光伏工厂柔性制造系统的组建

【摘要】 太阳能作为新能源的重要组成部分之一，引起了国家及世界的广泛关注，而如何提高生产效率，降低生产成本，就成为了光伏企业生存的重中之重。柔性制造系统则是贯穿整个光伏面板生产的重要技术。本文介绍了光伏工厂柔性制造系统的组成和技术方案，并对柔性制造系统的优势和未来发展方向做了简要分析。

【关键词】柔性制造、MES、LCS、工业网络、数据库、通讯

The formation of the PV plant's flexible manufacturing system

[Abstract] Solar energy caused widespread concern as an important part of the new energy. However, how to improve production efficiency and reduce production costs has become a top priority of the photovoltaic business survival. Flexible manufacturing system is a kind of technology which take part throughout the entire PV panel production. This article describes the composition and technology programs of the PV plant's flexible manufacturing system, the advantages of flexible manufacturing systems and the future direction as a brief analysis.

[Key Words] Flexible manufacturing system, MES, LCS, Industrial networks, Data base, Communication

中图分类号：TN711 文献标识码：A 文章编号：

发展现状

中国的能源生产量与消费量都极其巨大，同时中国的主要能源对煤炭的依赖性较大，经济发展与环境污染的矛盾比较突出。近年来能源安全问题也日益成为国家生活乃至全社会关注的焦点，日益成为中国战略安全的隐患和制约经济社会可持续发展的瓶颈。现阶段，煤炭、石油和天然气等能源的供应都存在缺口，所以发展新能源发电势在必行。而太阳能作为新能源的重要组成部分之一，引起了国家及世界的广泛关注，自2007年末开始，我国广泛上马了众多太阳能发电项目，但是由于世界经济不景气以及行业整体产能发展过剩的影响，现在太阳能光伏行业面临着整体重组的重大挑战。而如何提高生产效率，降低生产成本，就成为了光伏企业生存的重中之重。

太阳能光伏面板生产历来都是技术密集型的产业，许多新的生产理念以及技术被广泛使用来达到提高生产效率，降低生产成本的目的，而其中柔性制造系统则是贯穿整个光伏面板生产的重要技术。

所谓柔性，第一方面是指系统适应外部环境变化的能力，即系统能够在多大程度上满足生产新产品或使用新工艺及原材料的要求；第二方面是系统适应内部变化的能力，即系统在多大程度上能够克服来自系统内部的干扰，如设备出现故障或者原材料断流等情况。

简单地说,柔性制造系统是由控制层、信息层、设备层通过大规模的工业网络组成的，基于传感器、智能控制、数据库、软件和算法组成的并能根据制造任务和生产品种变化而迅速进行调整的自动化制造系统。其包含若干设备、物料运贮装置和计算机控制系统及网络系统。

柔性制造系统的基本特征

(1) 设备柔性，系统的设备能够适应生产不同产品的需要；

(2) 工艺柔性，系统能够适应不同的工艺流程以及工艺参数的变化；

(3) 产品柔性，产品更新或完全转向后，系统不仅对老产品的有用特性有继承能力和兼容能力，而且还具有迅速、经济地生产出新产品的能力；

(4) 生产能力柔性，系统能够针对不同的生产量进行生产排程的安排，使生产更加经济地运行；

(5) 维护柔性，系统能够适应不同周期的维护活动，并能够对故障进行自诊断并报警，提示相关人员进行处理；

(6) 扩展柔性，在需要扩大生产或增加工艺设备或检测设备时，可以方便地通过相应接口进行扩展以提高生产量或实现其他功能。

柔性制造系统的关键技术

柔性制造系统的构成基于以下几种技术：计算机辅助设计、模糊控制技术、人工智能、专家系统及智能传感器技术、综合控制系统技术。

技术优点

采用柔性制造系统主要有以下几个方面优点：

设备利用率高、设备投资少、直接工时费用低、工序中在制品量低、改进生产要求有快速应变能力强、维持生产的能力强、产品质量高、运行的灵活性高、产量的灵活性高等。

系统构成

光伏工厂柔性制造系统可以分为以下几个组成部分，如图所示：

ERP系统就是企业资源计划（Enterprise Resources Planning）的简称，它将企业的财务、采购、生产、销售、库存和其它业务功能整合到一个信息管理平台上，从而实现信息数据标准化，系统运行集成化、业务流程合理化、绩效监控动态化、管理改善持续化。

