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　　引言

　　隨著制造業(yè)對高性能、靈活組網(wǎng)能力的網(wǎng)絡(luò)需求日益迫切，5G技術(shù)已成為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)，并逐漸向社會各領(lǐng)域擴散滲透。5G具有媲美光纖的傳輸速度，接近工業(yè)總線的實時能力，正逐步向工業(yè)領(lǐng)域加速滲透。廣州數(shù)控設(shè)備有限公司(以下簡稱：廣數(shù))為提高生產(chǎn)數(shù)字化、智能化水平，解決因手工作業(yè)引起的質(zhì)量差異問題、產(chǎn)能低、運維成本高等問題，采用5G技術(shù)與傳統(tǒng)電機端蓋生產(chǎn)線結(jié)合，展開建設(shè)基于5G技術(shù)的電機端蓋數(shù)字化生產(chǎn)線。廣數(shù)為金屬切削加工領(lǐng)域走向智能化、柔性化、高端化轉(zhuǎn)型發(fā)展提供示范，對5G技術(shù)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用推廣產(chǎn)生較大的積極影響;另一方面，5G技術(shù)在傳統(tǒng)金屬切削加工領(lǐng)域的應(yīng)用，將促使更多高端人員投身智能制造行業(yè)，也對人才的需要和知識結(jié)構(gòu)提出更高的要求，有助于推進從業(yè)人員的知識技能，從而帶動制造業(yè)專業(yè)人員整體素質(zhì)提升。

　　1 電機端蓋生產(chǎn)線搭建

　　電機端蓋數(shù)字化生產(chǎn)線可代表典型盤類零件的加工，整條產(chǎn)線布局如圖1所示。產(chǎn)線由4臺車床(采用雙備份設(shè)計模式，保證有機床故障時，產(chǎn)線仍能正常運行)、2臺鉆攻中心、3臺GSK-RB08機器人，1套檢測儀器、1套冷卻輸送線等組成，實現(xiàn)毛坯端蓋從車削、檢驗、鉆攻的成品加工，整條產(chǎn)線的生產(chǎn)節(jié)拍控制為60s。

圖 1 端蓋生產(chǎn)線布局圖

　　2 產(chǎn)線數(shù)字化設(shè)計與關(guān)鍵技術(shù)

　　電機端蓋數(shù)字化產(chǎn)線設(shè)計，采用5G技術(shù)實現(xiàn)IOT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、3D數(shù)字孿生技術(shù)、AR增強現(xiàn)實技術(shù)、AI智能分析技術(shù)，其中實現(xiàn)包括設(shè)備遠程管理、設(shè)備服務(wù)管理、實時仿真監(jiān)控、遠程碰撞預(yù)警、操作流程輔助、專家指導系統(tǒng)、視覺識別應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等功能。

　　(一)IOT物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計

　　如圖2 所示，最底層是輔組層，其中傳感器負責采集大量產(chǎn)線數(shù)據(jù)以供上層(設(shè)備層、服務(wù)等)使用;攝像頭作為安全監(jiān)控和AI視覺識別使用;測量儀器包括了手動和自動測量，手動測量儀器需要具有無線傳輸技術(shù)。

　　第二層是設(shè)備層，包括了智能制造中核心的自動化裝備CNC、機器人、PLC等，它們都可提供符合工業(yè)標準通信技術(shù)。

　　第三層是邊緣層，包括了工廠內(nèi)的邊緣服務(wù)器，還包括了工廠外的MEC邊緣服務(wù)器，這得益于5G技術(shù)，讓邊緣服務(wù)器的覆蓋范圍更廣。在邊緣層中，數(shù)據(jù)服務(wù)負責與設(shè)備層和傳感層通信，對外提供一個統(tǒng)一的接口;視覺識別服器用于視覺分析和數(shù)據(jù)匯報，MEC邊緣服務(wù)器用于提供邊緣服務(wù)載體，AI數(shù)據(jù)分析服務(wù)不屬于MEC邊緣服務(wù)器中，用于收集傳感器數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)匯報。

　　第四層是平臺層，包括了IOT云服務(wù)，向下用于與邊緣層的服務(wù)對接，向上用于向應(yīng)用層服務(wù)對接，是數(shù)據(jù)的匯集地。視頻云服務(wù)，是支持攝像頭監(jiān)控的遠程查看服務(wù)平臺;Maps云服務(wù)，采用強大且完善的百度/高德地圖的云服務(wù)接口，獲得完善的地理信息資源以及豐富的UI呈現(xiàn)。

　　第五層是應(yīng)用層，包括了設(shè)備管理和產(chǎn)線監(jiān)控兩個應(yīng)用，方案如下：

　　? 權(quán)限管理(設(shè)備/產(chǎn)線)，使用組(Group)管理，設(shè)備/產(chǎn)線/用戶在同一組，則用于具有該設(shè)備/產(chǎn)線的權(quán)限;

