智能QCOS防错控制系统在柔性化生产线中的开发和应用
生产排程和生产计划的柔性调度策略
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ANDON系统在汽车MES中的应用
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图1 ANDON系统在汽车EMS中的功能关系
2 ANDON系统基本构成 根 据 各 个 实 现 功 能 不 同，分 为 以下几个 部 分，如 图 2 。 （1）F PS：Fi xe d Po s it ion S top，中文译为固定停车位，它
A ndo n系统 在参与生 产管 理 过程中，采用声音和 视觉 通知显 示 当前生 产 线 的 相 关 信息状 态，包 括工位、设 备、产 量、质 量，安
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图2 ANDON系统基本构成
全、作息 时间等，便于相关人员或部门及 时 响应，提高汽 车 生 产 线 的工作效率。从其实现的功能 上有以下几大类（1）质量A N DON。 根 据 操 作 形式 的不同质量A N D O N 又分 为 如下 两个方面：①操 作 A N DON。操作A N DON也 就 是 A N DON系统的最初原型，主要是 用于高生 产 节拍 汽 车 生 产 线，生 产 线 上 的 操作人员是 按照生 产工 位 来 安 排 的，将 一 条 生 产 线 划 分 为 一定 数 量 的 生 产工位，每 个工 位有一个或多个操作人员，在车 辆进入生产工位 后，操作人员开始 其工位 的 操 作，如 果 在 操 作 的 过 程中遇 到问 题 需 要 寻求 帮助，可 以 拉下此 A N D ON发出帮助 请求，相应 的 班 组长 或 工段长 就会立 即看到A N DON信号，并立即赶到现 场协助解 决，如果问题较为棘 手，生产线会到达 F P S 线 停止，直 至问题机 运线 恢复运行。通常在 到 达 F P S 线 之前 问 题 就 解 决了，这 时可 以 立即 恢 复A N D O N请求 信号，生产线到达 F P S 线也 不会停止，保持生产线 继 续 运行，实现 问题的在线解 决。保证问题不会传 递到下一个工位。②QCO S 防错 A N D ON。零 缺 陷质量 是设 计、制 造、服务所 追 求 的目标。在实际 生产中，由人的疏 忽失误造成的质量缺陷占有很高的机 率，特别是 节拍 速度 和柔性化 水平都 很 较 高汽 车 生 产 线，控制消 除人为的差 错可以大 大 降 低 缺陷率甚 至消 除 缺陷，如 果某 个工位 的 螺 栓 的 扭 矩没有合格或 者忘记安装，者生产线 会停止在 F P S上，同时发出声 光 报警。(2) 物 料A N D ON。物 料A N D ON主要 是 对 线 边物 料 进行 拉动，保证物 料的及 时供应。为防止与操作A N D ON拉 绳混淆，物 料A N D ON多数是按 钮 形式安装，当操作人员需要 物 料拉动时，按 下 对应物 料 的 按 钮，放 置在专门存放 物 料区域 的 物 料A N D ON板 就 会显 示 那 个工位 需 要 物 料 拉 动，同 时 负责 物 料 拉 动 的人员 就 会马 上把 物 料及 时 送 到生 产工位 上。(3)生 产信息管 理报 表 统计分析。 A N D ON系统会跟 踪 每 个 动作 事件的产生并记 录。这些 记 录 经 过 AN DON系统的整理分析后形成 规则的AN DON报 表，便于上层管 理系统通过AN DON系统查看分析AN DON报表。
GMS-制造质量--简洁版
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制造质量的五要素
• 1.产品质量标准 • 2.制造工序验证 • 3.工序控制和验证 • 4.质量反馈和前馈 • 5.质量系统管理
质量体系管理
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End
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以上有不当之处，请大家给与批评指正， 谢谢大家！
