背景

  装备修理行业本质上是维修与制造的细分融合行业，其维修业务以检测和修理为主，行业特征明显，主要表现在以下5个方面。

●  产品数据不完整。如很多产品尺寸详细信息缺失，需要现场测绘，这就必然会产生偏差；

●  维修工艺不固定。故障检测结果往往决定了工艺流程和工艺方法，批量小，以手工作业为主；

●  生产管理有难度。如物料管理，易损件的数量与装配定额数据没有必然联系，大部分部件要求原件原位装配，串件使用管理严格；

●  质量要求特别高。建有严格的质量控制体系和完备的质量问题溯源机制；

●  安全保密要求多。工控网与内网隔离、无线网络禁用以及涉及火工品的需防爆措施等等。  基于上述装备修理行业特点，国睿信维聚焦军工装备维修主价值链，从修理全流程、业务全场景的角度识别装备修理行业数字化转型需求，并归纳为5个方面。

●  修理对象的数字化，要实现从基于文本流转向基于模型贯通的研发模式转变；

●  修理产线的数字化，要实现从软硬分离、各自为政到软硬一体化的转变；

●  修理业务的数字化，从过去基于经验的决策模式向数据驱动的决策模式转变；

●  服务保障的数字化，从过去恢复装配性能延长装备寿命向提升装备使用效能转变；

●  数字基础建设需求，包括工控网及安全防护体系、国产化替代、数字化修理标准体系建设等等。

▲装备修理行业数字化转型5个需求

  因此，与一般数字化车间建设相比，装备修理行业数字化车间建设有一定的难度。

  首先，是自动化方面，维修品都是多年前设计制造的，当初未考虑DFA（产品可装配性设计），现在要实现自动化装拆，难度非常大。此外，装备维修隐蔽工程多，装备工况差异较大，工艺参数常常难以设定。

  其次，是信息化方面，应急事件多，生产调度难；物料消耗难以预测，采购执行难；质量控制点多，过程管控难。

  第三，是网络化方面，两网隔离，数据交互存在延时；无线禁用，AGV、无线终端使用受到制约；利旧设备的治“哑”、治“聋”难度大，常常需要原厂配合。

  总之，装备修理行业数字化车间建设比普通生产型数字化车间建设面临着更大的技术挑战。

建设思路与路径

  国睿信维经过多年来众多项目的积累实践，总结出装备修理行业数字化车间建设的基本思路：以行业数字化转型需求为导向，以精益生产等先进理念为指导思想，以数字化车间国家标准为参考，充分借鉴国内外智能制造技术应用的经验，结合企业实际，“总体策划、分步实施、数字赋能、标准支撑、注重实效、优化迭代”，突破关键技术应用瓶颈，实现保障能力转型升级。

  精益生产并未过时，其提供的价值流、看板、6S管理、单件流等工具在我们进行车间规划时依然好用。数字化车间国家标准能够为离散制造领域数字化车间规划、建设、验收和运营提供参考。

  装备修理行业数字化车间建设是一个系统工程，需要一个科学的规划和实施过程。一般来说，可分为5个步骤，首先是规划，主要做宏观蓝图规划；第二阶段是设计，包括工艺优化、布局规划、自动化设计、业务流程重构、信息系统设计等；第三阶段是建设，包括仿真验证、软硬件开发实施、系统集成、人员培训等；第四是运行维护阶段，是对设计方案的优劣进行检验的过程，会积累大量运行数据；第五是优化阶段，通过分析迭代运行数据，不断优化生产过程，同时也反哺规划设计。

▲数字化车间规划和实施过程

  在此过程中，存在四条建设主线：

实物主线——生产线建设

  以机床、热处理设备、机器人、测量测试设备等组成的自动化设备与相关设施，实现生产过程的精确化执行，这是数字化车间的物理基础。

数字主线——信息系统建设

  以MES为中心的信息管控系统，实现对计划调度、生产物流、工艺执行、过程质量、设备管理等生产过程各环节及要素的精细化管控。

数实融合主线——软硬件的一体化深度集成

  在互联互通的设备物联网基础上，并以之作为桥梁，联接起赛博空间的MES等信息化系统与机床等物理空间的自动化设备，构建车间级的CPS系统。

精益生产虚线——精益思想贯穿始终

  如关注客户价值、识别并消除浪费、价值的快速流动、高度柔性与适应性等精益生产原则。

项目概述

  基于上述思路，我们在空修领域发动机、雷达等产品数字化车间建设进行了实践，并取得了巨大的成功。下面以某军工修理厂数字化车间建设为例，为大家详细解读。

项目背景

  某军工修理厂冲压发动机数字化修理线主要承担冲压发动机的分解、修理与装配等生产任务。建设前，存在产能不足、质量控制不稳定、生产成本高、场地紧张、自动化程度不高、管理黑匣子等痛点，急需引进高效的生产模式，提升修理线的自动化、柔性化水平，大幅提升仓储配送效率，全面采集生产数据并全层级贯通，以及大幅提升生产过程的透明度。

建设目标

  项目以精益生产思想为指导，围绕“生产柔性化、数据贯通化、管理智能化”的功能特征，采用行业先进的脉动式生产模式，以建设智能单元、人机混合工位和自动化物流线有机结合的人机协同数字化修理线，形成人流、物流、信息流“三流合一”的智能生产修理模式为目标，基于国家标准，构建了发动机数字化修理车间总体架构，分为现场设备层和车间控制层。现场设备层包括生产制造所必须得各种制造资源，车间控制层包括数据同步系统、生产控制系统以及数字孪生系统。工厂管理层已经建成，因此，本项目也在前期信息化建设基础上，帮助客户打通数字化车间建设的最后1公里。

