在全球材料和劳动力短缺、原材料价格上涨以及需求增长的压力下，今天的航空航天复合材料工厂认识到需要进行数字化加速。他们已经开始采用新的智能工厂技术，以变得更加灵活和有效，提高利润率，促进生产力和降低成本。
虽然许多人认为COVID-19新冠肺炎大流行造成了目前的供应链挑战，但它实际上加剧了已经存在的挑战。航空航天和国防是受供应链中断影响最大的行业之一。因此，供应链制造商越来越多地转向智能工厂、工业4.0技术，通过超自动化和预测分析，最大限度地提高生产力和效率，节约成本。例如，根据最近Gartner的研究，利用人工智能和机器学习来实现生产过程自动化的超自动化2.0获得更广泛的采用。
特别是航空复合材料制造业，正在投资超自动化、工业物联网和具有AI预测能力的软件。制造商依靠这些先进的技术来实现重复性手工任务的自动化，并实时适应变化，使生产更具弹性。这些技术帮助他们优化使用昂贵的复合材料，以减少浪费和节省资金。
考虑到工厂数字化和优化过程，可以确定以下关键步骤：
1. 规划和战略
2. 评估现状和需要改进的地方
3. 设定关键绩效指标（KPI）
4. 寻找最佳供应商：寻找在航空航天或复合材料行业有成熟经验的供应商
5. 实施部署
6. 衡量投资回报率和持续改进
抛开理论，超自动化和制造优化在现实生活中是什么样的？这篇文章揭示了Plataine航空制造业客户的逐步实施过程，因为它在其制造现场利用IIoT和AI，在智能生产线上实现流程自动化，以降低成本和提高利润。
一个内行的经验：优化航空复合材料工厂的生产车间
这是一家世界级的喷气发动机短舱复合材料制造商的故事，它希望实施先进的工业4.0技术，以利用超自动化、预测能力和节省复合材料的功能。高水平的制造操作顺序如下：1. 材料接收 -> 2. 冷库管理 -> 3. 解冻 -> 4. 下料和齐套 -> 5. 层压和铺设->6. 固化（热压罐）
步骤1：在冷库中接收、标记和储存复合材料
图片来源 （图片并非所述生产车间）
接收库存是一项耗时的手工工作，要求工厂工人登记数据并整理冷库中的材料，这是一项手动且耗时的重复性工作，很容易出现人为错误。优化需要使用RFID传感器或条形码扫描，在新库存到达时自动跟踪。
每种材料（即料卷）都经过登记，并从那时起通过时间敏感材料管理软件在其整个生命周期中持续跟踪，该软件跟踪所有材料和套件的位置、状况和状态，并自动计算暴露时间。
由于取消了文书工作、手工登记和材料跟踪，新材料的签收过程更快，而且消除了人为错误。库存从投放到冷库的速度很快，延长了材料的保质期。消除了人为错误，节约了成本，提高了效率。
优化包括：
使用应用程序进行条码追踪的示例
步骤2：解冻材料
工人们经常会自行选择要解冻的料卷，仅仅是基于便利性（例如，较长的料卷更容易操作，而工人们往往只是拿离门最近的料卷，并没有考虑很多）。在我们的例子中，通过材料跟踪软件，工厂车间的选择过程是考虑到保质期参数、材料长度和生产需求等实时数据的材料优化。这使得材料浪费大大减少，也符合可持续发展的高标准。
增加了一项新的功能：数字助理及时发送警报和基于人工智能的有洞察力的建议，例如在给定环境下选择最佳的料卷（智能材料选择）。这使得材料管理和跟踪完全自动化，从而减少人为错误。
数字孪生：工厂的数字代表，显示所有材料的位置、状况和状态。如果它们的温度上升到X度以上，软件会自动开始计算曝光时间，在需要时触发警报。
自动警报在材料过期之前，准确地推荐需要解冻哪些材料或使用哪些材料，以及何时使用。
自动跟踪：进出冷库、过期日期、警报和建议（例如，为作业分配特定料卷）
时间敏感材料的管理还包括工厂库存的可追溯性
步骤3：下料和齐套
传统来说，创建一个开料计划，只为一个零件类型切割预定数量的套件，然后当工厂收到工作订单时，这些套件被反复切割。正如许多复合材料制造商所了解的那样，这种方法效率低下，导致了过多的套件，需要在冷库中储存，并造成昂贵的材料浪费。在我们的示例中，制造商转而使用制造优化技术，特别是复合材料下料优化解决方案。然后，计划被转化为动态下料计划（基于几个工单，可以用同一块材料切割多个零件类型），专门为实际需求而制作，只为完成传入的工单所需的套件。
该软件还能自动为工单和计划分配材料，优化利用材料，还能应用有效的余料策略。此外，不再需要寻找装有所需工具包的推车，它们的位置被实时跟踪和显示。这些优化的流程提高了产量，节省了时间和成本，并确保符合审核要求。
步骤4和5：铺层和固化
传统上，套件被放置在模具中，然后被送到热压罐中进行固化。这都是人工完成的，而且在工厂工人不知情的情况下，需要不时地对模具或热压罐进行维修。这可能会使生产停顿，造成代价高昂的延误和生产瓶颈。
工具管理系统是另一个用于优化生产的智能工厂应用程序，它使用传感器自动跟踪工具，并准确地指出它们在生产车间的位置。工人们再也不会丢失工具，花宝贵的时间去寻找所需的工具，而且损坏或维修问题会提前得到提醒，防止延误。
随着添加人工智能优化，铺层和固化成为智能制造过程的一部分，使其更有效率，更不容易受到变化和误判的影响。该软件具有预测性维护的功能，这意味着当模具需要维护时，数字助理会及时发送建议，要求使用替代的模具。建议是在预测的基础上发送的，这样就可以完全避免停工了。此外，数字助理还能智能地协调模具和热压罐，以实现最佳调度，最大限度地提高产量，并节省能源成本。这确保了热压罐在满负荷时提前协调工作。
热压罐：图片来源（图片并非所述生产车间）
预期结果和投资回报
我们一直在跟踪智能工厂车间的实施结果，比如本文介绍的这个车间和其他车间。如以下基准所示，航空航天复合材料制造优化技术的影响是可衡量的：
总结：AI和IIoT为智能生产线提供动力
工业物联网（IIoT）和先进的人工智能（AI）的强大组合，与现有的软件（ERP或MES）顺利整合，实现了上述的好处。IIoT传感器自动跟踪重要的实时因素，如位置、状态、温度和时间。收集到的传感器数据由先进的应用程序（数字助理）使用人工智能算法来考虑目前的情况，包括即将到来的需求和计划，围绕材料过期、热压罐产能、生产需求、交付期限、供应链问题等关键领域实时提供可操作的见解和建议。加上我们在航空航天复合材料方面的深厚行业知识，这些能力使制造商能够在他们的工厂创建一个真正的智能、超自动化和优化的生产线。
了解更多信息，请联系我们的数字化转型专家。
