设备管控、实时预警，看“工业互联网”推动传统制造转型

当前很多传统制造企业都面临着数字化、智能化的转型要求，今天就为大家分享一下唐山松下的工业互联网平台的建设经验，希望能对大家有所启发。

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唐山松下产业机器有限公司是由日本松下集团与唐山开元电器集团共同投资兴建的中日合资企业，主要涵盖电焊机、机器人及激光焊接系统等相关领域，是专业的焊接设备制造企业。自1996年起，唐山松下销售业绩连续保持中国焊接设备行业第一。

焊接行业属于传统的制造业，大部分作业场景集中在焊接现场，车间信息化水平较低。一方面，焊接设备的数据采集率非常低，大部分制造工厂焊接设备数字化比例低，即使更换了数字化焊接设备，实施自动化数据采集的设备也仅占少数，依靠人工采集设备数据难免会造成数据偏差，影响数据准确性和后续的分析预测。

另一方面，工业设备数据应用主要面向焊接车间不同部门的管理者及作业者，数字化意识比较薄弱，“一线焊业，他们的信息化管理水平还是比较落后的，相当比例的作业现场没有电脑办公环境”，唐山松下应用软件开发课长刘金龙坦言道，种种主观或客观条件限制着焊接行业的信息化发展。

尽管焊接行业数字化困难重重，但是前端的需求还是非常广阔。企业出于提升质量管理和工作效率的考虑，亟需推动制造业与IT技术的深度融合，实现生产设备网络化、生产数据可视化，指导生产及采购计划的调整。

现场焊接包括手工焊接和自动化焊接两种方式，两者对于信息化的需求也有所不同。对于手工焊接来说，焊工成本逐年上涨，考核方式基本是以计件为主，对其工作量难以精确量化；施焊时的质量难以管控，其过程经常以纸质记录的方式留存，甚至没有记录，这对后期的质量追溯产生一定的阻碍；焊接的焊材使用更是一个黑盒，实际使用多少、浪费多少无法统计，材料取用全凭工人申领。

而对于自动化机器人焊接来说，数据的采集与整合更加重要。电焊涉及到电流、电压、气体流量等各种参数，数据的采集问题会导致设备异常事件发现不及时，批次不良不能及时发现；车间生产信息化系统与焊接生产设备之间各自形成“孤岛”，机器人焊接生产线的实时产量、生产订单完成度难以跟踪，影响企业生产效率。

“很多工厂在上WRP（焊接工艺系统）、MES等等，但是厂商有意或无意地回避了数据采集的问题，设备标准不统一，依靠人工返回数据，因此虽然口号喊得很响，实际真正落地应用比例还是偏低。”

BI助力焊接工业互联网平台建设

针对这些信息化需求，唐山松下实现业务转型，从设备提供商转型为解决方案提供商，构建面向焊接行业的工业互联网平台，为用户创造价值。在一线数据采集方面，部分产品制造要求比较高，就需要资质条件匹配的焊工进行操作，松下焊接设备标配了物联网模块及RFID模块，焊工可以将IC卡放置在设备的感应区，实现人员信息的采集和权限管控。相关权限可以在线进行配置，设备下载配置表后可以及时更新权限内容，同时将设备开机状况反馈回平台。

在焊材管理方面，设备的数据参数进行了有效整合、转换和分析，从而计算施焊的成本。“以焊丝消耗统计为例，焊接需要产生电弧，我们通过焊丝填充量自动计算焊材用量，100A的电流和300A的电流燃烧量明显是不同的，结合设备采样数据就可以自动计算出焊工的工作效率。”刘课长介绍说。

松下焊接云平台将电焊机、机器人、智能硬件等终端设备连接起来，相关数据可以与焊接工艺系统、生产执行系统、焊缝质量系统等各个业务系统进行交换和共享，通过BI进行数据分析。唐山松下利用FineReport决策平台搭建软件功能架构，将各个模块如设备管理、生产管理、工艺管理等进行统一整合与呈现，可以从PC端或者手机端进行访问。

通过将设备状态参数可视化，企业可以实时确认设备运转情况，取代了以往现场人工统计设备稼动率的方式；通过车间看板，产线突发事件会进行推送，方便及时响应，提高设备能效，避免停机带来的损失。

面向手工焊为主的制造车间，车间看板除了反映设备运转情况，还能够对于作业者效率进行统计和展示，一方面可以加强内部人员的绩效管理，促进焊工积极提升工作效率，进行合理高效的生产排期；另一方面基于焊材的使用量情况，公司可以进行采购计划的优化，真正做到利用数据驱动上层决策。

随着工业互联网平台的应用推广，唐山松下基于BI推出了云服务体系，在获得客户许可后，唐山松下可以采集客户设备数据进行分析，设备发生故障时会实时触发云服务流程，进行主动预警，通过在线算法以及服务专家协助远程排除故障，为客户提供优化改善方案，还可以进行配件的软件更新等等，提供完善的在线增值服务。

唐山松下在全国有大量的客户，客户的基本情况不一样，对于前端的大屏展示需求也有所不同。为了快速响应用户需求，需要引入能够协助快速开发、响应需求的工具，因此最后采用帆软的FineReport报表工具进行大屏开发与数据分析。

“帆软报表工具操作简单，容易上手，这有助于扩大我们的开发人员范围，像我们的技术支持人员等等，经过培训也可以参与到客户的需求开发中来。”刘课长说，“甚至未来可以考虑将模板下放给客户做二次开发，满足他们的个性化需求，当然这还只是个初步的想法。”

设备自动化前路漫漫

这些年制造行业自动化需求增速很快，但依旧困难重重。我国拥有大量的中小制造型企业，其产品种类繁多，需求复杂，而自动化机器人往往更适用于单一重复类工作，需要较高的一致性。“如果每天产品类型都不一样，那么机器人每天需要频繁更换程序和工装夹具，还不如选择人工。”刘课长说道。

以焊接行业来说，像工程机械、船舶建造、桥梁钢结构等，全面推进自动化生产有很大难度，但随着这些行业企业的装备与数字化水平的提高，采用机器人焊接替代传统手工焊，会成为更多企业的必然选择，此轮疫情暴露出的最大问题是人力短缺的问题。招工难、人力成本增加等因素不说，人参与的环节越多、出错的概率就越大。过去的自动化只是解决了体力自动化的问题、接下来，企业要做的是解决知识自动化问题，以释放更多的人力。

数字化有一个简单而明确的标志，那就是各个层级的管理者，能否做到不去现场“身临其境”，也能及时获得自己所关心的信息。刘课长十分看好焊接制造业自动化与数字化升级的前景，伴随着中国制造2025的推进，越来越多的数据应用解决方案将得到落地，BI技术将得到广泛的使用。对于制造企业而言，推进焊接设备数据采集，推进移动应用，实现数据驱动决策，这些任务十分紧迫。

很显然在目前的信息时代，借助类似于FineBI的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是帆软BI软件——FineBI。