现代制造系统的发展状况 1．并行工程（Concurrent engineering) 并行工程的定义如下： 并行工程是指从产品开发的初始阶段就由开发设计人员、 工艺技术人员、 质量控制人员、 生产制造人员、营销人员，有时甚至还加上协作厂家、用户代表共同工作，使每个部门在产 品开发初期就可以从各自的角度出发，评价设计是否合理、可行的一种工程。 为了清楚的对并行工程的基本概念进行阐述，可通过下面的生产过程图来理解： 图 1-3 生产过程示意图 由于制造系统的来源是从用户的需求开始， 从用户的需求到功能再到整个产品的物理领 域， 比如要生产一台电脑就需要对一些硬件和外形进行设计， 因此产品的制造流程基本上分 为四个领域： 第一个是用户领域，就是从了解用户的需求开始；第二个是功能领域，就是从用户的需 求到产品需要提供什么样的功能； 第三个是物理领域， 就是产品的功能怎么通过一些软件和 硬件来实现； 最后是流程， 就是怎样通过生产制造把软件硬件装配到一起后提供一个比较完 美的产品。 制造系统的四个领域和四个层次如下： 表 1-1 制造系统 物料(Material) 软件(Software) 商业(Business) 组织 (Organization) 用户领域 性能 期望的特征 投资回报率 客户满意度 制造系统的四个领域和四个层次表 功能领域 性质 计划的输出 商业目标 功能 物理领域 微结构 输入变量 商业结构 计划办公室 流程领域 步骤 子程序 资源 人力资源 传统的生产是一个单方向的流程， 从用户开始到生产制造， 整个过程是一个推动的过程， 现在的市场变化非常迅速， 顾客的需求往往通过市场无法准确地了解和获得， 在这种情况下， 从用户领域和流程领域就需要经常的紧密配合。因此，现在更提倡并行工程，所谓并行工程 是指用户领域调研， 功能领域的设计， 物理和流程的生产制造等等， 组成一个团队同时进行， 所谓并行就是同时进行。 并行工程的好处在于每个环节都可以迅速地做一些调整来满足市场的需求， 并行工程小 组的成员包括计划的管理者、项目的管理者、设计工程师、制造工程师、流程工程师、产品 管理者等等。 2．产品设计与工艺设计的结合（Design for Manufacturing） 工厂除了设计产品以外， 还要对生产流程进行设计， 以前的情况往往是设计产品的人跟 设计流程的人并不在一起工作， 这通常会导致生产制造出现严重问题， 现在比较流行的趋势 是把产品的设计和工艺流程的设计整合起来，在产品设计的时候，不仅仅要想到顾客，而且 要想到制造的难易程度， 如果一个非常优秀的产品在制造过程中非常困难， 就会使得制造成 本大大增加，产品推出后不一定能满足市场的需求。产品的设计和工艺的设计相结合，其结 果就使得产品制造比较容易，也比较经济。 因此，产品设计与工艺设计的结合 (DFM)，应把产品设计作为制造工艺设计的第一步， 产品设计必须从“易于制造”“经济地制造”的角度出发。 、 3．计算机辅助设计（Computer Aided Design） 从上世纪 90 年代初到今天，网络发展将近 15 年，在这 15 年中，由于通讯费用的急剧 下降， 给全球的制造业带来了根本性的革命， 信息产品革命影响到全人类的各个环节和步骤， 包括制造业。 现在，一个产品的设计研发可以在一个国家，制造和生产可以在另外一个国家，市场又 可以在第三个国家，这样带来的结果就会在每一个国家每一个地区都有明确的分工和定义。 产品从设计制造到推向市场， 这个过程可以被分解成很多单元， 可以在世界上最便宜的 地方分别做每个单元的事情，产品不仅仅能够满足市场的需求，价格低廉，而且整个生产制 造的供应链d性非常大。 由于网络的使用，很多的生产制造过程，甚至设计都是由计算机辅助完成的，CAD 就是 计算机辅助设计的英文缩写，有很多这类的软件，包括 CAM 计算机辅助管理和 CAPP 计算机 辅助流程控制软件， 所有的软件都能够在一起相互交换数据， 使得全球范围内信息流程能够 非常快地共享和使用。 