王冠，劉暢，宋微，張樂

(1.河北科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，河北石家莊 050018；2.中國石油天然氣管道科學(xué)研究院有限公司，河北廊坊 065000)

0 前言

焊接成套裝備是石油管道鋪設(shè)的關(guān)鍵設(shè)備，目前我國自主生產(chǎn)的焊接成套裝備在各項性能指標(biāo)方面已不遜于國外同類型產(chǎn)品，但在可靠性和耐用性方面仍存在一定差距[1]。傳統(tǒng)的手工裝配作業(yè)中存在大量不確定因素，是造成產(chǎn)品可靠性缺陷的主要原因。數(shù)字孿生作為提升效率、降低成本、保障安全和節(jié)能減排的關(guān)鍵技術(shù)，在解決產(chǎn)品可靠性缺陷方面也已被證明是行之有效的途徑之一。

數(shù)字孿生最早是由美國教授GRIEVES[2]提出的，起初用于航空飛行器的安全維護。其原理是利用物理模型、傳感器和運行歷史數(shù)據(jù)，通過對實體產(chǎn)品鏡像仿真提出優(yōu)化解決方案[3-6]。數(shù)字孿生技術(shù)被引入我國后，先后經(jīng)歷基于CPS的裝配車間現(xiàn)場動態(tài)實時監(jiān)控[7-8]、數(shù)字孿生四維或五維模型[9]、在孿生車間中實現(xiàn)系統(tǒng)化的優(yōu)化方案[10-12]等幾個階段，但框架性的概念和理論并未解決以可靠性為代表的制造業(yè)具體問題。隨著人工智能[13]、云技術(shù)[14]和虛擬現(xiàn)實[15]等技術(shù)的不斷發(fā)展，生產(chǎn)制造過程逐步實現(xiàn)了端云協(xié)同的智能化管控，數(shù)字孿生技術(shù)的研究也逐漸呈現(xiàn)面向具體問題的趨勢。在虛擬層研究方面，鄭孟蕾、田凌[16]基于時間序列搭建了數(shù)字孿生模型的數(shù)據(jù)庫；AGAPAKI、BRILAKIS[17]應(yīng)用工業(yè)數(shù)據(jù)集分割算法，有效提高了建模效率。在物理層研究方面，祁若龍等[18]提出一種基于VC平臺的機器人運動仿真方法；YU等[19]對機械臂的路徑問題進行了研究；倪自強等[20]在工業(yè)機器人的引導(dǎo)中加入了機器視覺；金壽松等[21]還建立了產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)字孿生模型，以產(chǎn)品質(zhì)量作為關(guān)注重點。系統(tǒng)化的解決方法也考慮了更多的細節(jié)性問題，使數(shù)字化車間的自動化和智能化管控程度逐漸提高。

但是，數(shù)字孿生技術(shù)在以手工裝配為主的生產(chǎn)車間尚未得到充分和有效的應(yīng)用。因此，為了解決手工作業(yè)的生產(chǎn)車間現(xiàn)場人員技術(shù)提升難、問題發(fā)掘難和管理實時性差的問題，本文作者以焊接成套裝備車間作為研究對象，建立車間的數(shù)字孿生模型，基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)驅(qū)動，實現(xiàn)裝配作業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的快速仿真分析和指導(dǎo)。通過數(shù)據(jù)的實時傳遞，設(shè)計不同的功能模塊，為降低不確定因素對產(chǎn)品質(zhì)量的影響和實現(xiàn)車間的精益生產(chǎn)方式提供解決方法。

1 需求分析

某公司作為國內(nèi)從事油氣管道領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)研究、裝備產(chǎn)品制造和技術(shù)服務(wù)的權(quán)威機構(gòu)，由于焊接成套裝備車間生產(chǎn)環(huán)境的多變、人員操作效率較低和產(chǎn)品生產(chǎn)的混流性等問題，很難通過人工的管理方式提高生產(chǎn)效率，精益生產(chǎn)方式也很難實現(xiàn)。具體表現(xiàn)為以下4個方面：

