智能制造升級，吉盟智能幫助“上汽乘用車”實(shí)現(xiàn)完整的生命周期管理和控制

背景

上汽乘用車公司負(fù)責(zé)國內(nèi)汽車品牌的研發(fā)，生產(chǎn)和銷售。公司具有國際視野，創(chuàng)造性地整合了全球卓越的資源，并通過高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)滿足了消費(fèi)者的高品位需求。

該公司的汽車品牌涵蓋了中高端汽車，中級汽車，受歡迎的流行汽車和跑車領(lǐng)域的不同類型的車型。它形成了多平臺，全系列的車型，從而形成了與國際汽車技術(shù)發(fā)展趨勢同步的廣泛系列產(chǎn)品線布局，并涵蓋了主流乘用車領(lǐng)域的各個細(xì)分市場。目前，上汽乘用車公司擁有多個整車生產(chǎn)基地，以自己的品牌生產(chǎn)整車系列。

公司在2018年共售出700,000輛汽車，同比增長35％，盡管整體市場逆勢增長，但仍取得了驕人的業(yè)績。近年來，在企業(yè)產(chǎn)銷快速增長的同時，質(zhì)量體系也在不斷完善和升級。最終客戶對汽車操縱，安全性，質(zhì)量穩(wěn)定性和可靠性的要求不斷提高，這使得汽車制造過程中的質(zhì)量管理變得越來越復(fù)雜。

挑戰(zhàn)

汽車制造過程極其復(fù)雜。其中，車身制造需要數(shù)百個工序才能將數(shù)百個零件拼接成完整的白車身。在整個制造過程中，尺寸精度的測量是必須做的，復(fù)雜且系統(tǒng)的工作。車身的尺寸精度直接影響一系列功能，例如零件的安裝，四輪定位，匹配和密封。如果白車身的尺寸精度不合格，將導(dǎo)致大量后續(xù)組裝問題，從而浪費(fèi)人力和物力。 。對于汽車品牌來說，車身的尺寸精度也代表著汽車的開發(fā)能力，制造能力和生產(chǎn)水平。因此，完善車身尺寸精度質(zhì)量控制體系是質(zhì)量工作的主要內(nèi)容之一。

身體質(zhì)量體系面臨的挑戰(zhàn)

01

信息孤島，部門之間難以協(xié)作

車身制造不僅與尺寸測量部門有關(guān)，而且還涉及許多其他相關(guān)部門，包括：制造車間，原型部門，質(zhì)量保證部門，SQE，IT信息管理等部門。這些部門從不同角度監(jiān)督車身制造的質(zhì)量，不同部門對尺寸測量數(shù)據(jù)的應(yīng)用也不同。如何滿足公司內(nèi)部不同部門的不同質(zhì)量數(shù)據(jù)要求，以及如何利用測量數(shù)據(jù)對車身制造產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)，以提高車身制造質(zhì)量是當(dāng)前的挑戰(zhàn)。

CP控制計(jì)劃執(zhí)行記錄需要從不同部門收集大量數(shù)據(jù)。由于部門之間系統(tǒng)的不協(xié)調(diào)，收集數(shù)據(jù)需要很長時間。因此，控制計(jì)劃執(zhí)行記錄的數(shù)據(jù)存在一定的滯后性，無法在首次發(fā)現(xiàn)問題時得到保證?？刂朴?jì)劃執(zhí)行記錄是人工維護(hù)和判斷的，缺乏自動實(shí)時預(yù)警和報(bào)警系統(tǒng)。

02

缺乏電子信息收集方法

檢查，隨機(jī)檢查，進(jìn)料檢查和其他任務(wù)大部分發(fā)生在生產(chǎn)現(xiàn)場。手動記錄數(shù)據(jù)并將其返回計(jì)算機(jī)以進(jìn)行輸入，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲和錯誤率。如果增加了現(xiàn)場移動終端的信息收集方式，既保證了數(shù)據(jù)的實(shí)時性，又在一定程度上避免了數(shù)據(jù)錄入的錯誤率。數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)存儲以及數(shù)據(jù)連續(xù)性和可追溯性不足。因此，面對復(fù)雜的質(zhì)量管理工作，依靠手工分析和歷史經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)方法已不能滿足企業(yè)日益嚴(yán)格的質(zhì)量控制要求。需要使用電子數(shù)據(jù)收集和存儲方法來確保質(zhì)量數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可用性。追溯。

