转载案例研究鼎捷软件X智奇铁路高铁轮对智能制造实践

　　近日鼎捷软件华北交付中心总经理齐宾出席 沙丘社区《沙丘大会》制造业专场，结合智奇铁路智造实践为铁路行业企业带来方法借鉴。
　　摘要
　　智奇铁路成立于2007年，是专业从事高铁轮对加工、组装及检修的高新技术企业。在鼎捷软件的助力下，智奇铁路在智能制造方面积极探索和实践，高铁轮对智能制造项目帮助智奇铁路实现新造轮对工厂全面数字化运营，制造单位生产效率提升15%、产品制造不合格率下降10%、生产制造周期时间缩短15%。本案例旨在为铁路行业的智能制造提供经验借鉴。
　　关键发现
　　• 智奇铁路的产品种类多样，物料的状态、位置等大量依赖人工进行区分，肉眼识别困难。通过将RFID标签应用于产品定位识别，并在使用过程中对RFID标签的形态进行各种转化，例如腕带式RFID、油堵RFID标签等，对现有人工作业模式进行升级，可以实现自动区分与识别并进行提效；
　　• 对于只能人工安装的环节，可以引入AI视觉方案，将工人现场的作业姿态和工艺规程植入到AI视觉识别中，通过上方摄像头实时识别与监控工人的操作流程，对错误环节进行系统预警，使加工作业环节更加可靠。
　　分析师建议
　　• 智能制造的根本目的是利用先进技术和智能装备提高企业的制造水平，先进技术和智能装备的引入需要与企业发展的实施条件和路径相匹配。例如，对于当前仍需人工操作的环节，智能制造不代表＂机器换人＂，而是可以通过数字化技术和手段辅助人工，对人工操作流程进行指导和监控预警；
　　• 系统性的规划设计是智能工厂的建设前提，通过顶层架构设计实现企业内部所有纵深流程的打通与整合、外部上下游供应链的协同与整合。通过多个管理系统的无缝集成，实现业务与财务一体化、供应与生产一体化、业务与决策一体化、生产执行与过程控制实时化，避免自动化孤岛和信息化孤岛。
　　01
　　案例企业
　　智奇铁路成立于2007年，由中外合资创建，是一家具备车轮、车轴、轮对等产品的设计、加工、组装、实验和检修能力的高新技术企业，主要为高铁列车、动车组列车、城轨车辆以及其它铁路车辆研发、生产和检修轮对、轮轴等零部件及其关联件（包括轴承组装、制动盘组装）。
　　随着铁路建设趋于饱和，新购列车需求下降，对车轮、轮对的需求同时也下降，于是智奇铁路将业务延伸到检修市场。目前，智奇铁路驻外人员接近80人，设有15个售后服务点，覆盖全国各个动车运用段，并和全国7大检修基地进行合作检修。
　　02
　　业务挑战
　　近年来，智奇铁路面临着＂内忧外患＂带来的多重挑战：
　　• 内部：产能与订单的需求不匹配，生产、检修等车间执行环节不够先进，业务缺乏深度数据挖掘和分析；
　　• 外部：国家大力推动智能制造，铁路行业纷纷开展信息化、智能化建设，竞争对手也不例外。
　　因此，智奇铁路在鼎捷软件的支持下，在智能制造方面积极进行探索和实践，大幅提升了公司的效率，并对铁路行业的智能化升级改造具有示范效应。
　　在开始智能制造建设项目之前，鼎捷软件为智奇铁路的自动化、信息化进行了全方位诊断，由此规划建设目标与发展路径，逐步实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场少人化、生产环节智能化。
　　基于数字工厂的建设目标，智奇铁路的智能制造进程分为三个阶段进行：
　　第一阶段（2009-2011）：围绕基础实施，包括ERP系统、OA系统、HR系统、生产过程管理系统、全盘预算管理、BI等，满足企业日常管理需求；
　　第二阶段（2012-2016）：随着两化融合的推进，这一阶段重点在于集团化升级，加强内控、产研与制造协同、实验室管理、工装量具管理，并且建设企业自身KPI运营指标体系；