(1)看板管理方式實施困難。由于裝備車間大多還停留在手工裝配階段，缺少智能化設(shè)備的監(jiān)控，車間內(nèi)的環(huán)境要素難以得到量化的顯示。管理者不能及時處理因環(huán)境溫度、濕度及粉塵濃度所造成的車間異常，生產(chǎn)人員長期處于惡劣的車間環(huán)境中，進而影響生產(chǎn)效率及身心健康。傳統(tǒng)自動焊裝備生產(chǎn)調(diào)試區(qū)現(xiàn)場環(huán)境如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)自動焊裝備生產(chǎn)調(diào)試區(qū)域現(xiàn)場

(2)記錄方式數(shù)字化程度低。該公司從事手工裝配作業(yè)的員工大部分是勞務(wù)派遣的用工方式，對產(chǎn)品的裝配流程不熟悉，而且需要掌握多道工序的作業(yè)技能，導(dǎo)致在作業(yè)流程中出現(xiàn)大量的錯誤，存在返工返修多的問題，問題多以紙質(zhì)方式記錄，難以保存、傳遞及追溯。例如現(xiàn)行問題記錄標(biāo)記方式紙質(zhì)記錄單經(jīng)常損壞和丟失。

(3)信息傳遞效率低。管理者難以發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的問題，對效率提升造成了很大的障礙。在紙質(zhì)單據(jù)記錄問題的過程中，極易出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯誤和票據(jù)丟失的情況，發(fā)現(xiàn)問題后不能及時反饋和解決。

(4)持續(xù)性改善能力差。紙質(zhì)單據(jù)的保存難度較大，在對歷史數(shù)據(jù)進行決策時，容易出現(xiàn)缺少關(guān)鍵數(shù)據(jù)的問題，使得所有的改善都將基于最初的生產(chǎn)狀態(tài)。此外，員工工作調(diào)動比較頻繁，新上任的員工難以掌握操作流程，單純的紙質(zhì)作業(yè)指導(dǎo)書不能有針對性地指導(dǎo)員工進行作業(yè)。目前裝配現(xiàn)場作業(yè)情況如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)指導(dǎo)書查看現(xiàn)場

為了解決以上問題，輔助管理者實施有效決策，系統(tǒng)被設(shè)計成為基于數(shù)字孿生四維模型框架結(jié)構(gòu)。其工作過程是在焊接成套裝備車間現(xiàn)場管理時實現(xiàn)：(1)系統(tǒng)通過傳感器感知生產(chǎn)現(xiàn)場異常指標(biāo)，能夠向管理者及時報送異常信息，并快速做出決策和響應(yīng)，避免由于延遲決策所產(chǎn)生的生產(chǎn)事故；(2)自動采集生產(chǎn)現(xiàn)場人員操作的相關(guān)數(shù)據(jù)，并對它進行處理和分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化功能，減少用于問題解決的時間消耗；(3)依據(jù)產(chǎn)品作業(yè)流程以及員工操作歷史數(shù)據(jù)，形成可視化電子作業(yè)指導(dǎo)書，保障員工技能有序提升，進而提升產(chǎn)品質(zhì)量可靠性。

2 數(shù)字孿生系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)整體框架

文中焊接成套裝備數(shù)字孿生框架如圖3所示，主要包含物理層、虛擬層、數(shù)據(jù)層和服務(wù)層四部分。

(1)物理層。物理層主要指的是物理車間，由多個生產(chǎn)人員和設(shè)備組成的裝配車間生產(chǎn)系統(tǒng)，具體包括操作人員、工作臺、機器設(shè)備、產(chǎn)品、傳感器和零件等物理實體；同時還包括產(chǎn)品具體的裝配信息，例如設(shè)備位置和產(chǎn)品的工藝流程。

(2)虛擬層。虛擬層由裝配車間元素的孿生模型搭建而成，主要包含模型要素、行為要素和規(guī)則要素。其中模型要素包括車間的物理設(shè)備、生產(chǎn)線布局和工作環(huán)境等元素；行為要素包括產(chǎn)品裝配順序和物料流動等行為特征；規(guī)則要素包含車間評估等。

