CN109240243A - 一种产量监控方法、装置、系统、计算机设备和存储介质 - Google Patents

一种产量监控方法、装置、系统、计算机设备和存储介质 Download PDF

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CN109240243A CN201811257465.XA CN201811257465A CN109240243A CN 109240243 A CN109240243 A CN 109240243A CN 201811257465 A CN201811257465 A CN 201811257465A CN 109240243 A CN109240243 A CN 109240243A
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Abstract

本发明涉及生产管理领域,公开了一种产量监控方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取指征要素数据,并将所述指征要素数据与对应指征要素预设阈值比较,以判断所述指征要素总状态;获取计算要素数据,通过所述计算要素数据计算最终产量,并将所述最终产量与预设的标准值进行比较,以判断所述计算要素总状态;获取参考要素数据,并将所述参考要素数据与对应参考要素预设阈值比较,以判断所述参考要素总状态;根据所述指征要素、所述计算要素和所述参考要素的总状态综合判定产量状态。本发明通过实时监控生产过程中的各项要素数据,并与产量监控系统的预设数据进行比较,核对产量状态是否正常,使得生产更加高效。

Description

一种产量监控方法、装置、系统、计算机设备和存储介质
技术领域
本发明涉及生产管理领域,特别是涉及一种产量监控方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。
背景技术
现代生产中,智能化的生产设备广泛地使用,有利于各种生产加工,同时提高了生产效率。
但是,随着越来越多的生产设备投入到生产中,传统依靠人工对生产过程中的各类数据进行采集和记录的方式不仅仅增加不必要的人员工作量,而且工作效率低,无法及时反馈生产情况,同时随着人员变动,所记录的数据容易产生丢失。
可见,现有技术无法对生产过程中的数据进行实时处理,以根据生产数据及时掌握生产情况。
发明内容
基于此,有必要针对上述的问题,提供一种产量监控方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。
在其中一个实施例中,本发明提供了一种产量监控方法,所述方法包括如下步骤:
获取指征要素数据,并将所述指征要素数据与对应指征要素预设阈值比较,以判断所述指征要素总状态,所述指征要素数据包括但不限于关键设备运行时长、关键设备运行状态和工艺设备运行时长;
获取计算要素数据,通过所述计算要素数据计算最终产量,并将所述最终产量与预设的标准值进行比较,以判断所述计算要素总状态,所述计算要素数据包括但不限于各类原材料消耗数据;
获取参考要素数据,并将所述参考要素数据与对应参考要素预设阈值比较,以判断所述参考要素总状态,所述参考要素数据包括但不限于原材料进厂数据、成品出厂数据和工艺设备运行温度;
根据所述指征要素、所述计算要素和所述参考要素的总状态综合判定产量状态。
在其中一个实施例中,还提供一种产量监控装置,所述装置包括:
指征要素管理单元,用于获取指征要素数据,并将所述指征要素数据与对应指征要素预设阈值比较,以判断所述指征要素总状态,所述指征要素数据包括但不限于关键设备运行长、关键设备运行状态和工艺设备运行时长;
计算要素管理单元,用于获取计算要素数据,通过所述计算要素数据计算最终产量,并将所述最终产量与预设的标准值进行比较,以判断所述计算要素总状态,所述计算要素数据包括但不限于原材料消耗数据。
参考要素管理单元,用于获取参考要素数据,并将所述参考要素数据与对应参考要素预设阈值比较,以判断所述参考要素总状态,所述参考要素数据包括但不限于原材料进厂数据、成品出厂数据和工艺设备运行温度;
