《智慧企业工业互联网平台开发与创新》 ——2.3.4 基于CPS的CPPS

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华章计算机 发表于 2020/02/21 12:28:50 2020/02/21
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《智慧企业工业互联网平台开发与创新》 —— 书中第2章,第2.3.4节,作者是彭俊松 。

2.3.4 基于CPS的CPPS

如前文所描述,工业4.0认为,权利分散和自我组织的程度与系统的复杂性呈正相关性。而在工业4.0的愿景中,人们面临着更加复杂的制造系统。按照传统的做法,解决复杂系统的做法是不断细化流程,对流程进行梳理并使之标准化。大量的管理技术都是建立在这个主导思想上的。这种统一化和标准化的做法相当于是对未来事件进行预测性的尝试,其目的是在这件事情真的发生的时候,我们能够用标准化的行为模式来应对它们。而这种统一化和标准化的背后无疑反映了集中式控制的思想,即对一个事件的应对逻辑或者流程的流动去向,最好都能在事前进行精密的勾画,并放在一台服务器和一套系统中。

然而在工业4.0时代,随着要求和标准的提高,必须要处理更加个性化的客户需求、更加灵活的生产工艺、更加精密和敏感的机器设备、更加多变的环境变化,其背后是更多的数据,以及更多的预测和判断。由于预测和判断结果的组合与信息量一样呈指数增长,人们已经无法完备地穷尽所有的可能性,因此得到了这样一条原理:越详尽地预先定义一个流程,这个流程越不可能按照之前计划好的形式和预计的时间出现。在工业4.0的环境中,对业务流程的控制将不再是基于事先完备的定义,而必须要通过自组织的分布式决策系统来实现。

我们仍以汽车的生产为例来说明这一问题。如图2-34所示,今天的汽车生产组织的特点依旧沿袭了福特流水线的做法,它所能实现的大规模定制是对传统的流水线生产方式的一种增强——我们称之为“大规模定制1.0”。

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图2-34 传统的福特制汽车生产流水线

打个形象的比喻,这种大规模定制1.0就像一个能工巧匠制作的八音盒,在一个金属滚筒的表面上,根据乐谱,十分精密地焊上表面凸起的焊点。然后让滚筒按照恒定的转速,在精确的时间和位置上拨动下方的金属细条,发出美妙的声音(见图2-35)。这种发音的方式整齐、划一、可重复,但实现一套曲目的过程同时也很僵化和漫长。

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图2-35 八音盒的原理

八音盒的原理其实与目前大规模定制1.0下的汽车生产如出一辙。如图2-36所示,客户可以在订单中配置自己想要的车辆。每一张订单对应一个客户的定制车辆。这些订单在生产之前要进行精确的排序,然后在生产线上按照顺序依次移动。而反映客户定制要求的零部件也会按照订单的顺序,提前运送到生产线上,然后依次被装到车辆上,其顺序与事先安排的顺序一模一样。

这种生产方式存在明显的缺陷,具体原因如下。

生产线上各道工序的布置是固定的,车辆必须在这些工序之间依次移动。如果客户所要的定制化车辆需要有特殊的工序,则难以对生产线进行调整并加以满足。

生产订单和客户的订单之间是一一对应的关系,其排序需要考虑生产线的节拍平衡,以及供应商的供货能力。排序计划需要提前与供应商进行沟通。一旦生产订单顺序发生异常变化,就需要有一定的缓冲时间和缓冲库存来进行调整。

员工的工作内容机械单一,缺乏参与感和创造力。

总的来说,大规模定制1.0带来的是高成本下的有限定制能力(固化的硬件投资、有限的产品配置选项、对外界执行误差的低容忍)。到目前为止,制造工艺(包括加工顺序和路线、工作中心分配等)始终是作为固化的前提条件,限制了大规模定制生产进一步提高柔性和降低成本的可能。

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图2-36 大规模定制1.0存在的缺陷

为了解决这些问题,按照工业4.0的理论,只有通过分散的智能主体(即CPS)相互之间的协同,才能够实现。也就是说,分散、委托责任及建立自主的主体是绝对必要的。

图2-37形象地展示了智能工厂中使用CPS技术后的全新生产方法。在这里,被加工的产品可以被看成是一种CPS(称之为“智能产品”),可以被唯一地加以标识,可以在任何时间和地点被定位,并像一个具有“智能”的人一样,知道自己的历史、当前的状态,以及为了实现目标准备可以备选的加工路线。工厂里的嵌入式制造系统也可以被看成是一种CPS(称之为“智能设备”),不仅在企业内部实现垂直的网络连接,而且还在跨企业的价值网络之间实现水平的连接,从而实现实时的管理——让订单从下单的那一刻起,一直到对外交付。通过智能产品与智能设备、智能设备与智能设备之间的协商,动态地确定出一条加工路线。这种基于CPS理论的生产系统称为信息物理生产系统(Cyber Physical Production System,CPPS)。

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图2-37 信息物理生产系统(CPPS)的生产运行

以德国奥迪汽车为例。对于未来基于CPPS的生产,奥迪有着自己的愿景。如图2-38所示是奥迪对2030年的未来数字化工厂的诠释——传统的生产流水线已经不存在了,零部件通过无人机在车间里进行传递,客户通过三维扫描获得身体尺寸以定制座椅,工人与机器人协同工作,车身零部件由3D打印机打印,汽车以自动驾驶的方式驶离装配线。在本书后面的章节里,我们会详细介绍奥迪在这一项目上的最新进展。

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图2-38 奥迪对未来数字化工厂的设想

不仅是在整车生产领域,在汽车零部件生产领域,德国戴姆勒–奔驰也正在进行类似的尝试。后轴装配是整车装配中仅次于发动机装配的最复杂和最重的工序。在戴姆勒–奔驰的一个创新获奖的项目中(见图2-39),采用了类似的网络化生产的技术路线。完整的后轴装配由45台联网协同的机器人共同完成,直到工序的最后,后轴总成才会被放置在由12个工作台组成的人工装配工序上。这种方法可以将所有的人工工序尽可能地压缩并汇总到一起,以确保整个工厂无须改变人工装配节奏或工作内容,即可应对数量和BOM变化的灵活性和柔性要求。此外,机器人之间的协作体现了极高的协作效益。当零件在各个机器人之间移动时,传统的人工工位之间转移的时间浪费被消除,生产节拍大大加快,并且每道工序的完整装配记录均可以自动保存到质量检测数据库中,以保证整个过程可追溯。

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图2-39 获奖创新项目:梅赛德斯–奔驰在C Class的后轴装配中取消流水线


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