　　第三阶段（2017-2022）：随着国家智能制造战略出台，智奇铁路迈向智能制造建设阶段，围绕着工厂智能化，展开一系列建设，包括自动化改造、车间MES系统建设、MDC数据集采以及各种智能化的应用。
　　03
　　解决方案
　　围绕建设目标，智奇铁路高铁轮对智能制造项目的建设重点包括：智能加工中心与数字孪生车间、数据采集与监控系统、制造执行系统、智能物流与仓储系统、拓展信息系统、信息系统集成、工业大数据分析与深度应用。
　　基于鼎捷软件提供的端到端智能制造解决方案，智奇铁路实现内部纵深流程的打通与整合、外部上下游供应链的协同与整合。通过多个管理系统的无缝集成，实现业务与财务一体化、供应与生产一体化、业务与决策一体化、生产执行与过程控制实时化，实现企业管理全面数字化、智能化的愿景和目标。
　　数字工厂总体架构如下：
　　基础层实现IT运维的内外网打通，通过安全认证保障网络安全，同时对数据安全、系统安全进行基础性建设，并实现场内各机台之间、各智能化设备之间网络的打通；
　　在业务流程之上，基于内外网基础，通过OA实现各个业务流程的衔接；
　　在执行层上，一方面建设制造执行系统（MES），包括车间DNC、MDC、SPC等机联网系统和生产核心数据的采集系统，通过数据实时动态的感知，做好过程预警和过程控制，使每一个工艺环节的不合格因素在生产过程中得到有效控制，保证产品最终流出工厂时安全可靠；另一方面，在产品全生命周期管理系统（PLM）上，融入CAD、CAM、CAE等数字化制造软件，充分进行系统打通，保证各机台执行正确的加工程序，保障产品质量；
　　业务运营层以ERP作为核心数据基底，打通采购、仓储管理、生产管理、质量管理、人力资源、财务管理、客户关系管理、电子商务等业务全流程；
　　最终高层管理者通过BI系统实现平衡计分卡的可视化，自动计算各个部门的绩效并召开绩效检核会议，同时将预算管理、内控管理的部分也加入到决策平台中，使得企业经营全部出自于一套数据，避免管理扯皮现象的出现。
　　在项目中，智奇铁路创新实现三大技术应用：
　　创新点一：物联网技术在机械加工现场的自动感知创新应用
　　通过精益诊断，智奇铁路的原材料、半成品、成品流转过程存在较大可提升空间，但现有的产品如轮对、轮轴、轮盘、齿轮箱种类多样，物料的状态、位置大量依赖人工进行区分，肉眼识别困难，如何将现有的人工作业模式通过自动感知等技术手段升级，实现自动区分与识别并进行提效，是智能制造转型过程中的创新技术难点。
　　对此，智奇铁路将RFID标签应用于产品定位识别，并在使用过程中对RFID标签的形态进行各种转化，例如腕带式RFID、油堵RFID标签等。RFID标签具体的应用场景如下：
　　场景一：物流运输
　　通过RFID标签实现从原料入场到绑定备料到加工过程的自动感知识别。
　　轮对毛坯入场开始，就对产品赋予RFID标签，每个轮对以及运输轮对的托盘都有唯一标识。
　　在原料包装过程中，叉车装有两个感应器，向下感应埋在地下的储位信息，向前感应产品标签信息。当车间需要使用毛坯时，车间产线的生产需求会推送至叉车的任务看板上，引导叉车到指定的库位路径取毛坯，在取毛坯的过程中，感应信息会及时在叉车感应屏上通过MES呈现，及时预判并发出声音警示。
　　运输至产线前在仓储备料区进行转化工作，将毛坯放到专用器具上，每个容器配有RFID标签，将每一片毛坯与工装进行再次绑定，当轮对进入加工中心后，自动上料装置可以自动感知轮对的位置，为数字孪生感知的动态驱动提供源数据，也为加工中心的程序调用提供产品识别。
　　场景二：工艺流转
　　利用射频识别技术解决检修及运用中轮对的快速识别，并通过与其他系统集成，快速建立大部件检修与运用技术档案，并通过信息系统反向数据关联查询，验证系统信息的准确性。