▲发动机数字化修理车间总体架构

建设内容及效果

工艺分析与优化

  运用精益生产方法中价值流图VSM工具，分析并绘制了冲压发动机修理价值流现状图，识别出当前状态生产中存在的各种风险和浪费，提出了工艺流程的改善点，绘制了未来价值流理想图。通过工艺优化，生产等待降低20%，修理时间减少30%，生产效能大幅提升。

生产布局分析与优化

  在利用精益价值流分析工具开展工艺分析和优化的基础上，基于SLP理论对车间布局参数进行了计算分析，得出了冲压发动机修理线车间当前各功能区及物流量的相关性，综合分析各功能区域的物流关系及非物流关系，对车间布局进行优化设计，使该车间生产布局更加精益合理。

生产仿真验证与优化

  在生产工艺与布局基础上，对整个车间工艺布局、物流路径和产线平衡进行了仿真验证与优化。对冲压发动机修理线的全部工序进行负荷验证，通过调整工序间的负荷分配，使各工序达到能力平衡，进一步消除各种等待浪费现象，提高生产线的整体效率。

仓储物流设计

  按照存储容量需求和存储对象特点，在主修理区设计了托盘立体库，用来存放发动机整机和部件，共有146个货位；在附件修理区设计了料箱立体库，并配置了温湿度控制系统，便于储存一些精密元器件和设备；根据运载对象的尺寸和重量，规划了7台工装AGV和物料AGV。通过立体库、AGV与信息系统集成，物料AGV可以覆盖全厂房范围，实现无盲区将物料送达任何站点。

分解装配线设计

  整个区域布局通过对原集中式工位进行拆解优化，形成6个站点的脉动式生产线布局，同时采用自动化专机、柔性工装、智能化吊具等自动化设备，减少产线人员数量，降低工人劳动强度，提高产品分解装配效率，形成人机结合的柔性修理模式。本项目非标定制设备及工装133种，利旧设备10台，其中数据采集改造6台。

视觉检测系统设计

  在智能检测方面，引入先进机器视觉技术，使得工位监控具备实时视频数据采集、视频回放、视频文件导出、实时视频图片抓拍等、视频记录查询等功能；同时，通过工业视觉设备配合图像算法，实现了齐套性检验、装配关系检测、元器件质量检测等相关功能。

生产控制系统建设

  生产控制系统在本项目中主要包括数据同步、出入库、工卡填表、物料呼叫、监控看板等8种核心的应用场景;首页界面采用简洁明了的卡片式设计，通过系统配置，对不同区域、不同角色展示不同的功能应用；工卡填报通过键盘操作填写或滑动工卡卡片，完成工卡填报，系统会自动从设备采集数据，填充到相应工卡。

车间数字孪生系统建设

  在每个修理区设置管理看板，方便管理层与作业员了解当前的生产情况；同时在生产现场设置一块由12块55寸显示器拼接的数字孪生系统大屏。展示车间运行最新动态和趋势。展示数据包含产品已完成数量、产品质量统计、车间产能、热力图等定时刷新数据，也包含设备的实时状态、工位上产品的状态和生产进度等实时采集数据。建设亮点包括实现了脉动式单件流生产模式、实现了实现从存拣一体到拉动出库的物料流转自动化、实现了人机混合协同作业的柔性修理、实现了制造环节数据贯通的智能化管控。建设成效在绩效指标、数字化控制机及检测率、节拍平衡率、场地利用率、质量管控等方面提升显著。

总结与展望

  国睿信维自成立以来，始终聚焦军工行业数字化转型，锤炼出了一套通过市场检验、适合军工行业数字化转型的数字化建设思路、核心解决方案和自主产品及实施方法论。

  智造中心成立以来，更是坚持开展智能车间领域前沿技术及标准体系研究，一方面积极打造典型行业示范车间，另一方面持续在装备修理行业深耕细作。在国睿信维实施方法论的指引下，终于打造出具有国睿信维特色、适合国内军工装备修理行业数字化转型的建设路线。

  我们的建设思路是构建虚实贯通、全过程集成、全要素关联的数字化价值链。形成的核心能力包括：数字化维修研发、数字化维修生产、数字化质量和服务、数字化资源供应以及决策支持5大体系。

  展望未来发展趋势，国睿信维认为装备修理行业发展趋势可以用三个字来表达。

●  第一个字是“卷”，内卷——各海陆空军大修厂内部维修业务有交叉，谁抢占数字化转型先机,谁就掌握未来军修市场主动权；外卷——目前不少原厂商开始涉足军修业务，修理厂若不加大数字化转型力度，提升核心竞争力，未来将处于战略被动。

●  第二个字是“融”，表现之一是软硬一体——整个工艺过程中的人、资源、软件、硬件等软硬件各类生产要素浑然一体，深度集成，形成复合优势；表现之二是虚实融合——通过IoT技术将软硬件产品在工业场景中实现数字孪生，使虚拟的工艺过程与实际的生产过程的深度融合，以虚优实。

●  第三个字是“智”，两个代表技术，AI大模型——可以通过分析实时和历史数据，帮助识别故障原因，提供更准确的故障诊断、维修建议和步骤，帮助更快速地修复装备；人形机器人——在危险环境中，可以被远程操控，进行装备故障检查和修理，也可以与技术人员协同工作，承担重复性或高风险的任务。