智能制造：自动化焊装线的数字化设计

通过建设焊装车间生产线智能制造系统，致力于打造一个智能化、绿色环保的工厂，不仅提高生产效率，还将节能减排与环保理念深入到生产流程的每一环节，推动制造业向更高的智能化与绿色化方向迈进。

项目目标

智能制造及绿色工厂的打造： 通过高度自动化的生产线和数字化系统，实现生产过程中的全程数据监控与分析，从而优化生产流程、降低能耗，并通过绿色工厂的设计理念，推动节能减排，实现企业的可持续发展。

焊装事业部的技术升级： 以高柔性、高节拍、高自动化、高可靠性的焊装生产线为基础，使生产线能与主机厂的工程能力同步，提升生产能力与产品的市场竞争力。

数字智能科技的应用： 利用先进的测量系统、智能仪器以及数据采集技术，提供数字化智能化的整体解决方案，助力企业完成数字化转型。

智能化的整体解决方案： 通过虚拟仿真、离线诊断等技术，提升生产过程的精确性与灵活性，同时实现生产节拍的持续优化。

绿色环保与智能物流： 提供智能物流解决方案，确保生产过程中的物料流转既高效又环保，减少能源消耗与物料浪费。

项目范围

生产计划管理： 系统通过PLC自动控制生产流程，结合质量与完工的逻辑判断与报工，实现工单状态的实时监控，确保生产任务的精准执行。

数据采集与分析： 自动采集率将达到90%以上，通过自助式数据分析与展示，实时跟踪生产、质量与设备的状态，进行产线与工位节拍分析，确保生产过程的高效性与质量控制。

设备管理： 设备参数与运行状态将实时监控，设备综合开动率将超过90%，确保设备高效运行。同时，焊装设备的故障率将低于1.24%，通过关键设备的预防性维护，如机器人、电机等，进一步提升生产线的稳定性。

质量管理： 通过车身骨骼精度合格率、焊点与涂胶质量数据的实时采集与分析，确保产品质量始终如一。同时，利用SPC（统计过程控制）分析，对质量进行动态监控与优化。

能耗管理： 车间、区域与产线的能耗数据将自动采集并进行多维度分析，确保工厂在保障生产效率的同时，最大限度地降低能耗。

数字孪生： 通过SCADA系统的数据采集，实时同步现场实际生产情况与3D数字孪生系统，构建虚拟与现实相结合的生产环境，提高生产流程的透明度与预测能力。

IOT平台系统架构

通过数据采集一数据清洗一数据可视化一数据应用一工厂“知识库”，形成“数字资产”!

数据采集&分析&展示IOT平台规划

数据字典(分类)：依据对焊装采集数据内容分析，析出归类为7大类数据，可以实时跟踪现场零件在加工过程中生产、质量、设备、工时等数据信息。

联网设备拓扑图：由现场网络、智能网关、工业平板、数采服务器、AVI服务器、现场大屏看板构成现场PLC通过kepserver软件接入数采服务器，工业平板接入MES服务器

数采网络和其他网络采用物理隔离模式确保系统安全。

设备导入时要求厂家开放通讯协议，只要设备接入网络通过KepServer软件配置即可实现现场设备的数据采集部分设备可以通过定制开发数据提取软件实现数据采集

数据清洗：针对每一台设备，对其传入系统的原始数据进行筛选，重排序，去重，转换格式、差值等方式，使保留下来的数据均为有效数据(比如整理设备离线在线数据，时间间隔不统一的数据)，供后面数据整理进行使用。

数据分析：对于已知逻辑关系的指标，如开动率，通过已知关系所需要的参数从设备里面找数据对于未知的关系模糊的指标，如焊接电流和焊接质量的关系，先从质量数据进行分析。

DATA-V平台：是一种智能制造最常用的，面向数据可视化处理的可视化工具集，专精于业务数据与信息交互融合的大数据可视化。旨在让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，“0学习成本”，通过图形化托拉拽的方式快速、轻松搭建专业水准的可视化看板大屏。

同时，Data-V提供丰富的可视化模板，满足您生产监控、展会展览、业务监控、风险预警、数据看板等多种业务场景需求。

焊机数据采集和数据监控：焊机是冲焊工厂的核心设备，其生产状况直接关系到焊接质量。借助实时采集的焊接数据，分析机实时工况，远程实时监控生产，并针对生产异常及时采取改进措施、减少停工、提高生产效率，同时记录工件生产信息，实现异常快捷追溯，生产数据spc过程分析提高焊接质量。

AVI管理系统：计划被执行后，执行的过程将被AV1系统全程记录下来，并形成丰富多样的数据应用，比如计划完成率、产品在工序的状态、生产节拍分析预警等等。而AVI的信息载体就是RFID标签。通过工单号和VIN码快速查到车辆当前所处位置。

设备管理

提前进行故障预判并报警：通过对一定数量的样本数据的采集及分析，建立设备运行状态的基本模型，从而判断设备异常.

分析并提示故障原因：在前一步的基础知识采集更多数据，建立分类模型，从而在设备异常时可以判断设备异常原因。

设备健康状态可视化：通过大数据的积累、分析，建立趋势模型，从而在异常发生之前，提前做出判断。