这样，很多大的公司就可以在世界各地布局，包括微软、IBM 等公司，它们在中国不仅 仅设立制造中心，还设立研发中心，使得信息流程迅速增加，研发可以 24 小时不停地进行， 生产制造也一样， 很多工厂现在都采用了白天黑夜的倒班制度， 计算机辅助的设计使整个信 息流通更加流畅。 计算机辅助设计(CAD)的特点： ◆ 不仅在产品设计(CAD)，而且在流程设计(CAPP)(CAM)上大量使用电脑辅助的软件 ◆ 全球化的设计，制造，市场 ◆ 低廉的通讯费用 4．成组技术（Group Technology） 成组技术 (Group Technology)是利用零件的相似性（形状、尺寸、加工过程）来进行 多品种小批量生产的科学方法。最初，它主要作为一种工艺组织方法，用来合理组织生产技 术准备及生产过程管理， 随着零件分类编码系统的不断完善以及成组技术与计算机应用的结 合，成组技术的应用已经扩展到产品设计、工艺设计、生产计划、设施布置等环节。 在成组技术（GT）的产生与发展中，很多国家为它做出了贡献，1959 年米特洛凡诺夫 创立成组技术，德国阿亨工业大学的奥匹兹领导制定了“工件分类编码系统” ，美国与日本 将 GT 与数控技术、 计算机技术结合,为在 GT 基础上发展 CAD,CAPP 和建设 FMS 创造了必要条 件。 成组技术的优越性在于： ◆ 可采用专业化程度较高的机床设备和工艺装备 ◆ 按一定的生产纲领和各工序加工工作量配备生产设备和工人 ◆ 设备可按零件族典型工艺顺序布置，使物流顺畅 ◆ 工件在工序间的传递可采用平行或平行顺序方式，以缩短生产周期减少在制品 ◆ 对生产单元可实行经济类责任制，发挥每个人的积极性创造性 柔性制造系统（FMS） 柔性制造系统（FMS）是由计算机控制的、以数控机床（NC）和加工中心（MC）为基础、 适应多品种中小批量生产的自动化制造系统，其特点是： ◆ 可同时加工多种不同工件 ◆ 一台机床加工完一种零件后可在不停机调整的条件下，按计算机指令转换加工另一 种零件 ◆ 各机床之间的联系是灵活的，工件在机床间的传输无固定的流向和节拍 柔性制造系统是从西方发达社会发展起来的， 最早是由日本和美国这两个制造业大国提 出的这个概念。所谓柔性制造系统是指整个制造系统的d性很大，要实现很大的d性，西方 发达国家采用的方法是使用大量的机器人和使用大量的生产制造中心。 同一个生产制造中心 可以生产不同的零件， 带来的结果是整个的流水线可以迅速改换生产所需， 这就会使产品的 流水线d性非常大。 柔性制造系统发展到今天已经有 20 年的历史了，整个柔性制造系统在西方国家曾经是 非常热门的概念，但现在已成了末路黄花。 现在中国的制造业正在迅猛地发展， 而且发展的势头非常强劲， 除了中国的人力资源极 其便宜以外，最大的考虑就是中国拥有最大的柔性。 【 图 3-1 打靶实验的随机性 打靶能否打好，主要取决于两个方面，第一是能不能每一次都打到靶心上，第二是不仅 一次可以打很准，还要求每次都打的比较准，每一次都能打到靶心，在一个长时间内，要进 行多次的、重复的打击，就必然有一定的随机性出现。 生产流水线也有两个方向， 第一是每次都能生产出好的产品， 第二是长时间内要求都能 够生产合适的产品，就如同打靶实验一样，一图中没有一q打到靶心上，而是都打到了靶的 外面；二图中不仅没打到靶心，而且打的比较乱，比较随机；三图中全部的都打在右上角， 打的非常集中，也非常准确，但是却全没有在靶心，在这种情况下，可以通过调整靶心和瞄 准器，或者改变d道来打到靶心；四图中靶都打到了靶心，既集中又准确，这就是在生产流 程中需要达到的目标，也就是强建性的所在。 