CN110471381B - 一种印染工业互联网平台、设备及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种印染工业互联网平台、设备及系统，包括：采集印染数据，构建印染数据库；对印染数据进行查错和纠错；根据历史生产数据，确定在历史印染过程中导致质量问题的影响因素；根据实时运行数据，确定染缸的实时运行状况以实现监测；根据预设印染逻辑和印染工艺配方数据判断印染工艺配方设置和染料助剂浓度是否存在异常，并在存在异常时生成提示信息；根据工艺流程数据模拟生产过程，并生成优化建议。可见，该系统应用印染企业的设计与生产过程中的数据，为印染企业提供查错纠错、基本诊断、实时监测、提前预警、工艺优化等数据服务，有效降低印染企业数字化投入成本，实现提高生产效率、提升产品质量、降能耗、减排污、增利润的目的。

Description

一种印染工业互联网平台、设备及系统
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种印染工业互联网平台、设备及系统。
背景技术
目前印染企业的主要痛点是能耗、染助剂、人工、排污成本高，利润薄，这些痛点的原因之一在于染色一次成功率低。据估算，染色一次成功率每提高1％，生产成本约降低1％，收益约增加10％。部分印染企业虽已投入大量资金引进高端设备和信息系统，但其功能和效益远未发挥，数据使用效率仅15％。
可见，如何有效利用印染数据，提升印染企业的效益，是亟待本领域技术人员解决的问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种印染工业互联网平台、设备及系统，用以解决目前印染数据使用效率低，无法提升印染企业效益的问题。
为解决上述技术问题，本申请提供了一种印染工业互联网平台，包括：
数据采集模块：用于采集印染数据，根据所述印染数据构建印染数据库，其中，所述印染数据的来源包括以下任意一项或多项：ERP、SFC、MES、PLM、APS、SCM、CRM，所述印染数据包括历史生产数据、实时运行数据、印染工艺配方数据、工艺流程数据；
查错纠错模块：用于对所述印染数据进行查错和纠错；
基本诊断模块：用于根据所述历史生产数据，确定在历史印染过程中导致质量问题的影响因素；
实时监测模块：用于根据所述实时运行数据，确定染缸的实时运行状况以实现监测；
提前预警模块：用于根据预设印染逻辑和所述印染工艺配方数据判断印染工艺配方设置和染料助剂浓度是否存在异常，并在判定存在异常时生成提示信息；
流程优化模块：用于根据所述工艺流程数据模拟生产过程，并生成优化建议。
优选的，所述流程优化模块具体用于：
根据预先构建的数学模型和所述工艺流程数据模拟生产过程，并生成优化建议，其中所述数学模型包括以下任意一项或多项：印染质量数学模型、能耗数学模型、排污数学模型，印染工艺配方种类推荐模型，印染配方浓度推荐模型。
优选的，所述提前预警模块还用于：
在判定印染工艺配方异常时，根据当前面料的属性数据和客户样品的颜色数据，生成推荐配方数据，其中，所述当前面料的属性数据包括以下任意一项或多项：测色、成分、捻度、细度、密度、弹性、质量。
优选的，还包括：
数据整合模块：用于对所述不同种类的印染数据进行整合，生成可视化图表。
优选的，还包括：
反馈模块：用于反馈所述基本诊断模块、所述实时监测模块、所述提前预警模块、所述流程优化模块的输出结果。
优选的，所述数据采集模块具体用于：
从预先为当前印染企业设置的中间服务器采集印染数据，并根据所述印染数据构建印染数据库。
优选的，所述数据采集模块具体用于：
采集印染数据，根据所述印染数据分别构建染料信息数据库、助剂信息数据库、面料信息数据库、颜色信息数据库、工艺信息数据库、印染质量问题数据库。
此外，本申请还提供了一种印染工业互联网设备，包括：如上所述的印染工业互联网平台。
最后，本申请还提供了一种印染工业互联网系统，包括如上所述的印染工业互联网设备，还包括印染企业终端。
优选的，还包括：预先为所述印染企业终端设置的中间服务器。
