韩明、邢晓威、冯永旺，他们分别来自中汽研汽车工业工程（天津）有限公司。
在“中国制造2025”规划以及实现碳中和和碳达峰的宏观趋势下，我国传统汽车制造商急需实现数字化和智能制造的有序转型。依托数字化技术，以核心智能工艺装备为支撑，我们能够打造一个以数据为驱动、融合虚拟与实体、智能管理、安全高效的数字化、智能化冲压车间，为国内传统车企提供借鉴和参考。
工业4.0、智能制造以及数字化转型等理念持续深化，推动汽车行业持续进行创新和进步，行业正朝着智能汽车、电动汽车以及互联网汽车等新方向迈进。与此同时，消费者对产品品质和智能化功能的要求日益提高，市场竞争亦愈发激烈。在汽车制造业领域，显著提升自动化程度，融入智能化技术以实现数据的清晰流通，推动车间向数字化和智能化方向转型，这一变化正逐渐成为一种潮流。
冲压工艺在制造汽车内部板件和大型外部覆盖件方面扮演着关键角色，对整车生产的质量和效率有着至关重要的影响。受到新能源汽车、燃料电池汽车以及智能化汽车等市场趋势的推动，汽车产品的更新换代速度加快，这迫使冲压车间的生产技术必须持续进行迭代和升级。将先进数字化智能技术有效融入冲压车间的规划设计、施工建设以及日常运营管理，这一举措是推动冲压车间实现数字化智能化的核心议题。
冲压车间数字化建模技术
传统的规划设计主要依赖二维设计软件，设计师们依据个人的经验和技能来绘制二维图纸，以此完成项目的规划设计任务，这样的过程不可避免地带有一定的经验依赖和不确定性。图1展示了典型的传统二维设计项目案例。
图1 二维设计项目案例
近年来，设计工具的运用趋势发生了显著变化，从以往广泛使用的二维设计工具，逐渐转向了三维设计工具。在此背景下，厂房主体结构、公用管线以及工艺设备的设计，如今已大量采用三维设计工具。这一转变在很大程度上解决了工艺设计、公用管线与厂房主体之间的干涉问题，有效降低了工程变更和返工的可能性，从而显著提升了工程设计的整体质量。数字化三维设计方案的制定，借助了前沿的数字化技术，能够在车间工艺设计环节实现精确且高效的作业。这种方法避免了传统设计阶段对设计者个人经验和技能的过度依赖，从而显著提升了项目规划的整体时效性和精确度。
冲压线离线仿真技术
冲压车间的模具调试过程耗时较长，若将调试工作置于整车厂的冲压线上进行，必然会导致冲压车间在生产上的时间被大量占用，进而造成设备、人力、物料等资源的浪费，并显著降低车间的生产效率。为了克服模具调试阶段所引发的生产资源滥用和效率降低的问题，冲压车间可以采纳数字化手段，搭建一个依托三维模型技术的离线仿真平台。通过这一平台，可以将原本在车间内进行的模具调试操作转移到独立的三维模型系统上执行。目前市面上已有较为成熟的数字化仿真系统平台工具，如CATIA、UG、SolidWorks等。借助这些数字化仿真系统工具，能够全面模拟现场生产状况，从而在模具设计初期阶段就完成大部分调试任务，诸如全自动压机系统的机械手非实时轨迹调整、模具的非实时调试、模具干涉曲线的检验、端拾器的非实时调试以及生产系统节奏的分析与优化等。借助离线仿真系统平台，我们能够执行以下几项离线仿真操作。
机械手在离线状态下进行轨迹调试，借助系统仿真模拟技术，实现了压机、机械手与模具间运动轨迹的直观展示，从而有效预判并避免了系统间的干涉。这不仅便于进行离线程序编程的调试，还能直接导出并应用于冲压系统，显著缩短了后期线体调试的周期，并降低了相关成本。
在模具设计开发的初期阶段，通过模具干涉曲线的检查与分析，我们能够预先识别出潜在的干涉问题，从而有效预防在模具调试阶段可能出现的碰撞和干涉情况。
端拾器在离线状态下进行调试仿真分析，能够对冲压件的吸附点位置进行合理性评估，同时分析端拾器的运动路径，确保其与模具不会发生干涉，从而为端拾器的设计提供有价值的指导与验证建议。
系统对节拍进行了深入分析并进行了优化，它通过细致研究自动化系统中的各种运动指标，确定了自动机械手最理想的运动路径。这样的优化措施显著缩短了机械手的往返运输时间，对生产节奏进行了全面的提升，进而增强了生产线整体的运作效率。
冲压先进检测技术 蓝光柔性扫描检测技术