一些焊接數(shù)據(jù)最初并未進(jìn)行分析，但是由于內(nèi)部質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的提高和更嚴(yán)格的質(zhì)量要求，還需要電子收集和分析原本不需要收集和分析的數(shù)據(jù)，以更好地滿足最終客戶的需求。

03

缺乏協(xié)作分析工具，解決復(fù)雜質(zhì)量問題的效率低

對于車身制造過程中出現(xiàn)的復(fù)雜質(zhì)量問題，在獲得初始結(jié)果之前，需要處理，分析和討論大量質(zhì)量數(shù)據(jù)，這需要很長時間，并且要取決于汽車行業(yè)的歷史經(jīng)驗(yàn)。討論過程。 ，不利于發(fā)現(xiàn)和解決問題的性質(zhì)。

對于以前從未發(fā)生過的質(zhì)量問題，這是第一次，對每個過程負(fù)責(zé)的每個人都必須從生產(chǎn)來源中逐一進(jìn)行篩選，這會浪費(fèi)大量的人力，物力和時間成本。需要使用人工智能方法（例如貝葉斯算法）來協(xié)助解決相關(guān)問題。

04

缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

大量設(shè)備操作信息，過程參數(shù)信息，測量數(shù)據(jù)和質(zhì)量監(jiān)視數(shù)據(jù)都存儲在服務(wù)器上。最初只對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。有用和無用的數(shù)據(jù)混合在一起，并且存儲的數(shù)據(jù)上缺少數(shù)據(jù)。進(jìn)行清潔處理，并獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的數(shù)學(xué)模型。

解決方案

該平臺基于上海濟(jì)盟智能科技有限公司自主開發(fā)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造平臺，結(jié)合上汽乘用車生產(chǎn)基地的實(shí)際情況和質(zhì)量控制要求。目前，質(zhì)量管理的數(shù)字化，自動化和智能化已逐步實(shí)現(xiàn)，該平臺的大數(shù)據(jù)在質(zhì)量控制和質(zhì)量管理中的應(yīng)用效果顯著。

01

平臺系統(tǒng)架構(gòu)

該平臺以安亭為中心，以多基地和供應(yīng)商鏈接的形式運(yùn)行。在安亭總部設(shè)置整個平臺的服務(wù)器（包括Postgresql數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和應(yīng)用程序服務(wù)器），并同時打開服務(wù)器的應(yīng)用程序端口和外部網(wǎng)絡(luò)權(quán)限智能檢具，每個基地（上海，南京智能檢具，鄭州，寧德，泰國等。）通過帳戶密碼或以訪客身份登錄，沒有許可證，并且人數(shù)沒有限制。

系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)收集分析系統(tǒng)和存儲分析系統(tǒng)收集和管理各種自動和手動測試設(shè)備；通過多維評估指標(biāo)和多樣化的質(zhì)量報(bào)告對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化；同時通過實(shí)時警報(bào)系統(tǒng)設(shè)置警報(bào)條件和相關(guān)人員，并向觸發(fā)警報(bào)線的數(shù)據(jù)發(fā)送短信，電子郵件或微信警告。

02

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

建立一個多數(shù)據(jù)收集和分析系統(tǒng)，可以手動或自動收集和分析各種測量設(shè)備和過程數(shù)據(jù)。收集對象涉及車間和質(zhì)量保證等多個部門，包括測量數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)，并且可以支持后續(xù)工作新標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析的二次開發(fā)。

2.1在每個生產(chǎn)過程中部署各種測量設(shè)備

在線激光檢查設(shè)備，現(xiàn)場檢查設(shè)備測量設(shè)備，三坐標(biāo)設(shè)備，白光測量設(shè)備，關(guān)節(jié)臂測量儀，激光跟蹤儀，現(xiàn)場模擬設(shè)備，手持式檢查工具，內(nèi)間隙電子測量儀，主模型這些測量設(shè)備被部署在車身制造的各個方面，以在制造過程的各個方面收集產(chǎn)品數(shù)據(jù)。

