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【路線圖】中國汽車智能製造技術路線圖

本文節選自《節能與新能源汽車技術路線圖》

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預期目標

智能製造是《製造2025》的主攻方向,是落實製造強國戰略的重要舉措。智能製造是基於新一代信息技術,貫穿設計、生產、管理、服務等製造活動各個環節,具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進位造過程、系統與模式的總稱。具有以智能工廠為載體,以關鍵製造環節智能化為核心,以端到端數據流為基礎、以網路互聯為支撐等特徵,可有效縮短產品研製周期、降低運營成本、提高生產效率、提升產品質量、降低資源能源消耗。

汽車工業是汽車發達國家智能製造重要的應用實施領域和突破口。主要表現在:

( 1 ) 以無人駕駛汽車為代表的智能汽車產品研製。如美國Google的智能汽車聯盟計劃,技術上重點突破支撐汽車無人駕駛的新型感測器、物聯網、智能導航等。

(2)著力推進智能工廠和智能生產,支持以用戶為中心的個性化汽車產品生產模式。技術上重點突破企業內部製造與信息系統之間的縱向集成、汽車產品生命周期上製造與信息系統端到端的集成、以價值鏈為導向的企業發展戰略層面的橫向集成。

(3)著力提升汽車生產過程和工藝環節的自動化和智能化水平。技術上以信息與物理系統融合為核心,推進機器人、3D列印、物聯網、大數據等智能製造支撐技術的深化應用。

汽車智能製造需要立足汽車工業發展規劃和當前實際,以智能製造模式和技術體系為指導,通過十年的努力和持續改進,使汽車製造的自動化和信息化水平達到國際汽車製造發達國家的同等水平,通過汽車製造過程與先進信息控制技術的深度融合,形成若干個具有行業影響力的汽車智能製造示範工廠,行業的智能製造水平得到大幅度提升,如附圖所示。

目標如下:

(1)到2020年,全面夯實汽車製造工業自動化、數字化、網路化、信息化基礎,構建示範性智能單元、智能生產線,突破智能車間、智能工廠關鍵技術;顯著提升設計、製造、管理一體化信息集成,製造過程自動化,實時管控水平;骨幹汽車企業廠域感知設備和網路空間覆蓋率達80%以上,單位工業增加值能耗下降20%,管理信息化普及率達到85%,數字化設計工具普及率達到90%。以工業機器人為代表的智能裝備完成從計算智能向感知智能發展,實現衝壓、焊裝、塗裝工位無人化生產。

(2)到2025年,智能決策軟體和智能裝備在骨幹汽車企業大量使用,實現物聯網、大數據與智能化技術的全面深化應用,構建示範性智能車間,實現企業縱向、橫向以及端對端的全面集成。以機器人為代表的智能裝備完成從感知智能向認知智能發展,具有良好的語音識別等多模式人機交互功能,協作智能機器人實現廣泛應用,機器人集群作業具備機器人補位功能。

(3)到2030年,在全面數字化、網路化的基礎上,汽車製造實現從設計、生產、物流到服務的全過程智能化,構建一批智能製造企業,使汽車製造過程能動態適應環境的變化,從而實現精準管控和環境友好製造及大規模定製生產。以機器人為代表的智能裝備實現認知智能,具備自我學習功能,機器人代替體力勞動向機器人局部代替腦力勞動轉變。

重點任務

智能製造通過製造自動化的概念更新,擴展到柔性化、智能化和高度集成化,是打造汽車企業未來核心競爭力的關鍵環節。在新的產業競爭環境下,決定競爭成敗的關鍵不再是設施規模、低勞動力成本等因素,技術、管理等軟實力和科技創新能力對競爭力的貢獻更為突出。競爭要素的變化直接導致汽車工業原有比較優勢在削弱,對於總體處於 「工業2.0」補課、「工業3.0」局部應用的國內骨幹汽車企業提出了嚴峻挑戰,實施智能製造已是汽車工業建設世界強國、實現由大到強的重要途徑。

智能製造最顯著的特點體現在生產縱向整合及網路化、價值鏈橫向整合、全生命周期數字化、技術應用指數式增長等四個方面。發展汽車智能製造的重點研究任務:

1. 汽車智能製造標準與技術體系

面向智能汽車和智能製造過程,從頂層規劃角度出發,研究構建汽車智能製造技術體系,為汽車工業推進智能製造提供框架體系支撐。

主要研究內容包括:

(1)汽車智能製造標準體系研究。

(2)汽車智能製造工藝及裝備技術體系研究。

(3)汽車製造CPS技術體系研究。

(4)汽車製造智能管控體系研究。

(5)智能汽車標準與安全體系。

2. 汽車智能製造車間感測物聯網路與大數據平台技術

以汽車製造車間為對象,研究網路覆蓋製造過程全要素的實時感知與傳輸的關鍵共性技術,實現車間運行實際過程數字化,支撐車間實際運行過程的模擬、優化、實時控制,為車間綜合智能管控提供支撐平台。

主要研究內容包括:

(1)汽車製造車間感知網構建技術。

(2)汽車製造車間網路信息安全控制技術。

(3)面向產品生命周期的數字量流轉與介面設計技術。

(4)三維模型的海量工藝數據傳輸技術。

(5)汽車製造過程的海量異構大數據組織技術。

3. 面向個性化定製的柔性製造系統規劃與集成技術

智能製造的一個重要目標是能夠根據用戶需求實現產品的個性化定製生產,這在未來的汽車生產中體現尤為突出。研究面向汽車個性化定製的柔性製造系統規劃、設計與集成技術,為汽車生產模式的變革提供技術支撐。

主要研究內容報括:

(1)柔性製造系統單元的模塊化設計技術。

(2)物料儲存與搬運技術與裝備。

(3)柔性製造系統重構與任務切換技術。

(4)柔性生產線的構型與設計技術。

(5)可重構柔性製造系統的集成控制技術。

4. 虛擬現實與增強現實及其混合現實技術(VR/AR/MR)

重點研究虛擬現實、增強現實及其混合現實技術在汽車智能製造工廠過程與操作模擬、運行監控中的應用。支撐汽車製造車間/工廠虛擬與物理系統的融合。

主要研究內容包括:

(1)智能工廠的布局優化模擬。

(2)智能工廠人體工程學模擬。

(3)智能工廠的排序與平衡問題模擬。

(4)智能工廠的自動物流模擬。

(5)增強現實技術在汽車裝配操作中的應用。

(6)混合現實技術在汽車製造中的應用。

5. 汽車製造過程與工藝大數據技術及其應用

大數據在未來汽車設計、製造、服務和回收等全生命周期過程中將發揮愈來愈重要的作用。數據和智能決策是智能製造透明化生產的核心,研究汽車產業鏈上大數據技術及其應用成為汽車企業核心競爭力的關鍵。

主要研究內容包括:

(1)汽車製造過程和工藝大數據分析技術。

(2)大數據可視化技術。

(3)基於大數據的企業知識工程與創新技術。

(4)基於大數據的製造過程與工藝優化技術。

(5)大數據驅動的質量分析與控制技術。

6. 汽車製造智能綜合管控技術

以汽車零部件製造和總裝為對象,研究突破車間計劃、質量、物流、安全等業務領域智能化管控的關鍵共性技術,支撐製造過程數據實時採集、分析、決策及反饋執行的閉環管理機制,實現由數據驅動的製造過程智能化管控,解決車間管控精細化程度低、數字化智能化水平弱、效率低等行業共性難題。

主要研究內容包括:

(1)車間自適應調度與排產技術。

(2)大數據驅動的質量管控技術。

(3)時空感知的車間物流實時管控技術。

( 4 ) 安全生產智能監控技術。

(5)生產資源的平衡與再平衡技術。

(6)PLM/ERP/CRM/SCM/MES無縫集成技術。

(7)車間智能綜合管控平台iMES系統開發。

7. 工業機器人技術及其在汽車智能製造中的應用

智能裝備技術的發展將由部件發展模式向系統發展模式轉變, 機器人的設計和開發必須考慮和其他設備互聯和協調工作的能力。汽車行業中機器人的設計和應用集中在方法、工具和步驟上,機器人技術的不斷發展與應用讓工廠降低成本,同時加強了質量管控以及提高了生產效率。未來工業機器人將發展以下關鍵技術:

(1)輕量化、低能耗技術:隨著炭纖維等新材料的出現以及關於彈性臂的研究,機器人臂輕量化將不斷突破,有可能實現長期以來人們所追求的負載/自重比為1∶2的輕型機器人。

(2)精密驅動技術:開發耐高溫及具有高效矯頑力的磁性材料,把力及力矩感測器、加速度感測器等和電機及驅動單元組合成新感測驅動單元,使機器人更加靈活、精確地完成各種複雜的工作。

(3)移動性能技術:目前的汽車行業機器人多為固定式六軸機械手,對機器人的應用局限於它本身的位置定位和工作半徑,開發基於AGV與機器人結合等機器人移動技術,未來移動式機器人將使機器人具有「補位」意識,真正實現高效多能。

