e-works数字化企业网  »  文章频道  »  产品创新数字化(PLM)  »  MCAD

基于MBD的数字化质检关键技术研究及应用实践

2021/11/29    来源:e-works    作者:邱慧慧  李建勋  姜勇泉  马居华      
关键字:MBD  数字化质检  
本文将主要探讨MBD数字化模型贯通质检业务,实现检测信息的提取与管理,检测特征识别提取,检测设备的自动关联以及最终检验规划和实测数据的结构化系统化管理,打通三维数模在“设计-制造-检测”环节的数据链路,提升质量策划效率、可靠性和准确性,实现检测数据的受控和高效管理。
前言

       智能制造背景下,国内装备制造业企业向着更复杂产品、更高品质、更具服务特性的方向发展。检验是保证产品品质的重要环节,传统检测方法检测要求的获取、策划、实测数据采集等各个环节,基本依赖人工,数据传递流通不畅、质量管理流程和数据存在脱离等现状,已经难以满足当下企业高效、高精度、高准确度的要求。在数字化技术的快速普及下,制造业由全三维设计开始向工艺、制造、检验、维修服务等产品生命周期后端业务环节推广应用。MBD(Model Based Definition,基于模型定义)技术的发展和应用为数字化设计、数字化制造和数字化质检提供了有效的信息载体。

       本文将主要探讨MBD数字化模型贯通质检业务,实现检测信息的提取与管理,检测特征识别提取,检测设备的自动关联以及最终检验规划和实测数据的结构化系统化管理,打通三维数模在“设计-制造-检测”环节的数据链路,提升质量策划效率、可靠性和准确性,实现检测数据的受控和高效管理。同时本文实现所依托的相关技术均为国产自主可控技术,为我国制造业企业国产化提供了可用方案,也为基于质检实测数据的优化分析提供了数据基础。

1 复杂装备制造企业质检业务现状和问题

       在华天软件制造业信息化应用实践中,发现部分复杂装备制造企业在质检领域数字化信息化建设水平不高,质检环节存在重复抄录设计工艺、图纸技术要求,检验过程无控制、手工填写质检数据,质检报告以文档分结构化甚至直接以文件的方式管控的情况。主要问题体现在:

       质量策划效率低。复杂装备制造产品质量要求高,检验记录单种类多,人工进行填写维护,工作量大,标准要求、未注公差等需要人工查询手册,工作效率低。

       检验要求下发衔接不顺畅。目前检验要求和质检数据基本是以文本、图片等形式存储,而生产过程的精细化管理需要检验要求以数据的形式精准下发还需质检人员参与干涉,才能完成质检数据的转换。

       质检信息孤岛。质检要求和质检数据多存于纸质,数据无法实时查看或进行数据再次利用,无法检索和重现测量过程中的数据,不利于质量追溯。

       实测记录效率低。现场实测数据大多采用人工手动记录,工作量大,手工抄录效率低,人工判断合格性,且存在滞后性问题。

       缺乏有效分析。数据查询和统计通常需要手工计算,计算速度慢、准确率低、实时性差。不具备对实测数据趋势分析以及实时质量结果原因判定和分析。文件存储和管理质量数据,不具备有效检索和数据复用能力,数据的可追溯性较差,无法形成质量改进优化的PDCA闭环。

       因此,在具备基于MBD数字化应用扩展的复杂装备制造业企业中,有必要探索基于MBD数据实现设计-工艺-质量-生产-检测环节的业务模式研究和数字量传递相关技术,解决质检人工重复工作太多、数据难以有效管控和利用等问题,提升质量策划、检验要求、现场测量等相关业务的执行效率。

2 基于MBD的数字化质检关键技术及实现模型

       华天软件基于自主2D/3D技术平台,攻关实现了基于自主数字化环境的质检业务全覆盖解决方案,其中涉及到几项关键技术:1)获取、解析并转换设计/工艺环节的模型数据,实现数字化、结构化的解析。2)质量检测与企业其他业务环节质检的关联关系。3)质量策划与检验规程的自动生成逻辑。

       基于自主技术的MBD检验信息及解析表达

       复杂装备制造业多是“多品种、单件或小批量”的生产模式,产品应用环境条件对零件加工、产品装配精度要求较高。该类企业设计环节三维数字化应用走在制造业企业前端,从设计的数字化应用向工艺、质检、制造等环节的应用需求逐步明朗。终端产品(主机厂)一般设计模型来源较多,原数模格式多样化,在下游生命周期环节统一的数字化格式的应用成为必要需求。

       基于MBD的模型解析与表达,通过数字化手段实现基于模型的质量策划相关技术要求的自动化、结构化抽取,是实现数字化质检业务的重要输入,同时也有效降低人工重复的质量策划工作。基于模型的检验信息表达,是在设计模型基础上形成的一套面向质检环节的工艺模型,其中检验工艺模型主要包括:设计模型、零件(模型)属性、检验信息标注及注释,如图1所示。

