智慧铸造解决方案:引领铸造厂迈向未来新方向

企业   2024-11-15 09:38   广东  


随着工业4.0的持续推进,智能制造已成为制造业发展的重要趋势。铸造作为一种金属成型工艺,在汽车、3C、电子等多个领域都有着广泛的应用。然而,传统的铸造生产过程中却面临着信息孤岛、生产效率低下、质量控制不稳定等问题。
智慧铸造解决方案应运而生,它通过整合物联网、云计算、大数据和人工智能等先进技术,为铸造行业带来了革命性的变革。这一解决方案实现了铸造厂的智能化管理,显著提高了生产效率和产品质量,同时有效降低了生产成本。


 1. 设备联网及生产信息化:

构筑数字化工厂基石

智慧铸造解决方案的首要步骤是实现设备的联网和生产信息化。为此,我们引入了Yi CMS(设备联网与状态监控系统)和Yi MES(制造执行系统)。借助这两个系统,企业能够实现生产排产、生产管理、质量管理、仓储物流、人员管理、设备数据采集与维保管理的数字化。这一模块的核心价值在于使生产过程变得透明化,并实现实时监控,为后续的数据分析和智能优化奠定基础。

1.1

设备联网与状态监控系统(Yi CMS)

Yi CMS是连接企业产线、自动化设备等物理实体与MES(制造执行系统)之间的关键桥梁,它肩负着生产数据的采集、生产过程的全面监控以及生产质量的严格把控。

1.2

制造执行系统(Yi MES)

Yi MES是实现生产过程控制和管理的核心系统,它负责生产计划的制定、生产任务的分配以及生产进度的跟踪,为生产决策提供有力且准确的信息支持。借助MES系统,企业能够实时收集生产现场的各种数据,实现生产过程的精细化管理,提高生产效率和响应速度。


2. 铸造质量闭环数据分析平台:

挖掘数据价值

在设备联网和生产信息化的基础上,智慧铸造解决方案进一步构建了压铸质量闭环数据分析平台。该平台以大数据技术为核心,通过整合Yi CMS、Yi MES等系统的数据资源,高效完成工艺大数据的清洗、加工及特征提取工作。在此基础上,我们构建了工艺过程的数字化模型和数据分析工具,为工艺优化和质量控制提供了强有力的数据支撑。

2.1

工艺大数据清洗与加工

大数据是智能制造的基石。在铸造生产过程中,会产生海量的数据,涵盖设备运行数据、生产过程数据以及质量检测数据等。然而,这些数据中往往夹杂着大量的噪声和异常值,需要通过先进的数据清洗和加工技术,从中提取出真正有价值的信息。

2.2

工艺过程数字化模型

工艺过程数字化模型是实现工艺优化和质量控制的基础。通过分析铸造工艺的特点和规律,我们构建了精确的工艺过程数学模型。这一模型能够模拟和预测生产过程中的各种复杂情况,为工艺参数的优化提供坚实的理论依据,从而助力企业实现更高效的生产和更严格的质量控制。

2.3

数据分析工具

数字化分析工具是实现工艺优化和质量控制的关键手段。我们通过开发和应用各种数据分析算法和工具,能够深入剖析生产数据,揭示生产过程中的潜在规律和问题,为生产决策提供科学的依据。


3. 工艺智能化辅助调机:

工艺管理的创新

工艺智能化辅助调机是智慧铸造解决方案的重要组成部分。它依托大数据平台,运用基于数据模型的工艺知识挖掘技术,并结合智能工艺优化助手,实现了远程工艺下发和远程诊断的全方位数智化调机功能。这一模块的应用,使得工艺调整过程更加精准高效,显著减少了人为因素对生产过程的影响,从而提高产品的一致性和设备的稳定性。

3.1

工艺知识挖掘技术

工艺知识是铸造生产的核心要素。借助工艺知识挖掘技术,我们能够从海量的生产数据中提取出工艺规律和实践经验,进而构建工艺知识库。这些知识可以用于指导工艺参数的设置与调整,提升工艺的稳定性和产品的合格率。

3.2

智能工艺优化助手

智能工艺优化助手是实现工艺智能化的关键。它可以依据工艺知识库中的规则和模型,自动调整工艺参数,实现工艺的优化。同时,它还可以根据生产过程中的实时数据反馈,动态调整工艺参数,以确保整个生产过程的稳定性。

3.3

远程工艺下发与远程诊断

远程工艺下发和远程诊断是实现工艺智能化的重要手段。通过远程工艺下发系统,我们可以将经过优化的工艺参数传达至生产现场,提升工艺调整的效率。远程诊断系统则能实时监控生产过程,及时发现并处理生产过程中的问题。


4. 基于模型的品质分拣:

提升工艺管理效率

品质是制造业的生命线。智慧铸造解决方案通过集成机器学习的质量异常预警、不良品智能分拣以及质量根因分析,实现了基于模型的品质分拣机制。这一模块充分利用大数据分析与机器学习算法,对生产过程中的质量数据进行实时监控与分析,能够迅速发现并有效处理质量问题,从而提升产品品质检验的效率,降低检验成本。 

4.1

质量异常预警

质量异常预警是品质分拣流程的第一步。该环节通过实时监控生产过程中的质量数据,结合机器学习算法进行深度分析,可以预测并识别潜在的质量异常状况。一旦发现异常,系统将立即发出预警,以便企业提前采取相应措施,避免批量不良品事件的发生。

4.2

不良品分拣

不良品分拣是品质控制流程中的关键环节。借助图像识别、机器视觉等技术,系统能够自动、准确地识别和分拣出不良品,从而提升品质控制的效率和准确性。

4.3

质量根因分析

质量根因分析是提升产品质量的关键。通过深入剖析质量问题产生的原因,我们能够从根本上解决问题,进而提升产品的可靠性和稳定性,确保产品品质的持续优化。


5. 控制参数动态优化:

追求极致精确

在铸造生产过程中,控制参数的优化至关重要。智慧铸造解决方案通过智能锁模力和智能压射等技术,实现了控制参数的动态优化。这一模块能够基于实时的生产数据以及深入的历史数据分析结果,自动、精准地调整压铸机的各项控制参数,从而确保生产过程的稳定性和产品的高精度输出。


结论

智慧铸造解决方案通过五大核心模块的有机结合,实现了铸造生产的数字化、智能化与自动化。这一方案不仅能提升生产效率和产品质量,还能有效降低生产成本和能耗,为企业的可持续发展提供技术支撑。随着技术的不断革新与应用的深入,智慧铸造解决方案将在未来制造业中发挥更加重要的作用。


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