本文为“2023年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。本次活动将评选出2023年度，为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程，全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等，分享建设过程中的经验，供广大制造业行业企业学习供鉴。
一、企业简介
常州星宇车灯股份有限公司（简称“星宇”）创立于1993年，2011年2月在上海证券交易所A股主板上市(股票代码：601799.SH)。公司现有员工7000多人，是国内排名第二，国际排名第五的车灯与汽车电子设计提供商。
公司专注于汽车车灯的研发、设计、制造和销售，始终坚持以一流的质量、一流的服务、一流的效率向客户提供符合要求的一流的产品，作为自主品牌车灯代表企业，积累了包括欧美系、日系、法系以及中国多家自主品牌整车企业等丰富的客户资源，并与客户保持了紧密的合作关系，是众多优秀整车企业信赖的合作伙伴。公司秉承“团结、坦诚、拼搏、创新”的企业精神，践行“爱、感恩、责任”的家文化，坚持以人为本，打造了一支朝气蓬勃、团结向上、吃苦耐劳、责任为本、作风过硬的优秀团队。
图1 常州星宇车灯股份有限公司
二、企业在智能制造方面的现状
随着科技的飞速发展，智能制造已成为当今制造业的必然趋势。星宇作为一家汽车零部件行业具有前瞻性的企业，深知智能制造的重要性，并积极布局和推进智能制造战略。
1. 先进的智能装备与自动化技术
1）工业物联技术：工业物联网通过将各类传感器、控制器和智能设备互联，实现工业生产过程中的数据实时采集、分析和远程控制，提高了生产效率和设备可靠性；
2）机器视觉技术：采用基于神经网络的智能视觉检测系统，代替人眼布局在灯具生产线进行检测和识别，实现了产品质量检测，零部件分类，缺陷检测等功能，提高了生产过程的自动化和智能化水平；
3）工业机器人技术：公司采用了工业机器人及协作机器人的综合应用的技术，应用过程中集成了机械、电子、计算机、传感器和人工智能等多学科技术，能够自动执行复杂、危险和重复的工作，提高了生产效率和产品质量；
4）人工智能技术：自动化控制系统集成了传感器技术、执行器技术、数据采集技术和算法优化技术等，能够实现生产过程的自动化控制和智能化管理，提高生产效率和设备利用率；
5）集成制造系统：集成制造系统将各类自动化和智能化技术进行集成，实现制造过程的全面数字化和智能化，提高了生产效率和设备可靠性；
6）人工智能技术：人工智能技术在智能制造中应用广泛，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，可用于预测性维护、质量检测、生产调度等方面，提高生产效率并降低运营成本；
7）数字孪生技术：数字孪生技术通过建立物理工厂的数字模型，对物理工厂进行虚拟仿真、分析和优化，提高生产过程的可视化和智能化水平。
2. 信息系统建设
数字化转型作为星宇弯道超车的必经之路，2022年也是星宇数字化变革年，经2年的努力建设与运营，星宇从全价值链业务数字化贯通、数字化标杆工厂建设两个方面提升数字化信息系统的建设：
1）
生产域：星宇引入生产制造MOM综合管理系统，从制造执行管理MES，设备运营管理EDO，质量管理管理QMS，仓储运营管理WMS，运输管理TMS，数据互联平台SCADA到能源管理EMS等，实现了星宇智能制造数字化一体式管理；
2）
研发域：以西门子TC系统为基础，持续推进了TC系统的深化应用、RM需求管理实现，BOP工艺结构化管理，并建设应用了实验室LIMS系统深化应用，ALM软件生命周期管理等，打通研发-生产的贯通管理；
3）星宇除在生产域、研发域进行了建设提升，同时在采购域、财务域等6个领域也同步提升，如：SRM采购赋能、CRM营销服务管理、HSE安全管理等的建设与运营等，星宇也将持续推进信息系统的建设与发展，实现星宇全价值链数字贯通，建设智慧星宇的战略目标。
三、参评智能制造项目详细情况介绍
1. 项目背景介绍