2.2收集過程數(shù)據(jù)

除了收集產(chǎn)品數(shù)據(jù)外，它還將工具數(shù)據(jù)（包括工具校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，墊片調(diào)整記錄和生產(chǎn)過程中的過程事件）收集到JMeng Intelligence設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)管理平臺中；

2.3手持移動終端數(shù)據(jù)收集

使用移動APP收集現(xiàn)場實(shí)時數(shù)據(jù)。借助移動APP，現(xiàn)場人員可以隨時記錄事件，質(zhì)量問題和現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)；

03

集中存儲和分析數(shù)據(jù)

上汽乘用車通過不同的設(shè)備和方法收集了大量的數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)格式是不同的，過去很難以統(tǒng)一的方式進(jìn)行管理。使用JMeng智能數(shù)據(jù)分析平臺，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理到該平臺系統(tǒng)中。通過平臺的集中存儲和數(shù)據(jù)處理，所有數(shù)據(jù)不再是一個信息孤島，所有相關(guān)部門都可以根據(jù)不同的操作權(quán)限上載數(shù)據(jù)和查看數(shù)據(jù)。

04

全面有效地管理供應(yīng)商產(chǎn)品數(shù)據(jù)

供應(yīng)商數(shù)據(jù)也是影響產(chǎn)品最終質(zhì)量的關(guān)鍵因素。過去，供應(yīng)商數(shù)據(jù)是單獨(dú)提供的，不能用于有效的統(tǒng)計(jì)分析，并且不能有效地控制供應(yīng)商數(shù)據(jù)的正確性。如今，各種供應(yīng)商都通過Internet直接將數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)分析平臺，用戶可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行長期回顧分析。并設(shè)置統(tǒng)計(jì)算法，當(dāng)供應(yīng)商數(shù)據(jù)被偽造或手動修改時，系統(tǒng)將生成提示信息或拒絕上傳數(shù)據(jù)。使用此功能，SQE可以更有效地管理供應(yīng)商質(zhì)量。

05

產(chǎn)品質(zhì)量狀態(tài)和生產(chǎn)過程狀態(tài)的多維評估

合格率評估，通過比較車身每個關(guān)鍵點(diǎn)的設(shè)計(jì)坐標(biāo)值和實(shí)際坐標(biāo)值之間的偏差來判斷車身尺寸。通過率是評估單個產(chǎn)品質(zhì)量的指標(biāo)。計(jì)算方法是將每個點(diǎn)的測量偏差數(shù)據(jù)與公差帶進(jìn)行比較。如果測量偏差值在公差范圍內(nèi)，則表明測量點(diǎn)合格，否則為不合格。產(chǎn)品上所有測量點(diǎn)中合格點(diǎn)數(shù)與測量點(diǎn)總數(shù)之比就是合格率。由于合格率發(fā)生變化的原因很多，例如平均漂移和過度波動，因此合格率是一項(xiàng)整體評估，可以用作質(zhì)量的即時監(jiān)控。

偏差分析

穩(wěn)定性評估。尺寸穩(wěn)定性也是上汽乘用車評估產(chǎn)品的重要指標(biāo)。產(chǎn)品的穩(wěn)定性不僅影響產(chǎn)品尺寸的優(yōu)化，而且影響車輛的許多后續(xù)工序。

評估過程能力。在評估產(chǎn)品時，它還會計(jì)算Cp / Cpk / Pp / Ppk來評估生產(chǎn)過程。

在上汽乘用車中，評估產(chǎn)品合格率，穩(wěn)定性和評估生產(chǎn)過程能力的三種方法貫穿于整個生產(chǎn)質(zhì)量控制過程，并且是每個部門評估汽車制造質(zhì)量的重要指標(biāo)。

06

制作多個質(zhì)量報(bào)告

在對導(dǎo)入到數(shù)據(jù)平臺中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后，他們將基于他們的質(zhì)量評估系統(tǒng)，使用軟件平臺中的組件來生成和發(fā)布各種報(bào)告，以反映產(chǎn)品質(zhì)量狀態(tài)和生產(chǎn)過程狀態(tài)。使用此應(yīng)用程序，大大提高了質(zhì)量保證部門制作和發(fā)布質(zhì)量報(bào)告的效率。

