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面向智能工厂建设的汽车制造运行管理系统方案研究

2018/7/26    来源:互联网    作者:林锦州  于英杰  赵彦春      
关键字:智能制造  汽车智能工厂  制造运行管理  
结合汽车企业的生产管理现状和智能制造对于汽车生产智能工厂建设的发展要求,重点对智能制造领域中涉及到的制造运行管理(MOM)、智能传感器网络技术和多传感器信息融合技术展开研究,构建高效、有序、数字化的汽车生产智能工厂,全面提升汽车生产企业管控的数字化和精细化程度。

1 汽车生产智能工厂建设现状

    目前,我国汽车生产智能工厂的建设已经取得了一定的进展,在汽车零部件生产和整车制造的环节中都得到了一定的应用。例如江淮汽车在生产制造中应用了RFID、工厂和生产线规划仿真以及自动化生产调度等技术。但总体而言,我国在汽车生产智能工厂的建设方面尚处在起步阶段,主要存在汽车制造生产线网络化程度不够高、机械化和数字化融合核心技术受制于人等问题。

    根据《中国汽车智能制造技术路线图》中提到的我国汽车智能制造的总体发展规划,我国汽车智能制造在未来15年的发展目标为:到2020年,全面夯实汽车制造工业的自动化、数字化、网络化和信息化基础;到2025年,智能决策软件和智能装备在骨干汽车企业大量使用;到2030年,在全面数字化、网络化的基础上,汽车制造实现从设计、生产、物流到服务的全过程智能化。

2 汽车生产智能工厂建设主要技术

    2.1 制造运行管理(MOM)系统

    在制造执行系统(MES)的基础上,IEC/ISO-62264标准首先正式确立了制造运行管理(Manufacturing Operations Management,MOM)的概念;MOM不是一个物理实体的概念,而是一个框架性的概念,它通过对生产设备、人员、物料等的管理,把原材料或零件转化为产品。该标准以美国普度大学企业参考体系结构(PERA)为基础,给出了如图1所示的制造企业功能层次模型。

制造企业功能层次模型

图1 制造企业功能层次模型

    由模型图可知,制造运行管理位于该模型的第三层,它定义了为实现生产最终产品的工作流活动,包括了生产记录的维护和生产过程的协调与优化等,明确界定了与上层企业管理层和下层设备控制层之间的边界,起到了企业管理系统和车间自动化控制设备之间的信息集成和信息传递的作用,能够实现企业生产计划管理、人力资源协调、原材料消耗统计、指令下达、设备监控和成本控制等功能。

    通过MOM可以实现企业生产执行层、装备控制层和智能管控层的高度集成,达到对生产状态的主动感知和生产车间高度物理信息融合的目标,并为生产车间各层次的管理人员提供具备一定智能化水平的辅助决策支持;目前MOM的主要发展方向有各应用模块功能的进一步强化、优化算法的进一步发展和制造运行管理内部评价体系的确立完善等。

    2.2 智能传感器网络技术

    传感器智能化是当今传感器技术发展的一个主要方向,得益于信息技术的飞速发展,传感器在原有的传感变送功能的基础上,吸收先进的信息技术手段,逐步具备了信息化传输和网络化集成的功能,形成了智能传感器网络。

    传感器能够将物理信号转化为标准的电压/电流信号输出,是实现物理信息系统融合的关键元件,一个真正意义上的智能传感器应具备自校准自标定、数字化标准输出、自动数据采集、自调整自适应、存储识别和算法判断决策等功能,同时应具有体积小、成本低和连接方便等特点。目前在智能传感器领域广泛应用的技术有红外技术、RFID技术和生物传感器技术等,主要应用的算法有滤波算法、回归分析算法和人工神经网络算法等,智能传感器网络未来的发展方向和热点研究领域主要有基于Internet/Ethernet的分布式传感器网络和无线传感器网络等。

    2.3 多传感器信息融合技术

    信息融合技术产生于20世纪70年代,早期主要应用于军事目标的定位、跟踪与控制,随着工业系统的复杂化和智能化,该技术已经逐渐推广到生产车间设备控制及运行调度等工业领域。多传感器信息融合技术通过对多类同构或异构传感器的冗余信息和互补信息进行综合从而得到对被测对象更加精确的评估。相比于单传感器,多传感器信息融合能够增加测量的维度和置信度,实现传感器系统内部的信息互补,有利于提高系统的资源利用率。

    多传感器信息融合的关键问题是融合模型的设计,融合模型主要分为功能模型和结构模型两类。功能模型方面,何友等在早期用于美国军事的JDL模型的基础上提出了五级模型,将模型分为检测级融合、位置级融合、目标识别级融合、态势估计和威胁估计五级。前三级适用于任意的多传感器信息融合系统,后两级主要用于军事的C3I(Communication,Command,Control and Intelligence)系统;对于结构模型,检测级的结构模型有:并行结构、分散结构、串行结构和树状结构。位置级的结构模型有:集中式、分布式、混合式和多级式。属性级的结构模型有:对应决策层模型、特征层模型和数据层模型。

    多传感器信息融合涉及到的主要算法有贝叶斯估计、Kalman滤波、D-S证据推理、模糊估计、人工神经网络和支持向量机等,未来主要的研究方向有多传感器信息融合统一理论模型的建立、异类传感器信息融合技术的研究和人工智能技术在信息融合中的应用等。

责任编辑:程玥
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