發(fā)布時間：2020-05-11 12:16

【摘要】：進(jìn)入21世紀(jì),隨著電子技術(shù)、人工智能技術(shù)等新技術(shù)的飛速發(fā)展,制造業(yè)在新技術(shù)革命巨大浪潮沖擊下面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在我國制造業(yè)企業(yè)工業(yè)信息化的進(jìn)程不斷深入的過程中會引入不同的智能裝備,但這些裝備具有不同的通信機(jī)制,造成了底層設(shè)備數(shù)據(jù)無法順利的接入企業(yè)信息化管理系統(tǒng),這就造成了智能設(shè)備變成車間的“信息孤島”的問題。本文研究的智能制造執(zhí)行系統(tǒng),以某汽車排氣系統(tǒng)制造企業(yè)的數(shù)字化生產(chǎn)車間為對象進(jìn)行分析,通過對車間生產(chǎn)線所涉及的不同的數(shù)字化智能設(shè)備集成連接,實現(xiàn)對車間生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)高效采集以及基于車間實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)的動態(tài)車間調(diào)度管理�？梢允蛊髽I(yè)提高生產(chǎn)效率、降低制造成本、打通信息孤島,真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能驅(qū)動決策。真正做到把智能制造融入到生產(chǎn)體系,增強(qiáng)企業(yè)核心競爭力,作為汽車部件制造產(chǎn)業(yè)的先鋒和智能制造的示范,勾勒出國內(nèi)汽車部件制造產(chǎn)業(yè)朝著“中國制造2025”發(fā)展的美好藍(lán)圖。本文針對汽車排氣系統(tǒng)生產(chǎn)車間智能裝備集成的需求,提出了一套基于離散式數(shù)字化智能車間的生產(chǎn)體系架構(gòu)。通過計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)字化管理技術(shù)設(shè)計并開發(fā)了一套基于C/S架構(gòu)、OPC(Object Linking and Embedding for Process Control)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的離散車間智能制造執(zhí)行管理系統(tǒng)。分析了車間級設(shè)備聯(lián)網(wǎng)所涉及的數(shù)據(jù)采集、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)通信、加工單元模型及加工單元動作序列編解碼,建立了底層車間級數(shù)據(jù)聚合的方案;研究了OPC技術(shù)在汽車排氣系統(tǒng)生產(chǎn)車間的應(yīng)用,設(shè)計了OPC數(shù)據(jù)與底層設(shè)備數(shù)據(jù)的交換模式,建立了智能制造執(zhí)行系統(tǒng)與底層異構(gòu)設(shè)備的通信機(jī)制;利用智能制造執(zhí)行系統(tǒng)中采集到的時效性強(qiáng)、準(zhǔn)確可靠的車間生產(chǎn)數(shù)據(jù),改善了遺傳算法在作業(yè)車間調(diào)度(job-shop scheduling problem,JSP)問題上的解決方法。并通過MATLAB針對核心遺傳算法進(jìn)行了仿真模擬;并試驗了智能制造執(zhí)行系統(tǒng)在實際生產(chǎn)中的使用效果。研究仿真結(jié)果表明,本文所述的在解決作業(yè)車間調(diào)度問題上的基于實時數(shù)據(jù)的改善版遺傳算法是切實可行的;此外試驗測試結(jié)果表明,在實際的車間生產(chǎn)中,系統(tǒng)可以實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)與管理系統(tǒng)之間的實時相互交換,本文提出的基于遺傳算法的動態(tài)生產(chǎn)調(diào)度方案,在生產(chǎn)狀況發(fā)生變化時,能夠?qū)ιa(chǎn)計劃做出相應(yīng)調(diào)整。從而可以大幅度提高車間的生產(chǎn)效率。
【圖文】：

圖 1-1 智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)圖Fig.1-1Standard architecture diagram for intelligent manufacturing隨著我國制造業(yè)工業(yè)化進(jìn)程的不斷深入，信息化輔助生產(chǎn)的模式也逐漸顯露了一些不足之處，最明顯的在車間生產(chǎn)信息管理和現(xiàn)場工業(yè)控制的集成上。制造執(zhí)行系統(tǒng)為企業(yè) 在生產(chǎn)規(guī) 劃上 與車間控制上架起了溝通的橋梁。但目前我國 MES（ManufacturingExecutionSystem）的研究主要以任務(wù)生產(chǎn)調(diào)度為主，還存在著生產(chǎn)設(shè)備集成化水平較低、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時性差等問題。本文研究的基于數(shù)字化車間的智能制造執(zhí)行系統(tǒng)，是在數(shù)字化車間的基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)研，將車間中的智能設(shè)備全部關(guān)聯(lián)在一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺。但是與此同時，制造業(yè)企業(yè)裝備的更新?lián)Q代也越來越快，在每一個加工環(huán)節(jié)中引進(jìn)的先進(jìn)智能裝備不可能是出自同一廠家，這些不同規(guī)格，不同技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的先進(jìn)設(shè)備在數(shù)據(jù)通信上或多或少的都會出現(xiàn)通訊協(xié)議的不兼容，這就造成了智能設(shè)備變成車間的“信息孤島”的問題。所以智能制造理念需要更為先進(jìn)的制造執(zhí)行系統(tǒng)作為基礎(chǔ)，才能更好的體現(xiàn)出智

更多的資金投入這個領(lǐng)域的研究，業(yè)界主要企業(yè)已經(jīng)紛紛建立起了一大批研發(fā)中心，同時也積極儲備了一大批智能制造相關(guān)領(lǐng)域的高技術(shù)從業(yè)人才。值得肯定的是我國智能制造相關(guān)領(lǐng)域在諸如工業(yè)機(jī)器人技術(shù)、人工智能、傳感器感知測量技術(shù)以及控制理論等領(lǐng)域都有較大的突破，，在相關(guān)的前沿研究項目中都取得了一定的成果。具備了一定的自主研發(fā)實力。各個高校研究機(jī)構(gòu)紛紛成立了越來越多的相關(guān)研究項目。當(dāng)前，以智能工廠為代表的智能制造領(lǐng)域的探索已經(jīng)悄然在國內(nèi)各大支柱性產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域展開，例如航空航天，冶金，機(jī)械制造，汽車制造等行業(yè)。在我國《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》（工信部聯(lián)規(guī)〔2016〕349 號）中指出，智能制造是基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合，貫穿于設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動的各個環(huán)節(jié)，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式。智能制造系統(tǒng)架構(gòu)從生命周期、系統(tǒng)層級和智能特征三個維度對智能制造所涉及的活動裝備、特征等內(nèi)容進(jìn)行描述，主要用于明確智能制造的標(biāo)準(zhǔn)化需求、對象和范圍，指導(dǎo)國家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)。智能制造系統(tǒng)架構(gòu)如圖 1-2 所示[4]。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U464.134.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2658440