数字化车间制造运行管理评价体系探究

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[摘要]本文通过对影响数字化车间运行管理的各个因素进行分析，对车间计划与资源配置、工艺执行与管理、生产过程质量管理、生产物流管理、车间设备管理等方面提出了一套系统和可操作的评价指标体系，可为数字化车间的管理和评估提供指导和依据。

[关键词]数字化车间；管理；指标体系；评价分析

数字化车间是智能制造的重要组成部分，是企业进行智能制造的核心场所[1]。《中国制造2025》发展战略中明确提出，数字化车间是智能制造工程的重点建设内容之一。数字化车间依托信息技术、测控技术以及人工智能技术等先进手段[2]，对“人、机、料、法、环、测”等生产设备、生产资源、工艺流程、生产设计、车间运行及人员等进行精细、高效的数字化规划和管理控制，从而实现智能化的制造过程[3]。在信息化和智能化高度集成的数字化车间中，生产模式的进步对其运行和管理模式提出了更高要求。但是，相关标准的相对滞后和缺失，已经成为影响数字化车间运行和管理的严重阻碍。因此，如何建立科学的标准体系对数字化车间的管理能力进行评价已成为发展智能制造的迫切需求。数字化车间的评估主要涉及制造设备与资源、制造运行管理两大方面。其中，制造运行管理是其评价的核心和难点。本文通过对影响数字化车间制造运行管理的主要指标和影响因素进行分析，提出了一套系统和可操作的评价指标体系。

一、评价指标

基于“科学性、系统性、可操作性”的基本原则[4]，该评价体系采用层次分析法，研究确定了数字化车间制造运行管理的评价维度，主要包括车间计划与资源配置、工艺执行与管理、生产过程质量管理、生产物流管理、车间设备管理、创新功能等六方面，并在此基础上细化、构建二级指标，如表1所示。

二、重点指标分析

1.车间计划与资源配置

（1）车间计划。数字化车间应根据产品的工艺路线和工厂的可用资源，制定工序作业计划，在此基础上分派设备及人员开展生产，并能够对生产过程出现的异常情况进行管理，从而达到车间生产计划的要求。（2）资源配置。数字化车间的资源包括生产设备、人员物料等生产要素。根据工序计划，应综合考虑车间设备管理、生产物流管理中的设备、人员、物料等的可用性。例如针对作业计划与设备维护保养计划之间的相互影响，数字计划车间应减少技术准备时间，提高排产效率；对于物流、车间班组等不同部门，应加强人员之间的协同，提高工作效率。

2.工艺执行与管理

（1）工艺规划与仿真。在数字化、网络化以及自动化条件下，数字化车间的作业计划和作业程序应能自动下发，并且生产工艺和过程应能实现精准开展。同时，通过对生产信息、质检数据、现场信息等反映的生产实时状态，数字化车间应实现产品生产工艺的可追溯和生产现场的快速响应，并能够通过计算机辅助系统、仿真软件等手段开展产品工艺规划。（2）调度及监控系统。在工艺执行过程中，数字化车间的调度信息系统能通过网络系统将生产数据实时传输反馈到工厂层面的控制系统和上层业务系统；生产监控信息系统应具备可视化工作管理和信息处理功能，可监控车间的生产情况、预测生产趋势，并对车间工艺进行指导。

3.生产过程质量管理

（1）生产过程质量数据采集。数字化车间应具备质量管理信息系统，对原料（原材料和零部件）和产品（半成品、中间品和成品）的质量数据进行全面采集，对影响和反映质量的关键数据（工艺参数、检测结果等）能够实时在线自动采集，并能对获取的质量数据进行及时和准确分析，保证产品质量档案的准确性和完整性。另外，为提高质量数据的分析结果，尽可能提高数据采集和分析的及时性和可靠性。（2）预警和评估。在预防为主的原则下，数字化车间应能实时依据对质量数据自动分析后所反映出的总体质量趋势，对生产过程潜在的质量问题进行防控，在必要的情况下发出警告，从而实现降低或避免可能发生的质量问题的目标。（3）正向、反向追溯。基于产品质量档案，数字化车间应可利用信息化的产品标识（批号、编码、条码或标签等），追溯产品所有的关键生产信息。如原料供应商及批次、工艺参数、生产人员、生产地点（生产线/工位等）、生产时间、质量检测结果等。（4）质量改进策略。对于发现的质量缺陷，数字化车间应基于PDCA循环建立质量改进机制，利用质量异常分析工具，完善并固化质量改进流程，从而积累形成完备的质量改进经验库。同时，数字化车间应建立质量改进经验库，跟踪质量改进过程，形成质量改进记录。

4.生产物流管理

（1）物流管理系统。数字化车间应能够通过物流运输管理系统实现订单、运输计划、运力资源和调度等的综合管理，且能够通过应用软件、电话、短信等形式将运输配送的关键节点信息反馈给管理人员。同时，物流管理系统应具有安全防护设施、人机交互系统、先进物流设备、物料编码感知设备、物流应用软件及数据库等软硬件。（2）库存管理。数字化车间应可以对库存数据进行采集、追溯和分析，实时跟踪物料所在的位置、数量和状态等详细信息，并依托信息化技术和自动化技术使库存管理变得更加精确和智能。

5.车间设备管理

（1）设备状态监控。数字化车间的设备控制与数据采集系统，应能够开展设备的数据采集、运行分析、故障分析及远程诊断，并能自动在线采集反映设备状态的关键数据。在数据采集过程中，既可以直接采用已有的以太网等标准通讯接口采集，也可以通过增加专用采集终端进行采集。（2）设备维修维护。数字化车间应建立完善的维修维护体系，涵盖计划制定、任务分配、计划下发、计划执行、结果反馈和改进等维修维护的全流程节点，实现标准化的维修维护保障，并利用智能移动终端等设备完成维修维护的执行和反馈。数字化车间应建立维修维护经验库，基于数字化采集系统对于车间涉及的典型故障能够进行自诊断。另外，数字化车间应提供图文、视频等标准化的维修维护作业指导，以确保设备安全稳定运行。

6.创新功能

在智能制造时代，人的因素并没有减弱反而变得更加重要。无论是机器设备，还是各种信息化软件系统，都是以帮助人、服务人为出发点，而不是简单的为了替代人、减少人。因此，在数字化车间建设中，应加强人员管理，实现以人员的高效率带动车间生产系统的高效能。

三、结语

数字化车间的运行，既需要依靠数字化、网络化和智能化的先进设备和生产模式，也需要充分发挥人的作用，在科学高效的管理基础上实现提质增效。为引导企业提高智能制造水平，数字化车间的制造运行管理能力评价需要结合技术进步和行业发展水平，不断完善体系的评价内容和指标量化，保证指标体系的科学性和适用性。

［参考文献］

[1]付仙良.数字化车间综述及示范项目.中国煤矿信息化与自动化高层论坛[C].北京.2013

[2]朱霞,王思锴,马全明等.物联网技术支持下勘测生产监控与设备资源管理信息系统的研究与实现[J].测绘通报,2016(11):126-130,147.

[3]邹旺,李少波.数字化车间生产现场数据采集与智能管理研究[J].组合机床与自动化加工技术,2018(1):150-153.

[4]吴相科,王成城,孟维,家电制造企业定制化生产能力综合评价研究[J].质量与认证,2018(10):65-66.

作者:孟维 崔文喆 孙博 单位:中国质量认证中心