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如何利用CIM和IoT把你的工厂变得更智能
录入时间:2019/2/12 18:27:21

作者:Zac Elliott,西门子公司的业务顾问

摘要

在电子组装行业里极其聪明的科学家和工程师非常多,电子组装的所有复杂技术都需要有专业技能的人。当我们要把所有这些工艺联系起来,这就不仅仅是个简单的工艺和技术了,首先需要完全掌握这些工艺和技术,然后再把它们转化为可操作的信息,这些信息不仅可以由人来操作,还可以通过计算机操作。

没有人能够完全掌握所有工艺的所有部分,也没有人清楚智能工厂功能的每个机会。新的物联网(IoT)制造数据连接的可达性是一种多路技术。和像制造执行系统(MES)或企业资源规划(ERP)系统这样能够做出更聪明的决策的高等级系统一样,每家机器供应商都能够使用相同的物联网数据,每家供应商也都清楚自己的技术细节的最大优势。我们将在这里看到用于组装制造的大部分智能解决方案是如何来的。

推动这一发展的是机器供应商对不可知的数据的获取和利用,通过机器、生产线、工厂和企业不同层级实现功能上的补充。这将促进在单一市场中供应商之间的良性差异化竞争,这个差异化不仅体现在机器的性能上,还体现在他们能够提供的以数据采集为基础的智能解决方案上。

本文重点研究当前的制造文化和以前的制造文化之间的变化,在过去,只是简单地点对点发送数据,但现在采用的基于多层的物联网技术的解决方案,以及立即采用这个方案所产生的效果和机会。

引言

要建立互相连接的工艺都具备自主优化能力的智能工厂,有必要把在电子制造中使用的大量各自独立的计算机系统整合起来。考虑到这项任务的复杂性和成本,除了少数规模最大的制造商之外,通向智能工厂的道路似乎遥不可及。为了使智能工厂的功能得到广泛应用,因此有必要通过制定实现智能工厂基础设施建设的总体方法来减少复杂性、工作量和成本。

组装行业面临的挑战

随着业务需求对电子产品组装行业发出挑战,要求电子组装能够支持日益提高的灵活性、更低的间接费用和更严格的质量标准,这个行业正快速采用自动化和分析技术来应对这些挑战。“智能工厂”和“工业4.0”倡议的目标是进一步把业务流程集成到制造工艺中,实现操作的持续自主优化。

电子组装行业面临的独特挑战是目前用来管理复杂的制造工艺的技术的复杂性与自动化的现有水平之间的矛盾。计算机集成制造(CIM)系统对任何电子制造的操作都是必不可少的。许多不同的计算机系统、自动化机器人和技术专家一起工作,不仅要执行制造工作,还要设计各种流水线工艺、优化供应链和管理产品的质量。要着手把现有的这些工艺连接起来,这可能是一项艰巨的任务,需要一个由工艺技术专家、产品工程师、运营资源方和业务流程负责人组成的专业团队。

虽然集成可能是一个复杂而且昂贵的建议,但是,用来管理设备、工厂和企业的系统实现紧密联系可以带来切实的收益。这种能力不仅可以共享信息,还可以在各个独立设备之间和在设备和业务系统之间进行控制,提供进一步自动化和优化复杂制造工艺的能力。

对电子制造技术的直接影响

从组装行业面临的挑战来考虑,电子制造商要找的解决方案,就是要能够在走向工业4.0和智能工厂的基础上取得切实进展,实现操作的自主化和持续不断优化。SMT设备供应商是率先通过扩展自己的CIM系统的范围来响应市场要求的厂商,经过扩展的CIM系统已超出简单控制单个机器,达到管理整条生产线或其他像材料管理这样的辅助工艺的目标。通过与优秀的设备供应商建立合作关系,可以向市场提供完整的端到端的解决方案。

