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Airbus未来工厂开发智能工具

Sébastien Boria (Airbus)

典型飞机装配环境

“我们多个系统(SOM)嵌入式计算(SBC)进行评估,发现没有一项产品NI软件集成功能论。由于NI系统设计方法,尤其是NI Linux Real-TimeLabVIEW FPGA能够提高工作效率,预计使用NI SOM开发时间大约是其他替代方法十分之一。”

- Sébastien Boria (Airbus)

挑战:

飞机的制造和组装涉及数万个步骤,必须由操作人员逐一完成,一旦过程中出现任何错误,就要花费上千美元进行修正,因此犯错的空间非常小。

解决方案:

将智能功能应用于工具和车间系统,管理和检查操作人员执行的任务,帮助简化生产过程,提高生产效率。借助NI模块上系统,我们可以快速制作出这些智能工具的原型。

 

现代的航天生产工厂与以往喧闹嘈杂的生产厂房不同。先进技术、设计和设备的应用,使得现代化生产更加高效有序。那么未来的趋势又会如何?未来的飞机工厂将成为一个专门的科研和技术项目,目的在于推动新兴技术,改变Airbus目前仍以手动操作为主的生产工序现状,提高其竞争优势。

 

信息物理系统和“大模拟数据”(Big Analog Data™)实现了更智能、以操作人员为中心的生产过程,可以让操作人员和机械设备在同一个物理环境中协同工作。“未来工厂”(Factory of the Future)也意味着模块化平台的广泛使用,这种平台采用商业现成的模块,具有高度抽象化的特点。提升未来工厂效率的关键因素之一就是采用更加智能的工具。这些智能设备经过特殊设计,可以和主要基础架构进行通信,也可根据需要与操作人员或其他工具进行本地通信,提供情境感知能力,并根据网络上的本地和分布式情报做出实时决策。

 

对于生产厂房而言,智能工具可以通过避免手动数据记录和操作来简化生产过程、提高效率。操作人员除了必须专心处理作业任务,还要腾出双手来使用相应的工具。以往大部分“无纸化项目”相关的方案都是以“减少纸张使用”为主,或者使用平板电脑替代纸张,不过仍然需要消耗“被动/无关数据”(Passive/Dead Data)。 智能工具则提供了另一个替代方案:“情境数据”(Data in Context),这种数据会持续生成并消耗,也称为“实时数据”(Live Data)。

 

飞机的开发涉及数万个步骤,必须由操作人员逐一完成,而且要检查很多次,才能够确保质量。通过将智能功能添加到系统中,智能工具将可理解操作人员接下来必须执行的操作,并自动将工具调整到合适的设置,从而简化操作人员的工作。操作人员执行完操作后,智能工具也可以监测并记录操作结果,提高生产过程的效率。

 

举例来说,一架飞机的某个子组件大约有400,000个位置必须拧紧,就目前的生产工艺而言,这就需要1,100多个基本拧紧工具。操作人员必须使用正确的工具依序完成一系列步骤,确保每个位置的扭矩公式设置正确无误。因为是手动操作,人为错误会为生产过程增加很多风险。即使只有一个位置没有正确拧紧,长远来看就会产生数十万美元的成本,因此这是非常严重的问题。智能拧紧工具通过视觉功能来理解操作人员即将执行的任务,进而处理其周围环境并自动设置扭矩。此设备还可将任务结果记录到中央数据库中,以确保该位置设置正确。设备的中央制造执行系统(MES)数据库和分布式智能可帮助生产经理在进行质量控制与认证时精准地找到需要检验的程序和流程。

 

 

Airbus宣布开发三种智能工具系列,用以不同的制造工艺:钻孔、测量、质量数据记录和拧紧。

 

钻孔工具

  • 通过视觉算法处理周围环境
  • 检验待切割的材料
  • 更新钻头在每个材质层的切割状态信息
  • 监测钻孔深度
  • 记录当前位置的钻孔结果
  • 监测系统运行状况
  • 自动执行检查/校准

 

测量工具 

  • 通过视觉算法处理周围环境
  • 从数据库检索合适的测量值
  • 检查测量结果是否符合参数限制
  • 记录结果,必要时采取进一步操作
  • 自动执行检查/校准

 

质量验证工具(基于人工决策) 

  • 通过视觉算法处理周围环境
  • 执行人机互动(手指追踪、眼球追踪、声控)
  • 记录结果,必要时采取进一步操作

 

工具 

  • 通过视觉算法处理周围环境
  • 为每个位置设定合适的扭矩/速度/角度公式
  • 监测紧固装置上施加的扭矩
  • 将给定扭矩记录至中央MES数据库或企业资源规划系统中
  • 自动执行检查/校准

 

 

由于NI SOM提供的通用架构和框架有助于加快从设计到原型验证再到部署的整个开发过程,我们将该产品作为上述所有智能工具的基础平台进行了测试。在NI SOM上进行开发之前,我们创建了基于NI CompactRIO控制器(cRIO-9068)的原型,集成了现有Airbus库和开源算法的IP,以期快速验证我们的概念。图形化和文本编程设计带来的灵活性,以及可复用基于Xilinx Zynq和NI Linux Real-Time OS第三方开发代码的能力,为开发这些工具提供了理想的抽象级别。现在,我们可以复用在NI SOM上开发的代码作为已布署的解决方案,无需从头开始设计整个设计流程。

 

我们对多个SOM和嵌入式单板计算机(SBC)进行过评估,发现没有一项产品能与NI基于平台的设计方法和软硬件集成功能相提并论。由于NI系统设计方法,尤其是NI Linux Real-Time和LabVIEW FPGA模块能够提高工作效率,我们预计使用NI SOM的开发时间大约是其他替代方法的十分之一。 借助NI SOM随附的软件,我们能够将精力集中到系统的关键特性开发上,比如在FPGA上进行图像处理。

 

Airbus的未来工厂是一个长期的渐进式科研和技术项目,对于我们保持制造工艺的竞争优势至关重要。快速完成从最初概念验证到实际部署的开发过程又是渐进式新技术开发方法的重中之重。过去几年,我们一直在详细计划这个方案,借助NI技术,我们能够加快开发进度,将想法变成现实。

 

作者信息:

Sébastien Boria
Airbus

典型飞机装配环境
图1. 典型飞机装配环境
智能工具基础/嵌入式视觉定位系统示例
图2. 智能工具基础/嵌入式视觉定位系统示例
智能测量工具的视觉算法
图3. 智能测量工具的视觉算法