(3)數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層是服務(wù)層的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)層包括3個層面，物理車間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、虛擬車間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)以及車間服務(wù)層產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。3個層面的數(shù)據(jù)進行互聯(lián)映射，更新計算，為系統(tǒng)的決策和優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。其中，數(shù)據(jù)層還負責(zé)將數(shù)據(jù)分發(fā)至各個層次和模塊，例如：對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行采集和處理之后，將優(yōu)化后的數(shù)據(jù)反饋至物理層，實現(xiàn)對實體設(shè)備的實時控制。

(4)服務(wù)層。服務(wù)層以數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)作為決策基礎(chǔ)，在實現(xiàn)虛實交互映射的同時，監(jiān)控實體車間的運行狀態(tài)，在孿生車間中提供了狀態(tài)監(jiān)控、仿真分析、場景漫游和計劃優(yōu)化等車間服務(wù)。

圖3 焊接成套裝備數(shù)字孿生框架

2.2 各模塊功能及關(guān)系

在數(shù)字孿生五維模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)數(shù)據(jù)流動將數(shù)字孿生系統(tǒng)劃分為5個模塊。

(1)數(shù)據(jù)感知模塊

數(shù)據(jù)感知模塊即為孿生系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸入的最初階段，主要是對數(shù)據(jù)源的收集，例如車間環(huán)境數(shù)據(jù)、所有設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)以及與生產(chǎn)相關(guān)的全部信息。數(shù)據(jù)采集后傳輸?shù)綌?shù)據(jù)接入模塊進行終端設(shè)備、端口和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳導(dǎo)。在此模塊當(dāng)中涉及到終端設(shè)備的布置和選擇。

(2)數(shù)據(jù)接入模塊

數(shù)據(jù)接入模塊將終端設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)匯入數(shù)字孿生系統(tǒng)當(dāng)中，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)融合等計算，最后將數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)存儲模塊進行存儲和備份，用于對車間運行歷史狀態(tài)的記錄和保存。

(3)數(shù)據(jù)建模模塊

以車間為對象的虛擬模型搭建過程如圖4所示，根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計需求決定使用CATIA V5R20和SolidWorks進行建模工作，利用UE4進行三維立體動畫設(shè)計渲染和制作。

在場景搭建方面，根據(jù)車間設(shè)備尺寸和結(jié)構(gòu)確定模型，考慮到后續(xù)數(shù)字孿生系統(tǒng)中數(shù)據(jù)會驅(qū)動設(shè)備模型的運動，所以整體模型要由部件裝配而成，且需設(shè)置好父子級關(guān)系，使運動符合實際情況。在虛幻引擎中進行材質(zhì)添加和貼圖，給模型添加物理屬性從而與碰撞情況相符合，使它與真實車間保持高度一致性。最后，通過C++腳本實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動虛擬模型。

圖4 虛擬建模流程

在人體建模方面，人員狀態(tài)是數(shù)字孿生車間不可或缺的一部分，為了使虛擬人的工作狀態(tài)忠實于車間人員實際的工作情況，采用多種方法并行的狀態(tài)采集方式。利用Leap Motion、Kinect和攝像頭采集人員狀態(tài)。

最后，車間高保真模型構(gòu)建完成后，連接智能監(jiān)控傳感設(shè)備，采集物理實體數(shù)據(jù)上傳至孿生車間，時刻保持物理層和虛擬層的高度一致和同步運行，在終端設(shè)備可以查看車間的實時運行狀態(tài)。

(4)數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊

數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊負責(zé)將獲取到的系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行分類和處理，并根據(jù)不同類型的數(shù)據(jù)為系統(tǒng)提供各類服務(wù)：數(shù)據(jù)規(guī)劃服務(wù)、數(shù)據(jù)安全保障服務(wù)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計服務(wù)。

