基于數字孿生對BOSCH擰緊質量監控與在線控制研究

王樸，張澤志，彭浩，杜文博，王欣

（北京奔馳汽車有限公司，北京 100176）

數字孿生是指基于傳感器數據更新及歷史信息等，建立物理實體在虛擬空間中映射（孿生模型），通過虛擬模型對實體進行模擬、指導、控制、優化、預測等全壽命周期管理應用。數字孿生技術的發展大致經歷3個階段：（1）概念形成期：從美國航空航天局（NASA）的Apollo13到數字孿生概念正式提出，數字孿生理論框架基本形成；（2）應用探索期：軍事航空航天領域最早提出及應用數字孿生，隨后向工業制造領域拓展；（3）智能發展期：數字孿生與AI及大數據、物聯網等NewIT技術融合，應用場景向民用領域拓展，推動各領域數字化、智能化轉型。

BOSCH擰緊系統應用于奔馳汽車裝焊工藝全機器人4門2蓋高度自動化生產線，與VMT在線檢測系統、機器人系統、PLC、PLUS、IPM組成高度智能化擰緊工藝，是智能制造領域里程碑式的技術模式。與APEX擰緊流程相比，VMT和機器人是實現高度自動化和柔性化的關鍵，BOSCH擰緊工藝通訊控制過程，其具體實現路徑為白車身到位后，1號機器人帶著擰緊軸去IFSYS自動送釘站取釘，2號機器人抓著工件到達測量位置，VMT檢測工件與車身之間的間隙、平順度、距離、輪廓等尺寸數據，計算與理論數據之間的偏差，VMT輸出偏移值給機器人，機器人1到達在“原定軌跡數據+偏移值”得出的精確擰緊位置，浮動機構自適應到達最終擰緊位置，BOSCH擰緊系統進行擰緊，擰緊完畢后，BOSCH將擰緊數據上傳至IPM存儲7年，VMT再次測量車身數據然后將數據上傳至PLUS。

BOSCH智能制造生產線實現高度智能化運行，并且工藝數據可追溯，然而，BOSCH智能制造生產線在高產量、高線速、高度精確、高設備量的擰緊位置的壓力下，當擰緊結果出來時，生產現場工作人員如何判定是哪個擰緊設備在車身的哪個位置，擰緊質量是否合格，成為實時性和緊急性最高的任務，否則，如果擰緊質量不合格，判定故障點花費的時間將嚴重影響產量，造成產量風險，另外，即使擰緊質量數據上傳，故障點不解決，連續的質量不合格會造成批量車身質量問題，造成質量風險。

所以BOSCH智能制造生產線迫切需要數字孿生技術實現實時監控顯示擰緊位置、擰緊設備、擰緊質量信息等功能，從而掌控生產情況，做到快速高效定位故障點，消除質量風險隱患，是提高汽車制造可靠性和設備健康管理的先進手段。

BOSCH擰緊數字孿生體通過接收擰緊工藝過程全生命周期各個階段的數據，動態調整自身模型，實時保持與實際擰緊結果一致，監控擰緊設備的運行情況。此外，數字孿生體可作為擰緊設備生命期內數據的管理庫，應用到同類型產品的下一個研發周期中，可大大提高研發速度、降低研發成本。

1 BOSCH擰緊數字孿生解決方案

1.1 解決方案所處的業務環節

在206項目階段，通過之前多個項目經驗，預測出如果72把擰緊軸高線速工作，數以百計的擰緊工藝位置，如果發生擰緊NOK，怎么快速查出具體是哪一把擰緊軸在哪一個擰緊位置發生的問題，這是一個很大的挑戰，進一步來講，如果知道是哪一把擰緊軸發生問題，如何進行在線控制與測試來節約故障判斷時間，也是一個挑戰。為此，特基于數字孿生技術做了BOSCH擰緊數字孿生解決方案。我們該怎樣判斷一顆螺絲有沒有擰好？在傳統的流水線上，這項工作當然需要人去做檢查，但在數字工廠，就需要更自動化的策略。IoT數據采集，當然能測出擰這顆螺絲用了多大力、擰了多少度數，但這還不夠，數據指標不能解決一切問題，因為每顆螺絲、每塊鋼板都存在微小的差異。工廠是個復雜的系統，綜合考慮這些復雜的因素，就需要建立算法模型，對“擰好螺絲”這件小事作出判斷。

1.2 解決方案落地應用場景

數字孿生技術在擰緊工藝運行維護中的應用落地場景如圖1~3所示，以應用為導向，主要解決擰緊工藝運行維護中的擰緊質量結果診斷、擰緊故障點診斷、整機性能預測、控制優化等問題。在汽車裝配全生命周期不同的階段，數字孿生模型解決問題的側重點不同，因此模型包含的內容也有所差異。依據數字孿生模型的定義，擰緊工藝運維數字孿生模型包含了物理空間中的實際運行環境和擰緊工藝實體、數字空間中的數字環境和數字實體、物理空間和數字空間的數據/信息雙向交換。

圖1 數字孿生實時質量監控

圖2 數字孿生在線控制

1.3 解決方案數據流向

物理空間向數字空間傳遞的數據為實時數據，其中，實時數據是指傳感器數據，包含了機器人信息、擰緊軸信息等，這些數據支撐了數字空間中數字環境和數字實體的構建和更新。數字空間向物理空間傳遞的信息是包含行為指導意義的數據，是數字孿生體的行為特征，可對擰緊工藝行為精準監測、故障診斷、性能預測和控制優化。

