减速箱企业及其供应链的质量追溯系统设计外文翻译资料

走向工业互联网的事物：曲轴监视，跟踪使用RFID

Diana M. Segura Velandia a，n，Navjot Kaura，William G. Whittowb，Paul P. Conway a，Andrew A. Westa

沃尔夫森机械与制造工程学院和英国英格兰拉夫堡大学

英国英国拉夫堡大学电子与电气工程系

文章信息

文章历史：收到2015年7月3日以修订形式收到2016年1月21日于2016年2月24日接受可在线于2016年3月4日

关键词：物联网RFID汽车应用

摘要：汽车和电子等制造领域的大量自动识别的要求和机会，通过使用放射自动识别技术加快了物品级跟踪的要求。最终用户有兴趣实施自动识别系统，这些系统能够确保整个组件的过程历史，可追溯性和跟踪，避免昂贵的停机时间来纠正处理缺陷和产品召回。本文中概述的研究探讨了实施RFID系统的可行性，用于制造和曲轴组装。提出的解决方案包括通过将读取器天线读取器固定到跨越生产线的开销龙门架并将生产数据写入标签来附接具有嵌入式RFID功能的螺栓。通过RFID标签捕获并存储在本地服务器上的制造，组装和服务数据可进一步与更高级别的业务应用程序集成，促进工厂内的无缝集成。

1. 介绍

制造商已经开始投资于全球的硬件，软件和网络系统，并开发构建物联网（IoT）和不是Industrie 4.0 [1]的标题。 在美国，智能制造领导力联盟[2]知道工厂变得更聪明的类似举措。 目前还有其他的行业举措，旨在将移动计算，传感器，物联网，服务和通信方面的最新进展带入商店。

智能行业包括由物理系统（CPS）组成的全球智能网络，其结合物理系统和信息通信技术[4]。 这些系统扫描自主地相互控制以自主预测故障，触发维护过程，提供高级分析器或触发自组织物流来响应生产中的变化[5]。

为了变得聪明，制造企业需要雇佣新的智能生产方法，并将目标定位于产品和机器服务之间交换实时信息的市场。 智能化可能是任何类型的物理对象（例如机器，产品，材料）中的嵌入式处理器，传感器和发射器，以及通过开发用于构建数据流的软件系统。 同时，通过创建数字身份，正在制造过程中的产品可以在其整个生命周期内携带数字内存，并可与其环境进行通信。

图1显示了汽车领域的智能CPS示例，其中软件接口和服务支持物理和控制结构之间的互操作性，从而实现从虚拟和物理世界的平滑数据传输。

本文提出的案例研究为原创者提供了一个新的贡献。 首先试图证明在整个制造和发动机装配过程中，全面部分家谱和工艺历史的现有缺乏对工业实施的RFID的评估。 第二，支持正在评估是否在其组织中采用RFID技术的利益相关方。

这项研究的贡献具有相关的实用性，因为有助于决策者与其他技术相比，在采用RFID方面做出决策，并在工业环境中进行评估。

本文的目的是首先比较汽车领域的跟踪零件的现有技术，并了解在整个制造和发动机装配过程中使用的缺点; 第二，测试不同的RFID系统（标签，硬件架构和软件），可以用来标记曲轴和类似的发动机部件来应对上述挑战，第三，讨论与采用RFID凹陷曲轴相关的预期财务影响。

曲轴制造的描述在第2节中介绍，其次是现有技术中用于跟踪汽车行业内的发动机部件的现有技术。 所提出的用于曲轴加标的RFID系统架构在第3节中给出。从设计低成本的UHF无源RFID标签和可以在金属环境中提供可靠信号速率的优化读取器天线基础设施的实验和仿真结果分别在第4和第5节中给出。 第5节介绍了与所提出的针对曲轴的RFID标签选项相关的挑战和好处的讨论。最后，第6节提出了结论。

2.技术现状

2.1 曲轴制造工艺概述

在汽车工业中，大量的发动机组件在内部制造。例如，一些汽车原始设备制造商（OEM）只生产5Csi.e.缸体，气缸盖，曲轴，凸轮轴和连杆在内部，并从供应商 采购所有其他组件。取决于供应链的可用性和可靠性，集中于高附加值，关键的高技术操作，其他原始设备制造商倾向于将这些数量减少为3Cs，即气缸盖，气缸盖，曲轴，这需要高资本投资。

2.1.1曲轴制造工艺

曲轴通过一系列自动化操作进行加工，从而可以使用切割机和铣削机床去除材料。 其他离线流程包括检查，测试和修复。 如图所示。 如图2所示，曲轴的制造首先将曲轴的粗铸件手动装入制造线。 然后，在曲柄销，主轴承轴颈，腹板形状和直径上进行各种铣削操作（可以划分为粗加工和精加工）[6]。