MES系统是制造执行系统（Manufacturing Execution System）的简称。其是位于上层的计划管理系统与底层的工业控制系统之间的面向车间层的管理信息系统,它为操作人员/管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源(人、设备、物料、客户需求等)的当前状态。

LCS系统是生产线控制系统（Line Control System）的简称。其直接接受MES下达的生产线调度信息，通过工业网络将命令下达到各个搬送设备，由搬送设备形成的设备站再将生产信息诸如工件ID，工件状态，所使用的工艺等信息下达给生产设备，达到对整条生产线进行搬送、工艺、质量标记等的控制。

Equipments & Operators即生产设备和操作人员。其通过接受LCS的相应指令，依照指令进行自动或手动的生产工作。

技术方案

1.方案总述

整体技术方案思路为在生产流程建模、数据库和网络应用、接口和协议、自动控制等关键技术的基础上，以嵌入式设备和软件系统的形式对生产工艺进行集成应用。并针对光伏电池生产线的工艺流程，建立一条虚拟的数字化生产/装配线，实现光伏电池生产/装配的一体化、数字化集成管理控制。总体技术方案如图所示:

在对生产资源数字化建模、业务流程建模、生产线虚拟仿真、生产线协调控制、生产线状态建模的基础上，针对工厂的现有生产、装配线设备、资源及管理控制流程进行数字化建模，建立虚拟的数字化生产/装配线。

在多BOM自动生成技术、生产资源集成整合技术、以装配缺件为核心的拉动式生产智能计划调度技术的基础上，根据生产订单生成生产计划安排，并在虚拟的数字化生产/装配线上模拟仿真计划执行过程，对仿真结果进行评估，确定关键环节或关键资源，以在生产过程中重点监控，保证生产的顺利推进。

在产品制造执行过程中，结合智能图像分析、数据融合、实时存储、人机功效等数据采集技术，形成智能化的生产线状态监控报警设备，结合已有的DNC系统、自动化系统、数据采集设备等实现生产现场数据的自动采集、快速获取，尽可能达到实时采集。在生产/装配线海量实时数据的基础上，实现在制品、设备、资源、质量、成本等生产要素的全面管控。同时实现虚拟生产/装配线运行状态的全面监控，对生产装配现场的情况进行全线快速浏览，对生产线指定部位快速锁定，对生产异常报警快速定位及处置。

基于生产/装配线形成的海量实时数据库，需要工程数据分析与挖掘、生产线制造效能建模、制造知识抽取与积累等技术，实现对产品制造过程追溯、对生产/装配线制造效能评估以及对制造过程中的相关知识进行管理。

2．关键技术解决途径

（1）以物料配套缺件为核心的拉动式生产智能调度技术

以物料配套缺件为核心的拉动式生产智能调度技术主要针对目前生产调度中的问题，研究一种综合性的生产智能调度方法，能满足批产、补料、急件、科研试制等不同特性作业计划的智能调度安排。

在光伏电池省产计划中，产品数量大、批次多，材料、工装、设备等需求复杂、准备时间长，实际生产中仅能做到关注重点工艺的生产进度，很难全面平衡掌控。针对批产计划，结合Petri 网技术、面向对象方法和敏捷制造思想研究智能调度方法。首先运用敏捷化生产调度建模(Agile Production Scheduling Modeling，APSM) 方法，将生产过程中的各加工站点进行高度抽象，抽象出库所，构建库所产能函数，以瓶颈单元为依据，结合生产实际情况，优先满足瓶颈单元的资源(包括人、机、料等) 需求；再考虑次瓶颈单元的需求，建立基于产能的敏捷化生产调度模型；再采用Petri网技术，将实际生产线抽象成基于产能的制造单元模型的串联或并联的生产线模型。根据面向对象思想, 建立作业计划的对象模型。具体的批产计划经实例化后，以基于Petri网的敏捷制造生产线产能模型为基础，以配套缺件为依据，按拉动式的方法实现对批产计划的智能调度。

当出现生产报废时，需要及时下达报废补料计划。报废补料计划需要根据成套生产的原则，在不影响原有生产任务的前提下，在有限的资源、有限的时间内进行合理安排，尽量保证产品整体的生产装配进度。因此，研究一种基于瓶颈分解的调度启发式算法。该算法首先对生产线情况进行数据分析统计找到瓶颈所在，它强调瓶颈环节对生产系统效率的全局性影响，重视对各工序流程关系的分析，使复杂的调度问题得到简化，计算规模小，对车间的动态变化能够做出迅速的反应，根据光伏电池生产中的生产特点，结合实际生产线的特点，快速制定报废补料生产计划，拉动式的调度模式，将会更加有效缩短生产周期。