车灯控制器自动线项目，在产线策划过程中，因产品结构、产能需求、数字化管理要求及转配需求特殊性等多方面因素，使用传统手工线方式因效率、布局、场地等因素无法满足产量及质量的需求，如：
1）产品结构：因Press fit pin针，装配要求极高，pin针受外力撞击会歪斜、脱落，影响产品装配合格率；
2）产能与柔性化需求：产线需满足8款产品，60万只/年的产能需求，普通手工线需4-5条线才能满足产量需求，常规手工线布局带来的问题：占地面积大、人员投入多、质量不可控、换型频次高、生产抱怨大；
3）物流管理需求：在多种型号的控制器共线的前提下，确保在正确的时间、按正确的顺序、将正确的物料送到正确的工位，不产生批量不良的事故；
4）信息系统集成：产线需通过各种生产控制系统（如 MES、SCADA、RCS等），实现产线生产执行、数据采集、仓储物流等多系统集成满足产线信息系统集成的高效管理需求；
5）大数据分析与可视化：基于产品较高的追溯管理要求，车间管理人员需要实时监控管理产线生产状态，对生产数据进行及时分析与提升，并快速管理决策。
基于以上痛点，多个产品控制器生产需求的项目，采用智慧化生产的方式来解决产品及生产的需求；产线通过回流线完成零件自动装配和总成检验，过程中各工位基于机器人与视觉的组合应用进行抓取、搬运、检测及装配等动作，配合产品集中供料（料盘自动上下料）。
并基于此方案的实践，星宇同步自主开发了一套基于数字孪生技术的数字化管理平台，应用于产线级的智能制造的综合管理需求的单元，实现节拍、预警、维护、成本、能效多个方面维度的全面改善提升。
2. 项目实施与应用情况详细介绍
本项目以基于数字孪生技术的控制器自动线作为参评项目，结合三化融合建设，打造柔性化智能车灯自动线，其智能制造的先进技术能力主要体现在以下几个方面：自动化技术、大数据分析、物联网、人工智能等。这些技术的发展和应用，使得生产线的制造过程更加智能化、高效化，提高生产效率。
图2 建设柔性化智能车灯产线
以下将分别从装备技术自动化、先进化，产线生产精益化、柔性化，生产管理信息化、智能化进行分析：
2.1 装备技术自动化、先进化
图3 智能产线
该智能生产线采用了高精度的自动化设备，通过倍速链回流+机器人移载方式，实现了生产过程的自动化控制。从原材料的搬运到成品的下线，所有的工序都由自动化设备完成。这不仅大大提高了生产效率，而且降低了人工成本和人为误差，提升了产品的质量。
1）QA智能检测
此产线采用星宇自主研发的关键工序及质量智能检测装备技术：根据车灯控制器系列的产品特性，产线在检测模块、视觉算法、数据管理方面均达到行业领先水平；同时也是行业内唯一独立掌握全部技术的企业。
图4 智能检测
① 高效稳定安全的检测模块
在低压领域的车灯密封性测试设备，采用高精度电子调压阀从源头进行精准管控测试气体流量，严格定义气控阀板动作流程和时间，实现车灯密封性工艺流程从充气、保压、平衡、检测4个阶段的控制；检测效率高于行业平均水平40%。高精度线性压力传感器和压差传感器结合高速高分辨率模拟量信号采集系统，实时监控气密过程的压力值和压差值变化，图形化记录实时过程，表格化显示设定参数和结果，并基于压力波形的采集分析，把潜在失效的产品进行提前识别和预警，避免后期到客户端产生零公里失效。
② 基于神经网络的智能视觉检测系统
此控制器自动线采用一套基于神经网络的机器视觉光照评价系统（AI Light Select System）。此系统能够针对不同产品选择最合适的光源类型与布置角度。在LightTools建立光学模型，模拟出产品成像面的光学特性，计算出最合适的光源布置角度。控制机械手将光源布置到计算出的位置，最后由成像系统成像。执行上诉过程，将拍摄的图像输入图片评价系统，确定最佳图像。AI系统输出最佳推向对应的光源类型和布置方式。
同时星宇股份提出了一套基于神经网络的机器视觉成像选型系统（AI Imaging Select System）。通过匹配、建模、成像、评价四个环节确定最佳相机与镜头选型方案。另外，基于神经网络的在线模型评估系统，链接神经网络视觉检测代码库。当检测新产品时，将根据以往检测效果推荐最佳检测模型，实现模型的自动训练、自动部署。同时进行设备运行数据收集、实时监控，并对所有结果进行统计分析，提供优化建议，优化模型，增强检测能力。