數(shù)據(jù)規(guī)劃服務(wù)：對數(shù)字孿生系統(tǒng)中不同來源和不同應(yīng)用類別的數(shù)據(jù)進行分類管理，方便必要時調(diào)取和查看。

數(shù)據(jù)安全保障服務(wù)：對數(shù)字孿生系統(tǒng)內(nèi)不同保密級別的數(shù)據(jù)進行監(jiān)控和安全管理，防止重要數(shù)據(jù)的遺失。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計服務(wù)：依據(jù)現(xiàn)場管理的需要進行相關(guān)指標(biāo)的計算，例如各設(shè)備的作業(yè)效率、在制品的堆積數(shù)量和庫存數(shù)量等。

(5)數(shù)據(jù)可視化模塊

①電子作業(yè)指導(dǎo)書

電子作業(yè)指導(dǎo)書相較于傳統(tǒng)紙質(zhì)作業(yè)指導(dǎo)書，能從多視角多方面展示裝配流程，且能滿足用戶隨時調(diào)取的需求。基于仿真技術(shù)的電子作業(yè)指導(dǎo)書可以展示當(dāng)前工序的詳細信息，包括裝配順序、零件型號和數(shù)量等。指導(dǎo)文件的存儲采取分級嵌套結(jié)構(gòu)保存，便于查找。根據(jù)員工所處的不同崗位能查看的范圍也不同，在防止機密文件外泄的同時，簡化了員工查找文件的流程，提升了工作技能。

②工位實時裝配指導(dǎo)

由于工作人員對產(chǎn)品加工流程不熟悉，且在焊接成套裝備車間中存在諸多手工裝配作業(yè)，裝配的零件相似性很高，經(jīng)常導(dǎo)致錯裝誤裝從而影響工期和質(zhì)量。因此，為此數(shù)字孿生系統(tǒng)提出一種基于Yolov4算法的零件定位與識別方法。首先，使用相機采集螺母、平墊、彈墊、軸套和支撐輪等內(nèi)焊機裝配所需零件圖像，在采集過程中各類零件以不同角度隨意擺放；其次，使用OpenCV進行圖像壓縮和畫質(zhì)增強等處理，獲得零件圖像集；再次，使用圖像標(biāo)注工具Labelimg軟件對零件圖像集進行人工標(biāo)注，如圖5所示，對圖像集中所有零件手動標(biāo)注矩形框；最后，對圖像集進行訓(xùn)練，實現(xiàn)在數(shù)字孿生系統(tǒng)中實時指導(dǎo)人員進行裝配。

③模塊化作業(yè)環(huán)境預(yù)警

車間作業(yè)環(huán)境管理方案如圖6所示，車間內(nèi)將布置工業(yè)傳感器作為數(shù)據(jù)感知工具。系統(tǒng)采用溫濕度傳感器、車間粉塵監(jiān)測儀和煙霧傳感器等采集車間現(xiàn)場實時環(huán)境指數(shù)。在上傳至孿生系統(tǒng)的同時，將環(huán)境指標(biāo)函數(shù)顯示在各區(qū)域的展示界面，通過不同色塊展示不同的環(huán)境指標(biāo)，并對其設(shè)置閾值實現(xiàn)預(yù)警彈窗。有效幫助管理者精準(zhǔn)快速地做出決策，實現(xiàn)對車間環(huán)境的科學(xué)管控。

圖5 人工標(biāo)注圖像集

圖6 作業(yè)環(huán)境管理方案

④產(chǎn)線巡檢與優(yōu)化

產(chǎn)線巡檢與優(yōu)化流程如圖7所示，孿生系統(tǒng)在數(shù)據(jù)感知模塊自動采集實際裝配工時，然后與標(biāo)準(zhǔn)工時對比得出工時損失。根據(jù)時間差值的大小、時差產(chǎn)生的次數(shù)和此裝配節(jié)點的重要程度判斷時差級別。Ⅰ級：時間差值10%，次數(shù)10次以內(nèi)的主要裝配節(jié)點；Ⅱ級：時間差值20%，次數(shù)10次以內(nèi)的各裝配節(jié)點；Ⅲ級：時間差值30%，次數(shù)10次以上的各裝配節(jié)點。

