目前，隨著整車沖壓車間自動化裝備的大量應用，包括零件沖壓、行車吊運、物料裝箱、物料配送等環節上不斷提升自動化率，如何提升沖壓生產的信息化、數字化、智能化，充分發揮自動化裝備優勢成為了首要任務。而沖壓車間由于其生產的特殊性，在計劃調度和生產過程管理方面不同于整車制造其他三大工藝車間的需求，工廠層面上雖然規模應用了MES、ERP 等制造系統，但在沖壓自制件環節的應用并不多見，沒有形成有效的工業物聯網，沖壓車間往往成為了汽車四大工藝中的“信息孤島”。本文主要介紹我廠沖壓車間在數字化能力建設中的思路及案例，為數字化沖壓車間概念的進一步拓展提供思路借鑒。
沖壓車間數字化建設規劃
我廠沖壓車間配備了6250 噸全自動雙臂高速沖壓線(圖1)、數控伺服液壓拉伸墊，輕量化模具，SMARTON 卷揚起重機，360°AGV 智能小車等自動化設備，同時以MES 系統為核心，構建生產過程監控系統、整線數字化仿真平臺、智能物料管理平臺、在線零件孔位質量檢測系統、智能能源管控以及設備預測性維護系統等數字化系統(圖2)，將沖壓制造朝著安全、綠色、柔性化、數字化的智能制造方向進一步發展。
生產過程監控系統(PMC)
目前，生產過程實時監控系統(PMC)已經成為各大汽車制造公司的標配系統。沖壓車間PMC 通過與每條沖壓線線體總控PLC 通訊，從而提供沖壓線生產過程的實時監控，指示故障情況、報警和操作模式，有助于快速響應，同時對生產數據進行記錄和分析，找出瓶頸，進行問題改進，為車間的生產計劃、產能分析、ASPM 提升提供依據，從而達到節約管理成本、提高管理效率和效益的目的，如圖3 所示。
同時沖壓車間PMC 系統集成車間現場監控系統，能夠對現場工藝操作準確性、執行性進行監控、回查，對設備和操作進行安全監控。整線數字化仿真平臺
傳統高速線模具調試單套需要70 ～80 個小時，大量占用沖壓線生產時間，無法充分發揮高速沖壓線的生產效率。為此，沖壓車間建設基于CATIA 的整線數字化模型仿真平臺(圖4)，在模具設計階段通過數字化仿真技術還原現場實際生產狀態，可實現以下幾個方面。
(1)離線軌跡調試。通過將壓機、模具、機械手以及端拾器1∶1 構建模型，離線構建沖壓零件的運動狀態，運動曲線、壓機與相鄰機械手狀態直觀可視，通過軟件報警發現干涉點，在開發階段規避掉或者提前預知可能存在的模具干涉問題，提前對模具進行優化，規避后期調試碰撞風險。(2)離線端拾器搭建。在模具設計階段進行生產節拍分析，檢查模具干涉曲線，分析零件端拾器吸盤點位布置合理性，參考各安全距離標準對各模具靜態模擬，校核設計節拍，指導并驗證端拾器設計。(3)軌跡節拍優化。通過檢查機械手運行過程中的距離、速度、加速度等各項參數，將機械手各軸運動參數值控制在合理范圍內，得到機械手各軸運動狀態下穩定、節拍最優的軌跡程序，大大縮短后期現場節拍優化時間。軌跡及控制參數修改信息在后臺生成離線程序，包含各序凸輪角度參數，各傳輸機械手X/Y/Z/A/B軸運動信息，導入現場總控臺，現場調試工作開展時直接調用。通過使用整線數字化仿真平臺，每套模具的試模時間由70 ～80 小時縮減至30 ～40 小時，模具生產節拍平均提升1.2SPM。
智能物料管理平臺
