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焊接質量怎么控？工藝機理模型成“殺手锏”

G_13883065174 2021-10-28 14:04:53

焊接是現(xiàn)代機械制造業(yè)中一種常規(guī)的加工方式，廣泛地應用在制造領域。如在汽車制造過程中，發(fā)動機、變速箱、車橋、車架、車身、車廂六大總成都離不開焊接技術的應用。由于市面上的乘用車基本都是承載式車身，所以焊接工藝的質量尤為關鍵，如果焊接質量不過關可能會導致車身鈑金變形開裂、產生異響、嚴重的影響人身安全。

領克工廠出于對生產質量的極致追求，將Geega獨特的工業(yè)人工智能軟件應用于焊裝質量檢測的核心關卡，實現(xiàn)了生產過程中對焊接質量的高效管理。

在汽車制造過程中，焊接質量檢測是一項精細而繁瑣的任務，每一個焊點的質量管理非常重要。每輛汽車的“白車身”主體結構約有3000多個焊點，傳統(tǒng)模式下采用鑿檢，輔以目視檢測，但這種方式不僅耗時耗力，且造成零件變形后必須重新整形，企業(yè)花費的成本較高。

基于工業(yè)機理模型應用焊接誤差率從8‰降至3‰

通過Geega焊點質量管理系統(tǒng)，將焊接車間原本300多臺獨立控制器匯總集成在一個平臺上，可以實時獲取生產過程中的每一個焊點工藝數(shù)據(jù)。基于焊接過程電熱平衡和焊接參數(shù)模型的機理分析，對每一個焊點進行質量分析，對生產過程中的缺陷焊點實時預警。

焊接質量機理模型，從兩個維度進行分析，一方面，通過實際的焊接設備反饋的工藝參數(shù)數(shù)據(jù)與設計工藝參數(shù)進行逐項對比分析，對超過允許偏差范圍的參數(shù)進行提示預警；另一方面，對焊接后反饋數(shù)據(jù)，比如電阻、電流等進行偏差分析，發(fā)現(xiàn)潛在問題焊點。

同時，焊點質量系統(tǒng)會對近期所有焊點數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，通過應用機器學習與AI算法，對頻繁出現(xiàn)問題的點進行標注。由此，指導工作人員進行定向檢測，更精準地排查隱患，大幅降低了質量管理的人力成本與時間成本，車間的焊接誤差率也從行業(yè)的8‰降至在3‰左右。而且，可以沉淀已知數(shù)據(jù)，形成焊接知識庫，以焊件組合進行焊接參數(shù)推薦，提升焊接參數(shù)調試效率。

工業(yè)機理模型促進工業(yè)知識的沉淀與復用

這套系統(tǒng)的技術核心在于“工業(yè)機理模型”的建立和應用，通過軟件技術對焊接全過程運行規(guī)律進行顯性化、模型化、代碼化，形成一個個還原焊接工藝的工業(yè)機理模型。目前，Geega沉淀的工業(yè)機理模型不局限于焊接質量檢測環(huán)節(jié)，已廣泛應用在沖焊涂總四大車間。

比如沖壓排產模型，結合有限產能約束、DBR瓶頸、啟發(fā)式算法等理論與技術，實現(xiàn)一鍵排產，擔當生產調度的智腦；

比如色差分析模型，結合涂裝實時生產數(shù)據(jù)和原料供應商數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)分析模型，對涂裝外觀管理做根因分析和溯源管理；

又比如擰緊質量模型，重點管控關鍵擰緊工位扭矩數(shù)據(jù)，實現(xiàn)擰緊結果記錄及數(shù)據(jù)分析，及時觸發(fā)預警推送，消除隱性問題，提高產品質量和工作效率……

每個工業(yè)機理模型都是一個積木式的模塊，可供工業(yè)APP開發(fā)者靈活調用，促進工業(yè)知識的沉淀、傳播、復用與價值創(chuàng)造。這意味著，源于實踐的工業(yè)機理模型，未來將不僅僅作用于單一行業(yè)，而是可以實現(xiàn)跨行業(yè)的“復制性”應用。

作為現(xiàn)代工業(yè)皇冠上的明珠，汽車制造的全流程橫貫鋼鐵、機械、橡膠、石化、電子等數(shù)十個行業(yè)。Geega以吉利為依托，未來將沉淀豐富的工業(yè)機理模型，將工藝和行業(yè)知識沉淀到平臺上，以通用化、標準化的機理模型實現(xiàn)“源于制造，反哺制造”的良性生態(tài)循環(huán)，賦能行業(yè)數(shù)字化轉型。

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