强健性(Robustness) ，也译作强壮性、稳健性、鲁棒性，是控制理论术语之一，它是 在异常和危险情况下系统生存的关键，比如计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或 有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性” ，是指控制 系统在一定（结构、大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义， 可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。 以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为 鲁棒控制器。 控制系统的鲁棒性研究是现代控制理论研究中一个非常活跃的领域， 鲁棒控制问题最早 出现在上个世纪人们对于微分方程的研究中 Black 首先在他的 1927 年的一项专利上应用了 鲁棒控制。 二十世纪六七十年代， 状态空间结构理论的形成是现代控制理论的一个重要突 破。状态空间的结构理论包括能控性、能观性、反馈镇定和输入输出模型的状态空间实现理 论， 它连同最优控制理论和卡尔曼滤波理论一起， 使现代控制理论形成了严谨完整的理论体 系，并且在宇航和机器人控制等应用领域取得了惊人的成就。 鲁棒控制理论发展到今天， 已经形成了很多引人注目的理论。 其中控制理论是目前解决 鲁棒性问题最为成功且较完善的理论体系。Zames 在 1981 年首次提出了这一著名理论，他 考虑了对于一个单输入、输出系统的控制系统，设计一个控制器，使系统对于扰动的反映最 小。在他提出这一理论之后的 20 年里，许多学者发展了这一理论，使其有了更加广泛的应 用。 当前这一理论的研究热点是在非线形系统中的控制问题。 另外还有一些关于鲁棒控制的 理论如结构异值理论和区间理论等。 变异：共同和特别起因 在生产中， 不仅希望准确， 而且还要集中， 每一次生产过程中， 每一个零件都不大一样， 所带来的结果就会使得总的成品有一个分布图。 如果生产过程是比较稳定的，最后的分布图就应该是一个正态分布，但在实际生产中， 真正想达到的目标与现状会有一定的差别， 就像打靶实验中， 很可能全部打在一个集中的地 方，但是都不在靶心上，就是平均值不大一样，这时候可能是平均值产生了偏差，第二种是 打的比较分散，公差很大，正态分布图就会很偏。 变异的引起，原因就是共同和特别起因导致每一件都不一样，如下图所示的正态分布： 图 3-2 正态分布 多件在一起，会形成一个图案，如果过程稳定，形成的分布图如下： 图 3-3 多件的正态分布 出现偏差后的分布图可能有以下几种情况或几种情况的组合： 图 3-4 出现偏差后的正态分布 如果只有共同起因，流程的出品分布图是稳定的，也是可预测的，如下图中，前四个图 像是在时间线中进行生产的尺寸统计图像， 由于流程的出品分布具有稳定性， 就可以推导出 第五个图像，图中用虚线表示： 图 3-5 预测的流程出品 但如果有特别起因，流程的出品分布图是不稳定的，也就是不可预测的。例如，在下图 中，每次的流程出品都有差异，因此，对第五次的流程出品进行的预测就没有科学依据，这 种预测也就没有可信度。 图 3-6 不可预测的流程出品 一个生产流程往往有两种可能性，一是特别原因或特殊原因，二是共同原因，特别原因 是指整个生产流程中无法预先知道、无法预先控制的原因，比如今天的天气，员工上班的早 晚，这些因素都属于特殊原因，都有不可预测的可能，所以导致的结果会使整个流水线具有 不可预测性。 例如下面的运行图中，以时间轴为横轴，以产品为纵轴，可以看到，大概生产到 20 次 以后，出来的产品直径有了变化，而且连续几个点都是上升，一直到 30 点的时候才下降， 在这个过程中，有可能生产流程发生一些变化，但是仅仅看这个图，还不知道流水线到底发 生了什么样的变化，因此也完全没有办法做预防。 图 3-7 变异运行图 流程控制 统计流程控制的目的 针对上面的情况，就需要做流程控制，只有解决了特殊起因，流程才能够比较好的控制 下来，所以需要分析起因的原因，然后对原因从根本上进行解决，采取改正措施以后才能够 保证下一次不会发生同样的问题。这里，可以采用统计流程控制的办法来解除特别起因，保 证下一次没有特别起因的发生，从而保证改正的措施使整个流程长治久安。 统计流程控制的目的可以简单地归纳为：查出干扰(特别起因)，采取改正措施。统计流 程控制的目的可以用下图来表示： 图 3-8 统计流程控制的目的 介绍统计控制方法，就要提及中央极限定理，所谓中央极限定理，其核心在于： ◆ 大量的独立事件有正态分布的连续概率分布图 ◆ 增加样品的数量会增加平均估计的精确度 控制图 从上面的中央极限定理定义可以看出， 正态分布的连续概率分布图， 一旦数量足够大以 后， 产生的最后结果一定是一个正态分布结果， 它能够增加产品样本的数量， 精度也会越高。 因此，如果想要知道百分之一百的确定，就可以采用百分之一百的取样，取样的样本数量越 大，精度当然就越高。 这个方法在生产流程上的运用， 最早源于日本， 在二战以后， 日本聘请了很多美国专家， 主要是以苏哈戴明为主的统计专家， 这些专家给他们介绍了怎样使用统计方法来进行生产流 程的控制问题。下图显示了 100 次取样，每次平均 10 个样件建立的控制图。 图 3-9 以 100 次取样，每次平均 10 件样品建立的 Shewhart 控制图 在图中，上限为 UCL, 下限为 LCL，小群大小 5 < n < 20。 如果以 10 次取样,每次平均 10 件样品建立的控制图，在 51 步的时候变化如下图所示： 图 3-10 以 10 次取样,每次平均 10 件样品，在 51 步的时候变化控制图 制作控制图，就可以在制造过程中做以下工作： ◆ 收集数据:即收集数据画在图上； ◆ 控制:计算流程的上下控制线，找出流程失控的特殊原因并及时更正； ◆ 流程能力:找出流程失控的普通原因并在系统上进行更正，重复以上步骤并不断提 高。 图 3-11 制造控制图 那么，如何设立上下限？一般的方法是：点在上下限之外，某事出错，起因也可以找出 来。通过上下限以便分配突出出错的点，而控制图的上下限通常如下定义： ◆ 上限 (UCL) = x + 3σ sg ◆ 下限 (LCL) = x-3σ sg 其中，σ sg 代表子集的标准偏差。 控制图的标准定义： ◆ σ sub group =σ sg ≠σ process ◆ σ subgroup = σ process/√n process ◆ UCL = x + 3σ /√n ◆ LCL = x -3σ process/√n 如果 n 增加的话, UCL and LCL 将更加靠近中间线, 使得控制区间变小。 控制图的好处非常多，设计好的控制图就可以达到： ◆ 现场工人可以用来控制流程 ◆ 使得流程与质量和成本一致，可预测 使用控制图更可以使得流程达到： ◆ 高质量 ◆ 低单件成本 ◆ 高的有效产量 ◆ 提供流程控制的公认工具 ◆ 区别共同和特别起因，提供管理人员行动的依据 流程能力 流程能力主要的衡量系数为： ◆ Cp = Range/6σ ◆ Cpk = min { (USL - uLT) /3sST, (uLT - LSL)/3sST} 如何提高流程能力，是制造业中经常碰到的问题，人们常说生产流程能力达不到，需要 购买新的机器，需要提供新的数据，而流程能力的改进，需要集中解决影响本区域的共同原 因，包括机器不好，生产流水线设计的比较差等等，主要通过对系统进行改变。改进流程以 后，需要画新的流程图，对整个系统要不断的监控，进而确保修改的有效性。 图 3-12 流程能力改善的过程 【案例】 有如下的流程： 其流程平均值 = 0.738 标准偏差, σ =0.0725 上限 = 0.900 下限 = 0.500 因此，就可以得出规格的正常化为： 使用正态分布图，在标准以外的部分应该为： PUCL= 0.0129 PLCL = 0.0005 Ptotal = 0.0134 所以，该流程能力指数为： CPK = Zmin/3 = 2.23 / 3 = 0.74 因此，提高流程能力就意味着： ◆ 改进过程的慢性表现, 集中解决影响所有区间的共同原因。