产量状态判断单元,用于根据所述指征要素、所述计算要素和所述参考要素的总状态综合判定产量状态。
在其中一个实施例中,还提供一种产量监控系统,包括:
监测装置,用于监测和采集所述计算要素、参考要素和指征要素的数据;
产量监控中心,包括上述实施例所述产量监控装置,用于接收所述监测装置采集的要素数据,并对所述要素数据进行处理,以判定产量状态。
在其中一个实施例中,还提供一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器上述实施例所述产量监控方法的步骤。
在其中一个实施例中,还提供一种存储介质,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行上述实施例所述产量监控方法的步骤。
本发明实施例中的产量监控方法、装置、系统、计算机设备和存储介质,通过实时监控生产过程中的各项要素数据,并与产量监控系统的预设数据进行比较,核对产量状态是否正常,以达到实时监控生产情况的目的,能够及时发现生产出错,从而有针对性的进行检查维护生产,使得生产更加高效。
附图说明
图1为本发明实施例中产量监控方法的应用环境图;
图2为本发明实施例中产量监控方法的流程图;
图3为本发明实施例中判断指征要素总状态的流程图;
图4为本发明实施例中判断计算要素总状态的流程图;
图5为本发明实施例中判断参考要素总状态的流程图;
图6为本发明实施例中判断参考要素总状态的流程图;
图7为本发明实施例中产量监控装置的结构框图;
图8为本发明实施例中指征要素管理单元的结构框图;
图9为本发明实施例中计算要素管理单元的结构框图;
图10为本发明实施例中参考要素管理单元的结构框图;
图11为本发明实施例中产量监控系统的结构框图;
图12为一个实施例中计算机设备的内部结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
可以理解,本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件,但除非特别说明,这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说,在不脱离本申请的范围的情况下,可以将第一xx单元称为第二xx单元,且类似地,可将第二xx单元称为第一xx单元。
图1为一个实施例中提供的产量监控方法的应用环境图,如图1所示,在该应用环境中,包括生产设备110、监测装置120、计算机设备130。
生产设备110是指工厂中进行产品生产时所涉及到的相关主设备,比如关键设备供电站、水站或者气站等,还包括工艺设备比如机床、车床、生产特定的设备等,生产设备110主要包括能够直接或者间接影响生产状态的设备。
监测装置120可以是包括但不限于传感器、感应器、摄像头等在内的具有数据采集和处理功能的装置,用于监测生产设备110的运行过程中机器的状态以及原料消耗的状态等信息,并将这些信息经过处理后以数据形式进行存储和分享。
计算机设备130可以是独立的物理服务器或终端,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群,可以是提供云服务器、云数据库、云存储和CDN(Content DeliveryNetwork,内容分发网络)等基础云计算服务的云服务器,本发明中的产量监控方法应用在计算机设备130上。
而且监测装置120与计算机设备130可以通过网络进行连接,本发明在此不做限制。
实施例一
如图2所示,为本发明实施例中产量监控方法的流程图,在一个实施例中,提出了一种产量监控方法,本实施例主要以该方法应用于上述图1中的计算机设备130来举例说明,具体可以包括以下步骤:
步骤S201,获取指征要素数据,并将指征要素数据与对应指征要素预设阈值比较,以判断指征要素总状态,指征要素数据包括但不限于关键设备运行时长、关键设备运行状态和工艺设备运行时长;
