机电自动化在工程机械制造中的实践探索

引言

随着全球工业化进程的加速，工程机械制造行业正面临日益激烈的市场竞争与技术革新压力。在这一背景下，机电自动化技术作为先进制造技术的重要组成部分，推动工程机械制造领域实现智能化、精确化和高效化转型。将机电自动化技术引入工程机械制造，能提升生产效率和产品质量，降低制造成本，增强市场竞争力。

1 机电自动化在工程机械制造中的应用优势

1.1 提高生产效率与精度

机电自动化技术的应用显著提升了工程机械制造的生产效率和加工精度。通过集成可编程逻辑控制器、伺服驱动系统和高精度传感器，自动化设备能够实现复杂工艺的连续稳定运行，有效减少人为操作误差。在数控加工中心中，多轴联动控制系统可自动完成曲面零件的高效切削，加工精度可达微米级，同时通过在线检测系统实时修正刀具路径偏差。焊接机器人采用激光视觉定位技术，实现焊缝的精准跟踪，焊接合格率提升至 99% 以上。装配生产线引入自动拧紧系统和力矩监控装置，确保关键连接件的装配质量一致性。物料搬运环节应用 AGV 智能调度系统，实现零部件的精准配送和工序衔接，设备综合利用率提高 30% 以上。这些技术突破使得现代工程机械制造过程具有更高的工艺稳定性和质量可控性。

1.2 降低人力成本与劳动强度

机电自动化技术的实施显著降低了工程机械制造领域的人力资源需求和劳动强度。通过部署焊接机器人、自动涂装系统和智能装配线，传统依赖熟练工人的高重复性作业实现了全流程自动化替代。六轴工业机器人可连续完成重型结构件的精确焊接，作业效率较人工提升 3 倍以上，同时消除焊工长期暴露于有害烟尘的职业风险。在部件搬运环节，重载 AGV 系统替代人工完成吨级物料的跨工序转运，减少 70% 以上的体力劳动需求。智能拧紧设备通过力矩闭环控制实现关键连接件的标准化装配，降低对技术工人经验的依赖。质量检测环节采用机器视觉系统自动识别表面缺陷，检测效率提升 5 倍的同时避免了人工目检的视觉疲劳问题。这些自动化解决方案使制造企业的人力资源配置从直接生产向设备维护和技术管理转型，实现人力资源的结构性优化。

2 工程机械制造在新时期发展面临的挑战

2.1 生产效率瓶颈

（1）国内工程机械销量同比下降，产能利用不足，导致大量设备库存积压。产业链上下游发展失衡，比如核心零部件依赖进口，主要是指液压件与发动机，后市场服务分散，难以形成协同的产业链格局；（2）部分企业仍旧依赖人工密集化生产，数控化率仅仅只有 40%～50% ，远远低于发达国家的 80% 。机械制造企业的数字化转型明显不足，目前国内的智能工厂覆盖率仅仅只有 30% ，各种数据系统之间的数据孤岛问题突出，导致生产响应速度受限。（3）劳动力成本上升与技能短缺的矛盾，目前熟练技工缺口比较大，部分企业自动化升级之后需要重新培训员工，这也导致短期的效率下降，局限了机械生产制造现代化发展。

2.2 产品同质化严重

目前市场上机械制造产品同质化现象十分明显，技术创新能力不足、市场竞争策略单一等。在产业的研发中，投入占比为 2%～3% ，低于全球水平，这也导致部分高端产品的研发力度不足，如智能挖掘机和氢能设备等。我国机械制造存在的短板十分明显，液压系统和电控技术等一部分关键技术对外依赖十分显著，超过 50% 。机械生产制造之间企业竞争策略都是通过低价来进行，比如 2023 年小型挖掘机均价同比下降 12% ，利润率压缩到 5%～8% 。在生产方面，产品线趋同， 90% 的企业聚焦挖掘机、装载机等品类，关于这一方面的定制化和智能化则鲜少被人提及。