根据生产要求，曲轴加工模式可以通过连续生产线或并行生产操作来实现。由于并行性，即使系统中的任何一台机器都发生故障，也不需要停止该系统，从而提高可靠性和效率。然而，无法确定每个部件遵循的准确制造路径，高度au并行制造过程受到挑战实时监控，跟踪和控制每台机器引入的质量问题的有效方法。

曲轴处理不允许产品被平坦化，即在其制造期间被处理时使用结构来支撑产品。这是由于所采用的旋转加工工艺和独特工艺技术的数量，需要gies因此，在制造和组装过程中需要跟踪每个产品。

当前的数据标记技术包括通过使用基于相机的读取器的过程来监测部件上的2D数据矩阵来监视这些组件[7]。然而，对于曲轴加工和组装过程的过程历史数据的收集，bly至今没有使用2D数据矩阵代码或其他跟踪技术。在这种情况下，由于工艺的恶劣工作条件，需要加工大量可用于将矩阵蚀刻到部件上的表面，以及校准读卡器和零件的困难以及相机系统的高成本。

2.2 汽车零部件跟踪

2.2.1 直接零件标记

目前，直接零件标记（DPM）是汽车和航空航天工业在整个生命周期中的首选方法[7]。 DPM是一种将条形码永久标记在各种材料上的过程[8]。 与DPM一起使用的最常见的条形码符号系统是二维（2D）条形码或数据矩阵。 具体来说，在ECC200版本的数据矩阵（其具有带有所罗门码的纠错模式（ECC））的情况下，数据被编码在几个区域以允许正确的解码，即使该区域的部分被扭曲或覆盖[9]，ECC 200具有 因此被采纳为AIAG（汽车行业行动集团）[10]编制的汽车行业标准。 使用2D DataMatrix代码的组织的一些例子包括宝马，福特汽车公司[11]，美国航空航天局，PSA（标致雪铁龙），普惠公司，空中客车公司，德意志邮箱公司，波音公司，美国邮政局[9]。

2.2.2使用2D矩阵跟踪曲柄

通过使用矩阵码进行处理监测的汽车零件包括发动机部件，如曲轴，气缸盖和气缸[12]以及燃油喷射器。 汽车制造商根据部分编码不同的信息。 例如，曲轴的2D矩阵包含与选择性组装中使用的类似，日期和批次信息以及等级的生产相关数据[12]。 类似地，喷射器在2D矩阵中编码诸如修剪数据集的值[13]。 在组装到发动机中时，2D代码被扫描（由操作人员通过自动扫描系统）并被上载到发动机控制单元（ECU）中，其中使用修剪信息来校正喷射[14]。

2.2.3二维码曲轴信息

DataMatrix代码的使用被集成在制造过程的一部分中，而不是辅助或手动过程。 因此，机器视觉系统（硬件和软件）安装在自动化生产线上以读取DataMatrixcodes。 相机系统的阅读速度高达30分秒。 如图2所示。 在生产过程开始时，2个曲轴可以接收其数据矩阵加密，其中生产历史信息（即序列号，日期和引擎导数）使用通常产生最重标记周期的激光来编码。 此外，轴承等级信息可能会在加工过程结束时被编码，以在工具装配过程中使用。

2.2.4 2D DataMatrix内存容量

可以在DataMatrix 2Dcode中编码的数据量取决于使用的符号的大小，取决于数据类型（例如数字，字符），编码模式（例如ASCII，C40，文本）和扫描仪可以 读。 此外，

当读取超过800个字符的符号并且在不同类型的字符之间进行切换时，大多数基于摄像机的成像器和手持式扫描仪的效率会降低，例如数字之间的数字，大写，小写和标点符号。 尽管在最大144？144（行？列）符号[9]中，ECC-200符号（用于汽车）的最大编码容量的DataMatrix规范表示1556个8位ASCII字符或3116位数字或2335个字母数字字符 已经确定最好的场景是将其编码为1200个ASCII字符。 工业实现使用88符号来标记曲轴。

2.2.5 2D DataMatrix符号缺点

如果生产线上的良好读取访问是可行的，则可以定位相机来扫描2D代码以读取其序列号，然后记录产品已经通过的操作。 作为图1所示的例子。 2，attheCNC和磨削加工操作（以黄色突出显示）相机可以读取2D代码并将机器历史数据上传到服务器。 然而，将2D扫描仪放置在关键或全部加工操作中并不是经济上和技术上可行的，因此，不可能获得加工部件的完整工艺历史和完整的部件可追溯性。目前，这是主要缺点之一 在使用2DDataMatrix技术来跟踪和监测加工和组装过程中的曲轴。