虽然设备供应商提供的系统将成为他们的设备平台的最佳解决方案,并将开始满足集成自主制造的要求,但是业务流程需要的大部分智能工厂功能在连接网络时仍然极其复杂。考虑到各种不同的因素,许多制造商的设备来自不同的供应商。一个确定的制造站点可能拥有多个SMT平台,并且需要支持许多不同的第三方设备平台。以最小的复杂性和成本,集成和连接这些多样化环境,定义通向智能工厂的通用方法是有利的。

智能工厂的基础设施

要定义更通用的能够在其中工作的基础设施,现有的CIM应用可以按照现有的功能分成三个主要层级:工艺应用层、站点应用层和企业应用层。这些应用分组通常提供与彼此相关的相同的功能,如图1所示。

最下层是工艺应用,它控制或管理确定的制造工艺。这些是机器供应商的应用程序、可编程逻辑控制器(PLC)、传感器或客户化的应用程序,它们保证设备正常运行、收集数据或指导个人或工艺。这些应用程序可能会产生对其他工艺或更高层级的基础设施有价值的事件数据。为了进行操作,这些应用程序通常需要来自更高层级基础设施的信息,比如材料信息、工作订单和流程控制。

在专用的工艺应用之上是管理整个生产流程的站点应用。MES基础设施、工艺工程、质量管理、材料管理和限制生产计划的应用程序属于典型的站点层功能。在许多情况下,这些应用程序消费的是由专用工艺产生的事件数据,主动管理生产运作到操作。站点层应用程序提供流程控制、工作订单细节和专门的工艺操作需要的材料信息。

最上面一层是企业应用,管理更高层级、跨功能的业务流程。一些企业层应用程序的例子是ERPMES、制造操作管理(MOM)、产品生命周期管理(PLM)和业务分析。这些应用程序可以接收来自专用的工艺应用程序聚合的数据,然后由站点层应用程序汇总数据。企业应用程序负责为站点级应用程序提供总的资源、材料和生产计划。

在智能工厂中的应用程序划分层级,然后形成一个清晰的数据流:业务需求从企业应用程序向下流到站点应用程序。站点应用程序将需求转化为具体的生产计划,这些计划的数据将流向工艺应用程序。工艺应用程序采集事件数据,把它发回站点应用程序。站点应用程序聚合并汇总相关的事件数据,并最终发送给企业应用程序。

技术需求和障碍

除了简单的连接和交换数据,不同的自动化工艺的集成和人的决策计算机化都需要使用标准化的数据进行操作。标准化数据必须用一种与信息的来源无关、含义始终不变的专门的语言来表达。

在电子组装行业,目前还没有用来定义模拟制造工艺所需要的复杂数据内容的标准。虽然不同的供应商使用各自的专用接口来访问他们专有的技术,但是需要技术专家将数据内容从一种技术映射到另一种技术。现有的标准关注的是连接和移动数据,但是,复杂数据内容对作出可靠决策的必要程度没有帮助。因此,现有的集成和解决方案倾向于把重点限制在规模比较大的业务流程很窄的范围内,或者只是在与建立合作关系的供应商解决方案或定制的集成之间实现点对点的功能。

新兴的物联网技术

在制造业中,物联网(IoT)的出现改善了连接工艺和获取数据的能力,但是,必须定义基础设施的管理能力,以及在多个可能的数据流之间分发信息。考虑到前面讨论的应用的三个层次,并且假定有一种单一的语言,那么,可以由如图2所示的各个应用层负责定义连接工厂的一般方法。

工艺应用程序将负责与设备和操作人员交换原始数据,并且用单一的语言将事件和信息标准化以满足外部消费的需要。在内部,各个应用程序能够针对给定的设备或工艺进行功能性优化,但是每个应用程序都开放相同的通用界面来描述正在执行的制造操作。

站点应用负责从整条生产线的角度提出预期要求并核查收集到的数据,确定根源与瓶颈。由于工艺应用都用一种语言生成相同类型的标准化事件,因此,只需要极少的连接工艺的工作,满足细节和预期的最高层次的要求。

企业应用负责分发来自底层基础设施的信息供外部使用。除了像ERPMES这样现有的企业层面的资源之外,通向物联网制造基础设施的网关应提供用于在工厂中的资源发现和由这些资源支撑的事件。