缺陷的两大类型是可能将发生缺陷和已经发生缺陷。 防错的作用是：
1.把防错纳入产品设计中，来避免缺陷的发生 2.把防错纳入过程设计中，从而在制造前发现缺 陷，防止缺陷的传递。 3.把防错纳入过程设计中，以便及时发现缺陷。 4.把缺陷从生产线中隔离出来，并采取抑制措施。
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工序控制和验证
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制造工艺验证
制造工艺验证的核心条款—PFMEA’s
以PFMEA为工具，辨识出高风险的操作岗 位，并采取措施降低风险
制造部门应针对所有的操作100%建立相对 应的PFMEA，以辨识其风险，
在建立PFMEA的同时，应对其进行定期回 顾并改进，以降低产生缺陷的风险；
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维修团队
技术维修
改进和根据需要改变设计 计划性维护 重要的维修/重建 设备安装/设备启动 操作工培训
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工序控制和验证
工序控制和验证的核心条款—可疑品
• 可疑品—有完善的报废流程区分可疑品，确保 只有合格的零件被运至线旁
• 案例：发现可疑品后，将可疑品进行隔离并标 识，质量工程师和供应商质量工程师牵头部门 人员进行可疑品的判定，判定为报废则放入到 报废品箱内，判定为合格或PAA偏差使用则挂 合格品标签放行，判定为返修/筛选则使用工 作抑制单进行可疑品的追溯，筛选。需要返修 的，根据返修作业指导书进行返修，填写返修 记录表，重新上线检测合格后放行。
效率提升利器之《柔性化生产》课程大纲蔡景碧
投影仪白板笔记本电脑其它
培训课时
7课时，根据需求可调整
课酬标准
400元/课时（40人以内小型课）500元/课时（40人以上大型公开课）
制造管理系列
效率提升利器之《柔性化生产》
——东芝经验在美的制冷的实践成果
培训形式
讲演案例体验研讨其它/附有录像演示
课程标注
本课程为美的内部精品课程
培训目标
1、提供一套基于美的实际情况的精益生产实施方式；
2、使学员掌握柔性化生产的基本概念；
3、使学员掌握订单结构分析、生产车间规划、生产线类型选择、品质控制方式选择等相关知识；
4.订单结构分析
5.车间布局规划
6.生产线选型
7.品质控制方式的选择
8.基层实施的推进
第三单元 提升柔性化水平的基础措施
9.员工自主改善及多能工培养；
10.线体保养与设备点检；
11.物料配送管理；
12.信息的传递与处理；
13.工装器具设计制作；
14.柔性生产文化建设。
第四单元 课程总结
讲师简介
蔡景碧 美的学院内聘讲师。现任职于中央空调事业部制造中心品质部；2004年加盟美的制冷；前后直接参与美的制冷的三次建厂项目：家用空调东芝工厂项目、家用空调顺德总装三分厂搬迁项目、家用空调越南工厂项目；曾赴日本东芝开利富士工厂研习。现参加美的中央空调事业部与美国GE公司合作的热泵热水机研发与生产项目。长期从事新工厂制造体系建设、制造系统柔性化改造、品质管理、现场改善等组织推进及相关培训工作。实践案例丰富是授课的主要特色。
4、使学员掌握柔性化改造的组织推进方式；
5、了解美的家用空调顺德、芜湖、武汉工厂柔性化改造案例，
适合对象
企业优秀员工、班组长，车间主任，各部门负责人等
柔性生产线智能控制系统设计
柔性生产线智能控制系统设计李有兵;林勇【摘要】柔性生产线采用模块化设计,具有构造简单、组装灵活、安全稳定的特性,能根据实际需求增减设备,广泛应用于生产的各个领域,能有效提升企业的成产力和竞争力.以一条由供料单元、加工单元、分拣单元、输送单元和分类仓储单元组成的柔性生产线,阐述柔性生产线智能控制系统设计的整个过程.该柔性生产线组装简单,系统布置合理,运行安全稳定,且可根据实际需要增减设备,具有很好的应用价值.【期刊名称】《机电工程技术》【年(卷),期】2018(047)012【总页数】5页(P102-105,208)【关键词】柔性生产线;模块化设计;智能控制系统;系统布置【作者】李有兵;林勇【作者单位】广州城建职业学院,广东广州 510925;广州城建职业学院,广东广州510925【正文语种】中文【中图分类】TP2780 引言随着《中国制造2025》国策的提出，装备制造业产业转型升级步伐的加快，人力资源成本的增加，劳动集约型的生产方式逐步被淘汰[1]。
