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合力工业互联网平台,打造工业车辆生态圈

2020-01-14e-works整理

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本文为“2019年度中国智能制造最佳实践奖”参评案例。本次活动将评选出2019年度,在智能制造各领域有实践案例,或者有突出效益的最佳实践工程,全面介绍企业实施智能制造的过程、步骤、重点与难点、获得效益等,分享建设过程中的经验,有效推动中国智能制造应用,供广大制造业行业企业学习供鉴。

一、企业简介

    安徽合力股份有限公司(以下简称安徽合力)系安徽省属国有控股上市公司,主营业务为0.5-46吨工业车辆及关键零部件的研发、制造与销售,产品广泛应用于车站、港口、机场、工厂、仓库等物流转运,公司位于国家级合肥经济技术开发区。自1991年以来,安徽合力已经连续28年蝉联中国叉车行业桂冠,并代表中国民族叉车品牌跻身世界工业车辆七强。

    安徽合力自成立以来已经连续60年保持盈利,1996年工业机械行业首家主板上市公司(股票简称:安徽合力,证券代码:600761)、首家国家级企业技术中心,先后荣获中国工业大奖表彰奖,国家级绿色工厂,中国机械行业500强,连续两届中国质量奖提名奖,第二届安徽省政府质量奖,首届全国企业创新方法大赛一等奖,江淮杯工业设计大赛金奖及首届中国工业车辆创新金奖等。

    安徽合力是我国规模最大、产品线最全、产业链最完整、综合实力和经济效益最好的工业车辆研发、制造、销售与出口基地,是国家火炬计划重点高新技术企业、安徽省工程机械建设(合肥)基地龙头企业,拥有国家级企业技术中心和安徽省工业车辆重点实验室,并承担多项国内国际行业标准的制定。在线生产的1700多种型号、512类内燃、电动叉车产品系列,全部具有自主知识产权,产品的综合性能处于国内领先、国际先进水平,主导产品通过了欧盟CE安全认证、美国EPA环保认证。

    “HELI”和“合力HELI及图”商标是中国驰名商标,被评为商务部重点培育和发展的中国出口名牌、中国叉车市场第一品牌、安徽省名牌产品。先后荣获国家质检总局“检验检疫绿色通道制度企业”,海关总署“出口红名单”企业,总后勤部“军事后勤装备定点生产企业”等。通过了ISO9001、ISO14001、OHSAS18001体系认证,并是全国首批安全质量标准化一级企业。

    截止2018年底,安徽合力实现营业收入96.67亿,整机产销突破13万台,其中整机出口2.2万台,较2017年分别同比增长8.41%、32.27%。

安徽合力股份有限公司

图1 安徽合力股份有限公司

二、企业在智能制造方面的现状

    工业车辆(叉车)行业是支撑我国经济发展、特别是物料搬运迅猛发展的关键基础。一方面,叉车广泛运用于物流运输配送环节;另一方面,叉车又是制造企业中生产物料搬运使用量最大的输送工具。

    工业车辆(叉车)行业是典型的离散型制造业,产品定制化要求高、配置复杂、生产组织难度大,对智能制造的需求非常迫切。与国际叉车行业相比,我国叉车行业存在品种多(一个车间需生产几十、上百种型号叉车)、批量小、交货周期短(最快3天交货期)等特点,这就对叉车产品生产组织方式有了更高要求,更需要通过智能制造来实现行业跨越式发展。

    合力发展智能制造的根本目的,是适应叉车制造发展需求,探索实现有合力特色的离散型智能制造模式,保证质量,提高效率,降低劳动强度,降低成本,提升企业经营效益和综合竞争能力,转变企业发展方式,促进行业升级调整,进而在行业内起到更好的引领示范作用,最终实现跨越式发展,走向国际高端市场,参与全球竞争。

三、参评智能制造项目详细情况介绍

    1.项目背景介绍

    合力工业互联网平台是通过数据+模式的方式为用户提供服务,囊括了销售、生产制造、采购供应、售后维修等所有环节,实现了传统企业生产运营模式工业互联网升级;应用移动互联网、云计算、大数据等技术,服务于工业车辆行业的市场营销、研发设计、生产制造、物流搬运、售后服务、车辆租赁和金融租赁等业务;结合企业车联网数据感知体系建设、车联网云平台建设以及AGV无人驾驶体系建设。

合力工业互联网平台:数据+模型=服务

图2 合力工业互联网平台:数据+模型=服务

    通过叉车车载终端设备,如定位设备、重量传感器、红外传感器、胎压监测仪等,结合无线通讯与企业网/互联网,将基于CPS系统的车辆运行情况进行采集、处理、分析、统计,从而实现叉车的监控、调度、管理等功能的跨行业跨领域综合工业互联网平台。

    该平台可实现远程采集数据协助合力对叉车的研发提供数据,以及对车队系统进行升级;帮助企业更好的使用合力叉车,提高安全性、效率及经济性。同时优化整个供应链体系,促进关键体系的综合集成、协同与创新,业务的紧密协同,为合力及相关方提供全面的移动互联网与工业融合的工业车辆生态圈解决方案。

    2.项目实施与应用情况详细介绍

    平台建立基础大数据平台及系统优化,搭建大数据存储相关计算平台,大数据分布式系统,通过大量的工业APP应用和车联网实现数据采集和敏捷可视化,通过工业车辆的无人驾驶实现智能制造和智能物流方案。

    2.1 数据来源

    (1)用户需求数据采集

    通过移动设备与客户进行产品推荐、视频展示及需求反馈,根据客户浏览行为,将客户进行记录分类,为后续精准销售提供数据支持。

    (2)销售订单数据

    销售人员通过移动设备进行订单录入,含车辆基础配置信息、用户相关信息等,上传至云平台,通过接口转至生产系统进行排产,后期可以在移动设备中查看生产及运输进度,与生产系统无缝集成。

    (3)物料转移数据

    生产过程中频繁出现物料的移动,对物料每一次移动进行记录上传至云平台,为精准库存管理提供基础数据支持。

    (4)加工过程辅助数据

    进行零部件加工时,通过云平台提供的与设计系统的接口按需调用设计相关图纸及数据或变更信息,有助于提高加工精确度。

    (5)生产进度数据

    提供移动端及客户端多种方式,支持一线生产员工实时进行生产过程汇报,协助管理部门有效进行生产力分配,提高产能。

    (6)生产质量检测数据

    对已经下线的车辆按质量管控要求进行质量检测,将检测数据上传至云平台,形成质量检测数据库,辅助生产过程质量管控。

    (7)车辆关键零部件数据

    车辆生产及组装过程中,对涉及到的后期维护或保养或确定为车辆的关键零部件的相关信息通过扫码枪或其他扫描设备进行采集上传至云平台,车辆生命周期全过程均可通过云平台接口进行调用。

    (8)车辆性能检测数据

    车辆在出厂前需要经过一系列性能检测,根据研发及实际工况要求,通过实验台对相关数据进行采集分析整理,上传至云平台车检数据库完成基础数据采集。

    (9)售后维修数据

    在用户现场通过语言、文字、图片实时进行维修数据上传,在云平台形成维修数据库,可以进行后续相关产品质量或其他维度分析,为产品后生命周期管理提供原始真实数据。

    (10)新产品试验数据

    新产品批量上市前需要经过大量多方面实验验证,通过云平台记录新产品各方面试验数据,进行汇总分析,对新产品进行多层面考证,为批量稳定上市提供准确数据分析支持。

    (11)工业车辆运行的实时状态数据

    内燃和电动叉车的实时工作状态,历史数据等信息,通过叉车上安装的传感器和CAN总线的数据流,对采集到的数据进行汇总并按照基于TCP/IP为基础的底层通讯协议,发送原始数据至服务器,解析后在平台展示。

    (12)工业车辆运行时的报警信息数据

    采集安装在整车上的传感器数据,内燃整车采集油量、碰撞、超速和驾驶员离位报警信息;电动叉车,除电量、碰撞、车速和驾驶员离位信息外,还包括电池终端单独采集的电流、电压等信息,并根据相应算法,判断电池的充放电状态。

    2.2 技术方案

    2.2.1 总体架构

    平台通过建设物联网平台、业务层、数据层和应用层,来形成整个工业互联网的平台架构。物联网平台提供基础支撑和物联网通用能力,业务层提供物联网应用设备能力,数据层提供数据存储、分析和应用集成等能力,应用层提供工业应用的接入能力。

    2.2.2 主要组成

    (1)工业物联网+车联网

    工业车辆的传统模式已经受到大趋势的威胁,二十多年没有变化的销售,服务模式面临新的挑战。在新商业模式和资本的驱动下,创新颠覆模式正在孕育中。工业车辆企业要主动规划转型,以传统的叉车产品为中心的模式向以客户为中心的互联网模式转变,“互联网+”将更聚焦和关注工业车辆产业链,工业车辆上下游之间的跨界竞争。以叉车产品为载体,提供用户物料搬运服务。客户将来已经不注重通过购买来获得产品的所有权,更倾向于获得产品的使用权,利用金融支持的工业车辆租赁和物料搬运服务将推向更高的层次。企业从卖产品,到卖服务,再到卖共用共享服务的模式。工业车辆企业将从产品市场份额的竞争转移到物料搬运服务市场份额的竞争,移动互联网和互联网共享工业车辆搬运服务成为可能。资本进入物流领域将力促更高效,更智能化工业车辆进入物流服务领域。电动汽车的分时租赁模式和专车的模式随着互联网+,也将进入工业车辆领域。

