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        推進動車組制造“數字+”“智能+”升級 中車四方:數字賦能動車組“智”造

        青島財經日報/青島財經網訊(記者 宋大偉) 隨著“新基建”熱潮的興起,“數字技術”正成為眼下的絕對“熱詞”。高速動車組是大國重器,如今,復興號奔馳在祖國廣袤的大地上,以時速350公里的運營速度領跑全球,是中國制造一張靚麗的“金名片”。

        “復興號”動車組的制造,數字技術也在背后扮演著重要角色。在中國高鐵列車核心研制基地中車四方股份公司,數字技術已在動車組的各個制造環節乃至運用維護中得到了廣泛應用,擁有豐富的應用場景。數字技術,正在成為賦能動車組“智”造升級的一把“新利器”。

        車體焊接有了“火眼金睛”

        在中車四方股份公司動車組車體生產線上,正在焊接的車體,每0.5秒就有一組焊接數據上傳到焊接管理中心。這是車體焊接數字化管理系統的場景。

        焊接,是動車組車體制造的關鍵工藝。一列動車組,有上萬道焊縫。如何管控焊接質量?傳統的焊接,依靠焊工在焊完后進行自檢、互檢、巡檢,無法對焊接過程進行實時監控。

        中車四方利用數字化技術,建成了國內首個動車組焊接過程數字化管理系統。通過布設在焊機上的數據采集器,焊接管理系統能夠實時采集焊接過程中的所有焊接參數,像焊接電壓、電流等,每0.5秒記錄一次,并自動與標準參數進行比對,一旦出現超差自動報警。

        焊接數字化管理系統就像一雙“火眼金睛”,通過對焊接數據的實時采集、自動判斷、自動報警,實時地“監視”車體的焊接過程,實現了對焊接的“過程管控”,從而能夠更好地保障焊接質量。

        目前,在車體生產線上,焊接數字化管理系統聯接了一百多臺焊機,動車組車體的每一道關鍵焊縫都實現了實時管控。

        精確記錄數據  制造“履歷”可追溯

        轉向架相當于列車的“腿腳”,是動車組的關鍵核心部件。一個轉向架有400多種零部件,從上線裝配到完成制造,會產生近萬項制造數據。

        中車四方建成了轉向架數字化裝配線,借助物聯網、智能傳感、無線通訊等技術,將以數控機床、扭矩采集以及輔助裝配為主的智能設備進行聯網聯控,實現了轉向架制造數據的自動采集、自動判定和自動歸集。

        一個螺栓用了多大扭矩?一個裝配的尺寸多少?轉向架裝配中的每一個制造數據,都會被“精確”記錄。近萬項的制造數據,包括人員信息、設備信息、物料信息、質量信息等等,形成一個轉向架的電子化“制造履歷”。

        數字化的制造履歷,實現了制造過程的可追溯。制造過程可追溯,可以更好地保障轉向架的裝配質量。同時,基于裝配大數據,能夠對產品一次交檢合格率、工序能力指數、質量穩定性等進行分析,從而指導優化生產流程和制造工藝,提高制造效率和產品質量。

        數字調試“顯身手” 大幅縮短調試周期

        完成組裝的動車組,出廠前必須進行調試。調試,就是對動車組進行功能符合性驗證,相當于“體檢”,合格后才能出廠交付。調試試驗是動車組出廠前的一道關鍵制造工序。

        一列動車組有16000多個試驗項點,調試過程數據量龐大,流程復雜。依靠傳統的人工記錄、人工測試,很難突破調試效率的瓶頸。

        在中車四方,數字化、自動化正在成為動車組調試線上的“關鍵詞”。中車四方對調試線進行數字化升級,建成了動車組數字化調試線。該數字化調試線,實現了動車組試驗記錄文件100%電子化交檔、試驗全過程數據100%存儲上傳。不僅如此,借助數字技術和智能化裝備,調試線還開發了十余種自動化調試設備,使動車組的部分調試項點實現了“自動化調試”。

        這些自動化調試設備,能夠根據任務指令,自動采集試驗數據,對試驗數據進行自動判斷,并自動生成試驗結果。目前,實現自動化試驗的調試項點已經達到3000多個。數字化調試線投入應用后,動車組的調試效率大幅提高。一列8輛標準編組的動車組,調試周期縮短了2天以上。

        “大數據”護航動車組安全:每年預防故障隱患數百件

        目前,中車四方每天有1300多列動車組運行在全國各地。這1300多列動車組,每列車每天的運行狀態數據,都會實時傳回到企業數據中心。

        基于大數據技術,中車四方建成了動車組智能運維平臺。在這里,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”。

        一列在線運行的動車組,設有數千個數據測點,傳感器實時采集列車的運行狀態數據,監測列車運行狀況,每10秒就向地面發送一次數據。

        企業利用動車組運行實時數據,并融合列車的制造履歷數據、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。這種基于大數據的運維模式,將傳統被動式的故障后維修或定期修,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。

        目前,在中車四方,動車組智能運維平臺已上線應用近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。從車體焊接、轉向架裝配到總裝調試,再到運維服務,數字技術大顯身手,為動車組“智”造插上了“數字翅膀”,提高了動車組的制造效率、產品質量和服務水平。

        未來,中車四方還將以產品全壽命周期管理為核心,持續提升數字技術水平,推進動車組制造“數字+”“智能+”升級,為企業高質量發展增添新的動能。

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