事件驱动的流水线建模与质检机器配置优化

数字孪生车间环境下获取生产数据更加便捷,使系统运行过程中收集机器故障、质检报废等扰动事件成为可能。为了科学评估并及时应对扰动事件对系统性能的影响,面向考虑质检报废的流水线,研究流水线性能评估与质检机器配置优化问题。考虑流水线中的质量检测操作,定义了质检报废事件,定量分析了机器故障与质检报废等扰动事件对系统产出的影响,建立了事件驱动的系统生产损失模型;在此基础上,综合考虑系统生产损失成本与质检机器投入成本,以最小化系统总成本为目标,建立了质检机器配置优化模型,并采用遗传算法求解获得了质检机器配置优化方案。通过仿真实验表明,所提优化方法既可保证系统产出,又可降低质量检测成本。     

基于脆弱性的制造设备故障智能诊断与维护

制造设备故障智能诊断与维护是保障制造系统安全运行的重要手段。为准确地诊断制造设备的健康状态、识别设备故障的关键因素，建立高效的健康维护系统，提出了基于脆弱性的设备故障智能诊断与维护方法。该方法将考虑脆弱性的设备故障智能诊断与维修决策模块嵌入到设备的过程控制系统（Process control system，PCS）中，它基于系统脆弱性的定义和性能劣化理论建立了设备脆弱性评估模型实时判断设备的脆弱状态，利用非线性核映射方法实时监测制造设备的运行参数是否超出预设边界，建立设备参数的高斯核函数模型准确识别故障的关键因素，将设备的脆弱性状态与维护模式相结合建立维修决策模型避免维修过度和维修不足。以某机器人的伺服系统为例，证实了所提方法能有效提高故障诊断效率、智能化诊断故障因素，优化设备维修决策。     

串行生产系统维护计划与缓冲分配的联合优化

为了减少串行系统中设备停机造成的经济损失,针对非马尔科夫串行生产系统提出一种预防性维护与缓冲区分配联合优化模型。根据串行系统的运作机制,构建了系统在制品的加工开始—释放时间递推式及对应产出率约束,推导了系统运营中的维护成本、故障小修成本与在制品持有成本,建立了基于设备故障抽样的仿真模型评价系统性能。以最小化系统运营的各项成本为优化目标,建立了有限时间计划的联合优化模型。设计了基于惩罚函数的遗传算法来求解最优预防性维护计划与缓冲区分配,通过实例分析表明了联合优化模型及其算法的有效性。     

振动检测技术在大型电机预测性维修上的应用

目前,设备维护开展以预防性维修为主,随着设备运行时间的增长,设备出现重大停机故障的风险大大增加,常规的预防性维修不能满足现场的需求,需要引入状态检测,进行预测性维修。预测性维修可以提前预知设备故障,避免严重设备故障的发生,同时,可以针对性的指导设备维修,减少维护的时间和成本。振动监控是预测性维修的重要手段,通过专用传感器对设备的振动参数收集与分析,可以准确判断设备运行状态,预知设备故障。     

集成电路封装设备远程运维系统设计

针对集成电路封装设备自动化程度高、运行状态数据多等特点,以砂轮切片机、高速打孔机、电路印刷机为核心设备,开发了集成电路封装设备远程运维系统,包括设备数据采集、运行状态监测、故障模式识别、预测性维护等功能单元。数据采集实现设备状态数据的采集和导入、数据预处理;运行状态监测对设备现场采集数据、故障数据等进行分析,分析结果以图表等形式动态实时呈现,实现设备的预警与报警;故障模式识别根据设备监控状态参数,通过故障诊断方法判断设备是否处于故障状态,并对故障进行定位;预测性维护基于采集后处理数据与历史数据预测设备故障模式与剩余寿命,提出设备维护策略。提高了设备运行的可靠性、安全性和有效性,降低了设备故障,已在国内部分集成电路产品制造企业示范应用,为集成电路智能生产线的建设提供指导。     

关键设备，预防为先——状态监控装置提供设备运行状态视窗

转动设备任安装正确、维护操作得当的情况下可以达到最佳性能和使用寿命。作为预测性维护产品家族的一员，状态监控装置被越来越多地应用剑设备上，通过密切监视设备的运行状态，使其达到最佳性能。如今的设备监控丁具考虑到难以触及的位置和危险区域，配备整套预测性程序，能任最大程度上延长机器正常运行时间，减少故障，降低成本。这些装置会任发现需要得剑关注的问题时向用户发出警报。这样一来，维修人员就可以采取有计划的措施，而不会而对意料外的元件故障而匆忙行动。     

面向健康保障的制造系统预测性维修决策模型

为实现制造系统稳定完成生产任务并输出高质量产品的目标,提出一种面向健康保障的制造系统预测性维修决策方法。针对制造系统的动态构成,从任务执行状态、设备性能状态以及产品质量状态3方面综合描述了其运行过程;建立了一种综合考虑设备性能多态性与任务要求多变性的时序动态任务可靠性预测模型,并提出了质量偏差指标量化方法以实现产品质量的矢量表达;以任务可靠性为决策变量,引入输出产品质量控制,以任务周期生产总费用最小为目标进行了维修策略优化。以某发动机缸盖制造系统为例开展了方法验证,结果表明,应用该决策方法比传统预测性维修与等周期预防性维修分别节约了18.41%和23.67%的生产费用。     

设备监测在汽车发动机制造领域中的策略研究及应用

随着智能化、自动化、信息化的工业4.0时代到来,现代工业生产的规模日益扩大,汽车发动机制造过程中所用设备的精密化、自动化和复杂化程度变得越来越高,加之工业物联网的兴起,加速了智能制造领域数控设备更新换代的步伐,这些先进数控设备在大大提高生产效率、保障了产品质量、节省人工成本的同时,也带来了较昂贵的维护和设备保障成本。本文通过持续开展的设备技术状态监测,建立监测数据库模型,精准预测设备故障,按期开展预测性维护,降低了设备故障率,保障生产顺利进行,既降低维护成本和备件库存占用资金,又提高企业综合竞争实力。     

设备预防性维护策略与维护车辆调度的联合优化

现有预防性维护模型在建立过程中忽略了设备的运行特点,缺乏针对性;随着整体最优的管理思想深入人心,在制定设备维护计划时应考虑维护资源的调度。基于此首先以运行过程中不允许故障停机的设备为研究对象,利用设备可靠性与役龄之间的对应关系,建立了基于设备可靠性区间的顺序预防性维护模型。之后对维护中心的成本因素进行分析,根据设备的维护计划建立了维护中心成本最小化模型,在维护资源已定的情况下,对维护计划进行择优。最后以故障时间符合威布尔分布的某医用监护仪为例进行仿真分析,结果显示,所提的维护模型符合设备的维护实际,证明了所提联合优化方法的可行性。     

基于压件策略的空气悬架制造中瓶颈缓冲量预测研究

设置瓶颈缓冲对于提高制造系统稳定性和产出效率具有重要意义。针对空气悬架制造过程中的多工件、多工序和多设备并行生产的复杂工况,根据设备故障度和维修度、在制品库存成本、瓶颈停工损失以及异常生产波动因素等,建立了使瓶颈工序停机等件时间最短且成本损失最小的基本瓶颈缓冲量模型,并针对批量加工和压件转运策略造成的工序间歇进行修正。以空气弹簧减震器机械结构关键零件的生产排程为例,验证了该模型能准确预测瓶颈缓冲量。