运用热冲压成形技术制造汽车车身结构件,既可以减少汽车车身自重,又能够提高汽车的安全性,是实现汽车轻量化和提高碰撞安全性的有效措施。热冲压技术在我国有着持续的关注与快速的发展。但是,如何在保证产品质量的前提下实现热成形生产线高效长时间的稳定工作和零件的大批量生产的问题还亟待解决。制造业、网络技术、管理技术以及人工智能等技术的快速发展,对热成形生产线质量控制和生产管理提出了更高的要求,单纯使用传统的生产线质量管理方法已不能完全满足现代制造业的需求。基于本课题组自主研发的Sigma6000热成形生产线,本文主要做了以下几个方面的工作:首先,结合物联网的概念,讨论了热成形生产线的具体构成,分析了机械手、压力机和加热炉等设备的结构特点和控制系统机理,构建了生产线的网络拓扑结构,并分析了各个设备如何进行网络互联和数据监控、获取及转换,搭建了生产线设备和工艺的数据库框架,为后面的研究打下了基础。其次,针对目前生产过程质量管理中的“数据量大而知识匮乏”的现象,结合关联规则挖掘方法和遗传算法的研究,提出了热成形生产线质量控制的数据模型和生产线的数据挖掘方法,将获取的生产线的温度工艺参数及设备实时状态参数等数据进行转化,为生产线管理人员提供必要的决策支持。最后,搭建生产线过程管理的物联网平台,对生产线的各设备及关键工艺参数进行实时监控和记录,有助于对工艺和故障问题进行针对性的解决、降低故障次数、延长稳定生产时间及提高生产效率。