最后，結(jié)合實際裝配出現(xiàn)的問題，分析產(chǎn)生時差的原因或者相應(yīng)地調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)指導(dǎo)書，將實際工時和標(biāo)準(zhǔn)工時互為對照，減少裝配工作的時間波動，也使標(biāo)準(zhǔn)工時更加精確，為作業(yè)計劃的制定提供合理的依據(jù)。

裝配零件實際工時是通過系統(tǒng)自動采集的，數(shù)據(jù)采集界面如圖8所示。裝配節(jié)點的重要程度由專家打分法確定。而工時延誤程度由公式(1)表示：

(1)

其中：fi表示某裝配工序中第i個零件的時差波動程度；Ti表示裝配工序中第i個零件的裝配標(biāo)準(zhǔn)工時，T′i表示裝配工序中第i個零件的裝配實際工時；Ni表示假設(shè)裝配工序中第i個零件裝配總次數(shù)；N′i表示裝配工序中第i個零件裝配發(fā)生工時損失的頻次；Ii表示裝配工序中所有零件的重要程度總分值；I′i表示裝配工序中裝配失誤的第i個零件的重要程度得分；α、β、γ分別表示工時損失時間參數(shù)、工時損失次數(shù)參數(shù)、裝配節(jié)點重要程度參數(shù)在手工裝配工序延誤程度計算中所占的權(quán)重。

圖7 產(chǎn)線巡檢與優(yōu)化流程

圖8 數(shù)據(jù)采集界面

2.3 系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計及環(huán)境

焊接成套裝備車間數(shù)字孿生系統(tǒng)設(shè)計利用Http和Websocket雙向通信協(xié)議，采用軟硬件相結(jié)合的方式進行開發(fā)，系統(tǒng)功能主要展示在服務(wù)器終端。硬件環(huán)境：此系統(tǒng)的運行設(shè)備配置CPU i5、內(nèi)存4 GB、硬盤500 GB、百兆網(wǎng)口1個、COM串口1個、USB串口1個、GTX1060以上的顯卡和64位的Win10操作系統(tǒng)。系統(tǒng)可視化界面平臺選取虛幻引擎4.20進行搭建，以Visual Studio 2017 作為集成開發(fā)環(huán)境，用MySQL數(shù)據(jù)庫存儲，同時利用藍圖腳本和C++語言進行程序編譯，孿生模型與數(shù)字孿生系統(tǒng)其他子功能模塊的數(shù)據(jù)通信通過TCP/IP協(xié)議實現(xiàn)。

3 實驗驗證

根據(jù)上述焊接成套裝備車間生產(chǎn)現(xiàn)場的管理現(xiàn)狀，借助軟件和硬件設(shè)計了數(shù)字孿生系統(tǒng)，并在裝備車間中驅(qū)動輪裝配作業(yè)進行測試和驗證。實驗針對內(nèi)焊機制造中心展開測試，通過物理車間和孿生車間的數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)了二者的數(shù)據(jù)交互和實時映射，如圖9所示。

圖9 高保真虛擬模型搭建

通過實地測量車間環(huán)境數(shù)據(jù)，利用CATIA V5R20軟件搭建了數(shù)字孿生系統(tǒng)的全要素車間孿生模型；基于Unreal Engine4搭建高保真裝配區(qū)域的三維虛擬場景，并建立模型之間的聯(lián)系和約束，將各類傳感器檢測到的環(huán)境數(shù)據(jù)和人員狀態(tài)上傳至孿生車間，在車間看板中及時顯示實時環(huán)境指標(biāo)，幫助管理者進行決策；并通過Leap Motion、Kinect和攝像頭等硬件設(shè)備并行采集人員狀態(tài)，從而實現(xiàn)了人機交互。在此基礎(chǔ)上數(shù)字孿生系統(tǒng)服務(wù)實現(xiàn)的4個主要功能，模塊化作業(yè)環(huán)境展示與警告、產(chǎn)線跟蹤與優(yōu)化、視頻作業(yè)指導(dǎo)書生成與管理和裝配作業(yè)流程預(yù)警4個模塊，為車間安全且穩(wěn)定的運行提供了有力保障。

