封面新闻记者 且菲 实习生 周琼
东方电气集团是全球最大的发电设备制造和电站工程总承包集团企业之一,其内部对生产车间的人员安全防护,发电设备的运行状态,车间生产产品质量都有着极高的要求。
为此,东方电气集团联合中国移动四川公司(以下简称四川移动),围绕国家战略开展合作,共同推动现代信息技术与制造业融合发展,成立了“5G+先进制造工程应用研究中心”, 打造了国内首个“5G+电气装备制造智慧工厂”,实现新一代信息技术与高端制造技术融合发展,成为5G+先进制造业应用典范。目前,该项目已为“华龙一号”、“全球最大单机水电”等机组的快速投运提供了有效支撑,被列为发改委和工信部5G新基建项目、四川省重点研发项目,获得2020年工信部绽放杯全国二等奖,未来三年东方电气和四川移动将继续合作改造多台大型龙门加工设备,保障核电装备安全第一、质量第一的使命。
新技术带来新未来,东方电气集团联合四川移动紧跟时代浪潮,积极建设5G工业专网,大力发展并快速落地5G应用,为企业在新时代下迎来新机遇。
5G专网 直击痛点精准发力
前期通过多次现场实地调研测试,在网络方面,东方电气制造园区内存在网络信号传输时延高,部分车间内易受干扰;厂区内光纤网络易折损、接入不灵活等局限性,有线线路调整升级也需要很长的规划和实施周期,并且改造难度大,难以满足数字化车间数据采集、传输的需求。同样,在应用方面,前期厂区内的内部应用只能通过光纤网络或Wi-Fi进行接入,车间的生产应用使用存在极大的不便,为作业工人带来了诸多困扰。
为解决这些困扰,东方电气携手四川移动,发挥5G网络优势,在工厂内引入5G专网,实现公共区域、生产车间、办公大楼5G信号全覆盖。在企业办公内部利用5G专网,打通企业内网,实现数据不出园,生产数据统一监管、统一调度。利用5G边缘计算、网络切片核心技术,实现园区管理类应用、个人及办公类应用、机器设备类逻辑划分,结合具体生产场景,开展5G+数字化转型建设,提升企业管理效率及生产制造效率。
从工业制造 到工业“智”造
在东方电气,6.3米的高压缸加工立车以前需要操作工反复进入缸体内部进行对刀和测量,存在工伤风险,且加工精度要求极高,若测量不准确则可能导致加工报废的风险。现在,利用5G大带宽和低时延特性通过5G+接触式传感器,将现场图片以及机床测头数据实时上传智慧中台,由工艺部专家进行远程控制,使员工远离现场,降低对刀过程的人员风险,提高加工效率。
该5G高压缸加工立车设备是现今国内精度最高的大型机械加工设备,经项目试点结果显示,单次测量时间从3小时缩短到1小时,测量效率提高了66%。
东方汽轮机5G+立车对刀远程控制
东方电气集团厂区内生产的设备大多是重型设备,在工件生产和组装过程中涉及到大量的零部物件调运,从厂区的实际生产情况来看,大多数物件在调运过程中,工人就在物件运输路线下作业,一旦吊车出现问题,将造成难以估量的后果。现在,借助5G网络,通过部署人脸识别系统、标准安全生产着装比对系统、危险区域加装高清监控摄像头,与报警装置打通,实现厂区人员身份识别,安全着装检查,危险区域进入警报提醒。基于厂区、车间内摄像头采集的图像,监测职工是否符合安全着装规范、作业规范,检测职工的违规离岗、违规闯入等行为。
该系统可24小时运行,可大幅提升巡检效率和作业安全性。项目目前已在1个园区部署,未来3年拟在全集团7大园区推广;复用到全集团各个园区形成标准和规范,减少单个单位重复建设,降低应用成本20%以上。
当然,东方电气的5G应用还远不止如此,5G吊车调度系统的引入解决了目前厂区内存在大规模作业的吊车由于缺乏统一的调度管控而导致的部分吊车未投入使用,调度效率低下等问题,极大提高了吊车的作业效率和物件的转运效率,企业产能提高10%以上。
东方电机5G+吊车调度系统
在东方电气,水电、火电、核电等发电设备在各个制造工序中存在大量焊接过程。进行手动焊接时工人需要设置焊接机的工作电流和电压,存在工人为了赶工期用超过焊接标准的电流电压进行焊接的情况,此时的焊接强度会降低,不符合标准。目前采用巡检方式对工人作业电流电压进行人工抽查,效率较低,也不能反映实际情况。因此需要远程监控焊接机工作时的电流和电压,利用5G+高频数采将焊接参数实时传输到监控平台上,可以对不规范的操作进行报警。借助5G、AI、机器视觉等新兴技术,化低效能人工质检为全方位机器视觉质检,通过5G网络实时回传采集的图像数据,与后台系统的标准工艺进行比对,在焊接过程中进行质检,机器自动实现二次焊接,实现制造、质检、二次焊接协同,多流程同步带来生产效率的大幅提高。
东方电气的风电机组一般分布在偏远地区,对风电机组的维护巡检人力成本高,问题处置周期长;通过5G网络,依托边缘计算平台,通过5G+边缘计算及园区智慧中台监控风电主机关键部件的运行状态,在保障数据安全和实时性的同时,减少运维成本,有效降低故障发生率。
东方风电5G+风机预测性维护
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