       华天软件在自主数字化技术基础上,基于面向检验应用的模型数据信息表达需求,对于检测应用数据进行转换-识别-解析-提取-完善等系列工作,将当前多格式模型数据进行解析和转换。按照模型数据提取筛选、显示数据表示、模型简化、数据组织管理、存储压缩的流程,结合任务需求将轻量化数据转换为轻量化模型,并以此为基础开发转换工具。

基于模型的检验信息表达构成

图1 基于模型的检验信息表达构成

基于自主转换技术的数据解析与轻量化表达

图2 基于自主转换技术的数据解析与轻量化表达

       覆盖质检全过程业务的关键数据模型分析

       质检与产品生命周期其他环节的关联业务分析

       在复杂装备制造企业,从业务之间关联可以发现,质量检验数据与工艺、产品以及企业检验装备资源、知识积累等数据对象间存在强关联。质检策划的技术要求,通常来自于产品和工艺数据以及产品和工艺关联的MBD模型中表达的技术要求。质量策划及检验任务的策划,又通常与企业的质量管理规则既有的,面向自制、外购、外协的,标准化的检验要求有较强的关联关系,如图3所示。

质检业务各主要数据关联关系

图3 质检业务各主要数据关联关系

       质量策划与检验规划业务及数据分析

       以质量策划与检验规划的业务环节开展分析,梳理其业务、数据、规则、标准进行抽象分析规划,分析其质量策划、检验规划以及面向复杂装备制造企业的质量数据的内置结构化与表格化,展示相关技术。质量策划与检验规划数据分析如图4所示。

       质量策划主要实现的两项数据包括:基于MBD模型自动抽取写入质量对象的数据以及根据企业自主的工艺知识和资源库基于业务关联规则设置的数据。

       检验规划:基于质量策划各项条目,规划创建的数据:包括测量频次、采样计算方案、质量合格方案等。

质量策划与检验规划数据分析示例

图4 质量策划与检验规划数据分析示例

       结构化质检数据的表格化呈现

       在多数复杂装备制造企业中,最终创建完成的符合企业标准规范的质量管理相关规程文件,其数据来源于检测业务模型中的实例数据,其表达形式为更为企业所接受的表格式质检规程文件。

基于检测业务模型之间的关联规则自动生成检测规程

图5 基于检测业务模型之间的关联规则自动生成检测规程

       报表样式(检测规程文件模板)与检测业务模型的关联规则的定义,通过界面化的后台模型与报表格式的配置,实现业务模型与报表样式的配置关联,为检测数据的自动获取提供基础的数据抽取机制。

       业务模型属性的关联规则定义,例如典型零件尺寸类型与质检标准以及采样方案质检是存在关联关系的,可以通过规则的解构,关联条件设置实现交互匹配。

       基于检测业务模型之间的关联规则定义,可以实现检测规划过程的半自动化,基于检测业务模型数据,与标准检测规程模板样式的数据抽取规则,实现检测规程的自动生成。

数字化质检全业务流程

图6 数字化质检全业务流程

3 基于MBD模型的数字化质检解决方案

       基于上述关键技术或业务分析,形成数字化质量检测解决方案,面向质检规划与实测数据采集业务环节,全面覆盖质检实测业务过程,实现全过程无纸化、数字化、可视化,提高企业检验工艺编制效率,降低工作量与人为失误,企业实时有效地利用实测数据过程数据。实现质检实测业务环节的全功能准备,包括结构化质量策划,质检方案策划,可视化质检测量引导,实时的质检数据采集,可定制扩展的实测数据分析。整体实现业务流程图如图6所示。

       三维数据轻量化转换

       质检要求获取是整个解决方案的输入,包含质检信息的模型数据获取、转换、解析、信息提取以及要求规划等内容。

       考虑到对异构CAD的承接能力,通过自主研发的三维轻量化模式转换服务,对于当前市场中主流CAD(例如CATIA、Pro/E、UG、IGES、Solid Edge、STEP、Inventor等)格式均能够支持应用。转换过程中将设计PMI信息、属性信息等同步提取,可以通过三维可视化质检规划工具进行尺寸交互浏览。三维数模质检信息提取如图7所示。

轻量化模型转换以及属性及PMI信息解析

图7 轻量化模型转换以及属性及PMI信息解析

       支持面向检验规划应用的PMI信息(尺寸、表面粗糙度、几何公差、技术要求等)的提取、结构化保存以及与数模中PMI的互动高亮。

       识别解析检验特征,支持后续基于内置的标准测量规范实现检验方案的智能推荐以及检验工具的智能关联、推荐。

       识别基于原模型设计视图的PMI信息组织,可以在转换后通过切换原有定义的视图实现质检信息要求的可视化浏览。

       可视化质量策划

       三维转换输出的模型及其关联的PMI信息是下一步开展可视化质检要求策划的关键输入。根据企业质检策划业务环节需要定义、管理的关键属性信息,定制质检策划界面,将提取出的与模型关联的质检要求信息填充到质检要求策划的相关属性内。结构化质检数据和图中质检信息可双向联动,如图8所示。

       基于三维模型中提取的PMI信息可以直接在视图区中选择相应的尺寸填充到需要的属性列中,填充后的尺寸列与模型中尺寸保持双向高亮交互。

       如前期对于质检要求策划进行充分的分类分解,即可实现基于模型PMI信息类型实现尺寸列的自动填充,即尺寸标注、尺寸公差、形位公差、粗糙度、技术条件的获取,判断尺寸类型并进行特征匹配。

