CN105956330B - 基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法及系统，包括以下步骤：获取卷烟设备的现场数据并将获取的数据存储至数据库中；对卷烟设备的现场数据进行处理，卷烟设备的现场数据包括卷烟机停机数据、剔除数据、产量数据及产品质量数据；建立产品工艺质量神经网络预测模型；建立设备故障树；输入卷烟设备实时数据至产品工艺质量神经网络预测模型得到预测产品质量数据，结合设备故障树对卷烟设备进行控制。本发明能够避免数据统计分析方法的单一性，将卷烟设备数据有效结合，建立数据综合分析模型，预测下一时间段内的产品质量情况，防止问题产品的产出，做到以产品质量为导向指导设备管理。
Description
技术领域
本发明涉及烟草行业数据模型的建立领域，具体涉及基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法及系统。
背景技术
近些年来，卷烟企业工业自动化方面得到了长足的发展，建立了底层数采、集控和状态监测等系统，管理层也建立了大量的应用系统，这些工业自动化系统和应用系统中存在大量的设备数据资源，但在设备管理方面的数据管理和数据价值挖掘水平并不高，导致大量数据资源的浪费，不能有效支撑精益管理。
卷烟设备的现场数据主要包含停机数据、剔除数据、产量数据以及产品质量数据。在以往应用中，各类数据往往是被单独应用的，如产量、质量考核，设备停机分析等，且应用方法多为统计分析，数据应用手段较为贫乏。
目前针对卷烟设备的产品工艺质量的预测仅仅靠人工根据烟支质量变化趋势，通过经验进行判断，主观性比较强，没有基于相关的数据进行分析，精确性不高。
发明内容
为解决现有技术存在的不足，本发明公开了基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法及系统，本申请基于卷烟设备各类现场数据建立相应的模型，并结合设备故障树，对卷烟设备的产品进行实时预测。
为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法，包括以下步骤：
获取卷烟设备的现场数据并将获取的数据存储至数据库中；
对卷烟设备的现场数据进行处理，卷烟设备的现场数据包括卷烟机停机数据、剔除数据、产量数据及产品质量数据；
以卷烟机停机数据、剔除数据、产量数据作为输入，产品质量数据作为输出，建立产品工艺质量神经网络预测模型；
建立设备故障树，该设备故障树包含故障现象、故障部位、故障原因、解决措施四个层级；
输入卷烟设备实时数据至产品工艺质量神经网络预测模型得到预测产品质量数据，结合设备故障树对卷烟设备进行控制。
进一步的，对卷烟设备的现场数据进行处理时，包括以下步骤：
1-1)、采用聚类方法筛选出建立产品工艺质量神经网络预测模型所需的停机数据；
1-2)、将各类现场数据按时间顺序分别排序；
1-3)、各类现场数据以彼此采集周期的最小公倍数为单位进行数据采集，设备产量数据、停机数据、剔除数据为该时间段内的最大最小值之差，设备重量数据为该时间段内数据的平均值；
1-4)、将各类现场数据按时间段一一对应，产品质量数据与上一时段的停机、剔除、产量数据对应。
进一步的，建立产品工艺质量神经网络预测模型之前对卷烟设备的现场数据进行处理之后还需要对处理后的数据进行归一化。
进一步的，采用最大最小法对数据进行归一化，其函数形式如下：
x′k＝(xk-xmin)/(xmax-xmin)
式中，xmin为某一指标数据序列中的最小数，xmax为该指标序列中的最大数，xk为该指标数据序列中的第k个数据。
进一步的，设备故障树在建立时，故障部位按照上下游关系排序，每个故障部位的故障原因按照出现概率进行排序，依据设备维修记录数据反馈的出现频次调整故障部位及故障原因的顺序。
基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立系统，包括：
数据获取模块：用于获取卷烟设备的现场数据并将获取的数据存储至数据库中；
数据处理模块，用于对卷烟设备的现场数据进行处理，卷烟设备的现场数据包括卷烟机停机数据、剔除数据、产量数据及产品质量数据；
模型建立模块，用于以卷烟机停机数据、剔除数据、产量数据作为输入，产品质量数据作为输出，建立产品工艺质量神经网络预测模型；