本申请所提供的一种印染工业互联网平台，包括：数据采集模块、查错纠错模块、基本诊断模块、提前预警模块、流程优化模块，用于实现：采集印染数据，根据印染数据构建印染数据库；对印染数据进行查错和纠错；根据历史生产数据，确定在历史印染过程中导致质量问题的影响因素；根据实时运行数据，确定染缸的实时运行状况以实现监测；根据预设印染逻辑和印染工艺配方数据判断印染工艺配方设置和染料助剂浓度是否存在异常，并在判定存在异常时生成提示信息；根据工艺流程数据模拟生产过程，并生成优化建议。可见，该系统应用印染企业设计与生产过程中的数据，为印染企业提供查错纠错、基本诊断、实时监测、提前预警、工艺优化等数据服务，能有效降低印染企业数字化投入成本，实现提高生产效率、产品质量、降能耗、减少排污、增加利润的目的。
此外，本申请还提供了一种印染工业互联网设备及系统，其作用与上述平台的作用相对应，这里不再赘述。
附图说明
为了更清楚的说明本申请实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请所提供的一种印染工业互联网平台实施例一的架构示意图；
图2为本申请所提供的一种印染工业互联网平台实施例二的架构示意图；
图3为本申请所提供的一种印染工业互联网平台实施例二的总体架构示意图；
图4为本申请所提供的一种印染工业互联网系统实施例的架构示意图。
具体实施方式
本申请的核心是提供一种印染工业互联网平台、设备及系统，为印染企业提供设计与生产过程中的数据查错纠错、基本诊断、实时监测、提前预警、工艺优化等数据服务，提升了印染企业的效益。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
下面对本申请提供的一种印染工业互联网平台实施例一进行介绍，参见图1，实施例一包括：
数据采集模块101：用于采集印染数据，根据所述印染数据构建印染数据库，其中，所述印染数据的来源包括以下任意一项或多项：ERP、SFC、MES、PLM、APS、SCM、CRM，上述印染数据包括：面料数据、测色数据、工艺数据、染料配方数据、助剂配方数据、集控数据、回修数据、能耗数据、排污数据、面料及颜色花样描述数据、客户要求数据、实际生产的产品质量数据等，还包括：历史生产数据、实时运行数据、印染工艺配方数据、工艺流程数据；
目前印染企业的数据普遍存储于不同的第三方公司提供的系统中，这些第三方公司为企业提供不同的服务，各个第三方公司的系统中的数据相互之间缺少关联，形成了一个个的数据孤岛。如果不将散落的数据整合起来，那么数据的价值将会大打折扣，无法发挥出真正的作用。针对该问题，本实施例的数据采集模块101采集印染企业存储于多个第三方的系统的数据，将所有的数据孤岛整合到一起后再进行数据分析。这样一来，能够充分发挥印染企业数据的作用。
其中，印染数据主要包括ERP、SFC、MES、PLM、APS、SCM、CRM等信息系统中的面料信息、测配色信息、标样光谱值信息、染料信息、助剂信息、集控信息、能源信息、质量信息、工艺信息、财务信息、客户信息、供应商信息、流程信息、人员信息、设备信息等字段数据。
可以理解的是，本实施例的印染工业互联网平台可以同时为多家印染企业提供服务。
查错纠错模块102：用于对所述印染数据进行查错和纠错；
具体的，预先设置规范数据录入标准与存储格式，对企业的设计与生产过程中的印染数据进行清洗、整合、关联、查错、纠错、填补。当原始的印染数据出现空白或不规范、超出阈值、隐藏错误等错误类型时，可以通过系统算法实现自动的修正。此外，还可以设置错误提醒算法，在员工录入数据的时候实时提示错误，防止错误数据产生。
基本诊断模块103：用于根据所述历史生产数据，确定在历史印染过程中导致质量问题的影响因素；
本实施例中，基本诊断模块主要用于快速找出产品设计与生产流程中最显著和亟待解决的问题，即严重影响产品质量与生产效率的问题，从而减少或者避免这些问题再次发生。
实时监测模块104：用于根据所述实时运行数据，确定染缸的实时运行状况以实现监测；
实时监测模块的目的在于监测染缸的运行状况，强化设备状态监控与故障诊断，优化设备性能，使得车间生产严格按照设计的工艺流程规范操作。
提前预警模块105：用于根据预设印染逻辑和所述印染工艺配方数据判断印染工艺配方设置和染料助剂浓度是否存在异常，并在判定存在异常时生成提示信息；
具体的，在发现设计的染色工艺配方存在可疑问题时，在面料进入大缸实际染色前，及时通知企业相关人员。在此基础上，还可以提供建议印染工艺配方数据，以避免企业产生经济损失。
流程优化模块106：用于根据所述工艺流程数据模拟生产过程，并生成优化建议。
