Page 83 - 数值模拟驱动的高温合金热加工技术
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第三章 铸造凝固过程模拟与缺陷控制
生产过程数据智能分析方面，自 1924 年美国贝尔实验室提出控制图用于质
量控制发展至今，统计过程控制理论涉及统计数学、管理和控制多学科，形成了
控制图、工序能力指数（CPK）、试验设计（DOE）等多种工具和方法，已在汽车、
纺织、医药和电子等领域成熟应用。随着商用航空市场需求不断增大，航空产品
数量不断提升，出于对产品成本控制和一致性要求，OEM 对于产品制造的过程
控制提出了更高的要求。铸件是航空产品中技术难度最大的产品之一，也是过程
控制实施最有收益的产品之一。研制阶段，由于技术难度大，铸件产品合格率甚
至达到 10%~20%，巨大的合格率提升空间，可以带来丰厚的经济效益，通过实
验设计和过程控制工具不断优化产品工艺参数，不仅可以形成产品制造过程控制
参数，而且可以逐步提升产品合格率。批产阶段，铸件生产多工序、多参数、多
维度过程和检测数据通过数据收集、分析和监控，能够有效保障生产过程趋于稳
定，保证产品合格率。OEM 更是关注铸件的关键特性的工序能力指数（CPK），
CPK 提升不仅可以提升产品一致性和合格率，同时也可以减少过程监控频次，
进一步降低产品生产成本，逐步从“检测保证产品合格”到“过程保证产品合格”
转变。
2. 国内数智化铸造发展现状
中国已逐步成为国际制造大国，虽与制造强国存在一定差距。但部分企
业在细分行业的市场占有率越来越高，国际化生产和市场竞争中，企业意识到
MES、ERP 和 SPC 等数字化和智能化系统所带来的管理和效益提升，并逐步引
进和应用相关系统软件。但是，数字化和智能化系统搭建过程中，也存在以下问
题：数据采集程度、及时性和准确性不够；生产管理系统集成化程度不够，系统
友好性较差，各系统交互性不够，生产干预及时性不够。国内铸造行业虽然技术
和设备得到了显著进步，但是大规模一体化的数据采集和集成运用依然不完善。
生产过程数据数字化获取方面，国内铸造行业数据采集的智能化和实时性不高，
大部分数据只能靠现场读取和记录，数据分散，不便于后期利用。产品数据没有
得到结构化分类存储，“图号 + 炉号 + 模组号”的简单数据标签，往往需要多重
树形检索才能提取和利用数据，数据抓取烦琐，且不利于后期调用。生产过程数
据智能分析方面，国内铸造行业与国外同类产品相比，存在的一个主要的质量问
题就是产品的特性参数和质量“一致性差”和“稳定性不好”。当前国内高温合
金铸造行业已陆续认识到过程控制对于产品质量提升的作用，但是由于缺乏适用
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