2）工业机器人技术
根据产品装配、移载等需求，本产线采用工业机器人代替人工完成自动装配、自动锁付、自动涂胶、自动供料、自动视觉检测等功能，有效的保证了生产过程的精准控制，提高生产效率，提高了产品质量和一致性。
自动涂胶：机器人可以根据预设的路径和涂胶量，快速、准确地完成各种形状和大小的表面涂胶工作。这避免了人为操作可能带来的不均匀涂胶或过涂等问题，确保了涂胶质量和效率。
自动装配：机器人能够快速、准确地抓取和放置零部件，完成复杂产品的装配工作。通过与机器视觉的配合，精确进行动作控制和位置调整，机器人辅助装配的系统可以适应不同的装配环境和要求，提高装配效率和精度。
自动锁付：机器人可以快速、准确地完成各种锁紧和固定操作，如螺丝拧紧、夹具夹持等。通过精确的力和位置控制，机器人可以确保锁紧过程的稳定性和可靠性，提高产品的质量和安全性。
自动视觉检测：机器人配备高分辨率的相机和图像处理系统，可以对产品进行快速、准确的视觉检测。通过识别产品的外观、尺寸和缺陷等特征，机器人可以检测出不合格品，提高产品质量和一致性。
自动搬运：机器人可以根据预设的路径和任务，完成物料的搬运工作。通过精确的位置控制和负载能力，机器人可以在生产线中快速、准确地传递物料，提高生产效率和灵活性。
2.2 产线生产精益化、柔性化
基于产线生产精益化、柔性化的技术需求，星宇致力于打造高效率、高品质、低成本、生产灵活性高，便于生产运维的柔性化全自动产线。
生产效率：该自动线，以产线生产自动化、工站设计模块化的理念，实现了工站间可快速拆、接的自动化生产方式，通过调试设备工序和工艺，快速切换不同种类的产品，实现了更快速、高效的生产方式，生产节拍提升157%，大大提高了生产效率，减少浪费；
产品质量：产线全自动装配方式，配合智能视觉检测系统等，实时在线质量检测控制，同时采集产线设备上各类参数，与工艺参数对比，并在线进行SPC（统计过程控制）分析，产线强调预防与持续改进，以全面质量管理的方式保证了不同产品在生产过程中的稳定性和一致性；
质量预警：通过每个产品过程数据的采集，结合下线产品的质量追踪，进行失效模型的建立，由单一结果判断OK/NG升级至基于数据模型进行当前及潜在失效的复合分析，提升产品质量
生产成本：此柔性化生产线，可实现不同种类产品的快速切换，减少了设备和人力成本，提高了企业的经济效益；
生产灵活性：产线强调灵活性和适应性，能够快速应对市场变化和客户需求的变化，可以快速适应不同的产品需求和市场变化，从而更好地满足客户需求；
设备维护与管理：本产线注重设备的维护和管理，通过设备模块化和标准化设计，增加预防性维护和保养模块，减少设备故障和提高设备寿命，同时方便设备的维护和升级换代，提高了设备的管理效率和维护水平；
预测性维护：自动线流转机构及上下料机构都是基于伺服电机的运动，结合前期项目的经验积累，电机运动机构是产线异常的关键影响因素，通过对电机的运行电压及电流的波形采集进行异常的提前预警，通过手机端进行异常的提醒。
多产品共线的控制器自动线，通过产线的精益化、柔性化，提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量、增强生产灵活性和设备维护与管理水平，实现了更高效、灵活和可靠的生产方式，提高企业的竞争力和市场适应能力。
2.3 产线生产管理智能化
随着制造业的数字化转型，制造企业对于更加智能、高效的生产过程管理需求不断增长。MES作为关键的信息系统，在整个制造生态系统中发挥着至关重要的作用，常规的MES都是以工厂、车间为单元，星宇的生产智能化管理以产线MES单元为基础，通过产线端的轻型MES单元与云端进行数据交互，减轻云端的数据及计算负荷，提升产线及云端的运行稳定。
本产线以产线制造执行管理系统为核心，多业务平台结合的方式，打造了星宇智能制造的生产智能管理平台，赋能星宇智能化管理与决策。
图5 星宇制造执行系统架构
系统结构概述：
