通過建設焊裝車間生產線智能制造系統，致力于打造一個智能化、綠色環保的工廠，不僅提高生產效率，還將節能減排與環保理念深入到生產流程的每一環節，推動制造業向更高的智能化與綠色化方向邁進。

項目目標

智能制造及綠色工廠的打造： 通過高度自動化的生產線和數字化系統，實現生產過程中的全程數據監控與分析，從而優化生產流程、降低能耗，并通過綠色工廠的設計理念，推動節能減排，實現企業的可持續發展。

焊裝事業部的技術升級： 以高柔性、高節拍、高自動化、高可靠性的焊裝生產線為基礎，使生產線能與主機廠的工程能力同步，提升生產能力與產品的市場競爭力。

數字智能科技的應用： 利用先進的測量系統、智能儀器以及數據采集技術，提供數字化智能化的整體解決方案，助力企業完成數字化轉型。

智能化的整體解決方案： 通過虛擬仿真、離線診斷等技術，提升生產過程的精確性與靈活性，同時實現生產節拍的持續優化。

綠色環保與智能物流： 提供智能物流解決方案，確保生產過程中的物料流轉既高效又環保，減少能源消耗與物料浪費。

項目范圍

生產計劃管理： 系統通過PLC自動控制生產流程，結合質量與完工的邏輯判斷與報工，實現工單狀態的實時監控，確保生產任務的精準執行。

數據采集與分析： 自動采集率將達到90%以上，通過自助式數據分析與展示，實時跟蹤生產、質量與設備的狀態，進行產線與工位節拍分析，確保生產過程的高效性與質量控制。

設備管理： 設備參數與運行狀態將實時監控，設備綜合開動率將超過90%，確保設備高效運行。同時，焊裝設備的故障率將低于1.24%，通過關鍵設備的預防性維護，如機器人、電機等，進一步提升生產線的穩定性。

質量管理： 通過車身骨骼精度合格率、焊點與涂膠質量數據的實時采集與分析，確保產品質量始終如一。同時，利用SPC（統計過程控制）分析，對質量進行動態監控與優化。

能耗管理： 車間、區域與產線的能耗數據將自動采集并進行多維度分析，確保工廠在保障生產效率的同時，最大限度地降低能耗。

數字孿生： 通過SCADA系統的數據采集，實時同步現場實際生產情況與3D數字孿生系統，構建虛擬與現實相結合的生產環境，提高生產流程的透明度與預測能力。

IOT平臺系統架構

通過數據采集一數據清洗一數據可視化一數據應用一工廠“知識庫”，形成“數字資產”!

數據采集&分析&展示IOT平臺規劃

數據字典(分類)：依據對焊裝采集數據內容分析，析出歸類為7大類數據，可以實時跟蹤現場零件在加工過程中生產、質量、設備、工時等數據信息。

聯網設備拓撲圖：由現場網絡、智能網關、工業平板、數采服務器、AVI服務器、現場大屏看板構成現場PLC通過kepserver軟件接入數采服務器，工業平板接入MES服務器

數采網絡和其他網絡采用物理隔離模式確保系統安全。

設備導入時要求廠家開放通訊協議，只要設備接入網絡通過KepServer軟件配置即可實現現場設備的數據采集部分設備可以通過定制開發數據提取軟件實現數據采集

數據清洗：針對每一臺設備，對其傳入系統的原始數據進行篩選，重排序，去重，轉換格式、差值等方式，使保留下來的數據均為有效數據(比如整理設備離線在線數據，時間間隔不統一的數據)，供后面數據整理進行使用。

數據分析：對于已知邏輯關系的指標，如開動率，通過已知關系所需要的參數從設備里面找數據對于未知的關系模糊的指標，如焊接電流和焊接質量的關系，先從質量數據進行分析。

DATA-V平臺：是一種智能制造最常用的，面向數據可視化處理的可視化工具集，專精于業務數據與信息交互融合的大數據可視化。旨在讓更多的人看到數據可視化的魅力，幫助非專業的工程師通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用，“0學習成本”，通過圖形化托拉拽的方式快速、輕松搭建專業水準的可視化看板大屏。

同時，Data-V提供豐富的可視化模板，滿足您生產監控、展會展覽、業務監控、風險預警、數據看板等多種業務場景需求。

焊機數據采集和數據監控：焊機是沖焊工廠的核心設備，其生產狀況直接關系到焊接質量。借助實時采集的焊接數據，分析機實時工況，遠程實時監控生產，并針對生產異常及時采取改進措施、減少停工、提高生產效率，同時記錄工件生產信息，實現異常快捷追溯，生產數據spc過程分析提高焊接質量。

AVI管理系統：計劃被執行后，執行的過程將被AV1系統全程記錄下來，并形成豐富多樣的數據應用，比如計劃完成率、產品在工序的狀態、生產節拍分析預警等等。而AVI的信息載體就是RFID標簽。 通過工單號和VIN碼快速查到車輛當前所處位置。

設備管理

提前進行故障預判并報警：通過對一定數量的樣本數據的采集及分析，建立設備運行狀態的基本模型，從而判斷設備異常.

分析并提示故障原因：在前一步的基礎知識采集更多數據，建立分類模型，從而在設備異常時可以判斷設備異常原因。

設備健康狀態可視化：通過大數據的積累、分析，建立趨勢模型，從而在異常發生之前，提前做出判斷。

質量管理

質量過程數據采集與分析:

SPC分析和監控平臺的應用(本地服務器+消息平臺+APP應用)：直觀的圖形報告上疊加各種類型的SPC控制圖和八大判異分析模式，展示零部件的受控情況，圖形報告采用定制的圖形方案,方便查看。(分為計量型和計數型)

通過現場無數的物聯網手持式測量儀器上傳的質量檢測數據，大數據平臺匯聚、分析和運算，得到相應的質量控制SPC結果，制造過程中實時的將數據反饋到客戶手機上。并形成質量異常的帕累托統計，TOP10問題分析