07

實(shí)時質(zhì)量問題警報(bào)

JMeng數(shù)據(jù)分析平臺中設(shè)置了各種數(shù)據(jù)判斷條件，以防止存在質(zhì)量問題的產(chǎn)品進(jìn)入下一個流程。在測量產(chǎn)品時，如果系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)測量值觸發(fā)了設(shè)置條件，它將通過SMS，電子郵件或微信自動將信息立即發(fā)送給相關(guān)人員。例如，一旦某些關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)據(jù)超出容限，它將影響以后的安裝和匹配。當(dāng)告警信息發(fā)送給工程師時，工程師將及時做出反應(yīng)，避免了批量缺陷。此外，可以通過SPC判別規(guī)則預(yù)先設(shè)置警報(bào)條件，以防止由于工具磨損和移位差異引起的產(chǎn)品質(zhì)量問題。

實(shí)時問題報(bào)警是上汽乘用車應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型案例。它有效地防止了制造車間將有缺陷的產(chǎn)品流入下一工序。

異常警告

08

復(fù)雜問題的分析與處理

由于收集了各個方面和多個生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)，因此可以使用平臺中提供的各種質(zhì)量分析工具來分析數(shù)據(jù)，例如趨勢圖，控制圖，帕累托圖，直方圖，相關(guān)性分析，利用這些工具，工程師可以從各個方面了解產(chǎn)品的質(zhì)量狀況，以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的變化趨勢。

以最簡單的趨勢圖分析為例。當(dāng)工程師發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的定期周期性變化時，他們可以在系統(tǒng)中以相同的變化規(guī)律搜索過程事件，然后分析過程事件的可能產(chǎn)物數(shù)據(jù)改變的根本原因，最后找到根本原因。此外，在系統(tǒng)中可以計(jì)算出整個身體上所有點(diǎn)之間的相關(guān)性，并且可以通過分析和找到高度相關(guān)的點(diǎn)來優(yōu)化測量計(jì)劃。即，對于已經(jīng)高度相關(guān)的點(diǎn)，僅需要監(jiān)視一個點(diǎn)。其值可以表示另一點(diǎn)的狀態(tài)，從而達(dá)到節(jié)省測量資源的目的。

對于首次出現(xiàn)的復(fù)雜質(zhì)量問題，將人工貝葉斯算法模型用于概率推導(dǎo)，并通過分析大量先前數(shù)據(jù)來獲得問題可能原因的概率分布，從而有針對性地分析問題產(chǎn)生的原因并解決問題，大大提高了解決問題的效率。

趨勢分析

原因分析

實(shí)施效果

通過吉蒙智能制造平臺的實(shí)施，上汽乘用車質(zhì)量體系目前具有以下改善效果：

質(zhì)量報(bào)告生成和質(zhì)量問題分析的時間減少了50％；信息交互速度提高了80％；通過動態(tài)尺寸測量，測量點(diǎn)減少了50％，單車測量的成本可節(jié)省約1.2w。 （根據(jù)每個工廠的4個基地，6個項(xiàng)目，每年每個項(xiàng)目250個單位，估計(jì)每年的總測量成本約為7200w。）

JMeng智能制造平臺的順利實(shí)施還減少了工程師的日常工作量，并成功地使工程師擺脫了繁重的數(shù)據(jù)分析工作，從而有更多時間進(jìn)行進(jìn)一步的自主創(chuàng)新和企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，為企業(yè)提供更多幫助。

Outlook

未來，JMeng的智能制造平臺將汽車制造的前端和后端串聯(lián)起來，實(shí)現(xiàn)汽車行業(yè)整個生命周期的大數(shù)據(jù)應(yīng)用：

更全面，更有效地收集供應(yīng)商數(shù)據(jù)，并監(jiān)督和管理整個供應(yīng)鏈；有效地將制造過程數(shù)據(jù)反饋給研發(fā)部門，以幫助提高整個研發(fā)過程的質(zhì)量；在車輛售后維修過程中收集客戶投訴和投訴，將這些數(shù)據(jù)完全輸入到制造過程中，并提高目標(biāo)產(chǎn)品的質(zhì)量。