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工业4.0如何在汽车玻璃生产线中落地
作者:上海励岱智能  发布时间:2018-12-22
我们大致了解了工业4.0的和中国制造2025,所以目前通俗的工业4.0的叫法在中国应称之为“中国制造2025”。那么,且不论名字怎么叫法,对于汽车玻璃生产线行业,如何应对才是关键。
笔者认为,未来的智能汽车玻璃生产线工厂应有以下几个方面组成:智能的加工设备,先进的物流体系和自动仓库,将前者统一管理的智能管理系统(ERP+MES),以及高素质的人才。

如果想建造一个智能工厂,并采用智能生产的模式来进行汽车玻璃生产线产品的生产,首先要具有智能化的单机设备。
随着这些年国内汽车玻璃生产线设备的不断发展,深加工设备供应商提供的设备自动化程度已经都很高了,PLC和变频技术,伺服技术在设备上的普遍应用,汽车玻璃生产线设备已经向自动化程度大步迈进,某些设备上已经接近国外品牌的功能和质量,但还远不能说是智能化设备。

大部份国产和进口设备因为价格的问题还是存在一定的差距,这不能说是设备供应商的问题,而主要体现在工厂管理者的经营管理理念上。比如LISEC的中空玻璃生产设备,在中空玻璃的生产过程中,对于玻璃厚度,铝条的厚度等参数进行自动测量,将测量信息传送给注胶机器人,进行二次封胶。而国产设备由于性价比的因素,对于前期的参数基本采用的是参数人工设置而非测量的方法。这样,在本应可以实现的闭环控制中就引入了人为因素的干扰,而不能形成完全的自动化,更不用提智能化了。

再以钢化设备为例,随着LOW-E玻璃的普及,从单银,双银到三银,对于钢化炉的要求越来越高,钢化的加热模式已经进行了翻天覆地的改变,加热效率越来越高,温控水平也趋于完善,但我们不能说这是智能化的设备。

那如何在钢化炉上实现智能化呢,关键是设备要具备自主学习能力。例如在使用初期,将一些认可的钢化经验及不同厂家对应的参数输入到计算机的数据仓库中,形成一个小型的知识库,通过在加热炉前段增加尺寸和厚度的传感测量装置(激光扫描,光栅光纤传感),计算机会根据知识库中的经验挑选合适的参数,根据测量玻璃在上片台的分布状态进行分区加热冷却,在配合出炉扫描装置(如I-LOOK),将玻璃的物理状态(翘边,变形)反馈给控制计算机,计算机在下一炉时进行温度和时间,功率分布状态的调整,调整后生产的玻璃再经过出炉检测装置检验调整结果,记录工艺参数和质量的关系,通过知识库中的数学收敛模型,自主学习,记录下最优的参数结果。形成新的知识和工艺经验值。

同样的当四季变化时,环境温度不同,冬季和夏季的加热时间,吹风功率等都要进行调整,传统的钢化设备都是需要操作工根据经验进行调整。当我们在钢化知识库中将环境温度作为变量通过传感器自动导入后,同样可以形成新的知识记录在数据库中。以减少外界的环境干扰,自动生产出优质的钢化玻璃。
传统汽车玻璃生产线企业培养出一个熟练的钢化炉操作工所花费的成本是相当高昂的,而且随着人员的流动,这些花费企业大量资源而形成的知识也流失了,对于企业是不公平的。目前已经有钢化厂家在做此方面的研究,但也只是知识库的雏形,如(I-CONTROL),但还没有能力进行自主学习的能力。
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