在擰緊工藝運維數字孿生模型中，運維數字孿生體是物理空間和數字空間的雙向精準映射的基礎?；跀Q緊工藝原理構建的多領域物理基準模型，并融合不同的數據建立精細化模型形成運維數字孿生體，可針對擰緊工藝運維中的不同場景提供預測和指導。

圖3 數字孿生中的數據流向

本解決方案設備層主要基于BOSCH與PLC的信息交互，信息層即將數據信息在integra平臺實現信息邏輯處理與人機交互。數據結果還可以繼續經過MSB平臺在KIBANA進行歷史信息的大數據顯示與分析，從而做到發揮各平臺對數據的高效利用。

1.4 解決方案實施步驟

本項目的技術準備工作有4個：（1）擰緊軸PLCI/O點，包含了擰緊軸組打釘Ok和Nok、擰緊軸單軸打釘Ok和Nok、人工確認質量ok、啟動擰緊程序、啟動松釘程序等；（2）BOSCH擰緊參數配置和程序配置，完成BOSCH與PLC的信號通訊，從而在擰緊后判斷質量結果，在線控制時調用擰緊程序；（3）4門2蓋車身二維圖片，既要美觀又要擰緊點清晰可見；（4）從ScrewOverview等工藝文件中找到該工位要擰緊的釘號和圖片元素。

圖4 數字孿生實施過程

本項目具體實施采用IntegraDesignerPro,首先建立車身二維圖畫面，標注車身件信息、擰緊位置信息和螺栓信息，然后設置擰緊質量監控點，監控點質量合格為綠色，不合格為紅色，要做好關聯，將擰緊質量監控畫面關聯到工位主界面中。我們需要將編輯好的畫面編譯上傳到在線畫面中，點擊編譯，彈出提示框正在編譯中，注意在編譯過程中千萬不能關閉軟件，幾分鐘后編譯完成，彈出提示框編譯成功后點擊OK?，F在我們來打開畫面顯示的軟件integraSIS，打開軟件后，點擊左上角的隱藏菜單欄，選擇HMIbuild，會彈出一個提示框，詢問是否再次將AWL文件導入，這里我們點擊NO(因為我們這次編輯畫面和這個不相關)，我們點進這個框里只是為了看畫面是否還有報錯，在這一欄中我們看到所編輯的MA411212良好。

2 BOSCH擰緊數字孿生解決方案意義

2.1 定位故障點階段耗時耗力

汽車行業目前亟需在汽車制造全過程建立數字化生態，打通數據壁壘。由于汽車行業特殊性，為了滿足汽車工藝質量要求，一輛汽車擰緊點少則百余個。主機廠和設備供應商之間沒有達成有效的數據共享，整個行業也存在數據傳輸標準不統一的問題，導致無法精確定位故障點。

2.2 設備數量眾多，定位故障設備耗時耗力

隨著PLC技術、擰緊技術、機器人技術、在線監測技術的應用和發展，越來越多的汽車生產廠引進并使用智能制造技術，多種技術的綜合運用在時間效益、經濟效益、擰緊質量、智能水平等方面表現出優勢，已經成為一種先進制造領域的常規設計，制造工藝的自動化率、工藝質量穩定性、工藝數據可追溯性、人機交互程度、數據可追溯性等可作為評價智能制造水平的指標。高度自動化、柔性化生產線帶來的設備數量眾多，快速定位故障設備成為制約高效生產的發展瓶頸。本解決方案可快速定位問題點，每次節約人工處理時間約至少3min，并有效防止質量事故。

2.3 缺乏數字孿生知識與人才

近幾年，擰緊技術在汽車制造領域迅速發展，設備應用越來越廣泛，但缺少數字孿生技術的成熟應用案例，行業急缺數字孿生技術方面的人才，也缺少相應的檢驗標準規范。如何準確構建擰緊質量診斷數字孿生模型是車身健康監測行業的一大痛點。本案例參與了“國家工業信息安全發展中心”的《工業設備數字孿生白皮書》編制，為數字孿生知識傳播作出了一定的貢獻。

3 數字孿生發展展望

結合當前擰緊工藝數字孿生技術的應用需求和發展現狀，后續可以“資產”孿生和“召回”孿生為目標，逐步開展研究和演進，實現擰緊工藝數字孿生的構建。

（1）資產孿生：通過監控生產過程中，物聯網傳感器傳出的實時數據，數字孿生體還可以模擬關鍵設備何時需要維護，甚至可以用來確定整個生產線、工廠或工廠網絡的健康狀況。Gartner公司是一家美國評估機構，其在2018年的一份報告中指出，美國所有制造企業經由數字孿生體技術，每年在資產維護方面節省的開支達到了1萬億美元。

（2）召回孿生：建立數字線程和全生命周期管理的數字孿生體，并通過跟蹤產品中的關鍵部件及其序列號，不必在產品出現問題時召回成千上萬的產品。我們可以將工作范圍縮小到那些直接受到影響的產品身上。例如，一批在海外運輸途中發生腐蝕的車身零部件，通過數字孿生體就可以精確定位到其裝配具體批次車身。

（3）通過數字孿生技術的應用，實現產品的健康管理、遠程診斷、智能維護和共享服務。通過結合傳感器數據和仿真技術，幫助現場人員分析特定的工作條件并預測故障，從而節約運維成本。