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□青報全媒體記者 劉蘭星
青島日報消息：和這個温度陡然升高的夏季一樣，中車青島四方機車車輛股份有限公司（以下簡稱“中車四方”）的生產也是一派火熱景象。體現在交車線上，就是嶄新的高速動車組如巨龍般整齊排列，蓄勢待發。
而“驅動”這一切的，則是中車四方在研發、製造、經營、服務等全流程和全產業鏈開展的智能製造應用。
僅服務環節，“在動車組遠程技術支持中心，診斷工程師們就可以對運營在全國的中車四方平台動車組進行遠程監控”，中車四方信息技術部部長鄧學壽介紹，“一幅巨型中國地圖上正閃爍着一個個綠色光點，在這個智能運維平台上，每個光點就是一列車，從中車四方駛出的1300餘列動車組在這裏可以實時監控，運行、維護情況盡收眼底。”
而這場中車四方的“智造變革”才剛剛開局。
就像高速奔行的“復興號”，已初步建成數據驅動型企業的中車四方，正在建設軌道交通裝備製造業數字化精益工業互聯網平台的道路上，一往無前。
搭建“製造＋協同＋服務”工業互聯網平台
不同於“卡奧斯”那種通用的基礎性的工業互聯網平台，作為我國軌道交通客運裝備領域的領軍企業，中車四方搭建的是行業工業互聯網平台。它通過將垂直行業的工業機理與平台應用深度融合，實現對行業整體競爭力的提升。
而中車四方的“觸網”之旅是從建設數據驅動型企業開始的。在中車四方的“十三五”信息化規劃中就提出，藉助新一代信息技術，建設數字化工廠，在企業研發、製造、經營、服務等全流程和全產業鏈開展智能製造應用，打造數據驅動型企業。
鄧學壽表示，目前中車四方通過“十三五”信息化建設，數字化工廠架構已初步建成。信息化在業務支撐、資源共享、效率提升、有效管理等方面取得顯著效果，實現了數字化研發、數字化製造、數字化運營和數字化服務的全面應用。
數據顯示，通過改造，中車四方生產效率提高20％，運營成本降低2．37％，產品研發週期縮短22．3％，數據自動採集率達到90％，設備數控化率達到45．17％。
而在行業工業互聯網平台的建設中，中車四方以數字化運營和產品全生命週期管理為核心，依託一個基礎、四個平台、三大體系的信息化建設基礎，集成5大核心繫統及N個業務系統應用，充分利用雲計算、大數據、人工智能、5G、區塊鏈等先進信息技術，實現產品互聯、設備互聯、產業鏈信息系統數據接入和跨境數據整合，開展建設軌道交通裝備製造業數字化精益工業互聯網平台，提供面向產業鏈的智能研發、智能製造、智能服務、智能運營服務，使得數據驅動有效落地。
在應用方面，中車四方一方面通過MRO系統實現動車組全生命週期管理，為車輛的全生命週期管理和數據積累提供有效支持。另一方面，通過PHM車輛健康監測系統基於大數據、物聯網和互聯網技術，實時採集動車組運行狀況數據，並將數據加載到大數據平台，進行安全運營、分析和挖掘，最終實現安全運行、維修服務、產品改進。此外，公司還利用SGO四方速購配件服務系統實現了配件需求快速查找和精準定位，提供路局用户配件採購超市化和互聯網化，實現一站式服務；提供配件智能查詢和配件信息參考，實現了配件採購需求精準化和簡單化管理。
通過“工業互聯網＋軌道交通高端裝備”產業賦能建設，中車四方正在探索軌道交通裝備產業生產、運維、服務等的規範化和標準化模式，為軌道交通行業上下游產業及整個工業行業起到示範和引領的效果，為軌道交通高端裝備製造向“製造＋協同＋服務”模式轉型提供有效支撐，並實現平台、標準和模式的跨行業遷移、複製與推廣，推動我國離散裝備製造業整體能力提升。
電子化“製造履歷”全程可追溯
透過枯燥的數據和一個個專業得有些拗口的術語，其實，工業互聯網給中車四方帶來的改變，十分生動、非常好懂。
在中車四方動車組車體生產線上記者看到，“復興號”動車組已全面恢復生產，包括16輛長編時速350公里“復興號”動車組，以及“超長版”的17輛編組時速350公里“復興號”動車組，正在被精心焊接。“傳統的焊接，依靠焊工在焊完後進行自檢、互檢、巡檢，無法對焊接過程進行實時監控。”車體焊接工藝師池浩瀚告訴記者，“依託數字化技術，正在焊接的車體，每0．5秒就有一組數據上傳，並自動與標準參數進行比對，一旦出現超差自動報警。”通過佈設在焊機上的數據採集器，焊接管理系統能夠實時採集焊接過程中的所有焊接參數。這也是國內首個動車組焊接過程數字化管理系統。
“轉向架相當於列車的‘腿腳’，”在轉向架智能生產車間，轉向架工藝師姚迪介紹，“一個轉向架有400多種零部件，從上線裝配到完成製造，會產生近萬項製造數據，包括人員、設備、物料、質量信息等。”為了給每一個轉向架產品“填寫”一份電子化“製造履歷”，車間建設構架了自動焊接柔性線、軸承自動檢測線、輪對智能壓裝線、軸箱智能化組裝線等，採用二維條碼、影像、視頻、激光檢測技術、機器人、AGV輸送設備、自動化物流輸送、系統集成等技術，並與公司上游的PDM、ERP、MES、MRO信息系統集成，轉向架生產實現了構架的自動組焊、焊接、焊縫自動打磨、尺寸自動檢測；軸承自動分解、清洗、檢測、壓裝；輪對自動壓裝、自動檢測；軸箱的自動化組裝、轉向架的自動化組裝。有了這個“製造履歷”，列車就能實現製造全程的可追溯。
“大數據”護航動車組運行安全
工業互聯網在以“復興號”為代表的高速動車組的運營維護中也擁有豐富的應用場景。
目前，僅中車四方製造的動車組每天就有1300多列奔馳在全國鐵路線上。每列動車組每天的運行狀態數據都會實時傳回到企業數據中心。基於大數據技術，中車四方建成了動車組智能運維平台。在這裏，大數據被應用到動車組運維，成為護航動車組運行安全的新“神器”。
“這裏就像列車的家，在列車運行的日日夜夜，都有工程師對它們分分秒秒的牽掛。”信息技術部部長鄧學壽感嘆道。以“復興號”為例，每列動車組密佈了2500餘個整車監測點，搭建了強大完善的智能化感知系統，滲透至列車的每個“毛細血管”。這些傳感器能採集1500多項車輛狀態信息，對列車振動、軸承温度、牽引制動系統狀態、車廂環境等進行監測。待動車組高速馳騁於廣袤大地之時，每10秒就會向“家”中發送一次數據。企業利用實時數據，並融合列車的製造履歷數據、線路數據、運用數據、維修數據、自然環境數據等，應用大數據挖掘技術和人工智能算法，開發出動車組關鍵部件故障預測模型，能夠在發生故障之前對故障進行預測、預警，從而提供維護建議。“這種基於大數據的運維模式，將傳統被動式的故障後維修或定期修，變為了主動的預測性維護，從而能夠有效降低列車故障率，更好地保障行車安全，提高運維效率。”鄧學壽説。目前，在中車四方，動車組智能運維平台已上線應用近100個故障預測模型，利用大數據技術，每年成功預防故障隱患數百件。
【來源：軌道世界】
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