3 机电自动化在工程机械制造中的实践

3.1 机电自动化技术下的大型挖掘机生产

以大型挖掘机为例，在机电自动化技术的支持下实现了从设计到装配的全链条协同。在生产中，ERP 与 MMS 系统集成。ERP 系统在接收到订单以后，MMS（制造管理系统）自动生成生产计划，并且动态匹配 BOM清单以及库存状态。比如，企业使用 Fastems 柔性化自动化方案，导入生产计划、调度刀具、匹配对应加工程序，缩短系统的订单响应时间。自动化系统的数字孪生验证体系的运用，建立起生产线数字孪生模型，模拟焊接与涂装等工序，提前发现装配问题，将新品导入周期大幅度缩短。在生产中，使用的关键工艺有：其一，机械人焊接与装配。通过六轴工业机器人完成动臂和斗杆等高负载部件的焊接，自动化技术的支持下焊接精度达到 |±0.1mm ，废品率为 0.5% 以下。其二，降低能耗。在生产中通过传感器监测电机和液压系统的运行结合，结合 AI 算法动态调整功率，降低设备的年能耗量。

3.2 智能控制下的精密部件加工生产

在机电自动化技术的指引下，进行精密部件加工，实现生产过程的智能控制和高精度保障。在加工生产中，实现微米级加工，用五轴联动数控机床加工液压阀芯，通过闭环反馈系统来补偿热变形误差，降低表面粗糙度，保证了部件生产的精度。自动化系统部署 PHM（设备监控管理）系统，采集生产过程中的振动与切削数据，再使用 LSTM 网络预测刀具剩余的寿命，降低维护成本。在系统中，通过 AI 视觉质检检查机械生产的缺陷，实现工艺参数的优化。如可使用 YOLOv7 的视觉系统（深度学习系统）来扫描齿轮表面的裂纹，精准度达到 99.5% ，提升检测精度。强化学习算法（DQN）可探索最优切削参数，提升加工效率，减少材料的损耗度。

3.3 柔性自动化生产线的定制化生产

柔性自动化生产是机械制造未来的趋势，在柔性自动化生产线中通过模块化设计与智能物流，满足小批量和多品种的机械生产。在模块化产线中，使用标准化托盘接口，支持不同机械的共线生产，而且减少切换的时间。AGV 与立体仓库联动，根据订单有限调整物流路径，提升仓储周转率。另外借助大数据、区块链技术，获取客户需求，通过区块链技术追踪全生命周期数据，让定制化订单实现透明交付。

3.4 数字孪生与预测性维护

数字孪生技术在工程机械领域的深入应用为设备全生命周期管理提供了创新解决方案。通过构建高保真的虚拟模型，实现物理实体与数字模型的实时数据交互和同步仿真，显著提升了产品设计和优化效率。预测性维护系统的核心在于对设备运行数据的深度挖掘和分析，基于机器学习算法建立关键部件的剩余寿命预测模型，能够准确预判潜在故障发生时机。故障知识图谱的构建整合了历史维修记录和专家经验，形成系统化的诊断决策支持体系。在实际应用中，数字孪生平台可以模拟各种极端工况下的设备表现，为设计改进提供可靠依据。预测性维护策略的实施使设备停机时间大幅缩减，维修资源调配更加精准。这种虚实结合的技术路径不仅改变了传统的被动维修模式，还通过持续的数据积累不断优化预测算法精度，为工程机械的智能化运维开辟了新途径。

结束语

机电自动化在工程机械制造中的应用，不仅革新了传统生产模式，更通过智能感知与自主决策能力，为行业带来突破性发展。未来，随着 5G、物联网等技术的深度融合，机电自动化将进一步拓展应用场景，推动工程机械向更高阶的智能化、绿色化方向迈进，为全球制造业竞争力提升注入持续动能。

参考文献

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