刘亚威:新工业革命下航空智能制造的三大典型范例

战略前沿技术mp 2016-12-01 00:19

本文由空天防务观察(ID:AerospaceWatch)授权转载,作者:航空工业发展中心青年学者 刘亚威 刘亚威:美国国家制造创新网络的知识产权管理 刘亚'...

本文由空天防务观察(ID:AerospaceWatch)授权转载,作者:航空工业发展中心青年学者 刘亚威

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摘 要:以德国工业4.0、美国工业互联网为代表的新工业革命浪潮席卷全球,航空工业作为世界工业技术发展的领跑者,正在积极实践智能制造理念,以智能化为主线,向着更加精益、柔性、敏捷、以人为本、可持续和低成本的道路迈进。智能制造中,数字化、网络化、信息化、自动化进一步升级为模型化、互联互感、互通互知、自主化。欧美航空工业在这升级后的四化基础上,正向世人展示新工业革命下航空智能制造的三个典型范例——自适应加工、自主化装配、智能人工增强。

关键词:工业4.0;工业互联网;智能制造;航空工业

引 言

以德国工业4.0、美国工业互联网为代表的新工业革命浪潮席卷全球,航空工业作为世界工业技术发展的领跑者,正在积极实践智能制造理念,以智能化为主线,向着更加精益、柔性、敏捷、以人为本、可持续和低成本的道路迈进。智能制造是一个“数据感知与分析->信息处理与推送->知识共享与重用->智慧创造与升华”的过程,数字化、网络化、信息化、自动化进一步升级为:模型化——产品、资源、流程全面模型化;互联互感——人-机-物互联,并且实时采集状态数据;互通互知——数据可互操作,并且通过基于模型的仿真分析知晓任何状态;自主化——自动化设备能够根据状态信息做出自主决策,人工智能与人类智慧相结合之后实现最优执行。欧美航空制造商在这升级后的四化基础上,正向世人展示新工业革命下航空智能制造的三大典型范例——自适应加工、自主化装配、智能人工增强。

一、新工业革命下的航空智能制造

2016年3月2日,工业4.0平台和工业互联网联盟的代表达成了广泛的合作共识,成为新工业革命浪潮中的一件大事。德国提出的工业4.0是国家计划,旨在实现制造业转型升级,从以服务为导向上为众多德国中小制造企业的未来发展找寻出路;GE倡导的工业互联网是工业界愿景,旨在充分利用工业物联网,实现更多领域的互联互通互感互知,通过分布式智能设备利用先进软件分析创造更多数据价值。

1.航空工业中的新工业革命

从侧重点上来看,工业4.0重在面向下一代制造价值链的详细模型;工业互联网注重工业物联网中的跨领域与互操作性。

具体到航空工业中,工业4.0处理航空产品制造中的大数据,比如航空发动机涡轮叶片加工中的分子动力学,将制造业纵向深入到微观层面,提升产品质量和市场效率;工业互联网处理航空产品运行中的大数据,比如涡轮叶片的运行和结构状态,将制造业与广泛的服务业集成,提升运行质量和服务效率。

2.航空智能制造中的新工业革命范例

德国人工智能研究中心提出了“工业4.0”的三大范例——智能产品、智能机床、增强的操作员;GE公司提出了工业互联网的三大范例——智能设备、先进分析、与人的连接。这些范例构成了航空智能制造的基础范例。

图1 工业互联网与工业4.0范例

现在,工业互联网正通过工业物联网而向航空制造中渗透,比如空中客车公司正在打造的制造系统物联网,在飞机装配中将测量装置、铆接装置和上紧装置等智能设备无线连接到中央控制台以及工厂数据库,通过定位信息自动部署任务程序,通过位置和测量数据的实时分析与操作控制确保作业质量。

同时,通过工业4.0概念中射频识别与赛博物理系统的交互,空客工厂的生产过程能够实现三维实时可视化,成为名副其实的数字工厂,从而利用数字双子技术预测并监测工厂中的瓶颈和冲突,保证高效运行。

此外,时下火爆的增强现实/虚拟现实(AR/VR)技术既是“增强的操作员”的重要支撑技术,也是“与人的连接”的重要应用基础,扮演着连接人与航空智能制造的重要角色。

图2 制造系统物联网概念

图3 生产过程三维实时可视化

二、航空智能制造的三大典型范例

加工与装配环节是航空制造的核心,航空智能制造的三大典型范例包括:基于大数据的自适应加工、精益为导向的自主化装配、以人为本的智能人工增强。在这三种制造情境下,传统的加工和装配模式被颠覆,操作人员的角色被彻底改变,新工业革命的特征得以集中展现。

1.基于大数据的自适应加工

基于大数据的自适应加工进一步使得集成了传感器的增强机床成为智能机床。机床通过面向对象的STEP-NC标准,由CNC系统直接读取CAD/CAM数据,根据包含了零件几何形状、刀具路径生成、刀具选择等信息的“超级模型”自动生成NC代码。这一过程中,CAD/CAM/CNC/CMM之间无缝连接,从而实现动态工艺规划。

至于大数据,它可以来自产品、工艺、机床本身,传感器、驱动器、定位器、NC控制器,机床动力、工件、夹紧装置,以及工作流、信息载体(RFID)、ERP、PDM、MES和工艺模型。通过对位置、振动、力、扭矩、润滑剂、外形、温度等数据的实时分析,能够获取关于加工工艺的知识。比如,针对来自传感器与模型的数据,可进行自动模型校准和基于模型的自动工艺控制。

图4 来自增强的机床的数据

以普惠GTF发动机为例,当前的工艺建模仿真是基于水平工艺链,比如高压涡轮叶片的“铣削-磨削-抛光”,未来则要侧重垂直工艺链,即在不同尺度进行工艺建模,越微观则数据量越大,大数据出现在有限元分析、微观运动学和分子动力学中。对减速齿轮的磨削,垂直工艺链就要从磨粒建模开始,完整地再现磨削的微观机理过程,得到最佳结果。通过大数据与高性能计算,甚至对高压压气机电火花加工这样的复杂过程,也可进行多物理学建模与在线工艺仿真。

图5 齿轮磨削工具系统建模

2.精益化导向的自主化装配

精益化导向的自主化装配不是简单的利用刚性编程的机器人、AGV,而是在先进测量、物联网、可移动技术的支撑下充分体现精益制造理念,实现这些设备的自主决策。波音“网络化/可重构/自主装配”概念中,装配车间集成了无线通信系统、运动控制系统和智能动力单元,各类机器人可以动态感知制造环境并分析任务情况,机-机之间实现自主配合。

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