有了这样的基础设施,单独的制造工艺就很容易共享信息和控制,而且整个制造工作流都向外部界面开放。智能应用程序可以开始把各个独立的制造操作和业务流程连接起来,优化生产流程。下面将进一步讨论这种基础设施应用的一些例子。

工厂智能化应用

对于工厂性能的预期,出发点不同,差异也非常大。例如,对于像工厂停机这种情况,从计划人员的角度看,可能会认为这将对整个工厂的生产能力产生巨大的影响,而对生产经理来说这不算是什么大事,他只要知道每台机器是否按照生产计划有效运行。对于不同客户、产品、工厂、生产线和机器,可能要考虑几百个不同的关键绩效指标(KPI)。其中的一些指标的度量可能很复杂,需要来自多个工艺的数据,以总体设备有效性(OEE)计算为例,我们在计算时不仅要考虑工厂资源的性能,还要考虑正在生产的产品质量。

考虑到所有这些复杂性,在通常情况下,瓶颈是由一些不在测量范围的外力引起的。一台机器可能因在设备中出现故障而无法运行,也可能是在等待上游或下游的工艺而无法操作。可能是操作员正在休息,也可能是材料短缺导致停机。为识别问题的根源并且提供可执行的响应,必须考虑这些外部因素。

一个站点级工厂智能化应用必须同时考虑来自企业应用程序和工艺应用程序的信息。首先,具体的工艺应用程序要能够提供与被管理的设备状态有关的性能数据。然后,根据各种约束条件,诸如工厂的总体进度、材料的可用性或者上游/下游的瓶颈,确定所有的工艺的状态。

有了关于工艺性能和影响生产的外部限制条件的信息,存在许多可能的优化机会。专用工艺层可以根据源自其他工艺和更高层级应用程序的外部知识进行优化,同时站点应用层可以从来自各个独立的设备的详细工艺信息中获益。

闭环反馈应用

最好的智能应用程序的例子是闭环反馈。在这种场景中,通过在一个工艺中进行测量来自动调整另一个工艺的操作,以保持结果一致。例如,SMT机器可以根据从AOI上实时测量到的偏移数据来调整位置。

站点层分析应用程序需要通过特定的工艺应用程序管理SMT设备,收集从SMT机器发现的贴装信息和材料信息。接着,还需要收集和分析来自AOI的实时测量结果,以识别工艺控制问题。这一统计分析的结果可以反馈给SMT机器,SMT机器可以根据这个结果对设备进行适当的调整和补偿。

由于在AOI和SMT机器上使用标准的界面,这个应用程序将在不同的平台上运行,每个独立设备可以对自身的技术进行优化操作。

限定的规划应用

限定计划的SMT时间表表示通过自动化和计算机化改进和优化的非常好的机会。在典型的情况下,ERP系统在制造中利用少量资源信息在整个生产过程中以非常精细的要求管理客户的要求和材料的需求。一旦在ERP系统中产生工作订单需求,就会投入大量工作制定生产计划来满足订单。使用复杂的电子表格和工作手册模拟制造流程,并管理外部对ERP系统的限制。没有预料到的客户要求或制造限制的改变很难集成到现有的计划中。产品分组的优化很少出现在日常的计划活动之外。

考虑到上面定义的智能工厂拓扑结构,限制生产计划进程的自动化将在工厂的各个层次发挥作用。在企业应用层,ERP系统将管理客户需求和高层级站点日程。在站点应用层,必须根据工厂中的所有约束产生生产工艺的数字模型。为建立模拟制造工艺的模型,必须在模型中考虑所有的生产线、机器、工艺、材料、事务和资源。专门的工艺层需要执行两个重要功能。首先,必须通过物联网基础设施提供来自制造设备的实时性能信息。其次,必须针对确定的工艺提供模拟生产的方法。

