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航空制造业智能制造特点及推进思路

2022-10-27沈洪才

金属加工(冷加工) 2022年10期
关键词:航空供应链智能化

沈洪才

中国航空制造技术研究院 北京 100024

1 序言

航空制造业是我国国防建设和国民经济的重要组成部分,关乎着国家战略安全、经济建设与发展。我国航空制造业发展至今,度过了曲折的几十年,迎来了现在的全面发展时期。在国家“十四五”发展规划和推动制造业高质量发展等一系列政策带动影响下,航空制造业也急需建立完备的数字化智能化制造体系,融合最新的信息通信技术,推动产业升级,向实现航空强国迈进。航空制造产业产品系统复杂程度高,产业链长,结构复杂且对质量、精密性及生产制造效率等有着极高的要求。本文将详细解读航空制造业特点,以中国航空工业集团有限公司为例,介绍航空制造产业如何从顶层设计着手,构建数字化生产线,提升工业制造能力,实现智能化转型升级。

2 航空制造业特点

(1)系统复杂程度高,结构复杂 由于航空产品应用领域的特殊性,导致航空制造业呈现系统高度综合的产业特点,系统间构成了复杂庞大的关系网并在精度上有高标准、严要求。航空制造产业零部件种类繁多,零部件数量达到500万量级。而且,零部件之间相互联系,要求具有很高的协调性。

航空产品的研发较其他行业相对复杂,兰德公司研究了1965-2000年美军采购战机的相关历史数据后发现,制约防空系统创新理念落地的瓶颈在于复杂度管理能力。在新的防务产品带来的价值增长中,与复杂度管理相关的影响因素占5成左右,如图1所示。图中,红色为集成电路产业,绿色为汽车制造产业,蓝色为防务工业。航空航天系统从设计、集成到测试所耗费的时间大于集成电路、汽车制造。不考虑通货膨胀因素,从20世纪60年代至今,航空航天系统开发费用增长率达8~12倍,其他两个产业却没有明显增长。

图1 不同行业产品开发流程中的复杂度

(2)多品种、变批量和定制化 航空产品包括飞机、发动机及各类机载设备等,品种多,型号谱系和批次多达几十种,但单一型号的飞机年产量却往往不超过百架[1]。这个特点对数字化生产线的建立有很大的制约,增加了生产体系的构建和运营成本,同时对生产设施的高度柔性化和智能化,以及生产运营过程的精益化提出了很高要求。

(3)生产制造过程工艺路线长,产品制造和装配要求高 作为高价值产品,航空产品工件生产制造工序多,误差积累的环节多。航空行业的机械加工往往需要突破零部件尺寸大、结构复杂、刚性弱、材料难加工和加工精度要求高等一系列复杂制造难题。航空产品装配过程以人工为主,大部件精准对接,表面接插控制和零部件协调操作对操作人员来说操作难度大。在制造数据管理中,产生的数据模型体量庞大,从时间与准确性上对数据控制有严格要求。

(4)生产组织管理复杂,供应链协同难度大 航空产品从设计试验到生产制造,跨越产业链不同的企业,这些企业地理位置分散,属于典型的跨企业跨地域协同,带来产业链协同的难度较高,不方便管理。负责生产的单位层级多、配套链长[2]。成品供应商遍布世界各地,联系不便。供应链-产业链协同一致是航空制造业发展的主要瓶颈。

按照标准的供应链管理模型,制造业产品的生产从供应商到核心企业再到客户都具有采购、生产、配送和退货等环节的协同迭代,是较长的价值创造协同过程。不同产业对产业链、供应链和价值链三链协同的关注点差异较大。流程制造业和电子等行业往往关注采购、库存,这些行业供应链中采购成本占比较大;食品等行业关注物流和运输,特别讲究时效性;国防装备的供应链则提出安全可控、充足保障、柔性敏捷等要求。而作为离散制造业的航空航天行业,由于自身产业特点,往往强调总集成商牵引的上下游协同,重点为精准供应链和精益化生产,通过追求生产均衡,实现从产品总装、部件/系统到一配、二配供应链的精准协同,并寻求供应链、产业链和价值链协同下的最优能力配置。

3 建立智能制造架构,构建数字化生产线

在世界工程技术发展历程中,航空航天往往通过自身产业的创新发展牵引先进生产制造技术、装备、大型工业软件的创新发展,成为先进信息通信技术、先进工艺装备和先进生产制造模式的应用高地。实现中国航空制造业的智能化发展,是一个复杂的系统工程。在集团公司指导下,中国航空制造技术研究院、航空工业信息技术中心联合建设智能制造创新中心,完善航空工业智能制造架构规划和建设方案,为各单位开展项目论证、建设以及中心技术预研、解决方案开发等提供指导。参与航空智能制造试点推进,培育智能制造导航项目,总结提炼并形成推广模式。研究智能制造关键技术并形成航空工业智能制造技术体系,从材料、技术、人力等方面支撑航空工业智能制造行动计划。从发展规划、架构设计、体系建设、技术研发和应用验证几大方面统筹推进智能制造工作。