生产执行管理系统MES主要思想是将软件系统划分为独立的、可重用的服务单元，这些服务单元通过标准化的接口进行通信，从而实现了系统的松耦合、灵活性和可维护性。通过SOA这种面向服务的架构设计产线层、设备层、数据传输层和系统运用层能够相互关联，形成一个高度协同的系统。每个模块之间又是独立运作、插拔式部署，使每个服务模块实现了高度的通用化和标准化。
产线级MES生产执行管理系统配置数据建模（基础数据管理、数据字典、车间建模、组织建模、产品建模、工艺路线建模），生产执行管理模块（产品切换、订单与工单），数据追溯（产品采集数据、产品工步数据、产品装配信息），系统设置，设备管理，质量控制，数据孪生大屏 7大功能共模块；
MES生产执行管理系统从前端、服务端、现场作业与数据存储4个方面进行了管理，4个管理层级关键技术选型如下：
前端：MES系统主要采用当前主流的Vue、TypeScript等前端技术来构建用户界面、组件化开发、以及实现相关动画效果。通时也使用了Three.js和Blender等技术实现了生产线数字孪生。
服务端：MES系统的服务端主要采用了C#开发语言， .net core6.0作为系统开发框架，开发和集成了一整套完整的服务器端接口集群，以支持整个系统的稳定运行。
现场作业：现场作业主要采用了Winform、webApi等技术，主要用于支持产线员工的现场作业。
数据存储：MES系统的主要数据库是SqlServer2019、同时也是用了Redis作为内存数据库。
以下将分别从数字孪生大屏、产线级移动端控制与运用、边缘计算、数据流和交互4个方面分别进行说明：
1）数字孪生大屏
MES（制造执行系统）在智能制造中发挥着核心作用，而大数据和数字孪生是智能制造的重要支撑技术。
大数据技术为MES提供了强大的数据存储、处理和分析能力。MES通过收集生产过程中的海量数据，包括设备状态、物料信息、工艺参数等，可以更好地理解和优化生产过程。通过对这些数据的分析，MES可以预测未来的设备故障、产品质量问题等，从而提前采取措施，提高生产效率和产品质量。
图6 产线大数据分析
数字孪生则是基于物理模型、传感器更新、实时数据库以及各种仿真工具的集成体，它在虚拟空间中映射真实世界的对象或系统。在智能制造中，数字孪生可以帮助MES更好地理解和控制生产过程。通过建立物理车间和虚拟车间的数据交互，数字孪生使MES能够实时监测、预测和控制生产过程，进一步提高生产效率和降低能耗。
图7 数字孪生大屏
关键技术运用
建模与仿真：数字孪生技术使用数学模型和仿真技术来创建物理实体的数字副本。这包括实体的几何形状、结构、材料属性以及运行时的行为。通过这样的数字模型，可以在虚拟环境中模拟物理实体的各种工作条件和操作情境。
实时数据同步：数字孪生需要实时数据来保持与物理实体的同步。传感器和其他数据采集装置用于监测实体的状态和行为，将这些数据反馈到数字孪生系统，以便及时更新模型并反映实体的最新状态。
分析与优化：数字孪生技术允许对物理实体进行深入分析。通过模拟和分析数字孪生，可以识别潜在的问题、优化性能、预测维护需求，并进行各种决策，以提高实体的效率和可靠性。
应用领域：数字孪生技术广泛应用于制造业、能源行业、建筑与基础设施、医疗保健等领域。例如，在制造业中，数字孪生可用于优化生产流程；在能源行业，它可用于监测和优化电力系统的运行。
物联网（IoT）的整合：数字孪生通常与物联网技术结合使用，以便实时获取物理实体的数据。通过将传感器网络与数字孪生系统连接，可以实现更全面、实时的监测和分析。
2）产线级移动端控制与运用
通过移动设备，工程师、操作员或管理人员可以实时监控生产线的运行状况，远程查看设备状态、生产数据以及报警信息。他们还可以通过移动设备进行远程操作，例如启停设备、调整参数等。
移动端控制优势：
灵活性和移动性：移动端控制允许工作人员随时随地通过移动设备访问生产线信息，不再受限于固定的工作站。这提高了工作人员的灵活性和移动性。
实时决策：通过实时获取生产数据和状态信息，管理人员可以更快速地做出决策，优化生产流程，应对突发情况。
信息集成：移动端控制可以与其他信息系统集成，如企业资源计划（ERP）系统、制造执行系统（MES）等，实现信息的全面共享和集成管理。