　　针对不同的场景使用不同的标签类型，例如通过地埋标签识别库房库位、加工储位等，检修出厂时赋予油堵、支撑后续对轮对的全生命周期管理。
　　场景三：高铁轮对检修
　　油堵标签跟着轮对出厂，列车运行过程中通过唯一标识进行识别，可以快速调取大部件检修与运用技术档案，实现轮对在路局整个生命周期中的闭环管理。
　　创新点二：AI视觉技术应用于人工作业规范预警系统
　　轨道交通的零部件属于高精尖的产品，而轮对属于核心关键部件，只有过硬的产品品质，才能保障列车的安全行驶。
　　轮装刹车盘在安装环节对平整度的要求非常高，且有些环节只能通过人工安装，螺栓的紧固顺序和扭矩要求非常严格，为避免人工作业失误，智奇铁路引入AI视觉方案，进行监控和预警，实现加工可靠性保障。
　　通过将工人现场的作业姿态和工艺规程植入到AI视觉识别中，上方摄像头可以实时识别工人的操作顺序，对错误环节进行系统预警，使加工作业环节更加可靠。
　　创新点三：端到端的智能工厂工业软件整合应用
　　通过实现ERP、BPM、APS、MES、QMS、PLM、WMS、CRM、SRM、CAM、DNC、CAD、CAPP等工业软件的互联互通，鼎捷软件为智奇铁路打造全局管控的企业工业软件体系，实现整个制造过程可追溯、产品全生命周期质量可控、信息传递和共享效率最优。
　　场景一：打通端到端，系统深度集成
　　从供应端到客户端的整个产业链方案如下：
　　通过打造数据中台、数据总线、业务中台以及运营管理平台，打破信息孤岛，使得20多个专业系统有机结合，业务流程根据流程设计在多个功能平台间流转，数据作为资源在各个系统中实时共享，使得信息在串联和共享的过程中达到效率最优，大幅提高流程运行质量与效率。
　　场景二：智能加工中心技改
　　过去智奇铁路的加工中心没有感知能力，通过加装边加工、边感知、边测量的能力，从而让加工作业做到自动补偿，有效节省人力干预，提升生产效率，使产品质量更可控。
　　场景三：手工检测在线化
　　部分环节需要手工进行测量，通过对测量工具进行数字化升级，将过去物理识别的卡尺、千分尺更替为数字化型号，并将量具与系统之间打通，使得每一步检测都能在电子操作指导书的指导下完成，操作人员每测量一步上传一个数值时，QMS管控软件中会有通过提示，当操作人员不按顺序操作或操作不合格时，系统会进行阻止和警告。
　　场景四：数据采集与监控
　　自动测量数据部分实现系统和系统之间的对接，自动抓取质量检测数据，手工检测数据和自动检测数据集成到SPC系统中，动态监控关键尺寸加工过程，及时发现异常并提供预警信息，提醒质量管理人员及操作人员采取质量预防措施，从而让产品加工质量更加可靠。
　　场景五：企业数字孪生
　　端到端的系统建设实现整个工厂制造过程动态数据的实时抓取，MDC系统实时监测加工中心的运载情况、机床的运行状态，对重要参数进行监控，自动完成工序之间的移转，将位置定位、移转和机台产出的完工数据整合在一起，将数据传入后端的数字孪生系统，实现动态的数据目视化呈现。
　　通过目视化呈现，工作人员可以快速识别不良产品点（红色的位置点），驱动处置人员作为代办事项处理，及时响应车间异常，从而做到产品质量更可靠。通过智能工厂集控CPS平台，车间的班组长、计划员及生产主任可以实时监控宏观指标和微观指标。
　　04
　　价值与效果
　　从效益成果上看，智能制造项目帮助智奇铁路实现新造轮对工厂全面数字化运营的目标，制造单位生产效率提升15%、产品制造不合格率下降10%、生产制造周期时间缩短15%。
　　同时，智奇铁路高铁轮对智能制造项目通过了国家智能制造示范基地认证，并被工信部评为2018年智能制造试点示范项目。