在本发明实施例中,指征要素是用来表示生产过程中间所必要满足的条件,比如生产设备,必须在设备能够正常运行的情况下才能够正常生产。对应的指征要素数据除了本发明实施例指出的三种以外,还可以根据实际情况进行设定,本发明不进一步限定。
步骤S202,获取计算要素数据,通过计算要素数据计算最终产量,并将最终产量与预设的标准值进行比较,以判断计算要素总状态,计算要素数据包括但不限于各类原材料消耗数据;
在本发明实施例中,计算要素是指能够直接的影响生产的各种非设备等因素,比如某种原材料在生产过程中的消耗应当是存在某种特定的速度,一旦这种速度出现异常即可说明该原材料的供应出现问题,可以有针对性的进行检查。除了本发明实施例中提及的原材料消耗数据以外,涉及到人工岗位还可以进一步的监视操作人员的流动,根据人员的流动判断该岗位状态是否正常具体,比如某岗位需要3人同时进入操作,但是监测到只有1人,则应该进行人员调动,补充该岗位人员。
步骤S203,获取参考要素数据,并将参考要素数据与对应参考要素预设阈值比较,以判断参考要素总状态,参考要素数据包括但不限于原材料进厂数据、成品出厂数据和工艺设备运行温度;
在本发明实施例中,参考要素主要是指简介影响生产的因素,比如本发明实施例中提供的原材料进场数据,表示了生产在正常状态下原材料的供应是否正常,一旦原材料供应跟不上生产速度,则及时了解供应问题,比如是否车辆、供应商出现问题等。
步骤S204,根据指征要素、计算要素和参考要素的总状态综合判定产量状态。
如图3所示,为本发明实施例中判断指征要素总状态的流程图,在本发明实施例中,步骤S201即获取指征要素数据,并将指征要素数据与对应指征要素预设阈值比较,以判断指征要素总状态,指征要素数据包括但不限于关键设备运行时长、关键设备运行状态和工艺设备运行时长,具体为:
步骤S301,获取指征要素数据以及对应指征要素的阈值;
步骤S302,将指征要素数据与对应指征要素的阈值进行比较,若指征要素数据与对应指征要素的阈值不匹配,则认为该指征要素不正常,将其状态标记为预警;
步骤S303,统计所有指征要素的状态,若预警状态的指征要素数量超过指征要素总数量的预定百分比,则将指征要素总状态标记为预警。
在本发明实施例中,各种指征要素以及指征要素的阈值均可以根据实际情况进行设定,比如关键设备运行时长,可以根据设备的运行要求,制定其运行时长,比如关键设备运行状态,可以将设备正常运行或者故障以数据形式进行设置,一旦发生故障则会自动发送故障数据。通过对指征要素状态的判断,能够及时了解生产过程中影响产量的设备的状态,进而一旦产量出现异常可以有针对性的进行检查。
如图4所示,为本发明实施例中判断计算要素总状态的流程图,在本发明实施例中,步骤S202即获取计算要素数据,通过计算要素数据计算最终产量,并将最终产量与预设的标准值进行比较,以判断计算要素总状态,计算要素数据包括但不限于各类原材料消耗数据,具体为:
步骤S401,获取计算要素数据、预设的对应计算要素的权重以及计算要素的标准值;
步骤S402,将计算要素数据结合对应计算要素的权重进行加权平均计算,获取计算要素的最终产量;
步骤S403,将最终产量与预设的标准值比较,并根据最终产量与标准值的差值大小范围将计算要素总状态标记为正常、关注、异常和预警中的一个。
在本发明实施例中,产品的生产过程中使用到的原材料数据均可以进行获取和状态判断,特别是一些必要的原材料,通过对原材料的消耗进行比较,判断其消耗是否正常,从而能够监控产量是否处于正常状态。
如图5所示,为本发明实施例中判断参考要素总状态的流程图,在本发明实施例中,步骤S203即获取参考要素数据,并将参考要素数据与对应参考要素预设阈值比较,以判断参考要素总状态,参考要素数据包括但不限于原材料进厂数据、成品出厂数据和工艺设备运行温度,具体为:
步骤S501,获取参考要素数据以及对应指征要素的阈值;
步骤S502,将所参考要素数据与对应参考要素的阈值进行比较,若参考要素数据与对应参考要素的阈值不匹配,则认为该参考要素不正常,将其状态标记为预警;
步骤S503,统计所有参考要素的状态,若预警状态下的参考要素数量超过参考要素总数量的预定百分比,则将参考要素总状态标记为预警。
