大连亚明汽车部件CIO肖庆阳：势在必行的

“通过近年来智能工厂的建设，大连亚明已实现生产效率提高42.04%，运营成本降低 22.78 %，产品研制周期缩短 51.44%，产品不良率降低35.38%，单位产值能耗降低 31.89 %。”

大连亚明汽车部件股份有限公司(以下简称“大连亚明”)是中国压铸行业龙头企业，有着69年历史的传统制造企业，主营业务是汽车发动机、变速器铝合金压铸件以及新能源汽车电池、电机、电控三电壳体压铸件的研发和制造。

作为国家工业互联网试点示范企业、大连市首家5G+工业互联网应用示范企业，大连亚明早在1997年就开始布局信息化，并坚持走自主研发的路线，组建智能制造研发团队，通过对压铸件及其模具制造过程中的智能化装备、在线检测、智能物流等关键技术的研发，建设了基于核心压铸与机加设备的数字化车间、物联网的数据采集与传感系统、车间制造执行系统，并通过二十多年的发展建设，已形成数字化、可视化、网络化、智能化的生产运营新模式。

压铸行业作为一个传统的生产加工行业，数字化起步较晚，随着国内汽车工业的发展，我国汽车零部件压铸行业技术水平也得到很大提升，但与国际先进企业相比，仍然存在诸如熔炼、压铸过程能耗高、产品报废率居高不下，产品表面质量不高，工艺集中度和智能化程度低，制造消耗品资源循环利用率低、生产效率低等，“低质、低价”的现象仍然严重，高端市场被发达国家垄断，如美国、欧盟和日本占据了全球市场的85%左右，国内70%的市场份额被进口产品占据。

所以，为了更好适应市场竞争力的需要，对成本、效率以及安全的要求也要不断提高，因此，企业就必需向智能化、节能型企业发展，以转变企业经济增长方式来增厚企业利润空间，进一步提升行业在国际市场上的核心竞争力。

肖庆阳表示，业内目前正在探索数字化的路径和解决方案，行业也缺少标杆企业。大连亚明早期也存在机器设备使用传统的控制系统;设备维护检测需人工识别、检测;产品输出录入手动操作、纸质记录;数据生产状态呈手工/静态数据;工厂内设备、车间与企业管理者之间呈现孤立状态;上下游供应商、销售商之间无信息互通共享等现象。

为了更好的解决这些问题，提升汽车关键压铸件的智造水平，大连亚明通过对压铸件及其模具制造过程中的数据采集、在线检测、可视化生产管控等关键技术的应用，基于混合云模式，开发了有自主知识产权的数字化工厂管理平台，实现产品全生命周期管理系统PLM、ERP、MES等系统的高效协同与集成，为我国汽车压铸件核心制造装备和核心功能部件制造水平的发展提供新的动力，也为我国压铸行业的 提供可复制可推广的范本。

大连亚明汽车部件CIO肖庆阳：MES：零失误要求下的自我精进

对制造企业而言，最大的诉求无非是提质增效降本。而围绕着压铸企业的核心痛点，则是生产工艺的不稳定性，以及生产过程中的不稳定性导致的高故障率。所以，对压铸企业来说，将故障率降低乃至为零，需要对生产设备和主要工艺参数进行监控，快速响应，做到预测性维护，从而实现生产率提高，产品品质提高，成本下降的目的。

肖庆阳表示，区别于普通离散制造业，压铸制造企业的核心痛点是生产过程管控，为了解决这一问题，大连亚明自主研发MES系统，对生产过程中的模具、生产设备进行严密管控，统计模具寿命，定期更换耗损件的同时，对模具温度进行监控。不仅如此，企业还要对设备的压力和速度进行监控，各项指标必须控制在产品质量的标准值范围内，当采集到的数据和标准数据发生偏差时，系统会对变化点进行自动干预和控制。

对于变化点的管理，体现了企业的信息化、数字化水平。如果这些变化点都能得到有效控制和管理，将大大提升生产的连续性和稳定性。肖庆阳介绍，汽车常见的零部件发动机压盖、缸罩盖、变速器缸体等，这几类产品在生产过程中或在MES系统中，参数是各有不同的。而且这些产品对应着不同的主机厂，例如大众系，丰田系、奔驰系等，而这些主机厂对零部件控制的标准是不一样的。