设备故障树建立模块，建立设备故障树，该设备故障树包含故障现象、故障部位、故障原因、解决措施四个层级；
数据预测模块，用于输入卷烟设备实时数据至产品工艺质量神经网络预测模型得到预测产品质量数据，结合设备故障树对卷烟设备进行控制。
数据处理模块中，对卷烟设备的现场数据进行处理时，包括：
数据筛选模块，采用聚类方法筛选出建立产品工艺质量神经网络预测模型所需的停机数据；
数据排序模块，将各类现场数据按时间顺序分别排序；
数据采集模块，将各类现场数据以彼此采集周期的最小公倍数为单位进行数据采集，设备产量数据、停机数据、剔除数据为该时间段内的最大最小值之差，设备重量数据为该时间段内数据的平均值；
数据对应模块，将各类现场数据按时间段一一对应，产品质量数据与上一时段的停机、剔除、产量数据对应。
进一步的，模型建立模块在建立产品工艺质量神经网络预测模型之前及数据处理模块对卷烟设备的现场数据进行处理之后还需要对处理后的数据进行归一化。
进一步的，采用最大最小法对数据进行归一化，其函数形式如下：
x′k＝(xk-xmin)/(xmax-xmin)
式中，xmin为某一指标数据序列中的最小数，xmax为该指标序列中的最大数，xk为该指标数据序列中的第k个数据。
进一步的，设备故障树建立模块在建立设备故障树时，故障部位按照上下游关系排序，每个故障部位的故障原因按照出现概率进行排序，依据设备维修记录数据反馈的出现频次调整故障部位及故障原因的顺序。
本发明的有益效果：
本发明综合应用卷烟设备停机、剔除、产量、质量等数据制定卷烟设备管理策略。首先整理各类现场设备数据，按时间段排序整理，其中质量数据与上一时间段的其他数据对应。然后以停机、剔除、产量数据为输入，采用神经网络方法预测产品质量。最后根据预测结果，结合设备故障树制定管理策略。本发明能够避免数据统计分析方法的单一性，将卷烟设备数据有效结合，建立数据综合分析模型，预测下一时间段内的产品质量情况，防止问题产品的产出，做到以产品质量为导向指导设备管理。
本发明能够避免数据统计分析方法的单一性，将卷烟设备数据有效结合，建立数据综合分析模型，预测下一时间段内的产品质量情况，防止问题产品的产出，做到以产品质量为导向指导设备管理。
附图说明
图1是本发明基于现场数据的卷烟设备管理策略的构建流程图；
图2是本发明实施例停机数据在不同类别数下的聚类优度分布图；
图3是本发明实施例停机数据的聚类结果图；
图4是本发明实施例产品质量预测模型的预测结果图；
图5是本发明实施例短期标准偏差过大的故障树；
具体实施方式：
下面结合附图对本发明进行详细说明：
如图1所示，基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法，包括以下步骤：
步骤1、通过数据分析软件整理各类现场设备数据；步骤2、采用神经网络方法预测产品质量；步骤3、根据预测结果结合设备故障树制定管理策略。
整理各类现场设备数据包含以下分步骤：步骤11、采用数据分析软件读取储存在数据库中的卷烟设备现场数据；步骤12、停机数据采用聚类方法筛选出较为重要的停机因素；步骤13、将各类数据按时间顺序分别排序；步骤14、各类数据以彼此采集周期的最小公倍数15分钟为单位进行数据整理，设备产量、剔除、停机类的数据为该时间段内的最大最小值之差，设备重量数据为该时间段内数据的平均值，形成数据矩阵；步骤15、将各类数据按时间段一一对应，即在数据矩阵中将同时刻的数据置于同一行，产品质量数据与上一时段的停机、剔除、产量数据对应，即在数据矩阵中将所有产品质量数据提前一行。
采用神经网络方法预测产品质量包含以下分步骤：步骤21、对整理后的数据进行归一化处理；步骤22、以卷烟机停机、剔除、产量数据作为输入，产品质量数据作为输出，采用BP神经网络模型，建立产品质量神经网络预测模型。其中，剔除数据指的是卷烟机烟支剔除的数据。
根据预测结果结合设备故障树制定管理策略包含以下分步骤：步骤31、依据维修经验，建立设备故障树，该设备故障树包含故障现象、故障部位、故障原因、解决措施四个层级，包含了造成停机故障所有可能的部位及原因；步骤32、输入卷烟设备实时数据，得到预测产品质量结果；步骤33、判断预测的产品质量结果是否符合生产要求，若符合，则正常生产，若不符合，则结合设备故障树，及时采取维修管理措施。
