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一種基于狀態(tài)驅動的離散性生產追溯平臺的預測分析方法與流程

文檔序號:11621036閱讀:262來源:國知局

本發(fā)明涉及一種預測分析方法,具體是一種基于狀態(tài)驅動的離散性生產追溯平臺的預測分析方法。



背景技術:

制造業(yè)企業(yè)產品生產時存在品種多、批量小的客觀情況,一個批次零部件往往用在多個產品型號、不同批次訂單生產中。當制造過程或市場質量異常時,當調查出某批次零部件存在問題時,為了鎖定問題零部件具體用在什么訂單、哪些批次、產品條碼號明細等信息,需要手工對現(xiàn)有大量的紙面產品流程卡、領料單等信息展開過濾、清查。往往浪費大量人力及時間,造成異常發(fā)生后不能快速響應、效率低下,甚至有時候等調查清楚時發(fā)現(xiàn)存在潛在風險的產品已經發(fā)貨,或者產線設備出現(xiàn)隱患而沒有意識到,對公司的品牌建設及售后成本都造成很大損失。

國內主流的mes軟件廠商因為適配性的問題,更多的關注軟件的業(yè)務流程,如aps排程,工藝監(jiān)控等業(yè)務層面,基本不涉及狀態(tài)驅動的情況,即在制品某個特定狀態(tài)值乃至全鏈的追溯和管理。傳統(tǒng)mes是自上而下的開發(fā)理念,即數(shù)據(jù)采集也是為業(yè)務流程服務。追溯條線依賴于工序投料和產出節(jié)點,節(jié)點固定且無法智能調節(jié),難以監(jiān)測和還原工序內部,工序之間,循環(huán)工序的隱患和瓶頸。尤其是多工序多零件在制品動態(tài)管理,難以做精細節(jié)點的追溯和分析。

因此現(xiàn)如今企業(yè)逐漸認識到對供應商物料信息、制造過程5m1e信息、質量信息、以及發(fā)貨信息的可采集、可追溯、可查詢的重要性,都迫切需要建立一套完善的產品質量追溯及失效分析系統(tǒng)。



技術實現(xiàn)要素:

本發(fā)明的目的在于提供一種基于狀態(tài)驅動的離散性生產追溯平臺的預測分析方法,以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術方案:

一種基于狀態(tài)驅動的離散性生產追溯平臺的預測分析方法,包含以下步驟:

a、分布式集成采集信息參數(shù);

b、基于狀態(tài)驅動的全要素追溯條線;

c、失效預測分析。

作為本發(fā)明的優(yōu)選方案:所述步驟a包括:1、數(shù)據(jù)采集器采集plc、cnc、控制器和電控柜設備的信息參數(shù),并由智能網關統(tǒng)一發(fā)送至嵌入式終端;2、輸入設備采集零件條碼信息,并上傳至嵌入式終端服務器;3、無線自適應網絡將狀態(tài)信息發(fā)送至狀態(tài)監(jiān)測機,分析并形成追溯節(jié)點;4、狀態(tài)機將追溯節(jié)點信息發(fā)送至采集器和輸入設備;5、服務器和客戶端處理各追溯節(jié)點信息,并形成追溯條線。

作為本發(fā)明的優(yōu)選方案:所述步驟b包括:①、狀態(tài)分析平臺通過采集控制單元,工件狀態(tài)和人員手動輸入傳回的信息,實時分析每段敏感工序的狀態(tài),并智能分析得出追溯條線掃描節(jié)點,②、通過輸入設備掃描這些節(jié)點并關聯(lián)到工單,綁定工件,同時關聯(lián)所有生產信息,從而生成追溯條線。

作為本發(fā)明的優(yōu)選方案:所述步驟c具體是基于相鄰或相近工件的追溯節(jié)點和線條的比對,通過狀態(tài)面或狀態(tài)點的關系對設備故障預測、工件質量效益、生產整體狀態(tài)做趨勢研究和判斷;具體包括:spc分析、節(jié)拍分析、產線平衡率分析、工藝分析、oee分析、質量分析和產量分析。

與現(xiàn)有技術相比,本發(fā)明的有益效果是:1、可以智能研判追溯節(jié)點,反映工序內部,工序之間,循環(huán)工序的潛在問題,可以精確追溯,動態(tài)反映產線實際情況。2、可以對在制品狀態(tài)做精確追溯,更實際反映工藝質量,工件質量。3、可形成全要素追溯條線,更能反映產線的狀態(tài),對于故障預測分析和趨勢研判更加精準和有效。

具體實施方式

下面將對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例,而不是全部的實施例?;诒景l(fā)明中的實施例,本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發(fā)明保護的范圍。

一種基于狀態(tài)驅動的離散性生產追溯平臺的預測分析方法,由分布式集成采集控制單元,全要素追溯鏈平臺,失效預測分析平臺組成。

分布式集成采集控制單元(終端),由數(shù)據(jù)采集器,狀態(tài)監(jiān)測機,嵌入式終端,輸入設備,無線自適應網絡組成。

數(shù)據(jù)采集器采集plc,cnc,控制器,電控柜等設備的信息參數(shù),并由智能網關統(tǒng)一發(fā)送至嵌入式終端。

輸入設備采集零件條碼信息,并上傳至嵌入式終端服務器。

無線自適應網絡將狀態(tài)信息發(fā)送至狀態(tài)監(jiān)測機,分析并形成追溯節(jié)點。

狀態(tài)機將追溯節(jié)點信息發(fā)送至采集器和輸入設備。

服務器和客戶端處理各追溯節(jié)點信息,并形成追溯條線。

基于狀態(tài)驅動的全要素追溯條線:

狀態(tài)機是實時分析產線狀態(tài),并得出追溯節(jié)點的客戶端平臺。狀態(tài)機依據(jù)以下情況研判追溯節(jié)點:

1、每道工序的自動投料與產出;

2、工序內部的瓶頸;

3、工序間的瓶頸;

4、并行工序;

5、循環(huán)工序。

狀態(tài)分析平臺通過采集控制單元,工件狀態(tài)和人員手動輸入傳回的信息,實時分析每段敏感工序的狀態(tài),并智能分析得出追溯條線掃描節(jié)點。這些節(jié)點通過輸入設備掃描關聯(lián)到工單,綁定工件,并關聯(lián)所有生產信息,從而生成追溯條線。此種追溯條線可以精確反映工件和產線的瓶頸,通過相鄰或相近工件的追溯條線的比對,可以精確捕捉和預測故障發(fā)生率,及產線整體情況。

失效預測分析平臺:

基于相鄰或相近工件的追溯節(jié)點和線條的比對,通過以下關系

狀態(tài)面:某個工件綁定的各種信息之間的關系

狀態(tài)點:每個工件對應的某種信息之間的關系

可以對設備故障預測,工件質量效益,生產整體狀態(tài)做趨勢研判。

具體表現(xiàn)及實現(xiàn)方式可以有以下幾個方面。

spc分析:

統(tǒng)計過程控制(簡稱spc,statisticalprocesscontrol)是一種借助數(shù)理統(tǒng)計方法的過程控制工具。它對生產過程進行分析評價,根據(jù)反饋信息及時發(fā)現(xiàn)特殊原因出現(xiàn)的征兆,并采取措施消除其影響,使過程維持在僅受普通原因影響的受控狀態(tài),以達到控制質量的目的。

判異規(guī)則:目前共有3種規(guī)則:超控制線ucl或者lcl;連續(xù)7點在中心線cl的一側;連續(xù)6點有相同的趨勢(持續(xù)上升或持續(xù)下降)。各個參數(shù)分別啟用哪些規(guī)則,在[spc監(jiān)控配置界面中可以配置,若未配置則默認啟用所有的判異規(guī)則。

節(jié)拍分析:

從節(jié)拍分析查看工廠的生產情況,節(jié)拍的波動與加工的設備、產品、工序、人員都有著密切的關系,甚至直接影響到產品的質量和交期。

節(jié)拍分析包括以下功能:節(jié)拍歷史查詢和節(jié)拍匯總。

產線平衡率分析:

通過產線平衡率的結果可對生產線的全部工序進行負荷分析,通過調整工序間的負荷分配使各工序達到能力平衡(作業(yè)時間盡可能相近)的技術手段與方法,最終消除各種等待浪費現(xiàn)象,提高生產線的整體效率。

全節(jié)拍的產線平衡率為,(各工序的70%全節(jié)拍標準節(jié)拍之和)/(瓶頸工序的70%全節(jié)拍標準節(jié)拍*工序數(shù))。

工藝分析:

監(jiān)控工廠設備狀態(tài)與設備工藝參數(shù)實時采集情況。并在曲線圖中表示,可根據(jù)工廠,設備與工藝參數(shù)進行查詢。

oee分析:

oee主題有五個維度,四大內容的分析。五個維度分別是地點維度、設備類型維度、設備維度、時間維度和班次維度;四塊內容分別是oee分析、時間開動率分析、性能開動率分析。

質量分析:

質量分析只要用來分析各道工序在加工時產生不合格品的原因,并用漏斗圖、餅圖、柏拉圖等多種圖片分析不合格的原因。

產量分析:

從產量分析查看工廠生產情況,產量的變動直接反映出生產的好壞,從而能夠深入分析影響產量的各個因素:設備利用率、質量合格率、性能效率、產量平衡率等。

產量分析主題有兩個維度:按地點分析和按產品分析。

按地點分析有以下功能:產量表、趨勢圖、設備利用率、質量合格率、速度效率、產線平衡率。

本發(fā)明的工作原理是:追溯條線:

整體追溯采用條碼標簽關聯(lián)所有原材料、半成品、成品等,并通過記錄在終端上的掃描條碼動作繼而記錄了生產過程中所有的投料、產出、出入庫、銷售等過程。所有數(shù)據(jù)均存在于中心數(shù)據(jù)庫,最終通過對成品條碼或原材料的查詢即可追溯產品整體生產過程的每個環(huán)節(jié),并同時查看每個環(huán)節(jié)相關的歷史數(shù)據(jù),包括:工序、設備、人員、工藝、物料數(shù)量等。

物料從到貨后,包括外協(xié)件等外購件,均在入庫時即打上條碼,在庫存管理的所有過程中,均以掃描條碼的方式獲取物料信息。庫存流轉流程以在移動設備上操作為主,輔助于erp系統(tǒng)進行庫存數(shù)據(jù)的管理。

在生產車間中流轉的所有物料(原料、在制品、半成品等)均采用容器/工位器具間接關聯(lián),即可通過掃描容器的條碼獲取到物料的信息。故物料出庫后,在生產車間的流轉均采用關聯(lián)的容器條碼進行所有加工過程的記錄,除了最后再入庫時需要還原成物料條碼(一般為成品包裝條碼)。記錄的投料與產出信息,同時將關聯(lián)到工單。

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