CN110580019B - 一种面向边缘计算的设备调取方法与装置 - Google Patents

一种面向边缘计算的设备调取方法与装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向边缘计算的设备调取方法与装置。在新的生产任务需求指令发出后，依据加工设备的运行状态、当前计划生产任务数、当前完成任务数、单件任务时间等信息建立设备调取资源库；根据新的生产任务所需设备的关联性、依赖性和替代性分析，在设备调取资源库建立边缘侧设备的任务图结构，采用迪杰斯特拉算法Dijkstra算法在新的生产任务完成的前提下，获得生产时间最少的设备调取方案。本发明针对多任务生产中设备调取问题，解决多任务设备调取冲突、调取方案实时性差等问题，具有灵活性和可扩展性，提高多任务生产的设备调度的资源利用率。

Description

一种面向边缘计算的设备调取方法与装置
技术领域
本发明属于先进制造技术领域，具体涉及一种基于边缘侧生产环境下的生产资源动态调取方法与装置。
背景技术
设备调取是生产系统调度的重要环节，是实现生产计划的重要手段，快速、科学的实现设备调取是实现生产资源优化配置的重要保障。当前的机械制造业生产任务具有多工步、互关联的特性，在多任务和穿插任务的设备调取选择时往往会出现多任务设备调取冲突、调取方案实时性差。
当前设备调取方法更多的考虑多任务间的约束关系以及生产任务的量化假设，但是多任务之间存在动态的竞争关系，设备生产状态也在实时变化，难以实现生产现场快速决策，完成设备调取方案的优化选择。
发明内容
为了解决背景技术中的问题，本发明提供了一种面向边缘计算的设备调取方法，通过建立基于边缘侧数据的设备生产状态模型，实现对生产设备资源的精准把控，基于新的生产任务和设备调取资源库构建加工设备的任务图，以生产时间最少为优化目标实现设备的动态调取。
边缘计算在位置上是云网融合的边缘，与云端相比更靠近生产现场，能实时收集生产现场的状态；其应用在边缘侧发起，能产生更快的网络服务响应。
本发明采用技术方案如下：
一、一种面向边缘计算的设备调取方法包括以下步骤：
1)获取新的生产任务；
2)采集加工设备的运行数据；
3)根据加工设备的运行数据建立设备调取资源库；
4)根据新的生产任务构建加工设备的任务图；
5)采用迪杰斯特拉算法Dijkstra遍历加工设备的任务图，输出设备调取优化方案。
所述步骤2)具体为：
启动边缘侧数据采集平台，通过采集设备获取生产车间中各台加工设备的运行数据，并存储于资源库中；
所述运行数据组为：
INFO(Status,Taskfull,Tasknow,Timeavg)
其中，Status为设备运行状态，Status＝0表示设备损坏，Status＝1表示设备工作中，Status＝2表示设备闲置；Taskfull为设备的总任务数，记设备对单件工件加工开始到加工结束为一个单位数；Tasknow为设备已完成任务数和Timeavg为单件任务时间，记设备对所有单件工件加工开始到加工结束的平均时间为单件任务时间Timeavg。
所述步骤3)具体为：将闲置的加工设备和在当前任务截至时间Timeend可完成加工并有剩余时间的设备加入到设备调取资源库，为后续加工设备的任务图搭建建立基础；
根据每台加工设备的设备运行状态、设备的总任务数、设备已完成任务数、单件任务时间以及设备当前任务截止时间Timeend判断加工设备是否进入设备调取资源库，判断的公式如下：
Figure BDA0002141981320000021
其中，Status为1表示设备运行正常，Status为2表示设备空闲，others表示其他情况；f(x)为1表示进入设备调取资源库，f(x)为0表示不进入设备调取资源库。
所述步骤4)具体为：
4.1)确定新任务所需的加工设备以及该设备在新任务中的加工工序数，并根据加工工序构建加工设备在任务图中的节点：
Nodenum(i,INFO,Timenow,R)
其中，Nodenum表示任务图中的第num个节点；num为当前节点Node序号，i表示加工设备在新任务的工序数，Timenow为加工设备完成新任务的i工序所需时间，R表示是否加入加工设备的任务图结构；
其中，R的计算公式如下：
Figure BDA0002141981320000022
R为1表示加入加工设备的任务图，0表示不加入加工设备的任务图；
所述任务图中的加工设备为设备调取资源库中的且为新任务所需的加工设备；
4.2)根据加工工序间的关联性、依赖性和代替性建立加工设备的任务图G：
Figure BDA0002141981320000031
其中，N表示任务图中节点的总数；Pi,j表示第i台设备与第j台设备间的关联关系值；
Pi,j为Timenow(i)表示第i台设备执行工序的下一个工序可由第j台设备执行，Pi,j为INF表示第i台设备执行工序的下一个工序不能由第j台设备执行；Pi,j设为Timenow(i)还是INF是根据节点Nodenum中的i工序序号是否有路径连通进行判断，如果第j台设备的节点Nodej中的i工序序号与第i台设备的节点Nodei中的i工序序号有路径连通，则Pi,j设为Timenow(i)，反之Pi,j设为INF；