降低人力成本：移动端控制可以降低操作和监控的人力成本。通过自动化和远程监控，少数的人员就可以实现对整个生产线的有效管理。
易于使用：移动设备通常有直观的界面和触摸屏操作，使得控制和操作变得更加直观和容易学习。
3）边缘计算
低延迟和实时性：工业自动化中的一些任务对低延迟和实时性要求很高，例如机器控制和生产过程监测。通过在边缘设备上进行本地计算，可以减少数据传输时间，提高响应速度，确保对实时事件的快速处理，通讯延时由常规的500ms下降至20ms。
网络带宽优化：工业环境中可能存在大量的传感器和设备生成的数据，如果所有数据都传输到云端进行处理，会导致网络拥塞和带宽瓶颈。边缘计算可以在本地处理和过滤数据，只将必要的结果或摘要传输到云端，有效减轻了网络负担。
可靠性和容错性：边缘计算使得工业系统可以在本地执行一些关键任务，即使在云服务不可用时，系统仍然能够继续运行。这提高了系统的可靠性和容错性，有助于防止因网络故障而导致的生产中断。
安全性：在工业自动化中，对数据的安全性和隐私的要求非常高。通过在边缘设备上进行本地处理，一些敏感数据可以避免在网络上传输，从而提高数据安全性。
成本效益：边缘计算可以减少对云服务的依赖，降低云服务的成本。此外，本地处理可以减少对大型数据中心的需求，从而降低硬件和维护成本。
灵活性：边缘计算提供了更大的灵活性，允许在本地执行特定的任务，同时仍然能够与云服务集成。这种灵活性使得工业自动化系统更容易适应变化的需求和环境。
4）数据流和交互
DCS可以灵活的配置设备层数据点位，实时采集数据点位，以及监控数据点位的动态变化发起不同后台服务相应。系统在工业自动化中扮演着关键的角色，通过实时监控、控制、数据采集和分析，提高了生产过程的可视性、可控性和效率。
图8 DCS监控
3. 效益分析
在“工业4.0”和“智能制造”大环境下，星宇智能制造通过自动化、信息化、智能化，打破组织壁垒、数据高效协同，生产计划追求成本最低、收益最高，智能物流、高效利用资源替代传统的低效分配，大数据分析取代传统的统计分析，建设星宇智能制造工厂与产线。
结合以上智能制造的趋势与需求，基于数字孪生的多合一控制器项目建设，给星宇带来巨大的收益。
1）经济收益
生产效率提高：对于各类车灯控制器，可根据不同工艺流程，自由组合增减、更换设备，满足产品需求，无需重造整条生产线；产线节拍提升157%，由原来90s降低至35s。产线人数缩减50%。
产线利用率提升：产线产能提升144%，实现8个车灯控制器产品共线生产，换型时长降低50%，由原来40分钟降低至20分钟。
产品质量提高：通过 RFID、工装防错防呆、智能在线检测技术等手段，降低车灯产品零件混装、装错，提升产品检验质量的提升，产品合格率提高5%。
生产成本降低：提高装配过程自动化程度，降低操作者劳动强度，提升资源效率和利率，降低库存水平，减少在制品堆积，全面降低生产成本。
全流程闭环管理：实现从自动下单、排产、生产资源计划，及产品设计、生产制造到物流管理的智能模式。
产线信息化高度集成：产线通过信息系统的高效集成，实现了生产信息的实施共享和协同处理，加强了产线间信息协作，提高了协同和管理效率； 通过信息化管理，支持公司管理的快速决策。
2）社会收益
增强企业竞争力：产线信息系统的高度结合可以提高企业的运营效率和产品质量，增强星宇的竞争力和市场地位。同时，星宇可以更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度，进一步增强企业竞争力。
促进产线数字化创新：产线信息系统的高度结合可以推动企业的信息化创新和发展，使星宇更好地适应市场变化和技术更新，提高星宇的可持续发展能力。
提高客户满意度：产线的数字化建设，提升客户服务和响应速度；同时数字化技术可以收集并分析大量的生产数据和市场趋势，根据客户需求和市场趋势，企业可以调整产品设计和生产计划，以满足市场需求，提高客户满意度。
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