV小車自動流轉產品到線邊庫


            三、分階段上線,保證生產


            經過多輪的溝通確認,項目實施最終分不同階段上系統,部分標準化優先上線,以保證整體產品的生產過程,如下截取部分功能說明: 

            1. 條碼規則配置

            靈活性的配置條碼規則和解析規則,滿足不同的條碼規則,使條碼規則不是約束條件,生產執行進行條碼規則校驗,條碼信息供應商、生產日期、生產批次等信息的解析保存。


            圖13 條碼規則配置

            2. 計劃接收/導入/管理

            對銷售計劃/周計劃的接收,生產日工單并賦予不同角色的審核、發布、排序,插單、關閉等權限管理;


            圖14 鑄造單元計劃管理

            3. 數據追溯

            產品信息的生產過程追溯:產品過程信息、質量信息、生產設備信息、參數采集信息、操作人員信息


            圖15  數據的正向追溯


            4. 標準作業單管理

            標準作業單生成、物料出庫查詢

            圖16 標準作業單生成、物料出庫查詢


            5. AGV小車進度跟蹤

            AGV調度監控:訂單數據、實時生產數據、線路監控、小車狀態監控,任務完成情況


            圖17 AGV調度監控看板


            6. 靈活的數采架構

            支持不同的類型的數據采集,采集設備的數據主要分為三個部分:設備信息(狀態、報警、其它)、產品信息(型號、品號、產量)、能耗信息(水:壓力,總用水量等,電:電表狀態、總電能、電壓、電流等,氣:氣壓,總用氣量等)包括了設備工況、加工工藝參數、傳感器參數、安燈信息、人工錄入等數據

            圖18 數采架構

            7. 多樣的看板管理

            通過福州漢思IOT平臺,快速靈活的配置看板界面

            圖19 生產工段看板-制芯單元看板

            圖20 模具看板


            圖21 車間生產情況看板


            、歸納總結

            本項目采用一種全新的解決方案,結合當前最為先進的工業大數據分析技術,充分發揮數據分析在生產制造與管理過程中的指導作用,建設“上下貫通、左右協同”的關聯型生產制造模式,形成“內部客戶化”的服務型關系管理模式。通過本項目的實施及相應軟件系統的研發實現了如下目標:


            • 將制造上下游相關的各類數據做有效集成、關聯及融合;

            • 從生產過程數據中挖掘和發現有價值的、隱含的知識;

            • 探索鋁合金制造工序過程參數間與過程質量參數和原料、成品質量參數間的關聯關系;

            • 以降低原來浪費、穩定生產質量為目標,輸出最 優制參數組合;

            • 基于數據分析挖掘,形成制芯到低壓鑄造、后處理過程關鍵參數控制標準;

            • 形成系統化的生產工藝過程數據關聯分析體系及生產過程工藝質量評控體系;

            • 形成較為完善的生產工藝過程模擬優化體系。


            總結應用

            01
             數據自動關聯

            實現從原材料采購到入庫物料切換時各個系統之間數據的自動關聯,從而可將數據進行進一步的多維度自動分割。


            0
            關鍵工序識別

            結合對原料從制芯到低壓鑄造、后處理、成品生產過程的微觀流程圖,通過各類相關數據的綜合分析,識別出該流程中的關鍵工序。


            0
            關鍵參數識別

            在關鍵工序識別的基礎上,結合SIPOC等過程分析方法對各關鍵工序的輸入、過程、輸出的要素進行全面的梳理,并充分利用工序內數據的分析建模,識別出相應工序中的關鍵參數。

            04
             關鍵指標分解

            在充分結合工藝特征的基礎上完成各個關鍵工序輸出指標進行層層分解,直至底層可測量的參數。


            05
             多指標分析

            實現對上下游之間工序參數及質量類參數之間的多指標分析,避免傳統單指標分析的單一性、片面性和局限性,提高參數數據的利用率,增加分析結果的全面性。


            06
             多維度分析

            能綜合考慮目標工藝流程、及所涉關鍵工序之間的特征,從原料批次、設備、機臺、環境、班組、人員等多個維度進行分析,保證分析結果的完備性。


            07
             層次化模型

            建立層次化的數據分析模型,能從車間、工序、設備、參數層層遞進建模,給出各個層面的優化模型,實現對應性的內部客戶服務。


            08
             標準化參數庫建立

            能根據多指標、多維度、層次化的模型,給出相應的以不同維度、不同層次組織的標準化參數庫,實現按需調用。


            09
             參數庫動態調優

            能在實際生產過程中依據參數庫所給出的標準化參數指導人工對關鍵過程參數的調控,并進而以調控結果反饋至生產工藝過程,更新各個關鍵環節的輸入和輸出,達到由模型到參數庫的動態調優目的。


            10 層次化在線預警

            結合所得的標準化參數庫及預測模型,對在線的運行數據及參數進行綜合分析,可實時判斷各參數的運行是否異常,并給出層次化的預警及建議推送。


            11 統計決策模型

            建立面向管控人員的統計決策模型,能基于對階段性數據的積累及分析給出較為宏觀的、多層次、多維度的統計分析結果及決策建議。


            12 模型結果可視化

            輸出可視化的模型結果,可結合各個關鍵供工序及相關設備特點對相應的分析結果進行最直觀明了的呈現,且可視化效果也應滿足多層次、多維度等特點。



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