通过大数据人工智能等方法，进行生产过程的数字化模拟，最快最优最全面的使用采集到的数据，评估各工艺流程及其参数选择的合理性，挖掘学习最佳的流程参数，用以工艺设计流程优化，改进老工艺，推荐及开发更多更优更精细化的新工艺。
本实施例所提供一种印染工业互联网平台，包括：数据采集模块、查错纠错模块、基本诊断模块、提前预警模块、流程优化模块，用于实现：采集印染数据，根据印染数据构建印染数据库；对印染数据进行查错和纠错；根据历史生产数据，确定在历史印染过程中导致质量问题的影响因素；根据实时运行数据，确定染缸的实时运行状况；根据预设印染逻辑和印染工艺配方数据判断印染工艺配方设置和染料助剂浓度是否存在异常，并在判定存在异常时生成提示信息；根据工艺流程数据模拟生产过程，并生成优化建议。
可见，该系统应用大数据、物联网、互联网、人工智能等先进技术，为印染企业提供设计与生产过程中的数据查错纠错、基本诊断、实时监测、提前预警、工艺优化等数据服务，能有效降低印染企业数字化投入成本，实现提高生产效率、产品质量、降能耗、减少排污、增加利润的目的。
下面开始详细介绍本申请提供的一种印染工业互联网平台实施例二，实施例二基于前述实施例一实现，并在实施例一的基础上进行了一定程度上的拓展。
图2为实施例二的实现流程图，图3为实施例二的总体架构示意图。参见图2，实施例二具体包括：
数据采集模块201：用于从预先为当前印染企业设置的中间服务器采集印染数据，包括：面料、测色、工艺、染料配方、助剂配方、集控、回修、能耗、排污、面料及颜色花样描述、客户要求、实际生产的产品质量等数据；并根据所述印染数据分别构建染料信息数据库、助剂信息数据库、面料信息数据库、颜色信息数据库、工艺信息数据库、印染质量问题数据库，其中，所述印染数据的来源包括ERP、SFC、MES、PLM、APS、SCM、CRM等信息系统，所述印染数据包括历史生产数据、实时运行数据、印染工艺配方数据、工艺流程数据；
本实施例中，平台在与印染企业的数据传递过程，是通过中间服务器进行传递的。印染企业将企业非敏感数据推送到中间服务器上，数据采集模块再从中间服务器上提取数据，而不是直接连接企业的数据库。因此，本实施例的印染工业互联网平台的工作既不会影响印染企业的工作，又能保证不接触印染企业的财务数据和客户数据等敏感数据，保证了印染企业数据共享的安全性。
因此，数据采集过程包括：第三方服务商负责将印染企业工艺设计和生产过程中的数据进行整合与脱敏，并设计数据传送端口，按照印染工业互联网的数据格式上传数据；印染企业负责挑选企业内部非敏感数据，统一上传到中间服务器；印染工业互联网平台从中间服务器采集印染企业的数据，对各个不同系统的数据孤岛，进行整合与关联，再存入工业互联网云端数据库。
此外，数据采集模块还用于根据采集到的印染数据构建以下数据库：染料信息数据库、助剂信息数据库、面料信息数据库、颜色信息数据库、工艺信息数据库、印染质量问题数据库。
值得一提的是，如前文所述，本实施例可以同时为多家印染企业提供服务，具体可以如图3所示，为各个印染企业设置对应的中间服务器，以便隔离不同中间服务器上的数据。
查错纠错模块202：用于对所述印染数据进行查错和纠错；
作为一种具体的实施方式，构建印染行业信息系统数据查错与纠错推荐算法，对印染企业ERP、SFC、MES、PLM、APS、SCM、CRM等信息系统中的数据进行去异、查错、纠错、填补，提高数据的质量。还可以为企业提供各类型错误的统计信息，帮助企业制定相应规则与奖惩措施。此外，可以进一步设计错误提示系统，当数据录入人员录入错误数据时，提示其改正，实现从数据采集的源头上提高数据质量。当错误数据被录入数据库时，可以通过平台完整的纠错算法实现对错误数据的自动修正。
数据整合模块203：用于对所述不同种类的印染数据进行整合，生成可视化图表；
上述数据整合模块用于统计分析日常数据，自动生成数据报表，帮助企业领导及时了解企业日常生产情况。具体可以利用echarts程序包等手段对云端数据库里的数据进行计算和可视化，并实时将计算和可视化结果上传到用户端。
在此基础上，统计分析企业日常生产过程中产生的关键指标数据，并通过可视化的方式在大屏上和手机端呈现这些实时数据和总结类数据，帮助企业领导实时的了解企业的运行和经营状况，帮助企业高层及时的做出生产上的调整。
基本诊断模块204：用于根据所述历史生产数据，确定在历史印染过程中导致质量问题的影响因素；