(4)嵌入式立體感知與安全技術:機器人在很長一段時間內存在著人機交互操作的危險性,所以在一定範圍內布局和路徑都受到一定約束。隨著立體視覺感測感知技術的逐步成熟,將視覺感測系統嵌入機器人手臂中,通過對光源、相機、微處理器的整合,對圖像進行濾波降噪處理、特徵提取並將處理結果實反饋至機器人抓手,可以實現機器人的3D自動抓取作業。

(5)通用標準研究:未來機器人發展做到同等負載水平機器人在不同應用硬體配置和軟體應用具備很強通用性。軟體上實現數據導入后即可實現機器人的更換應用,完成設備快速對接。編程語言和通信介面在內的各項技術都將在行業中得到統一標準。

(6)基於深度學習的雙臂協作機器人技術:機器人通過頭部攝像頭、手部攝像頭、力感測器等感測器獲取工況信息,對數據進行預處理並進行融合后輸入神經網路,通過不斷嘗試最終獲取模型參數,完成複雜作業。在汽車製造裝配工位具有很好的應用前景。

(7)基於人工智慧的智能管理機器人:隨著虛擬現實技術、室內地圖自動重構技術、導航技術以及移動機器人技術的發展,智能服務機器人將走進工廠,替代人類從事部分腦力活動,包括生產車間巡檢、機器人工作班組管理、產品品質管理等。

(8)機器人仿生控制技術:在機器人技術和仿生學技術發展到一定程度后,人工肌肉驅動技術,新仿生材料、智能驅動材料,複雜物體抓持的仿生靈巧手的構型設計與操作技術將在機器人的汽車生產工藝中出現。

面向汽車零部件製造、裝配、質量控制等環節,還需研發基於工業機器人的智能製造應用系統:

(1)機器人搬運與上下料系統:圍繞汽車車身衝壓、總裝、以及汽車發動機加工的製造過程,研製機器人末端柔性抓取、位置及操作列感知單元,組建機器人搬運與上下料系統。

( 2 ) 機器人焊接與連接系統:重點突破機器人焊接力-位-電等參數綜合檢測、機器人塗膠路徑和質量跟蹤檢測等關鍵技術,集成開發機器人焊接與連接應用系統。

(3)多機器人協同的在線檢測系統:集成視覺感測檢測、協同控制技術,開發多機器人協同的汽車零部件製造和總裝質量的在線檢測系統。

(4)編程技術:離線編程和拖拽編程。目前的編程語言仍然是供應商獨立開發,各式各樣。在今後的發展中,隨著機器人控制器採用通用計算機已成為一個主流,機器人語言完全可以像計算機語言一樣規範化,這將大大有利於系統集成,便於系統的編程、模擬及監控。

8. 感測器技術

要實現汽車生產過程的自動化、定製化作業,需要各種高精度數據感測器智能感知感測技術。在未來的發展方向中,需賦予感測器「智慧」職能,感測器不僅能完成識別、檢測功能,還能對品質、安全、自動化等信息進行採集分析,這樣需要開發具有數據存儲和處理、自動補償、通信功能的低功耗、高精度、高可靠性的智能型光電感測器、智能型接近感測器、高解析度視覺感測器、高精度流量感測器等。

主要研究以下技術:

(1)視覺檢測技術:智能相機、三維激光等技術已經開始在汽車生產製造過程中逐步應用,將通過3D激光技術對車身三坐標檢測、自動焊裝孔位檢測等實現在線檢測。

(2)物聯網RFID識別及可追溯技術:將汽車產品賦予「身份」,可實現全柔性生產及全生命周期的可追溯。

(3)安全感測技術:人機協作存在人機安全問題。光電感測器等在工作區域內劃定安全範圍,檢測人機干涉的問題,確保人和設備的安全。

(4) 感測器柔性自動化技術:汽車生產逐步走向多品種、小批量、定製化製造,感測器的識別功能能夠很好的實現柔性化生產,對工件進行識別,對生產系統的數據進行感知,從而控制整個生產過程。

(5)自動導航感測技術:能對移動機器人的工作提供路徑規劃和引導作用。

(6)下一代仿生感測技術:感測器的進一步技術突破,將模擬人類視覺、聽覺、觸覺、味覺等感測技術,包括人工皮膚感測技術,肌電/腦電人體意圖感測技術等。

本文發表在《汽車工藝師》雜誌 2017/7期P24-P28,轉載請聯繫小編13810761052

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