针对光伏电池生产线上的急件加工和新品试制，存在随时性大、不确定因素多、相关资源可能不完备等情况，这使计划的调度安排变得十分复杂。针对这类计划，研究一种基于遗传算法和神经网络混合策略求解的智能调度算法。遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，其主要特点是群体搜索策略和种群中个体之间的信息交换、搜索不依赖于梯度信息，尤其适应于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题。神经网络在生产调度问题上可实现克服作业调度问题中NP困难、从优化轨迹中提取调度知识、以及寻找调度问题的可行或次优调度等。结合遗传算法和神经网络算法的特点，基于混合策略求解的模式，对于复杂的生产调度问题效果十分明显，将能有效解决光伏电池生产线上的急件加工、新品试制等单件小批量生产调度问题。

（2）基于知识的产品机加/装配过程模拟与仿真技术

为有效评估和确定生产过程中的瓶颈环节和关键设备，研究基于知识的产品机加/装配过程模拟与仿真技术。在数字化生产线仿真模型的基础上，采用基于Petri 网的过程建模和性能分析方法，实现机加/装配过程模拟仿真。主要研究建立生产线Petri 网理论模型、Petri 网模型转换生产线仿真模型的方法、建立瓶颈环节和关键设备评估模型、制造知识与管理知识集成管理方法等。在Petri 网模型建立过程中，为建模方便和提高建模的真实性，需要基于知识设定设备运行情况、物料及时可用情况、加工质量情况、工装工具准备情况等。根据机加/装配线的工艺流程图及运行情况，模拟作业计划执行过程，生产线的变迁时间是工人完成该工位机加/装配所需的时间。将建立的Petri 网模型中的库所、变迁与生产线仿真模型中的实体相对应，并设置这些实体的相关参数，即可建立生产线的三维仿真模型。然后将作业计划对象实例化，在生产线的三维仿真模型上模拟作业计划执行过程，对仿真结果进行评估分析，确定作业执行过程中的瓶颈环节和关键设备，以便对作业计划进行平衡调整。

（3）虚实融合的生产/装配过程监控技术

虚实融合的生产/装配过程监控技术是将MES系统的数据报表、真实生产现场视频、生产线运行状态监控报警等信息叠加到虚拟的数字化生产线模型上，这种技术实现了数字化、信息化技术手段与真实生产线场景的无缝融合，可实现对光伏电池的生产/装配生产线的运行进行集成化、可视化、智能化监控。虚实融合的生产/装配过程监控过程为：首先针对生产线上的瓶颈环节和关键设备，设置视频采集点，并建立生产线仿真模型与生产现场视频的对应关系。研究生产现场智能预警规则，然后根据现场场景视频，采用智能视频图像分析技术（IVS）对人、机、料、法、环等要素的异常情况进行自动分析、报警。同时结合MES系统采集管理的数据信息，在生产线虚拟仿真模型上直观显示生产线的运行状态。通过虚实融合的机加/装配过程监控技术不仅能掌控生产线整体的运行状态，还可针对报警环节，快速获取现场真实情况和通过对实时采集数据的挖掘和分析，快速找出具体的报警原因。

发展方向

通过本文对柔性制造系统的分析，以及计算机、网络、数据库等技术的发展，柔性制造系通将向小型化、单元化方向发展，向模块化、集成化方向发展，单项技术性能与系统性能将不断提高，应用范围将逐步扩大。系统的自反馈、自补偿、自适应必将有很大程度的提高，使得光伏工厂的运行和生产成本得到进一步的降低。

参考文献

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[4] 李卫京. 面向二十一世纪的柔性制造系统[J]，《机械工程与自动化》2004年 第3期

[5] 邵志芳 刘仲英 钱省三. 整合Petri网和蚁群优化算法用于柔性制造系统调度优化研究[J]，《计算机应用》2006年 第11期

作者简介

姓名：丁阳，出生年月：1986年4月，性别：男，毕业院校：华北电力大学科技学院，学历：大学本科，工作单位：保定天威薄膜光伏有限公司生产制造部，职务：CVD设备副主管。