(1)智能制造的关键特征 在进行智能制造顶层设计时,要了解什么是智能制造,抓住智能制造的关键特征是实现数字化、智能化的第一要务。航空智能制造最终总结为四个典型特征:动态感知、实时分析、自主决策和精准执行。

动态感知:全面感知企业、车间、设备的实时运行状态,获得一线数据,为后面环节打好基础。实时分析:对获取的实时运行状态数据进行及时、快速地分析,包括数据的高级分析、边缘层的自动化分析等,为后续的决策提供依据。自主决策:按照设定的规则,根据数据分析的结果,为人在环的智能制造系统提供判断和选择依据的支撑。精准执行:执行决策,对设备状态、车间和生产线的运行做出调整,使生产能够顺利、高效进行。这四个环节层层递进,形成了良性的螺旋上升循环,促进了制造体系的有序高效进行。

(2)智能制造参考架构(见图2)在进行智能制造顶层架构设计时,不只是要实现底层一个车间、一个产业线的数字化、智能化,而是要从动态企业联盟、企业管理到生产管理再到控制执行层将智能化覆盖需求工程、概念设计、产品设计、产品试制、产品制造、使用保障以及退役产品全生命周期[3]。

图2 智能制造参考架构

4 结合数字化转型和高端设备研制,加速推进航空智能制造发展

当前,以新一代信息技术为代表,数字技术与制造业的深入融合正在加速智能制造向更高层面、更深层次的发展。当然,航空制造业数字化、智能化转型工作不是一蹴而就的,要分层推进,多层面同步发力。通过引入数字孪生的理念,建立基于模型的企业,多维推动企业的数字化、智能化转型。首先在产业链层面,要更加关注应用供应链建模和仿真技术来优化产业布局和分工,在“数字中国”大环境中建立航空工业的数字供应网络;第二,在智能工厂建设层面,要更加注重基于过程仿真的智能车间和数字化生产线设计建造的过程。当然,工厂和生产线设计建造过程也不局限于行业内部,也可以延伸至行业外。在这个基础上,对实际的生产过程,即整个物理制造过程要进行更加细致和逼真的建模和仿真,促进生产制造活动的优化和重构,使之更加柔性化和智能化。在生产执行层,如生产设备、物流系统、制造资源等同步引入建模与仿真,构建数字孪生。在产品全生命周期模型贯通方面,产品的数字化定义(MBD)在航空航天行业的应用已有相当成效,但远期要向全生命周期进一步扎实推进。

未来航空制造业的智能制造系统应该是基于混合云的智能制造系统,同时通过综合构建工业赛博物理系统(CPS),实现虚拟世界和现实世界的融合发展。随着客户需求及市场的变化,航空生产制造模式在柔性化和可重构方面要求越来越高。要以总装,比如飞机整机总装或者发动机总装为牵引,重构柔性制造模式,同时向下牵引各个专业生产线的建设和运作,如机械加工、钣金成形、焊接、复合材料及表面处理等。生产制造系统在生产线层面基本上是以CPS的理念推进,也称做工业CPS系统,期望形成虚实融合两个层面,并在赛博层做更多的工作。无论是从产品工艺过程的规划、资产设备的数字化管理,还是从生产过程的精益化运营等方面,在虚拟空间都应尽量进行高精度的仿真,指导生产现场的运作,以便实现虚实互动、虚实结合的新CPS系统。

智能制造系统最终需要通过一个个分层分级的智能系统组成。智能单元和智能工艺装备是未来构建智能系统的硬核心。航空制造业要实现创新发展,高端工艺装备的投入必不可少。“机器代人”在航空制造业有新的内涵。在金属切削领域,要重点突破五坐标加工中心、五坐标强力切削铣床和三坐标、五坐标高速切削铣床等;在复合材料构件领域要突破复合材料自动铺丝铺带设备和复合材料自动检测设备等;在金属成形领域要重点突破智能化热成形设备、蒙皮拉伸设备、超速成形/扩散连接设备、旋压成形设备和喷丸成形设备等;在特种加工领域要重点突破激光表面强化设备、等离子喷涂设备、电解加工设备、磨粒流加工设备、电液束加工设备和3D打印设备等;在焊接领域要重点突破电子束焊接设备、激光焊接设备、搅拌摩擦焊接设备和线性摩擦焊接设备等;在精密加工领域要突破超精密加工机床、三坐标测量机和惯导测试与运动姿态设备等等。

5 结束语

航空工业推进数字化和智能化,最终目标是满足用户对航空产品的新需求,以国防实力,推动大众享受航空,实现对美好生活的向往。未来航空工业智能制造的发展要以用户需求为核心,为用户提供高质量的个性化定制服务。以此为牵引推动构建网络化协同和智能化生产网络,形成一种新的生产制造模式。在这基础上提升产品服务的质量,降低成本,提高综合效率。整个行业要迎合以数字技术为代表的新一轮科技革命和产业变革的历史趋势,抓住新一轮发展的机遇来推动数字化、网络化和智能化技术在航空航天的应用。

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