具体的，分类统计面料、机缸、客户、颜色、染料、助剂等影响因素与一次成功率、回修/加料、色差/色花等质量问题的关系，协助企业快速找出产品设计与生产流程中导致次品率高的问题，尽可能的减少或者避免这些问题的重复发生。
实时监测模块205：用于根据所述实时运行数据，确定染缸的实时运行状况以实现监测；
本实施例中，实时监测模块可以提供设备状态监控与故障诊断服务，使得车间生产严格按照设计的工艺流程规范操作，也便于生产车间制定精细化考核制度。
提前预警模块206：用于根据预设印染逻辑和所述印染工艺配方数据判断印染工艺配方设置和染料助剂浓度是否存在异常，并在判定存在异常时生成提示信息；还用于在判定印染工艺配方异常时，根据当前面料的属性数据和客户样品的颜色数据，生成推荐配方数据，其中，所述当前面料数据的属性包括以下任意一项或多项：测色、成分、捻度、细度、密度、弹性、质量；
提前预警模块目的在于：在发现设计的印染工艺配方有可疑问题时，自动及时通知企业相关人员，并提供建议，以避免损失。具体的，根据历史数据及染料配伍性，实时自动检验实验室推荐的小缸配方或大缸配方是否合理并通知。
流程优化模块207：用于根据预先构建的数学模型和所述工艺流程数据模拟生产过程，并生成优化建议，其中所述数学模型包括以下任意一项或多项：印染质量数学模型、能耗数学模型、排污数学模型，印染工艺配方种类推荐模型，印染配方浓度推荐模型；
反馈模块208：用于反馈所述基本诊断模块、所述实时监测模块、所述提前预警模块、所述流程优化模块、数据整合模块的输出结果。
具体的，本实施例的印染工业互联网平台远程采集印染企业数据，在云端进行数据处理与分析，并将数据分析结果实时更新到用户端，实现了数据处理和用户端展示同步进行。平台推送信息的展示方式可以为总厂管理式用户端(大屏)、车间用户端(中屏)、实验室用户端(中屏)和手机端等，满足了企业不同职位管理层的不同权限需求，真正做到了远程生产管控的目标，优化了企业的生产管理模式，大大降低了企业的管理难度与管理成本。
如上所述，平台目前有六大功能，分别为数据查错、数据整合、基本诊断、实时监测、提前预警、工艺优化。此六大功能的完全实现，依赖于标准化染料信息管理系统、标准化助剂信息管理系统、标准化面料信息管理系统、标准化颜色信息管理系统、及标准化印染质量问题信息管理系统等基础数据库的建立。
标准化染料信息管理系统包括染料信息数据库，其构建过程包括：首先，全面采集现有市场上的全部染料信息，通过文本分析算法将染料各属性信息转化成结构化文本，并将结构化文本自动存入染料信息数据库；然后按照国家标准对所有染料信息进行标准化的统一命名，并按照有关规则对染料进行分类。
标准化助剂信息管理系统包括助剂信息数据库，其构建过程主要包括：按照现有的助剂分类检测标准，将市场上存在的助剂进行信息采集、整理、格式化处理；
标准化颜色信息管理系统包括颜色信息数据库，主要用于颜色命名及分类信息管理，其构建过程主要包括：应用测色数据，利用数学方法及通用命名规则对采集到的面料颜色进行统一命名并分类；
标准化面料信息管理系统包括面料信息数据库，主要用于实现标准化的面料命名规则及分类信息管理，其构建过程包括：使用字母与数字作为代码对面料进行统一命名，并根据面料属性对面料进行层级分类；
标准化印染质量问题信息管理系统包括染色印染质量数据库，主要用于实现标准化的印染质量问题描述及分类信息管理，其构建过程包括：根据采集到的数据归纳出印染质量问题，并将印染质量问题进行标准化分类与统一命名。
在标准化基础数据库建立的基础上，本实施例通过构建相应的统计学、机器学习、人工智能等算法，实现数据查错、数据整合、基本诊断、实时监测、提前预警、工艺优化等六大功能，并通过手机、电脑、大屏幕等客户端实时、远程、集中展示各类分析图表与反馈信息，帮助印染企业及时掌握生产动态、规避生产问题，提高生产质量。
综上所述，本实施例提供的印染工业互联网平台，集各类标准化基础数据库、数据挖掘算法于一体，平台通过中间服务器，采集各印染企业上传到云端的脱敏数据，通过大数据、物联网、互联网、人工智能等技术搭建标准化的基础数据库，在此基础上，通过标准化数据管理系统、智能化数学分析工具、智能化预警与工艺优化系统，向印染企业提供全新的数字化智能化改造服务，例如数据查错、数据整合、基本诊断、实时监测、提前预警、工艺优化等服务，具备适用性高、覆盖面广的特点，还能根据不同企业的情况量身打造最适合企业的数字化服务。以此提升印染企业的产品品质与生产效率，同时达到缩短产品研制周期、降成本、降能耗、减排污的目的，帮助印染企业实现数字化生产。