设备故障树的故障部位按照上下游关系排序，每个故障部位的故障原因根据经验按照出现概率进行排序，依据设备维修记录数据反馈的出现频次调整故障部位及故障原因的顺序。
本实施例采用某卷烟厂ZJ112卷烟机的实际生产数据进行了基于现场数据的卷烟设备管理策略的构建。
本实施例中，考虑的产品质量指标主要为烟支重量短期标准偏差。
一种基于现场数据的卷烟设备管理策略的构建方法，具体包括以下步骤：
停机数据对设备的影响主要表现在停机时长及停机次数两个方面。统计该卷烟机2014年4月1日至8月31日的班次停机数据，如下表1所示，由于卷烟机的停机原因种类较多，需要采用聚类方法筛选出对设备影响较大的停机原因。首先依据组间平方和占总平方和的比值，确定最优聚类数，如图2所示；然后以此最优聚类数进行数据聚类，聚类结果如图3所示；最终选择对设备影响较大的类别作为分析要素，这里选取了SE手动停机、SE跑条、MAX搓板堵塞、SE断纸、MAX出烟堵塞、下游机器停机作为分析要素。
选定停机数据的主要因素后，采集卷烟机2014年8月份日志文件中的数据，将各类数据以15分钟为单位进行整理，设备产量、停机、剔除的数据为该时间段内的最大最小值之差，设备质量数据为该时间段内数据的平均值，将各类数据按时间段一一对应，而产品质量数据与上一时段的其他数据对应。
表1班次停机数据统计表
然后采用最大最小法对整理后的数据进行归一化,其函数形式如下：
x′k＝(xk-xmin)/(xmax-xmin)
式中，xmin为数据序列中的最小数，xmax为序列中的最大数。
以卷烟机停机、剔除、产量数据作为输入，产品质量数据作为输出，使用R语言的nnet程序包建立产品质量神经网络预测模型。预测结果如图4所示，图4中X轴方向为短期标准偏差的实际值，Y轴为预测值。通过计算，该模型的平均误差为0.24％。
如代入数据表中第942行的数据，可得预测值为29.53mg，说明该模型预测出在下一个15分钟的时间段内烟支重量标准偏差将超出规定的小于20mg的要求，需要立即结合图5所示的故障树按照故障出现概率的高低，对设备进行维保处理。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (9)
1.基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法，其特征是，包括以下步骤：
获取卷烟设备的现场数据并将获取的数据存储至数据库中；
对卷烟设备的现场数据进行处理，卷烟设备的现场数据包括卷烟机停机数据、剔除数据、产量数据及产品质量数据,整理各类现场设备数据包含以下分步骤：步骤11、采用数据分析软件读取储存在数据库中的卷烟设备现场数据；步骤12、停机数据采用聚类方法筛选出较为重要的停机因素；步骤13、将各类数据按时间顺序分别排序；步骤14、各类数据以彼此采集周期的最小公倍数15分钟为单位进行数据整理，设备产量、剔除、停机类的数据为该时间段内的最大最小值之差，设备重量数据为该时间段内数据的平均值，形成数据矩阵；步骤15、将各类数据按时间段一一对应，即在数据矩阵中将同时刻的数据置于同一行，产品质量数据与上一时段的停机、剔除、产量数据对应，即在数据矩阵中将所有产品质量数据提前一行；
以卷烟机停机数据、剔除数据、产量数据作为输入，产品质量数据作为输出，建立产品工艺质量神经网络预测模型；
建立设备故障树，该设备故障树包含故障现象、故障部位、故障原因、解决措施四个层级；
输入卷烟设备实时数据至产品工艺质量神经网络预测模型得到预测产品质量数据，结合设备故障树对卷烟设备进行控制；根据预测结果结合设备故障树制定管理策略包含以下分步骤：步骤32、输入卷烟设备实时数据，得到预测产品质量结果；步骤33、判断预测的产品质量结果是否符合生产要求，若符合，则正常生产，若不符合，则结合设备故障树，及时采取维修管理措施。
2.如权利要求1所述的基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法，其特征是，建立产品工艺质量神经网络预测模型之前对卷烟设备的现场数据进行处理之后,还需要对处理后的数据进行归一化。