目前，柔性生产线已经广泛应用于生产的各个领域，能有效提高工厂的生产效率及产品的质量、改善工作环境、降低能源的损耗、节约材料，降低企业生产成本，提高了企业的竞争力[2]。
1 柔性生产线总体结构设计柔性生产线控制系统采用模块组合式结构，主要包括供料单元、加工单元、分拣单元、仓储单元、输送单元5个单元，每个单元都可自成一个独立的控制系统，总体结构如图1所示。
该系统具备模块化和开放式的特性，可以根据实际需要添加其他应用模块，主要应用于机械制造、加工装配等方面。
2 柔性生产线工作流程设计图1 柔性生产线总体结构设计该柔性生产线将供料单元中的工件进行加工，经分拣后，工业机器人将工件自动分类存储的全自动化智能控制柔性生产线。
其工作过程为：供料单元的工件垂直叠放在料仓中，工件分为白芯金属工件、白芯塑料工件、黑色工件。
顶料气缸动作顶住工件后，推料气缸动作把工件从料仓底部推到出料台，出料台传感器检测到工件后，推料气缸动作缩回，供料仓中的工件在重力的作用下，整体下移一位，为下一次供料做好准备，同时输送单元的伺服电机经驱动器将抓取机械手装置精确定位出料台，抓取工件，精准定位送到加工单元，加工单元对待加工工件进行冲压加工，加工完毕，抓取机械手装置将工件放置分拣单元材料入口，经传感器确认工件到达后，变频器控制三相异步电动机带动传送带，通过传感器的检测将传送带上的工件按类进行分拣，分拣料槽传感器检测到工件后，工业机器人按类将工件进行仓储。
基于云边协同的智能数控车间自调控系统研究与实现
基于云边协同的智能数控车间自调控系统研究与实现在数字化浪潮中，制造业的转型升级成为必然趋势。
智能数控车间作为智能制造的核心组成部分，其自调控系统的研究和实现显得尤为重要。
本文旨在探讨基于云边协同的智能数控车间自调控系统的研究与实现路径，为制造业的智能化发展提供新的思路和方向。
首先，我们需要明确什么是“云边协同”。
在这个比喻中，“云”指的是云计算平台，它如同天空中的云彩，汇聚着海量的数据和强大的计算能力；而“边”则指的是边缘计算设备，它们如同地面上的树木，扎根于生产一线，实时感知和处理数据。
云边协同就是将云计算的强大能力和边缘计算的实时性相结合，形成一种高效的数据处理和应用模式。
在智能数控车间中，云边协同的应用可以带来显著的优势。
通过边缘计算设备对车间内的机床、机器人等设备进行实时监控和数据采集，再将数据上传至云端进行分析和处理，可以实现对生产过程的精准控制和优化调度。
这种模式就像给车间装上了一双“千里眼”和一对“顺风耳”，让管理者能够随时掌握生产动态，做出及时的决策。
然而，要实现这一目标并非易事。
我们需要面对诸多挑战和问题。
首先是数据的采集和传输问题。
在车间内，各种设备产生的数据量巨大且复杂，如何确保数据的完整性和准确性是一个难题。
同时，数据传输过程中的安全性和稳定性也需要得到保障。
其次是数据分析和处理的问题。
云端虽然拥有强大的计算能力，但面对海量的数据仍然显得力不从心。
如何提高数据处理的效率和准确性是另一个需要解决的问题。
针对这些问题，我们可以采取以下措施加以解决。
一是加强边缘计算设备的研发投入，提高其数据采集和处理的能力；二是优化数据传输网络，确保数据的安全和稳定传输；三是利用人工智能等先进技术对云端的数据处理进行智能化改造，提高处理效率和准确性。
除了上述技术层面的措施外，我们还需要从管理层面进行改革和创新。
例如，建立完善的数据管理体系，规范数据的采集、传输和使用流程；加强跨部门、跨领域的合作与交流，形成合力推动智能数控车间的发展；注重人才培养和引进，为智能数控车间的发展提供有力的人才支持。
五大原则-制造质量
制造验证要按正常生产的条件下进行. BIQ-19 关键点:所有过程更改和/或相关更改都要按正常生产节拍进行验证.适当运用PTR流程.
在下阶段制造开始前对发现的问题实施改进措施(计划/行动). BIQ-20 关键点:在下一个问题验证阶段之前,现阶段识别的问题必须得到解决或者有效抑制.