2.2.6 2D DataMatrix视觉系统的挑战

DataMatrix系统在发动机部件的识别和可追溯性方面具有许多优势。它们使得能够支持产品系谱在变更后获取历史生产信息，实时产品知识和控制，缺陷跟踪和集成到企业软件系统中。然而，这些系统也对制造商提出了挑战，这可能导致显着的成本超支，进度延迟和系统可靠性降低。最常见的问题是由于代码打印中的错误以及表面污染，水和湿度以及不同的照明级别而影响代码识别，因此读取2D代码的困难相关。新的解码算法[15]和与机器视觉相结合的光学硬件提出了反射和照明问题[16]。然而，系统可访问性差，可操作性和维护性差的问题仍然是自动并行制造系统中2D系统部署问题。由于定位二维识别系统对于逼真度的不切实际性，可以实现全部组件的可追溯性和过程历史。

2.3 RFID用于零件跟踪

RFID技术也被认为是解决与零件识别，跟踪能力以及OEM易燃制造和组装工厂以及整个产品供应链中的监控有关的自动化行业挑战。

RFID是射频电磁场的无线使用，使用附加到对象的“标签”来传输数据。这些标签包含电子存储的信息。一些标签由电源供电，并通过磁场在短距离（几米）内读取

（电磁感应）。其他人使用本地电源作为电池，并且可以在数百米的范围内运行。与abarcode不同，标签不一定需要在阅读器的视线之内，并且可能嵌入在跟踪对象中。

在文献中报道的大多数RFID系统都有一个由三个主要组件组成的通用架构。首先，RFID读取器或读取点位于整个生产线的整个生产线内，用于从/向RFID贴标签头读取/写入数据，其中每个RFID标签唯一地识别零件。然后，配置adata处理系统来处理RFID读取器收集的数据，开发服务应用程序以向最终用户提供跟踪和跟踪信息。

2.3.1 RFID阅读器点

RFID阅读器可以安装在生产线上的各个位置。 这些位置中的一些是固定安装位置。 示例包括安装在位于传送带附近或作为门或门口的支架轨道上的RFID读取器。其他位置是移动安装位置，例如安装在叉车上的RID读取器[17,18]的移动安装位置，或附接到龙门架 如本文提出的。 所有这些地理上分散的RFID读取器可以通过有线或无线产生分布式RFID系统或物联网互连，目的在于检测，识别，写入过程信息和跟踪移动制造和装配线中标记的部件。

2.3.2 RFID标签到金属部件

对于诸如发动机部件等金属部件的RFID标签，由于金属物体的强烈影响会影响天线的性能（例如辐射效率，增益）[19]。一些用于标记发动机部件的RFID系统已经提出使用智能螺栓，其在螺栓头部的凹陷表面中具有嵌入式无源RFID标签[20]。其他被动标签可以使用机械紧固件或者用环氧树脂或耐高温粘合剂粘合到金属物体上[21]（参见图3）。

2.3.3使用RFID螺栓跟踪发动机部件

通用汽车开发了一种直接连接到气缸盖和发动机缸体的智能螺栓，用于在制造过程中收集数据[22]。报告的RFID螺栓可以在50个不同的RFID读取点记录的生产线上存储高达2 kB的数据。在每个加工过程中，RFID读取器读取存储在螺栓中的数据，以检查任何先前的过程，并且一旦加工过程完成就将新信息写入RFID螺栓。此信息使任何超出规格

发动机缸体或气缸盖从工作线上拆下，由工作人员进行检查，如有可能，进行返修。

2.3.4 RFID存储容量

与2D DataMatrix类似，RFID的潜力超出了对象的简单识别。由于其增强的数据存储能力，RFID标签可用作分散数据存储的手段[23,24]。虽然对象识别使用称为电子产品代码（EPC）的全局标识属性，但RFID标签附带的用户存储器（即电可擦除可编程只读存储器（EEPROM））范围从256位到64 kB [25]。使用这种高密度的容量，更多的数据可以存储在标签上，对于中心化的网络数据库来说更少。这种方法被认为是一个基于数据的标签签名[24]。这意味着与2D数据矩阵不同，完整的加工和过程历史可以记录在标记的组件上，也可以存储在本地或远程数据库服务器上。

2.3.5使用RFID标签数据

数据标签是将数据存储到标签中的分散方式，可以在不同网络连接的不同分发点进行访问。该方法也用于避免中央数据库的瓶颈。作为示例，来自诸如即使存在网络故障也不能中断的生产控制和维护被存储在标签上。保存在标签上的其他过程信息可以包括位置历史（例如最近看到的日期），来自处理的历史数据和测试（例如接受/拒绝），修复和离线操作数据。

2.3.6。 RFID数据存储方法

相比之下，数据在网络方法需要使用中间件进行安全网络设置，以便在将数据存储到中央数据库之前对来自RFID读取器的数据进行过滤。一旦在服务器中，使用EPC引用与对象相关的数据，然后由Web服务应用程序查询另外的对象信息[24]。

如图所示。 RFID识别信息和过程

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