智能车间制造执行系统——质量管理与控制模块设计与开发文献综述

 2022-11-29 16:20:35
  1. 文献综述
  2. 引言

在制造业全球化、网络化、敏捷化的背景下，制造企业需具备快速的订单响应能力、精准的需求定位能力以及可靠的产品生产能力。制造业是我国的国民经济产业中的支柱产业，制造业信息化是“以信息化带动工业化”的主战场，其中数字化设计、柔性加工、精准化管理是制造企业数字化、网络化的主要发展方向。

九十年代中期国际上逐步发展起来的生产制造执行系统(Manufacturing Execution System，MES)，是处于计划管理层(Enterprise Resource Planning，ERP)和车间操作控制层(Shop Flow Control，SFC)之间的执行层，可以实现企业生产活动与经营活动的有效集成，成为优化生产运行、优化质量控制与优化管理的桥梁和纽带。其次，目前一些先进制造行业应用较广泛的统计过程控制（SPC）和工程过程控制（EPC）的相关软件，可以在MES系统中集成使用。基于相关技术设计MES系统的质量模块，采用质量信息采集、处理、分析、控制和管理的手段改善产品质量，提高在制品以及成品质量的稳定性。

  1. MES系统的应用

制造执行系统（MES）可视为一套生产信息化管理系统，其包括后台数据库与网络化管理平台两部分，随着计算机软件技术及网络技术的高速发展，各种制造业企业都致力于研究开发一套适用于本企业的 MES 软件。MES在我国的制造业应用起步较晚，从20世纪末生产企业才开始有规模地研究和引入MES系统。大多数MES系统都是在实验室产品测试阶段或者小规模定制阶段，仍未形成稳定的产品软件。目前相关研究单位提出了一些解决方案，例如：北京航空航天大学制造系统研究所[1]结合Agent技术，开发出了一个名为MM—MES的分布式制造执行系统。西安交通大学江平宇教授等瞄[2]利用基于Web的Java基础计算模型构造和开发出e2.MES系统，该系统采用的是当下流行的“Browser/Server/Database”三层架构。此外，西北工业大学的司书宾等[3]提出面向航空工业的多种小批量类工件的Workshop Manager系统，重庆大学开发的车间设备信息化系统eMES。南京理工大学孔正[4]基于军工离散制造业的生产模式，给出了MES系统的体系结构，网络架构和安全性设计及其功能模型、运作流程设计和信息模型。并针对军工生产质量要求严格的特点，在分析总结车间生产质量管理特点的基础上，将SPC统计过程控制技术运用到车间质量管理中，使用各种控制图判定在生产过程中发生的品质异常。此外还实现了企业各信息系统的有效集成。冀鸿凯[5]对新疆波曼机械制造公司生产现状进行分析与研究，提出一套适合大型农机加工制造车间的C/S结构和B/S结构混合模式的商用MES系统总体设计方案，以实现车间现场监控、生产过程控制、计划进度控制、库存管理、设备管理、图纸工艺管理等功能。利用．NET4.0开发框架、UML统一建模语言、SQL Server 2008数据库开发出BM.MES车间信息管理系统。罗茜，叶桦等人针对半导体制造企业基于领域驱动设计的思想，利用 Java 语言、Spring 的 IoC 容器、AOP 和 Web MVC 框架以及Hibernate 框架等技术实现了面向半导体生产过程的 MES 软件开发[6]，提高了软件的可扩展性和可维护性，实现了企业执行制造系统的现代化、自动化和规范化，信息得以上传下达，提高了半导体生产过程的工作效率。

国外的研究有Stepan Bogdan等[7]使用基于数据挖掘和在线分析处理技术，将MES框架应用至石油化工行业，验证了该框架结构可以有效提高企业的生产效率；Seung Woo Lee等开发了制造执行系统的人机接口和实时数据采集系统，进一步完善了MES系统定义中的数据采集模块的功能[8]。德国西门子公司开发了基于工业标准化和软件组件化的Siemens MES，成功地推出SIMATIC IT ProductionSuite产品，并应用到一些工业自动化项目。