BIQ-21 BIQ-22
改变人员、机器、物料、方法、环境时要进行过程验证. 关键点:更改控制程序应详细说明必需的验证方法,回顾的时间节点以保证更改的效果和验证的 样本容量.如果需要,过程更改后更新PFMEA.班组成员要知道所做的更改/调整的影响,并且确认 更改/调整会影响到产品质量的哪些方面.对高风险操作和关键工艺设备的更改结果要形成记 录.
精益经营系统评估标准
[-5-]
3.制造程序认证
定义:在新产品开始满线速生产之前或现有产品重新提速后批量生产之前,进行工艺准备和验 证的方法 目的:为了确保每一个制造过程在各个阶段都能满足已定义的产品质量标准 核心要求:按照整车开发流程执行
Item # BIQ-15
要点/主题
风险分析方法(如失效模式和后果分析、质量控制操作系统QCOS等)应用于过程的开发中-最低要求: 关键工序. 关键点:识别高风险的工艺(至少TCA扣50分的项目,QCOS,等)；建立关键工艺和关键特性清单.使用 PFMEA来识别和评估风险.定时回顾和更新PFMEA(至少每年一次),PFMEA中的纠正措施得到实施.
产品质量标准要让现场使用者/操作工都清楚. 关键点:班组成员必须知道与他们工作有关的标准的所有内容.产品质量标准必须简单易懂(使检验站 最少化).通过CVIS,边界样本和目视化辅助工具来对标准进行沟通.选一些产品质量标准来检查班组 成员对产品质量标准的理解程度.
柔性生产系统的优化调度与控制
柔性生产系统的优化调度与控制柔性生产系统是一种灵活的生产模式，它可以根据市场需求进行生产规划和生产调度，生产过程可以有效地应对不同的生产情况。
柔性生产系统可以大大提高生产效率，降低生产成本，因此受到了越来越多企业的青睐。
在实际生产中，如何优化调度和控制柔性生产系统，是一个值得研究的问题。
本文将介绍柔性生产系统的优化调度与控制方面的一些研究进展。
一、柔性生产系统的优化调度柔性生产系统的优化调度是指在保证质量和效率的前提下，最大限度地利用设备和人力资源。
目前针对柔性生产系统的优化调度，主要有以下几种方法：1、基于遗传算法的调度方法遗传算法是一种模拟自然选择过程的算法，在柔性生产系统的优化调度中，遗传算法主要用于求解最优的任务分配方案和生产顺序。
研究表明，基于遗传算法的柔性生产系统调度方法可以较快地得到较优解。
2、多目标决策方法针对柔性生产系统的多目标决策问题（如最小化生产成本和最大化生产效率），多目标决策方法可以同时优化多个目标，得到生产系统的 Pareto 最优解集，以供决策者参考。
3、基于智能优化算法的调度方法智能优化算法是指模仿人类的一些智能行为（如演化、蚁群等）的算法，能够快速计算出某个问题的最优解。
基于智能优化算法的柔性生产系统调度方法，将生产任务和资源分配问题转化为一个数学模型，通过智能算法求解，可以得到最优的生产调度方案。
二、柔性生产系统的优化控制柔性生产系统的优化控制是指通过精细的控制算法实现生产过程的最优化。
柔性生产系统的优化控制，主要有以下几种方法：1、基于模型预测控制的方法基于模型预测控制的方法是指通过对柔性生产系统进行建模，并预测生产过程中可能出现的问题，从而及时对生产过程进行调整，保证生产效率和生产质量。
2、基于反馈控制的方法基于反馈控制的方法是指通过对生产过程中收集的数据进行实时监控和反馈，对生产过程进行调整，以达到最优控制效果。
这种方法适用于生产过程比较稳定的情况下，可以快速实现生产过程的优化控制。
QCOS
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5.工序控制值（PCV）
• 工序控制值（PCV）=工序控制资源得分 总和/工序要求的分值 • 如果PCV小于1，那么工序的质量控制就 无法保证。 • 如果PCV≥1，那么工序的质量控制就得 到了保证。
6.最少保证值
工序风 险分 12 工具 问题侦 察 2 数据记 录 2 100% 检查 2 过程监 控 2 2
4.2 工序控制资源得分
• 3分 • 2分 • 1分
4.2.1. 得3分的有以下资源：
• 工具：带传感器的螺母工具或带压紧、脉冲的 定扭力扳手或带有仪表显示的加注工具。 • 问题侦察：停线或工序停止（机器自动检测） • 数据：X-R图，最少5件/班，以相同的时间间 隔抽取。 • 100%检查：应用自动的可视化确认（例点漆标 记，打印记等）。