在本发明实施例中,通过对参考要素的状态判定,可以提前预测影响产量可能存在的情况,比如原材料进场数据,通过提前了解进厂原材料的多少,提前预支接下来产量的多少会不会受到原材料的影响,能够提前针对产量做出反应。
如图6所示,在本发明实施例中,步骤S204即根据指征要素、计算要素和参考要素的总状态综合判定产量状态,具体为:
步骤S601,若指征要素总状态为预警,则关键设备或者工艺设备出现问题,将产量状态标记为预警;
步骤S602,若指征要素总状态为正常,则根据计算要素总状态以及参考要素总状态判定产量状态。
在本发明实施例中,若所述指征要素总状态为正常,根据计算要素总状态以及参考要素总状态判定产量状态,具体可以是:
若参考要素总状态正常,则将产量状态标记为与计算要素相同的状态;若参考要素总状态为预警,计算要素总状态为正常,则将产量状态标记为关注;若参考要素总状态为预警,计算要素总状态为关注,则将产量状态标记为异常;若参考要素总状态为预警,计算要素总状态为异常,则将产量状态标记为预警;若参考要素总状态为预警,计算要素总状态为预警,则将产量状态标记为预警。
除了本发明实施例中对于产量状态的判断标准示例以外,还可以根据实际情况进行调整和设置,本发明不进行限制。
本发明实施例中的产量监控方法,通过实时监控生产过程中的各项要素数据,并与产量监控系统的预设数据进行比较,核对产量状态是否正常,以达到实时监控生产情况的目的,能够及时发现生产出错,从而有针对性的进行检查维护生产,使得生产更加高效。
实施例二
如图7所示,在一个实施例中,提供了一种产量监控装置,该产量监控装置可以集成于上述的计算机设备130中,具体可以包括:
指征要素管理单元701,用于获取指征要素数据,并将所述指征要素数据与对应指征要素预设阈值比较,以判断所述指征要素总状态,所述指征要素数据包括但不限于关键设备运行长、关键设备运行状态和工艺设备运行时长;
计算要素管理单元702,用于获取计算要素数据,通过所述计算要素数据计算最终产量,并将所述最终产量与预设的标准值进行比较,以判断所述计算要素总状态,所述计算要素数据包括但不限于原材料消耗数据。
参考要素管理单元703,用于获取参考要素数据,并将所述参考要素数据与对应参考要素预设阈值比较,以判断所述参考要素总状态,所述参考要素数据包括但不限于原材料进厂数据、成品出厂数据和工艺设备运行温度;
产量状态判断单元704,用于根据所述指征要素、所述计算要素和所述参考要素的总状态综合判定产量状态。
如图8所示,在本发明实施例中,指征要素管理单元701包括:
第一数据获取模块801,用于获取指征要素数据以及对应指征要素的阈值;
第一对比模块802,用于将指征要素数据与对应指征要素的阈值进行比较,若指征要素数据与对应指征要素的阈值不匹配,则认为该指征要素不正常,将其状态标记为预警;
第一状态判断模块803,用于统计所有指征要素的状态,若预警状态的指征要素数量超过指征要素总数量的预定百分比,则将指征要素总状态标记为预警。
如图9所示,在本发明实施例中,计算要素管理单元702,包括:
第二数据获取模块901,用于获取计算要素数据、预设的对应计算要素的权重以及计算要素的标准值;
产量计算模块902,用于将计算要素数据结合对应计算要素的权重进行加权平均计算,获取计算要素的最终产量;
第二状态判断模块903,用于将最终产量与预设的标准值比较,并根据最终产量与标准值的差值大小范围将计算要素总状态标记为正常、关注、异常和预警中的一个。
如图10所示,在本发明实施例中,参考要素管理单元703,包括:
第三数据获取模块1001,用于获取参考要素数据以及对应指征要素的阈值;
第二对比模块1002,用于将所参考要素数据与对应参考要素的阈值进行比较,若参考要素数据与对应参考要素的阈值不匹配,则认为该参考要素不正常,将其状态标记为预警;
第三状态判断模块1003,用于统计所有参考要素的状态,若预警状态下的参考要素数量超过参考要素总数量的预定百分比,则将参考要素总状态标记为预警。
在本发明实施例中,产量状态判断单元704进行产量状态判断时:
若指征要素总状态为预警,则关键设备或者工艺设备出现问题,将产量状态标记为预警;