  1. 质量管理与控制的方法与技术

产品质量对制造企业具有前所未有的重要作用，只有具各良好的质量管理、控制和保证体系，才能确保产品或服务达到质量要求。稳定的生产过程是保持和提高产品质量的关键环节。统计过程控制（SPC）和工程过程调整（EPC）都是维持过程稳定的工具。SPC的理论基础为统计上的假设检验理论,其目的是探测过程波动的异常原因，并加以消除；EPC的理论基础为控制理论，目的是通过调整过程的控制变量，对过程内部自然的、无法人为消除的偶然原因所造成的波动进行补偿，使过程输出更接近目标值。众多的学者从理论和实践上分析和验证了SPC/EPC整合对于减少过程波动，改进质量的优势。

1）EPC/SPC集成方法研究

传统的SPC与EPC集成模型的建立是基于制造过程波动的测量数据，通常采用一种或几种控制图直接对测量数据进行监控，针对检测出的异常测量数据进行调整，质量监控与调整。 enrique del castillo分析了两种用于过程调整的模型，一种模型基于EPC应用中常见的假设，另一种模型基于SPC应用中常见的假设。分析得到SPC技术假定在没有可分配原因的情况下，过程均值在必要时是恒定的和可修改的，而EPC技术假定即使在时间上浮动，过程均值也不能直接调整[9]。 Werner A.J. Schippers讨论了各个学科的控制目标相互关联，部分重叠问题，分析SPC、TPM和APC这些控制方法在离散生产过程中的应用，通过提供一个系统化过程控制的结构，提出支持过程控制的集成方法的IPC模型[10]。YungMushen和ZhangYu等人讨论了制造质量控制过程中的SPC和EPC方法的特点，提出了一种智能集成EPC和SPC方法的过程控制系统，系统由EPC系统、SPC系统、专家系统和数据库系统组成[11]。崔敬巍等人基于制造系统中过程输出高度自相关的问题，进行了SPC/EPC集成研究，将SPC与EPC进行对比和互补分析[12]，指出SPC用过程监视来消除干扰, 而 EPC用过程调整加以补偿，且调整方案与监视方案互补。并分析过程调整方案和过程监视方法，讨论出SPC与EPC集成方法

2）基于EWMA方法的EPC

指数加权移动平均(EWMA)反馈控制是基于EWMA统计量的控制算法，它将统计过程控制(SPC)和工程过程控制(EPC/APC)两种过程控制技术相结合，广泛应用于半导体生产过程。E-WMA 控制器是利用输出的观测值与输出的预测值的残差，经由回馈控制，调整制程输入值，使输出值达到制程的目标值。Ling Yang1和Shey-Huei Sheu针对很多生产过程是多输入多输出（MIMO）过程的问题，集成EPC和多元SPC（即MEPC/MSPC），运用MEWMA控制器作为MEPC的反馈控制器，并应用多变量控制图来检测可分配的原因。在综合多变量EPC(MEPC)图和多元SPC(MSPC)图中，提出统计和经济标准来评估MEPC/MSPC图的性能。对三个MSPC图的传统平均游程长度（ARL）、平均欧氏距离和AQC进行了研究和比较[13]。褚 崴,孙树栋等人构建了SPC与EPC集成模型，由SPC模块监测生产过程的输出, 模块中采用了Shewhart-EWMA联合控制图。发现异常时，SPC模块将异常症状输入到模糊质量诊断模块，同时启动EPC模块对过程进行调整。他们构建了模糊质量诊断模块以实现异常原因的自动诊断，采用系列的调整方法逐步消除偏移的影响, 同时采用了马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法来完成偏移的参数估计精度，利用田口二次损失函数得到了控制 EPC模块停止运行的规则[14]。W. Jiang和K.-L. Tsui推广了二次损失思想，建立了SPC监测APC控制过程的经济模型，提出了一个基于经济损失的准则，即AQC准则，以评估用于监控APC控制过程的SPC图，并且在AQC标准和传统ARL标准下，比较了三种常用的SPC制图方法：休哈特图、EWMA图和Shewhart-EWMA组合图[15]。

3）基于MMSE反馈控制的EPC

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