探寻红旗工厂的智能化改造之路

当前，汽车产业正面临着颠覆式的技术变革和转型升级，先进制造技术是促进产业转型升级的重要依托。中国一汽旗下的“红旗”品牌销量从2017年的4700余辆迅速跃升到2020年的20万辆，几年时间增长42倍，堪称业绩奇迹。据悉，2021年上半年，红旗品牌销量已实现14.5万辆，同比增长107%，一枝独秀领跑中国汽车品牌，并且正在向40万辆的目标前进。本期，我们邀请到中国一汽工程与生产物流部副总经理/中国一汽制造技术学会秘书长张晓胜先生，和我们分享红旗的造车之道，以及其在数字化转型方面的创新之举。
 
用创新引领数字化

据悉，现在的“红旗”工厂是在拥有50多年历史的老厂房基础上经过3次改造建设而成的，并于2019年2月投入使用。虽然老厂房中的立柱非常密集，工程师在保留原来格局基础上，采用立体空间布局，生产节拍大幅提升。特别值得关注的是，在智能制造的加持之下，焕然一新的“红旗”工厂已经建设成为了一个现代化、数字化、智能化的生产基地。

工厂率先在国内实现了智能物流AGV无人配送，仅总装车间就有417台AGV承担运输任务。AGV监控系统对AGV进行数字化管控，实时监控每一台AGV的工作状态，对于脱轨、低电量、碰撞等故障情况，每日汇总生成问题曲线，实时分析问题并制定措施，为决策层提供全面的数据支撑。与传统的人工驾驶物流小车相比，规整的配送线路和稳定的配送时间都大大提升了车间的物流效率和安全可靠性。

此外，在红旗工厂的大脑中枢——生产控制中心，搭建有一套架构先进、多方展示的可视化生产管理信息系统。该系统从各个功能上进行可视化管理，包括对生产计划、车序车型、工艺参数、物流、质量、设备运行情况、能源消耗能源等业务实时监管，系统实时采集监控、存储、分析整个生产过程情况等信息数据，实现了制造过程的全信息化闭环管理，真正做到了问题可追溯、缺陷零流出。

值得一提的是，中国一汽首创的“汽车无遮蔽彩色智能精密涂装技术”，可以将消费者喜欢的个性化图案，通过这一技术喷涂至车身上，让汽车外形图案不再受传统套色工艺的局限，满足客户个性化需求。另外，中国一汽自主开发的电池容量快速检测系统，将数据驱动的模型分析方法与实际充放电测试过程相结合，大幅缩短了容量检测时间，能定性判定电池容量是否达标。预测软件不受测试设备限制，也可部署于云端服务器，实现远程调用。该项目单台电池Pack（或模组）容量测试时间降低至传统方法的50%以下，单台电池Pack（EV电池包）节约电能≥1.3kW•h。

“造车是一门艺术”

当然，企业的数字化转型之路并不是一帆风顺的。小到一个AGV的部署，大到整个工厂的数字化架构，工厂数字换转型的每一个环节都历经考验。

张晓胜告诉我们，目前工厂内部署的AGV是固有逻辑的机器人，和中控系统系统连接，根据设定的程序以及固定的卡点执行指令，这对于工厂物流环节来说会有些局限。未来的AGV会变得越来越“聪明”，会往自主移动的方向发展，通过激光雷达等传感系统自行决策。他谈到，“我们正在和清华大学就工厂物流方面探讨一些合作的空间，计划研究更智能的AGV，实现自主决策执行变道、超车、避让等操作，未来可以部署更少的机器人去实现更大的效益。”

“此外，不同厂家的设备都拥有自己的逻辑接口，系统有时候不能互联，在工厂遇到一些需要升级改造的时候，无法实现机器之间的互相通讯，这也是一大难点。”张晓胜说道。

谈及数字化改造后，人和机器之间的关系，张晓胜表示，未来将是人机协同的场景，机器不可能完全替代人类工作。“例如汽车的总装车间，自动化水平总体在30%左右，像拧紧这类的操作是需要人和机器协作完成的，那么传统的大型工业机器人势必会有一些局限，小型的、更加安全的协作机器人将更受青睐。”他说道，“对于人工成本和机器成本的支出，我们会进行全价值链的考量来进行平衡。”

此外，汽车工厂的生产往往会遇到忙闲不均的问题，如何通过高效的物流搬运或者产线更加柔性化的改造提高工厂的生产效率，相信也是众多企业正在思考的问题。“目前生产线改造中，焊装车间基本上都是以专用线为主，生产线互换难度最大。假设可以实现比较长的生产线将一些专有的部份嫁接在通用产线之外，产线的节拍可以不用受个别问题的影响，那么车间的生产效率是否可以更高？燃油车和电动汽车是否也可以根据这个思路进行改造？”张晓胜通过自己的一些实践经验，对于产线改造提出了自己的设想。

结语

值得一提的是，工厂数字化转型往往涉及IT和OT的融合。在数字化时代，大家都在说数据是“金矿”，那么IT和OT要如何真正做到默契配合，挖掘数据中的金矿，也是一门学问，相信也是诸多走在数字化转型之路上的企业面临的一个课题。

窥一斑而知全豹，从制造到智造，中国一汽正在持续不断地提升软实力，精益求精打造数字化、智能化的生产体系，相信红旗在强大的技术支撑下能够在汽车市场交出一份满意的答卷，我们共同期待。

文/龚佳枫

来源：荣格-《智能制造纵横》


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