首先，在系統(tǒng)展示模塊將裝備車間整機測試區(qū)全區(qū)域環(huán)境指標(biāo)進行量化顯示，并在超過安全臨界值時及時發(fā)出預(yù)警提示，如圖10所示，提醒管理人員進行處理。在系統(tǒng)展示時通過各種顏色的色塊表示不同的數(shù)據(jù)參數(shù)更易觀察，則會縮短問題處理的響應(yīng)時間。

圖10 環(huán)境指標(biāo)展示與異常警告

其次，在數(shù)據(jù)服務(wù)模塊，計算物理層和虛擬層所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，對比各個工序預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)工時與實際工時，分析延誤頻率，找出延誤原因，并對延誤頻率較高和延誤時間較長的作業(yè)工序進行標(biāo)準(zhǔn)時間的調(diào)整。通過多次查找原因和調(diào)整后，對工序細節(jié)進行優(yōu)化，使實際工時方差越來越小。調(diào)整前后的工時控制對比如圖11所示，工時波動受控且穩(wěn)定，裝配作業(yè)流程受不同人員的影響也越來越小，且與先前階段利用正態(tài)分布的判斷更符合制造業(yè)的質(zhì)量控制規(guī)律。

圖11 裝配工序時間控制

再次，在系統(tǒng)展示模塊當(dāng)中可以將調(diào)整后的標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程以電子作業(yè)指導(dǎo)書的形式展示如圖12所示，并在當(dāng)前工位的電子看板中顯示供員工學(xué)習(xí)和調(diào)取。相較于傳統(tǒng)的紙質(zhì)作業(yè)指導(dǎo)書，省去員工查找翻閱的時間，且能輔助員工學(xué)習(xí)作業(yè)技能，順利完成產(chǎn)品裝配作業(yè)流程。

最后，系統(tǒng)展示模塊中還將輔助作業(yè)人員進行裝配作業(yè)。例如在內(nèi)焊機裝配車間的驅(qū)動輪裝配作業(yè)中，由于工作人員操作不熟練且產(chǎn)品零件相似度高，極易造成錯誤拿取而進行返工返修，延長了實際工時。在數(shù)字孿生系統(tǒng)中提前置入產(chǎn)品裝配流程以及各產(chǎn)品的數(shù)字模型，利用視頻識別技術(shù)對作業(yè)現(xiàn)場進行識別，在電子看板中提前框選出下一步需要安裝的零件，如圖13所示，減少因零件的高度相似性所造成的錯誤拿取。

4 結(jié)語

數(shù)字孿生作為連接虛擬世界與真實世界、實現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵技術(shù)手段，為制造業(yè)實現(xiàn)智能化發(fā)展注入了新的活力。為推動數(shù)字孿生技術(shù)在石油管道制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，文中根據(jù)油氣管道焊接成套裝備作業(yè)現(xiàn)場的管理問題，搭建了數(shù)字孿生系統(tǒng)，解決了現(xiàn)場車間環(huán)境指標(biāo)不明晰、問題難以發(fā)現(xiàn)、員工技能難以提升等問題。在此基礎(chǔ)上，利用系統(tǒng)的管控方法，減少了因人員所產(chǎn)生的裝配質(zhì)量不穩(wěn)定性，逐步實現(xiàn)精益生產(chǎn)方式，探索了面向管道制造業(yè)的數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)以及相關(guān)實際應(yīng)用。最后，通過系統(tǒng)實現(xiàn)驅(qū)動輪裝配的細節(jié)管控，驗證了其運行過程的可靠性，證明此方法可以為提升手工裝配作業(yè)現(xiàn)場的管理水平提供參考。