在传统冲压件离线检测过程中，技术人员依赖经验的比例较大，对检测人员的技术水平要求较高；此外，检测过程中需要频繁更换检测工具并进行调试，这无疑增加了人力、物力和仓储等资源的消耗。自动化柔性蓝光扫描3D技术依托于自动同步光学追踪技术，实现了无接触、无需贴点的快速检测；其扫描速度之快、精度之高，使得自动化检测变得既便捷又高效；此外，该技术还能与生产线无缝对接，构建起在线视觉检测系统，显著减少了冲压件下线的质检工作量。
油膜在线检测及强度在线检测技术
冲压油膜检测技术通过软件测量手段，实现了对油膜的实时监测与即时信息反馈，同时具备根据检测到的质量状况进行即时调整和在线调控的能力。该技术可在板材自动上料环节对板材表面油膜状况进行实时监测，依据监测结果对生产工艺及设备参数进行优化调整，将油膜品质的实时监控融入冲压自动化生产流程，构建板材油膜检测数据档案，并依托油膜相关大数据开展工艺改进、设备维护与质量追踪，有效减少冲压产品的不良率，成为推动冲压车间智能制造体系升级的关键技术手段。板材强度检测采用自动电磁感应技术，主要由磁化线圈、传感装置和支撑辊等核心组件构成，它能自动探测铁质板材的屈服性能、抗拉性能以及混晶等因素引发的缺陷，实现了对钢材在长度和宽度方向上的连续检测，确保了每个冲压件的质量均达到规定标准。
自动视觉装框及AGV 自动入库技术
冲压车间线尾的下件工序对冲压件的形状变化较为敏感，并且对质量有着严格的要求。然而，传统的下件方法依赖人工操作，虽然生产速度较快，但工作人员的劳动强度很大。这种情况下，在大而薄的冲压件上容易出现应力集中，导致局部变形，从而对冲压件的质量产生不利影响。图2所示的机器人自动视觉装框技术，针对不同的冲压件选用相应的端拾器进行取件作业。端拾器的吸盘附着力既稳定又均匀，有效防止了因人工取件产生的集中应力，从而避免了冲压件因变形而影响质量。此外，该技术还能与自动质检设备相结合，为线尾智能化取件提供了一套完整的解决方案，成为推动冲压车间智能制造体系升级的重要途径。
图2 自动视觉装框
传统的线尾冲压件料架依赖人工叉车进行搬运，至冲压件库的过程中，线尾物流流程繁杂，污染问题严重，工人劳动强度大，且安全隐患众多。借助线尾自动视觉装框技术以及AGV自动入库技术（如图3所示），我们能够在自动化冲压线的末端集成一套既便捷又高效的智能装框入库系统，此系统不仅能有效集约土地资源，减少线尾人员配置，还能显著降低安全隐患，确保冲压件的质量，并减少产品破损率，从而在多个方面实现降本增效的目标。
图3 AGV 自动入库
车间数字化智能技术
在传统的冲压生产环境中，各条冲压生产线之间的生产管理相对独立，设备分布图较为分散，这往往导致数据孤岛现象的出现。此外，生产管理主要依赖人工操作，进而使得冲压车间的生产组织与管理效率显得低效且落后，同时设备利用率不高、能耗较大，以及车间安全系数相对较低等问题也随之而来。随着数字化智能技术的日益完善，汽车制造厂内冲压区域的智能化水平却相对较低，这进而引发车间自动化水平不足、生产效率不高、生产成本增加以及安全隐患加剧等一系列问题。鉴于此，提升冲压区域的数字化智能水平已成为国内整车制造企业亟待解决的主要技术升级路径之一。
数字化智能系统（图4）集成了生产管理、设备实时监控、能源实时监控、安全环境监控、物流管理和人员管理等众多应用模块。在这些模块中，生产管理系统和设备实时监控系统尤为关键，它们串联起生产和设备两大环节。该系统囊括了制造执行、排程、质量、设备监控、辅助诊断、预测性维护和检修管理等功能模块。数字化智能系统对车间生产管理、设备运行、能源消耗、环境状况、人员操作以及物流流程实施全面监控与管理，有效提升了生产效率，增强了设备利用率，减少了车间能源消耗，强化了设备巡检工作，实现了设备的精准维护，这一系统正逐步成为冲压车间实现降本增效、提升质量的重要工具。
图4 数字化智能车间系统架构图
结束语
本文对冲压车间当前较为尖端的数字化智能化技术进行了分析与归纳，涉及到了包括先进的检测技术、自动视觉系统以及自动入库设备等硬件设施领域的技术，同时还包括了数字化建模与仿真技术，以及数字化智能软件系统等软件技术领域的内容。技术升级数字化智能车间，不应仅限于软件技术的数字化层面，更需综合考虑车间内软件、硬件、人员管理以及生产组织等多个方面的技术进步，唯有如此，方能助力企业在数字经济时代实现数字化智能制造的转型与发展。
——文章选自《锻造与冲压》2022年第18期
