两化融合助力航空智能制造 ——设备信息化提升工厂效能

　　人类自使用机械以来就伴随着设备管理和维护维修，随着设备使用规模和复杂程度不断提高，设备管理逐步走向系统化和信息化。

　　工业生产刚开始时设备简陋，出现故障时才进行修理，即“事后维修”。随着机器复杂性提高和社会化大生产出现，设备故障对生产的影响越来越大，设备管理进入防止故障、减少损失的“预防维修”阶段,也即“计划维修管理”。随着计算机技术发展，设备信息化应运而生。从CMMS系统到资产管理系统（EAM），实现了设备维护维修管理和设备综合管理的信息化。

　　现代企业的设备维护维修管理主要通过预防维修模式来执行。根据检修技术条件和目标要求，以时间为依据，预先设定检修内容与检修周期。预防维修以计划维修为主，而设备的劣化点和劣化速度却在动态变化中，事前计划并不能完全适应设备管理需要，这就提出预知维修模式。预知维修通过对技术状态和使用状态的监测和分析，诊断设备健康状况，进而判断是否需要检修、确定最佳检修时机。该模式下，基于大量监测数据进行分析成为关键之一，预知维修是未来设备信息化发展方向之一。

　　航空制造业主要以各类机械加工设备为主，尤其是数控机床，其设备信息化具有鲜明特点：一是综合应用机械、电气控制、计算机技术，设备运行状态数据间具有复杂性和关联性；二是具有较强数据处理和通讯交换能力。航空制造业对设备预知维修提出了更高要求，建立各类设备的数据通讯、实时取得设备技术状态和使用状态数据成为支撑设备信息化的基础技术之一。航空制造业设备信息化对数据的要求主要涉及如下方面：1.设备生产状态数据。这类数据与企业生产管理相关。主要包括设备运行停止数据、加工产品数据、加工数量等；2.设备运转状态数据。这类数据反映了设备健康状况。主要包括设备运转时间数据，主轴运转时间、负载、速度数据，各轴负载数据，报警故障数据等；3.生产刀具数据。涉及刀具使用消耗方面的数据。主要包括刀具识别数据、刀具切削时间、刀具参数数据、刀具寿命数据等；4.加工工艺数据。涉及到与产品加工相关的工艺参数数据。主要包括加工的零件识别，加工的速度参数、加工的坐标系参数、加工的转速参数等。

　　通过“信息化”+“自动化”，实时从生产设备获取数据，各类数据的服务对象不再局限于设备管理需求，还可服务于生产管理、加工准备、工艺优化等，能为企业创造更高价值。设备预知性维护可通过运转状态、加工工艺等数据建立设备劣化模型数据分析，从而提前消除即将发生的故障，提前规避经济损失。基于对生产数据、运行状态数据的分析，企业能掌握机床设备真实生产能力，精准制定生产计划，高效快速开展生产。日常维修作业中，通过设备故障报警的实时传递，保障人员能及时掌握故障时设备数据，迅速开展现场排故，减少停机时间、提高设备利用率。完备的刀具管理系统，刀具切削时间数据、磨损数据、寿命管理等为刀具准备和采购提供数据支持，也为单机设备智能化提供刀具寿命预警、配送等数据支持。由此可见，未来设备的信息化发展将向企业整体信息化中各个系统进行延伸，设备信息化与其他信息系统会进一步深度融合。

　　航星国际自动控制工程有限公司为企业向数字化制造、智能化工厂的升级转变提供设备级整体解决方案，具备高度集成、简单易用和降本增效的特点。该解决方案收集了现场第一手生产数据，确保管理者实时了解和处理生产动态，专业的大数据分析为生产决策和生产规划提供有效支撑。

　　在设备信息化建设中，中航工业东安在设备信息化建设中采用航星公司自主研发的数据采集和分析系统，对数控机床的数据采集和分析推动效率提升取得了显著成功。该系统成为提升整体管理水平的有效工具，并对确保全年科研生产任务的完成起到了关键性作用。该案例中，通过自动实时采集数据，中航工业东安可以对每天、每周、每月、每季度的运行时间、切削时间、主轴运转时间等清楚掌握。此前一直认为运行效果很好的某设备，实际利用率仅为20%，使用航星公司的研发系统后，当前设备运行优劣能一目了然，需要提升改进的地方也被毫无遗漏地显现出来。针对能提升生产效率的关键点，中航工业东安迅速采取措施，对曲线高低进行“补差”，强化生产准备工作，缩短设备停滞时间，提高机床运行效率、利用率、开机率，合理优化人力资源，调整零件生产顺序。仅半年时间，主要设备的有效运转率提升近一倍，车间生产压力得到了极大缓解。该系统的成功使用，被誉为是中航工业东安提升车间生产管理水平、加强细节过程控制的一把“利器”。

　　在工业进入大智能制造的环境下，未来设备信息化将向设备管理的智能化发展，与其他相关大数据（如刀具材料数据、运动部件数据等）进行关联分析，建立各类数据分析模型（设备主要件劣化模型，刀具磨损模型，精度变化模型等），实现设备及相关作业的自适应调整，从而实现航空工业的智能制造。航星公司必将持续致力于推动两化融合，助力航空智能制造蓬勃发展。