qcos的目的通过在生产过程中建立质量控制点保证生产过程中关键的对下道工序影响较大的或产生不合格品较多的项目或工序得到有效控制和持续改进
QCOS知识及相关培训
2008.4.2
1.什么是质量控制操作单 ( QCOS)
• QCOS（Quality Control Operation Sheet）质量控制操作表是用来记录、 评估工序风险质量控制和确保工序 内质量的一种工具。
Microsoft Word 文档
车身车间自行制定的管理办法
• 1.扭力扳手使用及公司QCOS程序
Microsoft Word 文档
• 2QCOS表的填写
Microsoft Excel 工作表
车身车间自行制定的管理办法
• QCOS表
• 1.检验员负责进行抽检、记录、分析。数据抽取时，需严格按2小 时/1次的间隔、每班4次的频次进行。 • 2.检验员按照QCOS操作表要求填写数据和描点。 • 3.质量部巡检人员定期对车间所有QCOS点进行巡检。 • 4.扭矩值连续4点出现在A区，检验员要通知线上班长，班长要调 查分析并制定措施；出现扭力超标时，检验员必须要反馈给班组 长、工程师，一起严格往前往后100%检查直到连续5辆车扭力合 格为止，并将问题记录在相应工位及QCOS表上。 • QCOS控制点的班长要求每天检查一次QCOS表记录以便及时协 调和纠正操作工操作。 • 6.检验班长应每周抽检确保按要求开展及QCOS目视板的日常维 Microsoft Excel 护管理。每月初第2个工作日提交工程室一份QCOS分析表，并把工作表 上月QCOS归档。例如 • 7.质量主管每月月底对质量控制操作情况进行检查和考核，并在 每月初第5个工作日之前提交质量部QCOS分析表。
基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题
基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题一、研究背景与意义随着全球制造业竞争的加剧，企业对生产效率和成本控制的要求越来越高。
柔性作业车间调度作为一种有效的生产管理手段，能够帮助企业实现生产资源的合理配置，提高生产效率，降低生产成本。
传统的柔性作业车间调度方法在面对复杂多变的生产环境时，往往难以满足企业的需求。
研究一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法具有重要的理论和实际意义。
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，通过构建神经网络模型来学习任务的状态转移概率和策略。
深度强化学习在许多领域取得了显著的成果，如游戏智能、机器人控制等。
将深度强化学习应用于柔性作业车间调度问题，可以充分发挥深度学习在处理非线性、高维、复杂问题方面的优势，提高调度算法的性能。
本研究旨在构建一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，以解决传统调度方法在面对复杂多变的生产环境时所面临的挑战。
通过对现有相关研究成果的分析和归纳，本文提出了一种适用于柔性作业车间调度问题的深度强化学习框架。
该框架包括状态表示、动作选择和价值评估三个主要部分，能够有效地处理非线性、高维、复杂的生产环境数据。
本研究还将探讨如何将深度强化学习方法与其他先进的优化算法相结合，以进一步提高调度算法的性能。
通过对实际生产数据的采集和分析，验证所提出的方法在解决实际柔性作业车间调度问题中的有效性。
本研究具有较强的理论和实际意义，对于推动柔性作业车间调度方法的发展，提高企业生产效率和降低生产成本具有重要价值。
1.1 柔性作业车间调度问题的定义和特点柔性作业车间调度问题是指在给定的生产过程中，如何在有限的时间和资源内，对多个作业任务进行有效的安排和调度，以满足生产目标和客户需求的问题。
柔性作业车间调度问题的主要特点是：任务数量多：柔性作业车间通常需要处理多个作业任务，这些任务可能涉及不同的产品类型、工艺流程或生产线。
任务之间存在相互依赖关系：在实际生产过程中，一个作业任务的完成往往依赖于其他作业任务的完成。