视图区尺寸与提取的列表双向关联

图8 视图区尺寸与提取的列表双向关联

       此外,系统提供防重复判断机制,防止尺寸填充分配过程中出现错漏、重复等问题。

       检验规划

       获取质量要求完成后,需要针对质量要求的不同,定义其检验方法以及检验工具。针对不同的尺寸特征,检验工具多种多样,每种检验工具的使用方法又存在差异。通过知识资源库的创建和持续更新,帮助企业实现质量检测工具和检验方法的标准化和知识沉淀。在检验规划时支持定制符合相关质检标准规则,并实现设计指标、关键PMI值与检验要求的关联创建。

       质检要求规划完成后,部分业务分工相对明确的企业还需要对具体的测量方案进行进一步的规划分析。测量规划主要涵盖的内容包括:测量方法的设定、取值的选择方式,根据质检项规划测量的方案,如测试的组数、一组测量的数据量、测量方式、测量的仪器通道、测量数据选择规则等。质检方案逻辑如图9所示。在系统中定义检验方案,如图10所示。

检验规划执行流程

图9 检验规划执行流程

       实测数据采集

       完成检验策划后,在实测数据自动化采集系统中进行实测数据采集填报。实测数据自动化采集系统与数字化量具设备进行集成,配置检验要求与检验工具集成接口和方法,通过HUB与多台数字化量具进行连接,现场实测数据自动填报到系统中进行计算分析。

       实现实测数据自动化采集系统与硬件设备之间的互联互通,构建在先进的工业控制总线网络上,运行于计算机网络系统与数据库环境下,能够采集工件的质量数据,通过有效的数据分析实现产品制造过程高效有序地流动和科学管理,以满足提升质量和效率的需要。

       针对数字化采集设备现状,对待采集设备进行分配包括:支持数字化直连采集设备、可输出报告解析设备以及传统非数字化设备三种情况,数据采集方案如图11所示。

检验方案定义

图10 检验方案定义

数据采集设备连接方案

图11 数据采集设备连接方案

       在实测数据自动化采集系统中进行实测数据采集填报。实测数据自动化采集系统与数字化量具设备进行集成,通过与数字化检测工具连接,现场实测数据自动填报到系统中进行计算分析。

       在实测数据自动化采集系统中选中要测量的PMI值,点击实测栏,弹出实测数据表;通过数字化量具按实测数据表中的测量组数进行测量;完成测量后,点击计算,按照提前策划的测量方案得出数值;点击确定,将计算结果返回到实测栏内。同时,也会自动填写到质检实测数据表中。实测结果与理论PMI值进行比对,不合格项警告色显示。点击保存数据,测量结果被冻结,不允许进行修改。

4 基于MBD的数字化质检实践案例

       某装备制造公司采用了数字化质检方案,该公司目前有2万多个物料需要进行质检,每个物料需要质检100个以上的数据,需要8位员工专职手工录入质检和实测数据,进行计算核对。且变更图纸多,图纸和检验表之间没有关联,需要不断切换查看,效率低,易出错,返工多。根据质检工艺编制要求,对检查要素设置检测方法,选择测量设备等项目进行设置,生成检验规程。

       通过本文中基于MBD的数字化质检解决方案,该公司实现基于模型图纸的质检要求自动匹配,并通过质检特征类型实现检验方案的关联智能推理,以及质检装备的自动选择,大大减少了人工录入质检要求以及过程校核工作量,质检过程效率提升了30倍,原有的质检专岗人员也从8人调整为2人。

5 结论

       本文介绍了基于MBD的数字化质检核心业务及关键技术,给出了MBD在产品生命周期设计质检环节的应用方案,通过分享华天软件数字化质检解决方案在复杂装备制造业企业的应用实践,验证了数字化质检解决方案价值和意义。

       通过基于三维模型的转换和数据采集,解决了复杂装备企业质检业务中人工录入工作量大和低效的问题;基于MBD的数字化质检方案能够实现质检过程直观可视化,模型图纸中的尺寸与提取列表中双向关联,直观可视化的方式避免歧义问题。基于MBD的结构化质检数据建模,以及设计-工艺-质量-检验数据关联和自动匹配技术,为质量检验数据的共享、传递、分析奠定了基础,也为企业PDCA闭环管理和质量追溯提供了业务和数据基础。

       此外,通过与数字化量仪集成,实现实测数据自动填报,不仅避免测量后人工填写的大量工作,规避了人为失误,同时也为复杂装备制造业基于CPS的智能制造提供了典型的落地应用场景。
 
责任编辑:程玥
本文为e-works原创投稿文章,未经e-works书面许可,任何人不得复制、转载、摘编等任何方式进行使用。如已是e-works授权合作伙伴,应在授权范围内使用。e-works内容合作伙伴申请热线:editor@e-works.net.cn tel:027-87592219/20/21。
e-works
官方微信
掌上
信息化
编辑推荐
新闻推荐
博客推荐
视频推荐