若指征要素总状态为正常,则根据计算要素总状态以及参考要素总状态判定产量状态。
在本发明实施例中,若所述指征要素总状态为正常,则根据计算要素总状态以及参考要素总状态判定产量状态,具体可以是:
若参考要素总状态正常,则将产量状态标记为与计算要素相同的状态;若参考要素总状态为预警,计算要素总状态为正常,则将产量状态标记为关注;若参考要素总状态为预警,计算要素总状态为关注,则将产量状态标记为异常;若参考要素总状态为预警,计算要素总状态为异常,则将产量状态标记为预警;若参考要素总状态为预警,计算要素总状态为预警,则将产量状态标记为预警。
本发明实施例中的产量监控装置,通过实时监控生产过程中的各项要素数据,并与产量监控系统的预设数据进行比较,核对产量状态是否正常,以达到实时监控生产情况的目的,能够及时发现生产出错,从而有针对性的进行检查维护生产,使得生产更加高效。
实施例三
如图11所示,在一个实施例中,提供了一种产量监控系统,本发明实施例提供的一种产量监控系统,包括:
监测装置1101,用于监测和采集所述计算要素、参考要素和指征要素的数据;
产量监控中心1102,包括上述实施例产量监控装置,用于接收所述监测装置采集的要素数据,并对所述要素数据进行处理,以判定产量状态。
本发明实施例中的产量监控系统,通过实时监控生产过程中的各项要素数据,并与产量监控系统的预设数据进行比较,核对产量状态是否正常,以达到实时监控生产情况的目的,能够及时发现生产出错,从而有针对性的进行检查维护生产,使得生产更加高效。
实施例四
如图12所示,为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构框图,本发明实施例提供的一种计算机设备,包括存储器1201、处理器1202、通信模块1203和用户接口1204。
存储器1201中存储有操作系统1205,用于处理各种基本系统服务和用于执行硬件相关任务的程序;还存储有应用软件1206,用于实现本发明实施例中的产量监控方法的各个步骤。
在本发明实施例中,存储器1201可以是高速随机存取存储器,诸如DRAM、SRAM、DDR、RAM、或者其他随机存取固态存储设备,或者非易失性存储器,诸如一个或多个硬盘存储设备、光盘存储设备、内存设备等。
在本发明实施例中,处理器1202可通过通信模块1203接收和发送数据以实现网络通信或者本地通信。
用户接口1204可以包括一个或多个输入设备1207,比如键盘、鼠标、触屏显示器,用户接口1204还可以包括一个或者多个输出设备1208,比如显示器、扩音器等,可以通过用户接口进行本发明实施例中涉及到的数据输入设置。
实施例五
另外,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,使得处理器执行上述产量监控方法的步骤。
应该理解的是,虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink) DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种产量监控方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
获取指征要素数据,并将所述指征要素数据与对应指征要素预设阈值比较,以判断所述指征要素总状态,所述指征要素数据包括但不限于关键设备运行时长、关键设备运行状态和工艺设备运行时长;
获取计算要素数据,通过所述计算要素数据计算最终产量,并将所述最终产量与预设的标准值进行比较,以判断所述计算要素总状态,所述计算要素数据包括但不限于各类原材料消耗数据;
获取参考要素数据,并将所述参考要素数据与对应参考要素预设阈值比较,以判断所述参考要素总状态,所述参考要素数据包括但不限于原材料进厂数据、成品出厂数据和工艺设备运行温度;
根据所述指征要素、所述计算要素和所述参考要素的总状态综合判定产量状态。
2.如权利要求1所述的产量监控方法,其特征在于,所述获取指征要素数据,并将所述指征要素数据与对应指征要素预设阈值比较,以判断所述指征要素总状态,具体为:
获取所述指征要素数据以及对应指征要素的阈值;
将所述指征要素数据与对应指征要素的阈值进行比较,若指征要素数据与对应指征要素的阈值不匹配,则认为该指征要素不正常,将其状态标记为预警;
统计所有所述指征要素的状态,若预警状态的指征要素数量超过指征要素总数量的预定百分比,则将指征要素总状态标记为预警。
3.如权利要求1所述的产量监控方法,其特征在于,所述获取计算要素数据,通过所述计算要素数据计算最终产量,并将所述最终产量与预设的标准值进行比较,以判断所述计算要素总状态,具体为:
获取所述计算要素数据、预设的对应计算要素的权重以及计算要素的标准值;
将所述计算要素数据结合所述对应计算要素的权重进行加权平均计算,获取所述计算要素的最终产量;
将所述最终产量与预设的标准值比较,并根据所述最终产量与所述标准值的差值大小范围将计算要素总状态标记为正常、关注、异常和预警中的一个。
4.如权利要求1所述的产量监控方法,其特征在于,所述获取参考要素数据,并将所述参考要素数据与对应参考要素预设阈值比较,以判断所述参考要素总状态,具体为:
获取所述参考要素数据以及对应指征要素的阈值;
将所述参考要素数据与对应参考要素的阈值进行比较,若参考要素数据与对应参考要素的阈值不匹配,则认为该参考要素不正常,将其状态标记为预警;
统计所有所述参考要素的状态,若预警状态下的参考要素数量超过参考要素总数量的预定百分比,则将参考要素总状态标记为预警。
5.如权利要求1所述的产量监控方法,其特征在于,所述根据所述指征要素、所述计算要素和所述参考要素的总状态综合判定产量状态,具体为:
若所述指征要素总状态为预警,则关键设备或者工艺设备出现问题,将产量状态标记为预警;
若所述指征要素总状态为正常,则根据所述计算要素总状态以及参考要素总状态判定产量状态。
6.如权利要求5所述的产量监控方法,其特征在于,所述若所述指征要素总状态为正常,则根据所述计算要素总状态以及参考要素总状态判定产量状态,具体为:
若所述参考要素总状态正常,则将所述产量状态标记为与所述计算要素相同的状态;
若所述参考要素总状态为预警,所述计算要素总状态为正常,则将所述产量状态标记为关注;
若所述参考要素总状态为预警,所述计算要素总状态为关注,则将所述产量状态标记为异常;
若所述参考要素总状态为预警,所述计算要素总状态为异常,则将所述产量状态标记为预警;
若所述参考要素总状态为预警,所述计算要素总状态为预警,则将所述产量状态标记为预警。
7.一种产量监控装置,其特征在于,所述装置包括:
指征要素管理单元,用于获取指征要素数据,并将所述指征要素数据与对应指征要素预设阈值比较,以判断所述指征要素总状态,所述指征要素数据包括但不限于关键设备运行长、关键设备运行状态和工艺设备运行时长;
计算要素管理单元,用于获取计算要素数据,通过所述计算要素数据计算最终产量,并将所述最终产量与预设的标准值进行比较,以判断所述计算要素总状态,所述计算要素数据包括但不限于原材料消耗数据。
8.参考要素管理单元,用于获取参考要素数据,并将所述参考要素数据与对应参考要素预设阈值比较,以判断所述参考要素总状态,所述参考要素数据包括但不限于原材料进厂数据、成品出厂数据和工艺设备运行温度;
产量状态判断单元,用于根据所述指征要素、所述计算要素和所述参考要素的总状态综合判定产量状态。
9.一种产量监控系统,其特征在于,包括:
监测装置,用于监测和采集所述计算要素、参考要素和指征要素的数据;
产量监控中心,包括权利要求7所述产量监控装置,用于接收所述监测装置采集的要素数据,并对所述要素数据进行处理,以判定产量状态。
10.一种计算机设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行权利要求1至6中任一项权利要求所述产量监控方法的步骤。
11.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行权利要求1至6中任一项权利要求所述产量监控方法的步骤。
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