摘 要：传统的暗灯系统作为车间目视化管理工具，无法满足试制车间变化频繁、状态多样的特征，目视化效果也亟待提升。本文介绍了新型的无线暗灯系统，通过友好的界面展示车间各工位、项目、车辆状态，提升各方外来人员的支持效率，也便于管理人员掌控车间整体情况。这种暗灯系统还能通过大数据多维分析运营过程中产生的效率问题，并可与相关系统完成对接，实现数据的互联互通，助力智能制造。
关键词：样车试制;无线暗灯系统;暗灯大数据分析
1 引言
随着国内汽车行业开发周期的日益缩短，汽车新技术与新工艺的竞争日益激烈，样车试制作为研发活动中的实车验证环节，对新项目的影响力越来越大。试制过程中，制造车间与实验认证、产品开发、制造工程、项目管理、工厂launch团队都有密切接触，如何提升试制车间运作效率，保证各方协同效果成为了一项重要课题。
Andon系统最早起源于日本丰田汽车公司，主要用于实现车间现场的目视化管理[1]，目前被各主机厂广发采用。结合样车试制的诸多特点，我们基于暗灯理念开发了特色的无线暗灯系统，极大程度提升了目视化效果，并通过大数据积累与分析实现效率优化。
2 无线暗灯的定义
2.1 基于5GHz WIFI的无线暗灯系统
工厂传统的暗灯系统布线成本高、周期长、柔性差，记录及显示的信息有限，与试制的变化频繁、状态多样的特征不匹配。无线暗灯系统基于5GWIFI网络建立，与pad、显示屏等终端设备共同展示更为丰富多变的工位状态，实现信息的传递与存储，并方便与其他数字化工厂系统的对接，实现数据的互联互通，见图1。
无线暗灯系统基于三处终端展现，分别是PAD端（操作人员暗灯拉动）、访客互动屏端（外来人员参观访问）以及大型显示屏端（管理人员状态观察与暗灯响应），以友好的界面展示车间各工位、项目、车辆状态，提升各方人员的支持效率，也便于管理人员掌控车间整体情况，见图2。
2.2 暗灯特色定义
在试制车间，暗灯定义同样和量产工厂有很大差异。对于生产稳定、流程稳定的量产工厂，暗灯停线问题影响产量，影响设备开动率和CPU，是唯一的关注点。而试制车间处于产品验证阶段，试制问题频发，工位也会产生各种状态，具体来说主要遵从以下特点：
1.停线问题非常普遍：尤其对于全新产品，在项目前期停线时间可能达到整个试制过程的50%以上，且原因分布于工程、物流、设备、工艺等各个方面。
2.上下游环节衔接中易出现等待浪费：由于变化频繁，资源有限，上下游衔接并不能保证稳定与顺畅，由此诞生车辆状态切换或交接过程中的等待浪费，即工位有已完成车辆，但无法进行任何下步操作的占用状态。
3.缺料预警问题时常发生：试制物料状态同样不如量产状态稳定，且试制过程中没有工位顺序的强制要求，因此遇到缺料问题，如在不影响正常进度，会拉动缺料预警暗灯寻求帮助。
4.试制阶段的正常工作状态应该包含装车、现场培训、问题记录与分析、返工、看板会、车辆检查与记录、物料清点等工作。
基于以上特点，我们因地制宜地变更暗灯状态，划分为试制时间和非试制时间，通过大数据积累、分析实现优化，见表1。
3 暗灯大数据分析
3.1 暗灯数据记录与导出
基于以上暗灯分类，整个试制车间每年可产生的暗灯数据可达10万条。在暗灯系统后台页面，可以拉取任一时间段的暗灯数据进行分析，数据库中记录内容包括暗灯类型、始末时间、工位、项目、车辆号、状态描述、原因、措施和责任方等，方便进行各纬度的数据分析。
3.2 班组层面数据驱动
班组层面基于工位暗灯数据反映工位车辆/人员状态，判断人员与项目负荷。
核心数据：工位利用效率/暗灯使用频次/工位装配时间/车辆在班组滞留时间等。