　　? 數(shù)據(jù)監(jiān)控，包括了實時數(shù)據(jù)監(jiān)控、AI服務(wù)器的數(shù)據(jù)監(jiān)控、環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)控等，通過IOT服務(wù)，用豐富的圖表展現(xiàn)方式呈現(xiàn)出來;

　　? 文件傳輸和加工程序控制，能遠程向CNC進行文件的上傳和下載，顯示當前程序和正在執(zhí)行的行號，以及對CNC

　　執(zhí)行程序的切換;

　　? 地理信息(設(shè)備/產(chǎn)線)，顯示當前設(shè)備或產(chǎn)線在地圖中的哪個地方，通過地圖能直觀查看，通過云平臺API顯示設(shè)備數(shù)量的區(qū)域分布;

　　? 異常處理，包括4部分，分別是報警歷史記錄，能顯示CNC和機器人的報警歷史，便于故障分析處理;設(shè)定報警閾值，便于自定義報警時間，比如設(shè)定機床倍率大于等于90的時候提示報警;設(shè)備維保推送，設(shè)定設(shè)備的維保時間和內(nèi)容到期進行信息推送;故障自動推送：包括但不限于上述四種情況的事件推送通知，通過APP消息推送方式推送給用戶手機;

　　? MES數(shù)據(jù)監(jiān)控，通過管理層的MES服務(wù)器中獲取數(shù)據(jù)，包括了訂單任務(wù)頁面和工藝頁面;

圖 2 IOT 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用框圖

圖 3 3D 仿真監(jiān)控圖

圖 4 AR 專家遠程指導示意圖

圖 5 視覺識別結(jié)構(gòu)圖

圖 6 刀具磨損檢測與環(huán)境監(jiān)測示意圖

　　? 自定義看板頁面，用組態(tài)軟件的思想設(shè)計的一款軟件，通過在頁面中用鼠標拖拽方式，按用戶需求自定義看板需要顯示的內(nèi)容和布局，主要用于設(shè)備數(shù)據(jù)模塊的拖拽布局編排，設(shè)備、產(chǎn)線的數(shù)據(jù)展示。

　　第六層是管理層，包括了ERP企業(yè)管理系統(tǒng)，MES是GSK制造執(zhí)行系統(tǒng)GMES，WMS物流管理系統(tǒng)。

　　(二)3D數(shù)字孿生技術(shù)

　　(1)實時仿真監(jiān)控

　　開發(fā)3D數(shù)字看板用于根據(jù)實際場地、添加 3D 模型進行大小方向位置等信息的修改，配置連接實際設(shè)備后，便可通過網(wǎng)頁中跟實際場地布局相似的 3D 場景，來進行設(shè)備信息的獲取及情況的查看。產(chǎn)線的運行狀態(tài)如圖3所示，用 3D 技術(shù)模擬車間產(chǎn)線，同時可以通過 3D 看板查看設(shè)備的運行狀態(tài)。抽象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成直觀畫面，使數(shù)據(jù)可讀性更高。

　　(2)遠程碰撞預(yù)警

　　碰撞預(yù)警(安全輔助)能預(yù)警調(diào)試過程中是否有碰撞發(fā)生，并把檢測結(jié)果實時反饋給現(xiàn)場機器人。碰撞檢測數(shù)據(jù)源從現(xiàn)場機器人控制器利用5G網(wǎng)絡(luò)實時傳輸?shù)綄＜叶穗娔X，分析后把結(jié)果回傳到現(xiàn)場機器人，若發(fā)生碰撞預(yù)警則機器人立刻停下避免發(fā)生碰撞事故。該功能實現(xiàn)了產(chǎn)線機器人對機床和傳送帶等設(shè)備的碰撞預(yù)警功能，有效預(yù)防由于調(diào)試人員誤操作導致的撞擊問題。

　　(三)AR增強現(xiàn)實技術(shù)

　　(1)AR產(chǎn)線啟動與巡檢

　　該項功能可保證電機端蓋產(chǎn)線的正常啟動與判斷設(shè)備運行狀態(tài)，很好地解決人為疏漏等問題。電機端蓋產(chǎn)線的啟動流程：

　　物料識別→物料上架→確保CNC安全門打開→確保工裝鎖緊→確保機床坐標回零→機器人零點確認→傳送帶無異物→操作臺按鍵操作流程。

　　AR巡檢實現(xiàn)如下功能：安全區(qū)域提醒、油箱狀態(tài)檢查、查看機床內(nèi)部攝像頭是否出現(xiàn)異常現(xiàn)象、設(shè)備保養(yǎng)時間提醒、設(shè)備狀態(tài)顯示。