从去年开始，新能源汽车呈现出快速增长的趋势。新能源汽车电机、电池、电控等核心零部件相较于传统的缸体、缸盖等铸件，在产品的气密性、清洁净等方面的要求更高了，因为一旦发生渗漏就会引起非常严重的安全事故。所以，对零部件品质的监控，新能源汽车会更加苟刻。

实际上，汽车零件产品对质量的要求非常高，主机厂要求的是零缺陷，这就对压铸行业提出了一个更高的挑战，为了保证生产过程的稳定性管控，大连亚明采用了很多工艺监控的手段，包括模具温度的监控、压铸参数的监控、AI工业视觉检测等，目的就是为了提高产品的质量。肖庆阳表示，目前市场上通用的ERP和MES系统是无法满足企业个性化需求的，因此大连亚明组建研发团队，自主研发了MES系统，解决生产制造过程中的痛点和难点问题。

大连亚明的MES系统目前已经升级了六个版本，在长达十几年的持续完善和优化中，系统融合了5G、工业互联网大数据、云计算等技术，形成了独有的创新理念，目前已经做到了可视化，数字化，网络化管控。

大连亚明汽车部件CIO肖庆阳：压铸件缺陷检测系统：AI视觉检测

汽车零部件缺陷的种类繁多，且缺乏统一的标准，尤其各主机厂也有不同的认定标准，如果纯靠人力来检查，难免会失误。针对生产过程中的铸造件，大连亚明通过基于5G的工业视觉监测技术代替人工进行缺陷监测。

视觉检测分为两部分：铸件外部的缺陷检测和铸件内部的缺陷检测。外部缺陷检测，实际上是通过对零件表面各个角度进行拍照，并实时呈现检测结果，机器人对此进行智能分拣，把有缺陷的零件挑出来。铸件内部的缺陷检测，主要是利用x光机，把拍摄的图片进行预处理，依托云平台上的神经网络进行照片数据集的制作，并对这些数据集进行深度的学习和训练，最终完成缺陷的识别。

肖庆阳介绍，目前公司已经将视觉检测技术具体应用到了生产线，结合行业标准进行大数据建模，再加上机器的深度学习，实现了通过人工智能技术对零部件缺陷的检测，大大提高了产品质量。

“亚明自主开发的工业视觉检测系统，是基于5G的AI视觉检测。在工业现场，借助工业相机对图像进行采集，通过5G网络上传云端服务器，利用算法进行大数据分析，再通过5G网络将检测结果反馈到终端。最后通过终端数据的采集和产品质量追溯系统进行关联，实现了现场在线质量检测。”

大连亚明汽车部件CIO肖庆阳：二维码身份证：产品上下游全流程的可追溯

大连亚明生产的所有产品，在第一道压铸工序的时候，就会被打上一个激光二维码，相当于零件的身份证号，实现了产品的单件质量追溯。后续所有的加工工序都会对此进行关联和绑定，一旦出现质量问题，只要对准问题部件的二维码进行扫描，就可以根据二维码一直追溯到某条生产线上，甚至负责该产品线的具体员工，还可以了解当时的生产工艺参数，便于质量问题的追溯，实现了更加精益的生产和管理。肖庆阳表示，出现质量问题后，用这种追溯手段，就无需全部召回零件，只需解决部分问题生产线流出去的问题产品即可，锁定产品批次，降低损失成本。

大连亚明通过近年来智能工厂的建设，已实现数字化、网络化、智能化的生产经营模式。

肖庆阳认为，传统的铸造企业引入5G、人工智能、大数据等技术，等于为企业插上了一双腾飞的翅膀。因为在以前的传统生产中，很多工艺难题是无法靠传统技术解决的。现在，依靠大数据分析、AI质检、设备数据的实时采集上传，再利用5G这种高带宽、低时延的特性，就能够解决了在传统生产制造过程中关键环节的很多技术难题和短板。

“对企业而言，数字化首先是管理的数字化，进而是工艺的数字化，最终目的是通过数字化的转型升级实现企业的提质增效和降成本，从而提升企业和行业的竞争力。”肖庆阳如是说道，“当下的中国制造企业，无论是产品品质还是成本，在国际市场上都很有优势。而 升级会为企业带来新的发展动力。”