此外，本申请还提供了一种印染工业互联网设备，包括：如上所述的印染工业互联网平台。
本实施例的印染工业互联网设备用于实现前述的印染工业互联网平台的实施过程，因此该设备的具体实施方式可见前文中的印染工业互联网平台的实施例部分，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再展开介绍。
另外，由于本实施例的印染工业互联网设备用于实现前述的印染工业互联网平台的实施过程，因此其作用与上述平台的作用相对应，这里不再赘述。
最后，本申请还提供了一种印染工业互联网系统，如图4所示，包括如上所述的印染工业互联网设备401，还包括印染企业终端402。
作为一种优选的实施方式，印染工业互联网系统还包括：预先为所述印染企业终端设置的中间服务器403。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本申请所提供的方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (8)

1.一种印染工业互联网平台，其特征在于，包括：
数据采集模块：用于采集印染数据，根据所述印染数据构建印染数据库，其中，所述印染数据的来源包括以下任意一项或多项：ERP、SFC、MES、PLM、APS、SCM、CRM，所述印染数据包括历史生产数据、实时运行数据、印染工艺配方数据、工艺流程数据；
查错纠错模块：用于对所述印染数据进行查错和纠错；
基本诊断模块：用于根据所述历史生产数据，确定在历史印染过程中导致质量问题的影响因素；所述基本诊断模块具体用于：统计影响因素与质量问题的关系，协助企业找出产品设计与生产流程中导致次品率高的影响因素，其中影响因素包括：面料、机缸、客户、颜色、染料、助剂，质量问题包括：一次成功率、回修/加料、色差/色花；
实时监测模块：用于根据所述实时运行数据，确定染缸的实时运行状况以实现监测；
提前预警模块：用于根据预设印染逻辑和所述印染工艺配方数据判断印染工艺配方设置和染料助剂浓度是否存在异常，并在判定存在异常时生成提示信息；
流程优化模块：用于根据所述工艺流程数据模拟生产过程，并生成优化建议；
所述流程优化模块具体用于：
根据预先构建的数学模型和所述工艺流程数据模拟生产过程，并生成优化建议，其中所述数学模型包括以下任意一项或多项：印染质量数学模型、能耗数学模型、排污数学模型，印染工艺配方种类推荐模型，印染配方浓度推荐模型；
所述数据采集模块具体用于：
采集印染企业存储于多个第三方的信息系统的印染数据，将所有的数据孤岛整合到一起；
所述查错 纠错模块具体用于：
根据预先设置的规范数据录入标准与存储格式以及错误提醒算法，对所述印染数据进行查错和纠错；
所述提前预警模块还用于：
在判定印染工艺配方异常时，根据当前面料的属性数据和客户样品的颜色数据，生成推荐配方数据，其中，所述当前面料的属性数据包括以下任意一项或多项：测色、成分、捻度、细度、密度、弹性、质量。
2.如权利要求1所述的平台，其特征在于，还包括：
数据整合模块：用于对所述不同种类的印染数据进行整合，生成可视化图表。
3.如权利要求1所述的平台，其特征在于，还包括：
反馈模块：用于反馈所述基本诊断模块、所述实时监测模块、所述提前预警模块、所述流程优化模块的输出结果。
4.如权利要求1-3任意一项所述的平台，其特征在于，所述数据采集模块具体用于：
从预先为当前印染企业设置的中间服务器采集印染数据，并根据所述印染数据构建印染数据库。
5.如权利要求4所述的平台，其特征在于，所述数据采集模块具体用于：
采集印染数据，根据所述印染数据分别构建染料信息数据库、助剂信息数据库、面料信息数据库、颜色信息数据库、工艺信息数据库、印染质量问题数据库。
6.一种印染工业互联网设备，其特征在于，包括：如权利要求1-5任意一项所述的印染工业互联网平台。
7.一种印染工业互联网系统，其特征在于，包括如权利要求6所述的印染工业互联网设备，还包括印染企业终端。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：预先为所述印染企业终端设置的中间服务器。
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