　　(2)AR專家遠程指導

　　利用AR眼鏡，結(jié)合5G技術(shù)與開發(fā)的AR遠程專家應(yīng)用， 可解決技術(shù)專家數(shù)量有限，而技術(shù)服務(wù)需求量大的矛盾。現(xiàn)場作業(yè)人員可與技術(shù)專家進行遠程面對面高清語音視頻溝通，技術(shù)專家可利用5G網(wǎng)絡(luò)在電腦端直接查看現(xiàn)場作業(yè)人員用AR眼鏡所呈現(xiàn)的內(nèi)容，技術(shù)專家可在電腦端對AR眼鏡所看到的實時視頻進行虛實疊加的批注，批注內(nèi)容直接呈現(xiàn)在現(xiàn)場作業(yè)人員的眼鏡上，且能對實物鎖定，實現(xiàn)“手把手”指導。

　　(四)AI智能分析技術(shù)

　　(1)視覺識別技術(shù)

　　利用視覺識別技術(shù)，實現(xiàn)對產(chǎn)線的反饋控制，通過攝像頭采集產(chǎn)線的狀態(tài)，傳輸?shù)紸I視覺識別服務(wù)器中，通過已訓練的模型得出分析結(jié)果，并把結(jié)果通過數(shù)據(jù)服務(wù)分發(fā)到指定的產(chǎn)線設(shè)備，如出現(xiàn)斷刀、夾具打開失敗、夾具夾持不正等異常情況需要產(chǎn)線停機，則結(jié)果發(fā)送到PLC，如需要清理殘留鐵屑，則結(jié)果發(fā)送到機器人等等。分析結(jié)果同時通過采集服務(wù)發(fā)送到云端，并把異常信息推送到手機APP中，讓技術(shù)人員及時獲取異常信息，再通過遠程信息診斷故障原因，安排后續(xù)的故障恢復工作，大大提高了產(chǎn)線的穩(wěn)定性、產(chǎn)品的良率和故障的解決效率。

　　(2)數(shù)據(jù)分析與智能檢測技術(shù)

　　數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要用于刀具磨損檢測與車間環(huán)境監(jiān)測。

　　刀具的磨損狀態(tài)分為新刀未磨損、早期磨損、嚴重磨損以及失效的4種狀態(tài)，對應(yīng)的切削溫度是不同的，利用這一點開展實驗，得出不同刀具在不同狀態(tài)下工作時的溫度值，實現(xiàn)了對刀具磨損狀態(tài)的實時監(jiān)控，對提高機床的加工效率、加工精度以及良品率起了很大作用。

　　為保障工廠內(nèi)工作人員的健康和生產(chǎn)環(huán)境的安全，環(huán)境檢測是重要的一環(huán)。在每條產(chǎn)線的控制臺旁邊部署環(huán)境參數(shù)檢測模塊，更靠近人和機器。采用5G通信技術(shù)把模塊數(shù)據(jù)通過采集服務(wù)器傳輸?shù)紸I數(shù)據(jù)分析服務(wù)器進行環(huán)境數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和預(yù)判分析。

　　3 電機端蓋數(shù)字化生產(chǎn)線應(yīng)用與性能提升指

　　標

　　廣數(shù)基于5G技術(shù)的電機端蓋數(shù)字化生產(chǎn)線于2019年12月建造完成，用于自動化生產(chǎn)電機前、后端蓋等盤類工件。產(chǎn)線建成后日產(chǎn)量提升57.53%，人均日產(chǎn)量提升1061%，年度產(chǎn)品不良率下降1.5‰。

　　(1)生產(chǎn)效率提升

　　2019年之前，一條產(chǎn)線中生產(chǎn)電機端蓋標準工時為：前端蓋加工4min，后端蓋加工5min，合計9min，每日擋產(chǎn)時間約為2h，每日所需現(xiàn)場作業(yè)及運維人員8人，每日可產(chǎn)約146套電機端蓋，每日人均產(chǎn)出約18套。

　　2020年生產(chǎn)電機端蓋標準工時為：前端蓋加工3min，后端蓋加工3min，合計6min，每日擋產(chǎn)時間約為1h，每日所需現(xiàn)場作業(yè)及運維人員1.1人，每日可約產(chǎn)出230套電機端蓋，每日人均產(chǎn)出約209套。

　　日產(chǎn)量提升率=(230-146)/146*100%=57.53%，人均日產(chǎn)量提升率=(209-18)/18*100%=1061%。

　　(2)產(chǎn)品不良率降低

　　2019年之前，一條生產(chǎn)電機端蓋的產(chǎn)線年約生產(chǎn)53000套電機端蓋，其中不良產(chǎn)品約為106套;2020年一條電機端蓋數(shù)字化產(chǎn)線全年約生產(chǎn)82000套電機端蓋，其中不良產(chǎn)品約為123套。不良產(chǎn)品率變幅=(123/82000-106/53000)*‰=-0.5‰

　　4 總結(jié)

　　電機端蓋數(shù)字化生產(chǎn)線是廣數(shù)設(shè)計的基于5G技術(shù)的智能制造轉(zhuǎn)型建設(shè)方案，能夠立足精密智造，通過5G、3D數(shù)字孿生、AR、AI、機器學習等多項技術(shù)手段，減少人為誤差，實現(xiàn)高帶寬、低時延、高可靠性的數(shù)字化生產(chǎn)線。