傳統沖壓自制件料架是車間數字化管理中的難題，我廠沖壓車間通過在料架上安裝UWB 定位芯片，以較小的成本將傳統料架轉化為智能化設備，自主將料架、車輛、人員的類型、位置等信息通過物聯網傳輸給智能物料管理平臺，后臺通過數據統計分析給出成品件、包裝器具的動態庫存和實時消耗。每一枚UWB 定位芯片具有唯一識別號，芯片持續發射信號與物聯網基站通信，物聯網通過唯一識別號區分不同對象類型，并將信號傳輸給數據中心。數據中心解算標簽位置與軌跡數據，實現了人員、物料和車輛的自動識別與定位，如圖5 所示。
智能物料管理平臺結合廠區高精地圖和邏輯算法判斷物料所處環節，監控成品件生產、倉儲、消耗和包裝器具的使用與回收過程，沖壓車間、物流部門可以在同一個平臺上實時查看所有生產所需物料（板料、成品、料架）的庫存、消耗和分布情況。通過對生產物料數據的統計和分析，掌握成品件和包裝器具的動態庫存，對沖壓智能排產提供基礎約束信息，提前預測風險，實現最優經濟排產；同時平臺對于成品件質量問題可以追溯到單個料架，并提供生產、入庫和出庫信息，為車間分析和追溯質量問題提供數據支撐。智能能源管理系統
能耗費用占沖壓車間運行總成本的40%左右，因此控制能耗費用是降低制造成本中重要的組成部分；我廠沖壓車間秉持綠色制造的理念，建設規模為0.25MW的光伏電板（圖6），平均一年產生30萬度電，每年可以節約86.2 噸標煤。
同時，構建智能能源管理系統(圖7)，實時監視車間所有主要設備及輔助設備能源使用情況，能夠進行能源計量、能源分配、能源結算、能源預測，將各站點數據采集處理后傳至主監控畫面，處理、分析各類數據(配電、制冷、水泵泵站)，并與PMC 系統互聯互通，實時記錄單沖次能耗(CPS)，針對不同模具設定CPS 指標，實現能源管理精細化。設備預測性維護系統
隨著自動化設備占比的提高，愈發凸顯設備維護與管理的重要性，我廠沖壓車間依托集團自有云平臺，開發設備預測性維護系統，通過構建“搶單式”應急維修模塊，在線備件倉庫模塊，在線故障知識庫模塊，設備預防性維修“PM”模塊，設備預測性維護“PdM”模塊，打通與生產管理系統(PMC)端到端的接口，充分挖掘數據的內部聯系，基于生產產品數量以及故障頻次，通過平臺大數據分析，自適應調整預防性維護周期與頻次。系統通過直接與設備PLC、工控機通訊，獲取大量設備傳感器數據，通過數學模型的判斷分析，預測設備狀態的發展趨勢，合理的做出相應維護策略，逐步把設備維護的重點轉向“預測性”維護(PdM)。圖8 為電機制動器的預測性維護，一但周期內磨損斜率大于預設值，平臺自動創建PdM 維護工單，維修人員快速響應接單處理。
零件在線孔位質量檢測
我廠大部分模具提供多種選配零件，以滿足用戶定制需求，但是隨之帶來的模具切換頻次上升，易發生由于沖頭切換機構故障，導致發生錯漏孔質量問題；針對零件孔位的質量檢查，目前國內沖壓車間主要采用人工1/4 質檢、光照質檢的方法來進行檢測，不僅效率低下、浪費人員，而且易發生錯漏孔件流入下道工序的情況。為了避免類似情況發生，我廠沖壓車間開發在線孔位質量檢測系統(圖9)，通過高分辨率工業相機，運用智能邏輯單元運算，針對每一個零件進行拍照檢測，并與當前零件數模做實時比對，孔位檢測正確率＞99.9%。檢測出的異常情況實時通過報警器提示線末收料人員，并在線末大屏上展示出錯誤的位置，幫助收料人員快速判斷問題，確保錯漏孔質量問題不外溢。
通過不斷建設與提升車間數字化能力，在工藝設計、生產管理、物料管理、能源管理、質量檢測等方面不斷提升車間數字化、智能化能力，進一步提升生產效率、節約制造成本，為客戶創造更高價值。
