基于大数据的刀具综合管控平台制造行业大数据应用案例-制造大数据

基于大数据的刀具综合管控平台

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一、项目背景
在汽车及相关设备制造中，机加工艺具有非常重要的地位。作为机加工艺系统中最活跃的要素，刀具的使用量及经济成本巨大，对生产效率的影响也最大，已成为汽车制造企业降本增效的重点。
某知名汽车动力公司当前刀具管理依靠管理人员的技术成熟度进行，过程不透明、效率低，难以支撑企业持续改进。车间刀具寿命凭借经验设定工件加工频次来评估，实施强制换刀。这种粗犷的评价方式存在很多问题：有时刀具还可用时却被强制更换，刀具寿命未得到充分利用；有时刀具尚未达到设计使用频次（预期寿命）却已经超出磨损极限，引发机床设备停机、工件报废等危害，这些问题给企业带来诸多困扰。

二、问题与挑战
1.刀具在还未达到真正寿命时就被替换且刀具使用周期较长，如何获取足够多的同一型号刀具磨损全生命周期样本带来很大挑战，需设计有效的样本收集策略。
2.在对刀具相关参数采集过程中，受数控系统接口及开放程度、机床设备老旧及改造、加工工艺及加工环境影响，关键参数无法采集，需研发面向复杂环境下的数据采集技术。
3.刀具加工是离散加工过程，有加工工件、加工工艺及加工设备等多个影响因素，如何对同类型刀具相关数据进行关联、通过数据清洗获取高质量的数据是支撑刀具大数据应用的难点。

三、解决方案
通过整合行业软硬件资源，开发出基于刀具状态监测与磨损状态识别的刀具综合管控平台，有效解决刀具寿命无法准确预测、刀具管控不透明、不及时的痛点。解决方案包含刀具加工过程中工件、工艺、设备等数据的集成采集、存储与统一管控、大数据分析挖掘、结果输出与可视化综合展示四个部分。

通过对加工过程所监测到的机床、刀具、工件的信息进行处理及特征提取，构建刀具磨损状态识别模型，实现对加工状态的识别，实时掌握加工状态，确保加工过程平稳、安全进行，摆脱刀具寿命优化和失效原因分析长久依赖于传统经验的方式。同时，将监测与识别的加工状态信号输入到优化决策与实时控制模块中，自动辨识刀具磨损、破损状态，指导换刀，实现高品质加工。
利用大数据技术，构建加工工艺与刀具切削数据中心，建立刀具寿命、加工工件成本、加工工艺间的影响关系模型，实现根据不同的加工工件智能推荐合适的刀具选型参数，加工工艺步骤等，全面优化传统工艺并提升生产效率。

四、应用价值
1.通过刀具大数据分析与综合管控应用，帮助用户企业实现机床加工过程刀具磨损监测闭环管理与刀具全生命周期管理透明，使刀具采购成本降低10%，刀具库存成本降低10%，刀具使用寿命延长5%，年节省成本500余万元。
2.为企业其他分厂开展刀具大数据分析与综合管控积累了丰富经验，为行业内开展刀具大数据应用及智能制造转型升级做出了示范。

五、适用行业
1.面向汽车制造、模具加工、航空航天等离散型机加企业推广刀具综合管控平台，全面降低刀具成本、提升企业管理水平。
2.面向中小型机加企业，推广刀具大数据解决方案，提升刀具利用率。

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