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未来工厂全方位一体化价值链均衡器


2022年08月30日

机械工业频道讯:在未来工厂中,由供应商、部件制造、冲压车间、车身车间、涂装车间、最终组装及客户组成的价值链,将实现全方位一体化,打破传统界线(参阅图2)。在整个价值链中,IT系统与各种必要的生产数据全方位一体化,将对生产制造产生促进作用。在一个公司里,这种一体化可以加强研发部门、生产部门、销售部门等其他职能部门之间的联系。例如,大陆轮胎公司通过设立研发生产厂,用各种传感系统和软件实现所有机械的全方位一体化,进而加快了产品的测试速度。同时,这种一体化也可以超出公司边界,形成一种与供应商和客户之间的实时联系。例如,整车厂的冲压车间将能够根据供应商提供的数据,对具体线圈的冲压参数进行调整。客户将能够实时看到其车辆的生产情况,还能够在最后关头提出更改要求。87%的汽车行业调查对象表示,到2030年,一体化价值链将密切相关。绝大多数调查对象均认识到了一体化价值链的好处,即降低成本、提高生产灵活性、生产质量及生产速度。对于这种一体化价值链中的每一个工厂车间,汽车行业调查对象均针对其认为的在工厂结构、工厂数字化、工厂工艺方面最重要的要素给出了自己的看法(参阅图3)。一、部件制造部件制造将具有更大的灵活性、更好的工作条件,并从中受益。例如80%的汽车行业调查对象提到了去中心化生产指导的相关性,尤其提到了2030年未来工厂机器参数的自动调整。几乎所有调查对象均指出了机器与产品之间通讯时的灵活性提升问题。生产凸轮轴时,蒂森克虏伯公司为每一凸轮轴分配了一个数据矩阵代码,代码中包含产品数据。产品机器对每一凸轮轴代码进行扫描,并在执行制造任务前,对其参数进行相应的调整。此外,超过70%的调查对象表示,到2030年时,增材制造(一般称为“3D打印”)将与部件制造相关。其中,提到的增材制造的用途不仅有打印原型,而且还有打印各种工具和零部件。二、冲压车间冲压车间的设备效率将大大提高。93%的汽车行业调查对象提到了2030年预见性维护的相关性。实际上,大部分调查对象已经实施了其第一次预见性维护,或者正在计划在未来两年内实施。德国舒勒集团研制出了一款机器人,不仅可以沿着冲压线移动零部件,还可以对各种部件的情况进行监测并提前发送给工人的更换零件的信号测。Fraunhofer IWU正在开展一项研究,目的是确定如何才能使冲压机根据其接收到的原材料具体特点信息,采取纠正性措施。85%的调查对象认为,到2030年时,能效将具有相关性。斯柯达汽车公司将安装能耗比传统系统低15%的冲压线,对冲压期间释放的能量进行回收。 三、车身车间各汽车公司正在采用新技术来提高车身车间的灵活性。超过80%的汽车行业调查对象表示,到2030年,智能机器人及生产模拟将与车身车间密切相关。汽车制造商已经在利用可以与车身进行通讯并根据接收到的信号相应地调整自身行为的机器人,同时模拟还可协助车间布局的规划与配置。库卡和微软两家公司针对生产Jeep牧马人的车身车间开发出了一款智能系统,不仅可以连接所有机器人,而且还可以对机器人的磨损情况进行监测。麦格纳实施了西门子开发的一款模拟程序,该程序可促进数字化规划,同时还可复制车间操作流程,例如高达6个机器人的互动化协作。四、涂鸦车间各种技术将提高能效及油漆工作的质量,因而涂装车间将从中受益。超过1/3的汽车行业调查对象表示,到2030年,在涂装车间中,能效将具有相关性。例如,在保时捷位于莱比锡的工厂中,保时捷现已采用来自附近生物质发电厂的废热,进行碳中和供应,满足了涂装车间80%的热量需求。将近3/4的汽车行业调查对象表示,大数据和分析方法也将具有相关性。大部分汽车公司已经在涂装车间中开始了利用大数据。其目的是对数据进行分析,以确定导致油漆工作中出现差异的各种因素,进而提高质量。五、总装布局将更加灵活、更具多向性,届时,总装将会是最大的受益者。为了满足客户越来越高的期望并符合越来越严的政府规定,汽车公司将不得不日益推出种类更多的车型;多方向式布局将促成生产更多的种类,同时还可维持较高的产量输出。超过90%的汽车行业调查对象预计,到2030年时,模块化生产线设置将在总装方面具有相关性,其中,灵活、经济地更换生产线元件被认为是尤其重要的。例如,丰田正在引进更小、更灵活的生产线,进而减少了生产线的资金投入。85%的调查对象提到了智能机器人在最终组装方面的相关性。企业均希望机器人技术能有所进步,使各装置能够执行具有高精度要求的任务。超过75%的调查对象表示,数字化工厂物流将具有相关性。例如,数字化工厂物流可用于实现工位所需的预装配零件的自动补货。至于工厂工艺,到2030年,精益原则将在整个价值链中具有重要意义。2/3的汽车行业调查对象预计,新技术将加强生产工艺的精益管理和持续改进。例如,生产模拟的利用,将使制造商能够提高生产效率,进而缩短等待时间和工作时间。增强现实(例如智能眼镜)将能够显示操作程序,进而协助操作人员开展组装与维护作业。通过利用先进的大数据算法对生产数据进行分析,制造商将更好地了解每一生产步骤的总体情况,进而不断改进生产工艺。仅7%的汽车行业调查对象预计新技术会使精益管理被时代淘汰。

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