暗灯使用频次：暗灯使用频次能够体现操作员工对工位状态的掌握情况，在试制环境中，较少次数的暗灯切换可能是较低的暗灯使用意愿或者较低的工作负荷。通过柱状图和均线可以清晰判断各班组的暗灯使用意愿或工作负荷，便于车间管理人员酌情调整。而从获得的实际数据也表明，高频使用暗灯的工位所积累的暗灯数据与我们的认知相符程度更高（如56号工位数据如HPV、工位停线时间比例等大致符合车间既定理论值），如图3。
工位利用效率：通过各个工位不同类型的暗灯时间积累，可以得出各工位一定周期内的利用效率，寻求改进空间。图4为例（注：绿色表示正常工作，蓝色表示工位占用），47号工位工位占用时间明显高于其他，调查发现该工位装配零件变化点较少，装配顺利，导致该工位较长时间处于占用状态。措施：立即联系工艺工程师优化线平衡。
3.3 車间层面数据驱动
车间层面基于所有暗灯数据反应车间运转过程中的浪费。
核心数据：工位占用TOP问题/工位等待TOP问题等。
举例：收集工位占用数据，高频原因显示为BUCK车辆无法及时领取导致现场工位资源的占用，措施：项目经理牵头优化BUCK交付流程，及时释放车间工位资源。（BUCK：只装配部分零件的用于满足实验需求的车辆或四门两盖），见图5。
3.4 部门内部数据驱动
部门层面基于所有内部停线问题寻求改进空间。
核心数据：部门内部问题导致的停线数据等。
举例：部门内部因物料问题导致每当量车12min的停线，分析原因为缺乏缺料预警机制，项目经理无法提前进行计划调整，措施：物料开发缺料预警模板，每周群发相关人员，见图6。
3.5 外部门数据驱动
驱动外部门，拉动资源同样需要停线数据。
核心数据：各项目、各SMT导致的停线时长。
举例：每周review当月停线TOP项目，向项目/平台寻求相应的支持或资源，推动改善各SMT看板会出勤情况及问题响应速度。
暗灯数据的应用还可进一步挖掘，如低频暗灯分析、车间暗灯使用效率分析、异常数据分析等等，在资源拉动和问题改进方面，用数据说话最为简单有效。
4 后续功能扩展与系统对接
4.1 功能扩展
无线暗灯系统在试制车间的开展仅仅是一个开始，在智能化工厂的趋势下，无线暗灯有着充分的扩展潜力和需求，以下两方面功能拓展正在开发当中：
数据分析功能：根据数据分析逻辑建立数据自动分析功能，并通过dash board呈现给车间管理层。数据自动分析功能应包括节假日数据、异常数据的剔除。
暗灯推送：根据问题类型、停线时间推送消息给相应的响应方，推送方式可以是pad端的声音报警、邮件的提示、手机短信等，进一步提升暗灯的响应效率和自动化程度。
4.2 系统对接
作为数字化车间的主力和数据资产的重要提供方，无线暗灯系统还将与其他系统完成对接。
与试制排产系统对接，考虑暗灯问题对试制排产的影响，通过暗灯记录及时调整排产计划。
与物料拉动系统对接，根据工位状态与排产计划实现物流的JIT到料。
与问题看板系统、E-buildbook对接，实现暗灯问题与零件信息、看板数据的交互共享，见图7。
5 结束语
在智能制造的大背景下，结合试制车间问题频发，变化频繁等特点，无线暗灯系统已经从简单的寻求支持的工具转变为智能工厂的入门引导图，并逐步完善成为车间管理者的眼睛和效率提升工具。无线暗灯的使用极大程度提升了试制车间与各方的协同效率，也必将在未来的跨系统对接中起到越来越重要的作用。
参考文献：
[1]王宁，何瑛.汽车制造业生产物流物料按灯系统设计叨.计算机工程与应用，2010，46（12）：214—218.CHANG X Z， WANG J F. On the trial production of automobile prototype [J]. Technology， 2015，（3）：72.