SAP智能制造,为企业带来的无限机遇
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2024-01-14
1769年,法国工程师尼克拉斯·库纽在巴黎制造出世界上第一辆蒸汽驱动三轮汽车但,这并不是现代意义上的汽车真正被称为“世界上第一辆汽车”的是德国发明家卡尔·本茨设计并制造的一辆能实际应用的内燃机驱动的已具备现代汽车的一些基本特点的三轮汽车。
1886年,卡尔·本茨所发明的汽车获得了“汽车制造专利权”,他也因此被后人誉为“汽车之父”
“致命”危险,有缺陷的汽车零部件自第一辆具有现代意义的汽车诞生至今,已经过去了一百多年,汽车技术不断发展,整个汽车行业产生了翻天覆地的变化汽车的诞生,改变了人们的出行方式,扩大了活动半径,但带来方便的同时,也藏匿着“危险”,哪怕是零部件的一个小小缺陷都会使这个“出门利器”化身成为“马路杀手”。
每一辆汽车壳体之下,都有着数以万计的零部件,每一辆整车出厂,都经历过数道工序作为汽车发展的基础及重要组成部分,零部件性能的优劣,将直接影响整车性能的优劣假如汽车零部件出现质量问题,将会怎样?还记得高田“气囊门”事件吗?谁能想到,本该保命的安全气囊,却成了“死亡气囊”。
当年,随着高田安全气囊爆炸导致驾驶人死亡的案件及类似事故不断爆出,全球众多车企进行车辆召回,召回的严重程度,大概全世界都知道,全球涉及车辆高达5000万台!截至2021年底,我国已累计实施汽车产品召回2423次,涉及缺陷产品9130万辆,大多数问题集中于汽车零部件质量及制造工艺问题。
足以证明,汽车零部件的缺陷问题,对车企造成影响之大,不容小觑因此,汽车质量检测对整车安全的可靠性,起着至关重要的作用从0开始,打造汽车质量专家国内的汽车质检行业起步较晚,汽车质量检测服务并不成熟,部分车企仍会选择德、法第三方质量服务供应商来对质量进行把控,需付出高昂的检测成本。
可在汽车制造车间每天都会生产上千台汽车,都需要经过严格质检才能走向市场,面对如此庞大的检测任务与高昂的检测成本,车企们该何去何从?
近10年来,我国汽车产销稳居全球第一,汽车制造行业逐步向着汽车制造强国迈进,但质量检测这一环节不回归国产化,汽车供应链的国产化便很难实现,这势必将拖慢建设制造强国的脚步那么,该如何在保证质量的基础上,助力汽车供应链国产化,给国内的制造业带来降本增效呢?答案或许不唯一,但打造中国本土质量检测专家,是菲特(天津)检测技术有限公司(以下简称“菲特”)给出的答案。
2013年,菲特在工业发祥地之一的天津成立,从0开始建立属于中国的质量服务供应商,以弥补我国汽车检测领域的空白,助力汽车供应链的国产化智能质检,全过程质量监控菲特在汽车质检领域,有着丰富的实践经验,对汽车各类缺陷都有着深刻的了解,凭借强大的技术实力以及智能制造解决方案,有效地为汽车制造行业解决行业痛点,提高生产效率,以冲压车间为例:
在汽车制造的冲压车间,汽车车身壳体制造可是个“大活”,为了便于制造,车身设计时通常将其分解为数百个大小不等复杂程度不同的冲压零件,而冲压成型一般要经过落料、拉延、整形、修边、翻边等工序才能将一卷钢板变成各种冲压零件。
简单来讲,就是利用模具制造车身壳体的各个零件,有点像利用模具制作月饼,但过程远比制作月饼要复杂,在冲压各道工序中,由于模具、参数、材料等因素的影响下很容易产生凹坑、起皱、压痕、拉裂等诸多缺陷为确保生产质量,冲压检测成为生产制造中必不可少的一环。
目前,冲压检测依然停留在通过人工目检,但培养一名合格的质检员,成本高,周期长,而且在工作中难免出现情绪波动、疲惫等状况,一不留神,带着缺陷的零件就进入下一环节,但冲压检测最难的地方,是由于每个人对检测标准的理解不同,始终无法做到令检测标准统一。
那么,标准不统一该如何保证产线从开卷到线尾的质量呢?· 冲压开卷菲特自主研发的冲压过程监控系统——开卷板材检测系统解决方案,通过视觉检测设备配合AI检测替代人工抽检,在线级检测速度可达198m/min,检测准确率95%,对产品进行全检,提高后续冲压过程中生产品质,避免由于原料问题带来的成本浪费。
该开卷检测解决方案,可用于检测开卷后钢板上的明显划伤、压伤等缺陷,实时反馈检测结果,降低不良品流出率,还可连接生产系统,实现缺陷信息追溯功能。
· 冲压过程在冲压工厂,员工因个人原因遗落物品造成的模具异常损坏,以及在设备冲压过程中料片带来的对产品的二次损伤,使得员工经常要面对机器停机后的维修作业菲特所研发的冲压过程监控系统——模具监视仪解决方案,可在闭模前对模内工具遗留、产品残留及其他异物进行监测,工作人员离开设备后,遗落工具或出现其他异物时,系统自动报警;对冲压零件收料线的偏移尺寸进行实时监测;对顶针、滑块的位置和折损情况实时监测,保护模具不压模,模内异物监测精度可达5mm以上。
菲特针对模内异物监测研发的解决方案具备监测冲压产品的同时反映模具冲压过程状态,不停机在线实时监测模具状态、模内异物遗留,自动监测关键特征、关键尺寸波动数值(监测精度: 1mm以上)等特点,根据实时监测模具内部关键尺寸的变化形成数据曲线。
该解决方案可利用AI进行检测以避免模具异常损坏,通过系统与压机联动,对异常进行调整,有效降低意外停机带来的浪费· 冲压线尾对于冲压环节来讲,成品零件的检测仍停留在冲压线尾进行人工目检,但零件缺陷较多,并且标准繁杂,面对庞大的检测任务,传统的检测方式已经越来越不适用于现代化生产,人工目检无法保障质量检测的稳定性。
而菲特的冲压过程监控系统——线尾成品检测解决方案是通过相机矩阵配合AI检测替代人工目检,对成品表面进行全覆盖动态检测,多相机搭配无影光源,与系统/压机互联,可实时查看缺陷图片,提取缺陷进行AI算法运算,配合机器人对不合格产品进行筛选,检测准确率可达99%,有效降低不良品流出率,降低目检带来的质量检测不稳定性。
10年检测征程,从质检专家到“智检”专家的蜕变10年的发展进程,菲特紧随国家发展步伐,以智能制造为主攻方向,以工业Know-How为基础,依托独有的工业数据与自主研发的核心技术,为汽车、化纺、医药、半导体等制造行业赋能,先后为奔驰、奥迪、一汽大众、广汽本田、长城、比亚迪、红旗、博格华纳、麦格纳、宝钢等众多头部制造企业提供智能、高效、稳定的软硬件一体化的智能制造解决方案。
如今的菲特,已从中国的质量服务供应商蜕变为中国领先的智能制造解决方案提供商,成为一家具有过百个“在线级”落地应用案例的科技企业,在智能检测领域开辟新技术、开拓新领域、开展新应用,已在工业场景中实现58项行业首台套,为行业发展注入新动能,为制造企业实现真正的降本增效,用实力做制造企业坚实的质量“后盾”。
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