3.如权利要求2所述的基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法，其特征是，采用最大最小法对数据进行归一化，其函数形式如下：
x′k＝(xk-xmin)/(xmax-xmin)
式中，xmin为某一指标数据序列中的最小数，xmax为该指标序列中的最大数，xk为该指标数据序列中的第k个数据。
4.如权利要求1所述的基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立方法，其特征是，设备故障树在建立时，故障部位按照上下游关系排序，每个故障部位的故障原因按照出现概率进行排序，依据设备维修记录数据反馈的出现频次调整故障部位及故障原因的顺序。
5.基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立系统，其特征是，包括：
数据获取模块：用于获取卷烟设备的现场数据并将获取的数据存储至数据库中；
数据处理模块，用于对卷烟设备的现场数据进行处理，卷烟设备的现场数据包括卷烟机停机数据、剔除数据、产量数据及产品质量数据,整理各类现场设备数据包含以下分步骤：步骤11、采用数据分析软件读取储存在数据库中的卷烟设备现场数据；步骤12、停机数据采用聚类方法筛选出较为重要的停机因素；步骤13、将各类数据按时间顺序分别排序；步骤14、各类数据以彼此采集周期的最小公倍数15分钟为单位进行数据整理，设备产量、剔除、停机类的数据为该时间段内的最大最小值之差，设备重量数据为该时间段内数据的平均值，形成数据矩阵；步骤15、将各类数据按时间段一一对应，即在数据矩阵中将同时刻的数据置于同一行，产品质量数据与上一时段的停机、剔除、产量数据对应，即在数据矩阵中将所有产品质量数据提前一行；
模型建立模块，用于以卷烟机停机数据、剔除数据、产量数据作为输入，产品质量数据作为输出，建立产品工艺质量神经网络预测模型；
设备故障树建立模块，建立设备故障树，该设备故障树包含故障现象、故障部位、故障原因、解决措施四个层级；
数据预测模块，用于输入卷烟设备实时数据至产品工艺质量神经网络预测模型得到预测产品质量数据，结合设备故障树对卷烟设备进行控制,根据预测结果结合设备故障树制定管理策略包含以下分步骤：步骤32、输入卷烟设备实时数据，得到预测产品质量结果；步骤33、判断预测的产品质量结果是否符合生产要求，若符合，则正常生产，若不符合，则结合设备故障树，及时采取维修管理措施。
6.如权利要求5所述的基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立系统，其特征是，数据处理模块中，对卷烟设备的现场数据进行处理时，包括：
数据筛选模块，采用聚类方法筛选出建立产品工艺质量神经网络预测模型所需的停机数据；
数据排序模块，将各类现场数据按时间顺序分别排序；
数据采集模块，将各类现场数据以彼此采集周期的最小公倍数为单位进行数据采集，设备产量数据、停机数据、剔除数据为该时间段内的最大最小值之差，设备重量数据为该时间段内数据的平均值；
数据对应模块，将各类现场数据按时间段一一对应，产品质量数据与上一时段的停机、剔除、产量数据对应。
7.如权利要求5所述的基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立系统，其特征是，模型建立模块在建立产品工艺质量神经网络预测模型之前及数据处理模块对卷烟设备的现场数据进行处理之后,还需要对处理后的数据进行归一化。
8.如权利要求7所述的基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立系统，其特征是，采用最大最小法对数据进行归一化，其函数形式如下：
x′k＝(xk-xmin)/(xmax-xmin)
式中，xmin为某一指标数据序列中的最小数，xmax为该指标序列中的最大数，xk为该指标数据序列中的第k个数据。
9.如权利要求5所述的基于现场数据的产品工艺质量预测模型的建立系统，其特征是，设备故障树建立模块在建立设备故障树时，故障部位按照上下游关系排序，每个故障部位的故障原因按照出现概率进行排序，依据设备维修记录数据反馈的出现频次调整故障部位及故障原因的顺序。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |