智能制造:从汽车行业借鉴成功经验

2017-07-13 23:03:09·
 
每天都有成千上万的人,乘坐汽车安全抵达目的地。在汽车行业吸取的经验教训,可以应用到其它行业。以下五个方面的进展:追溯和数据采集、升级、机器视觉、机器人和安全系统,应予以特别考虑,如果目前你还没有这样做的话。智能制造:从汽车行业借鉴成功经验以太网连接性能,允许汽车制造商能够从装配过程中收集和追溯数据,
每天都有成千上万的人,乘坐汽车安全抵达目的地。在汽车行业吸取的经验教训,可以应用到其它行业。以下五个方面的进展:追溯和数据采集、升级、机器视觉、机器人和安全系统,应予以特别考虑,如果目前你还没有这样做的话。

智能制造:从汽车行业借鉴成功经验

以太网连接性能,允许汽车制造商能够从装配过程中收集和追溯数据,并实现从生产车间到办公室,以及从机器到机器的通讯。图片来源:Jack Smith

追溯和数据收集

每天生产的汽车零部件有成千上万。在工厂工艺过程中,追溯、收集零件或组件数据的能力,正越来越多的获得汽车行业的关注。每个部件通常都有个二维码,传输带上的组件则通过射频识别(RFID)标签进行追溯。数据收集由可编程逻辑控制器(PLC)完成,并发送到一个结构化查询语言(SQL)数据库用于分析。

汽车厂可以从收集到的数据库中查看零件或组件的完整历史,并根据数据反应的情况,通知操作人员进行维护、更换工具、更换轴承,或采取其它修复措施以提高效率。这有助于防止质量问题和零件召回。

升级过时设备和改变连接


汽车行业像任何其它行业一样,希望生产系统能够持续运行,不出任何问题。设备和服务变化,对预算和生产时间有很大影响。升级设备,比如PLC、人机界面(HMI)、伺服系统和变频器等,可以提高可靠性和减少停机时间,这已经成为汽车行业的大趋势。

另一个趋势是向以太网迁移。以太网主要是为了提供从生产车间到办公室的通讯,实现从机器到机器的互联,以及进行数据采集等。以太网还允许员工进行远程操作,对工厂车间工人来讲,这一点颇具价值。

机器视觉系统


汽车制造厂采用机器视觉系统来检查零件是否在生产线上,或者验证零件生产是否正常。机器视觉系统的检验,要比人工检查更快、更精确,这有助于降低整体质量成本。

机器人

在汽车行业,机器人系统因执行重复性工作和具有较高的准确性而著称。它们不会受伤、不知疲倦,也不会打电话请病假。在危险环境中,它们仍能发挥作用,比如喷漆和焊接。在汽车生产线,机器人还可以协助提升重物,这有助于确保设备操作人员的安全。

短期来看,机器人在硬件、软件、编程和集成方面是一个高投资的项目;但从长期来看,机器人的应用可以节省时间和成本。

安全系统


安全应是工厂的首要任务。美国职业安全与健康管理局(OSHA)已经为汽车行业制定了指南和人体工程学计划。适当的安全设备,比如光幕、紧急停机、安全垫、区域扫描仪、个人防护装备(PPE),只是在汽车工厂中常见的一些安全功能。

如果员工“入侵”不安全的环境,机器设计中配置的预防措施,可以关闭机器以防止任何潜在伤害事故的发生。这些安全措施的开发,满足OSHA的要求,但更重要的是它们能确保员工安全,使其能够持续执行相关工作。