    (2)工业云应用+工业APP

    通过构建基于工业APP的工业车辆制造服务生态圈,实现资源共享协同的生产组织方式,实现供应链协同;满足个性需求的制造,实现产品销售、设计和制造配置化模式;提升用户端设备,大幅度提高信息化覆盖率,打造智能绿色的生产运营;利用大数据进行行为分析,了解市场需求,实现精准营销;提供工业车辆融资租赁模式,发挥互联网金融参与度高、协作性好、中间成本低、操作便捷的优势;发挥工业APP对企业生产经营各环节的持续渗透与影响作用,利用工业APP实现企业内外全业务全流程互联互通、协作共享,提升生产效率和决策水平、降低成本、建立企业“互联网+”与“中国制造2025”相融合的新优势。

    (3)工业大数据体系

    工业大数据的目的是为了改变以往工业价值链从生产端向消费端、上游向下游推动的模式,实现以客户价值为核心的定制化产品和服务,以及与之相适应的全产业链协同优化。为此,工业大数据应满足用户需求定义、工业智能制造、活动协同优化三方面的应用。工业大数据和互联网大数据的技术架构都具备数据环境、知识环境和应用环境三个层面。

    从数据环境来看,工业大数据的数据环境,不但关注数据持久化,更关注数据采集的能力。工业大数据的数据采集依赖于物联网(IOT)的实现,IOT关注的采集的可靠性,实现数据接入的总线化,但工业大数据对IOT提出了更多的需要从知识环境角度,工业大数据需要对数据进行分析、处理,以获得相应的知识,用以支撑上层业务应用。工业大数据应用的模型相关性较强,工业大数据的知识环境的技术平台是CPS(信息物理系统Cyber-Physical Systems),云计算是CPS的一个组成部分。CPS关注的是物理实体映射的逻辑实体的管理,提供逻辑实体的关系、协作,以对称的方式来演进,体现与物理实体的相关性,实现知识的挖掘。

    3.效益分析

    1)通过工业互联网平台为工业车辆用户提供智能调度等服务,实现从传统制造业向工业智能服务业的转变,实现全价值链的业务打通和数据共享,在本行业形成典型示范效应;

    2)通过工业互联网平台对车辆的监控预警,及在焊接、涂装等存在职业伤害的生产环境使用无人AGV作业,确保生产安全,降低职业伤害;

    3)通过本项目的实施,实现国内龙头制造企业、骨干设计院所、软件实施单位、核心设备厂家的集成,为中国智能制造自主化、集成化积累经验、培养人才、探索标准和规范;

    平台三大亮点:

    (1)实现了工业车辆企业管理的移动可视化

    平台基于工业APP的工业车辆制造服务生态圈,实现资源共享协同,通过生产类、销售类和管理类APP,与企业资源计划管理系统(ERP)、产品全生命周期管理系统(PLM)、人力资源管理系统(HCM)、业务流程管理系统(BPM)、制造执行系统(MES)、客户关系管理系统(CRM)、供应商关系管理系统(SRM)以及整车管理系统(VMS)等核心业务系统的高度集成,为企业市场营销、研发设计、生产制造、物流搬运、售后服务、车辆租赁和金融租赁等业务提供移动端应用。

企业管理的移动可视化

图3 企业管理的移动可视化

    (2)实现了工业车辆产品的车联网化

    平台基于车联网实现工业车辆车队资源共享、车辆状态实时掌控、叉车驾驶员信息、形成统计分析报表。通过底层硬件信息采集,GPRS信息传输数据,人车卡绑定辅助智能报表分析,平台阈值设定下发至终端实现车辆控制,开关机状态位实时监控与称重、行走状态合并运算实现车辆状态的实时监控,通过状态监控提取数据统计分析进而实现车队智能报表,平台各功能模块高度集成,形成工业车辆企业管理的车联网化,解决车队使用过程中,管理者对叉车自身状态不明、驾驶员工作情况的掌握不及时等问题,为叉车租赁市场、物流搬运等行业提供解决方案。

合力车联网物理架构图

图4 合力车联网物理架构图

    (3)实现了工业车辆驾驶的无人化

    平台实现合力自主研发的无人驾驶叉车,成功实现以ERP、WMS、MES等系统为上位系统,以上位系统调度任务的方式,通过无人叉车任务调度系统合理分配任务、优化行走路径,实现物料搬运的自动化、高效化、准确化搬运。配合多种自动化设备、传感器系统等实现物料的系统化管理,使得合力成为无人化、智能化的物流解决方案供应商。

无人驾驶叉车

图5 无人驾驶叉车

责任编辑:程玥
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