这些通常要求管理层对 系统进行改正 ◆ 改进后的流程需要再画流程控制图 ◆ 不断地监控系统确保修改的有用性 【自检 3-1】 对以下的描述请您判断其正误： 1.制造系统是一个将生产要素转变成离散型产品的输入输出系统。 2.“大批量生产” （Mass Production）生产方式形成于十九世纪。 3.多品种、中小批量生产日渐成为制造业的主流生产方式。 4.“批量法则”当今已不适用。 5.全能工厂模式不符合“批量法则” 。 6.在产品设计中应用成组技术可以大大减小新设计的工作量。 7.设计标准化是工艺标准化的前提。 8.采用成组技术后，工装系数可以大大提高。 9.敏捷制造只能在实力雄厚的大公司实施。 （ （ （ （ （ （ （ （ （ ） ） ） ） ） ） ） ） ） 见参考答案 3-1 【自检 3-2】 试分析在多品种、中小批量生产越来越占主导地位的情况下， “批量法则”是否还适用？_ 见参考答案 3-2 单选题 正确 1.我国制造业的总产值居世界： 1. A 第4位 B 第3位 C 第2位 D 第1位 2. 3. 4. 正确 2.把原料和信息转化为各种物品以满足人类需求的过程，即为： 1. A 制作 B 创新 C 制造 D 创造 2. 3. 4. 正确 3.并行工程的好处在于： 1. A 结束环节可以迅速地做一些调整来满足市场的需求 B 开始环节可以迅速地做一些调整来满足市场的需求 C 每个环节都可以迅速地做一些调整来满足市场的需求 D 中间环节可以迅速地做一些调整来满足市场的需求 2. 3. 4. 正确 4.柔性制造系统最早是由： 1. A 日本和美国这两个制造业大国提出的 2. B 日本和德国这两个制造业大国提出的 C 日本和韩国这两个制造业大国提出的 D 德国和美国这两个制造业大国提出的 3. 4. 正确 5.并行工程进行并行、一体化设计的一种系统化的对象是： 1. A 产品及零件 B 产品及设备 C 产品及工艺装备 D 产品及相关过程 2. 3. 4. 正确 6.目前解决鲁棒性问题最为成功且较完善的理论体系是： 1. A 状态空间的结构理论 B 卡尔曼滤波理论 C 控制理论 D 输入输出模型 2. 3. 4. 错误 7.流程的出品分布图是不稳定的，也是不可预测的，其原因是： 1. A 共同起因 B 设备故障 C 特别起因 D 人员 *** 作失误 2. 3. 4. 正确 8.大且重；大量大批；加工时间长，调整时间短，应该采用： 1. A 平行移动方式 B 顺序移动方式 C 平行顺序移动方式 D 以上都不对 2. 3. 4. 正确 9.鲁棒控制的提出者是： 1. A Zames 2. B Black 3. C Jane 4. D White 正确 10.制造业总产值在国内生产总值中所占的比重一直维持在： 1. A 10%以上 2. B 40%以上 3. C 30%以上 4. D 20%以上 正确 11.成组技术的创立者是： 1. A 麦克汉姆 B 比尔盖茨 C 米特洛凡诺夫 D 彼得德鲁克 2. 3. 4. 正确 12.在多变的市场环境下，影响竞争力的诸要素中越来越突出的是： 1. A 服务 B 成本 C 时间 D 质量 2. 3. 4. 正确 13.根据对性能的不同定义，鲁棒性分为： 1. A 拉式鲁棒性和推式鲁棒性 B 稳定鲁棒性和性能鲁棒性 C 单件鲁棒性和批量鲁棒性 D 人工鲁棒性和智能鲁棒性 2. 3. 4. 正确 14.小而轻；大量大批；加工时间长，调整时间短；对象专业化, 应该采用： 1. A 平行移动方式 2. B 顺序移动方式 C 平行顺序移动方式 D 以上都不对 3. 4. 正确 15.以下不属于中国制造业现状特点的是 1. A 规模小 B 研发投入大 C 资本少 D 基础弱 2. 3. 4.
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