一旦所有层级开始协同工作,就可以开发出一个全面优化的生产计划。源自ERP系统的需求被分解为各个独立的制造工艺。使用静态站点限制和来自工厂的实时性能数据,通过反复模拟找到理想的制造顺序。计划应用程序和设备工艺之间的反馈机制按照分立要求提供最佳程序和产品组。在生产计划安排中始终要把需求或限制条件发生变化作为考虑范畴。

精益材料管理应用

对许多电子组装制造商来说,维持有效的供应链是成功的关键。在ERP系统和自动化方面的大量投资保证在仓库里的材料满足客户的要求,但是,管理材料从仓库转移到机器的过程往往会受到许多人工处理流程的影响。大型生产线侧的缓冲库存和元件独立封装(料卷、料棒、托盘)的可见性差,导致实际库存和系统的库存清单之间的差异。由于智能工厂有丰富且详细的信息,精益材料管理引擎可以弥补ERP库存清单和车间库存之间的差距,向机器提供即时(JIT)材料供应保障。

开发精益材料管理引擎的第一步是访问保存在不同系统中的信息。ERP系统提供工作订单需求,定义运行产品的顺序和时间表。仓库管理系统提供可供生产的各种元件的详细信息。在专用的工艺层,设备系统提供机器编程信息、性能信息和材料消耗的详细信息。

第二步是使用生产计划表、当前的机器设置和来自设备的实时物联网数据流,精益材料管理引擎能够确定在什么时候城要补充哪种元件,按照当前的顺序在料卷耗尽时补充元件,或者在订单即将到来时的切换过程中补充元件。与仓库管理系统相连,精益材料管理引擎可以确定移出元件并自动发起转移事务的理想位置。还可以把由独立机器报告的消费数据聚合起来并且生成准确的报告,向外提交给ERP系统。

最终,大型生产线侧的缓冲库存是不必要的。只有在机器需要材料时,才会从仓库或Kanban管理储存下材料订单。有了从机器自动上报的材料消费和损耗,ERP库存非常精确。

可追溯性应用

采集可追溯数据对制造商来说一直是个困难的要求。由于在客户和供应商之间是按照产品-副产品的基础来协商各自的追溯需求,因此与采集详细、准确的数据有关的复杂性和成本可能会导致不一致的结果。

为了提高可追溯数据采集的有效性和一致性,建立IPC-1782标准来定义一个清晰的、应用于全行业的可追溯性标准。这个标准根据在产品或工艺中涉及的风险,将可追溯性定义为几个等级。每个可追溯性等级在收集数据的细节和精确性上各不相同。按照最低等级的可追溯性要求,由操作员人工收集和汇总原始数据,而对于最高等级的可追溯性的要求,原始的综合数据必须是来自用自动化设备收集的数据。

当采集可追溯性数据的需求成为智能工厂的一部分时,可以利用智能工厂基础架构现有的工艺应用来完成。在此之前,本文探讨了利用许多与可追溯性有关的数据的方案:设备的状态和进展、详细的材料信息、测试和检查结果,等等。由于工艺应用程序支持一种中立的语言和一组标准化事件,一致的信息可以通过站点层应用进行聚合,与机器平台无关。这支撑详细而且一致的数据要求,与设备平台无关。

使用IPC-1782标准格式,汇总的可追溯性信息经过站点层应用进行聚合,传送给企业层应用,并向外发送给相关的客户。通过中立的供应商、标准的格式连接智能方案的三个层次,减少必然出现的复杂性,实现有意义的可追溯性解决方案。

结论

现在,使用智能的工厂基础设施按照自动化制造工艺和业务流程实行改进的机会有很多。在这方面,通过和其他的机器与站点应用交换信息来增强机器供应商的解决方案。通过从所有制造工艺中收集各种数据,像可追溯性这样的历史性难题实现起来就会比较容易。这推动这个行业更广泛地采用智能制造功能。

Editor’s Note: Originally published in the proceedings of SMTA International, 2017.

编辑手记:本文首次发表于2017年SMTA国际讨论会

作者简介:Zac ElliottSiemens Business公司技术市场推广工程师。

 

 

 


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