其中，Timenow(i)为第i台设备完成新任务工序所需时间，INF为设定的远远大于所有设备工作时间的一个常值。
相连的工序之间有路径连通，功能相似的可替代性工序也具有相同的连通性质；连通路径以当前路径的设备完成工作所需要的时间Timenow(i)为权值，非连通路径设定远远大于所有设备工作时间的一个常值INF为权值。
所述步骤5)具体为：根据新的生产任务设置任务开始结点NodeStart(0,(2,0,0,0),0,1)和任务结束结点NodeEnd(N+1,(2,0,0,0),0,1)，采用迪杰斯特拉算法(Dijkstra)遍历加工设备的任务图，在从任务开始结点到任务结束结点的所有路径中，优化选取完成新任务的生产时间最少的且以节点顺序进行的路径作为设备优化调取方案，通过设备优化调取方案中路径的节点顺序对应的工序顺序操作加工设备进行新任务加工工序的顺序控制；
选择设备优化调取方案的计算公式如下：
Figure BDA0002141981320000032
其中M为从任务开始结点到任务结束结点所经历的Pi,j的条数，Timenow(i)为第i台设备完成新任务工序所需时间。
二、采用上述面向边缘计算的设备调取方法的调取装置
包括采集模块、存储模块、计算模块和调取模块；所述采集模块用于获取生产车间中各台设备的运行数据包括设备运行状态、设备的总任务数、设备已完成任务数和单件任务时间；所述存储模块用于存储加工设备的状态信息；所述计算模块用于计算加工设备的在任务图中的节点，并构建加工设备的任务图；所述调取模块通过采用迪杰斯特拉算法Dijkstra算法遍历加工设备的任务图，优化选取新任务生产时间最少的设备调取优化方案并完成结果输出。
本发明的有益效果是：
1、本发明可实现加工设备运行状态的实时监控，通过采集设备获取生产车间中各台设备的运行数据，根据设备当前任务和新任务信息动态建立设备调取资源库，解决设备调度中设备数据的实时性和可信性。
2、本发明可实现多设备的工序耦合关联，通过构建加工设备的任务图节点，将设备描述抽象化，根据工序间的关联性、依赖性和代替性建立边缘侧设备的任务图，利用加工设备的任务图可实现多种设备调取方案选择。
3、本发明可实现以生产时间最少为目标的加工设备调取方案生成，解决了突发扰动事故对设备调取的干扰，保证的加工设备调取方案高可靠性。
4、本发明可以针对多任务、小批量、强关联等多种生产情况下的设备调取，支持关键产品的设备调取方案的快速设计，解决多任务设备调取冲突、调取方案实时性差等问题，同时具有经济性、灵活性和可扩展性。
附图说明
图1是本发明的流程总图。
图2是本发明基于Dijkstra算法的设备最优调取方案生成流程示意图。
图3是本发明加工设备调取装置示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细描述。
具体实施例：
轴类零件生产加工的生产任务涉及淬火、车外圆、车断面、打中心孔、铣油槽、粗磨外圆、精磨外圆等加工流程；生产车间中各工序中有多台加工设备，包括中频淬火设备，高频淬火设备、卧式车床、液压摇臂式钻床、立式铣床、无心磨床、外圆磨床、砂带磨床等设备；加工设备调取平台采用B/S架构，提供Windows风格的用户操作界面。
如图1所示是轴类零件在生产任务中的加工设备调取平台运行流程总图，设备调取状态计算与调取方案生成的主要步骤如下：
第一步，启动边缘侧数据采集平台，通过采集设备获取生产车间中各台加工设备的运行数据，并存储于资源库中；
所述运行数据组为：
INFO(Status,Taskfull,Tasknow,Timeavg)
其中，Status为设备运行状态，Status＝0表示设备损坏，Status＝1表示设备工作中，Status＝2表示设备闲置；Taskfull为设备的总任务数，记设备对单件工件加工开始到加工结束为一个单位数；Tasknow为设备已完成任务数和Timeavg为单件任务时间，记设备对所有单件工件加工开始到加工结束的平均时间为单件任务时间Timeavg。
第二步：根据每台加工设备的设备运行状态、设备的总任务数、设备已完成任务数、单件任务时间以及设备当前任务截止时间Timeend判断加工设备是否进入设备调取资源库，判断的公式如下：
Figure BDA0002141981320000051
其中，Status为1表示设备运行正常，Status为2表示设备空闲，others表示其他情况；f(x)为1表示进入设备调取资源库，f(x)为0表示不进入设备调取资源库。
第三步：根据新的生产任务构建加工设备的任务图；
3.1)确定新任务所需的加工设备以及该设备在新任务中的加工工序数，并根据加工工序构建加工设备在任务图中的节点：
Nodenum(i,INFO,Timenow,R)
其中，Nodenum表示任务图中的第num个节点；num为当前节点Node序号，i表示加工设备在新任务的工序数，Timenow为加工设备完成新任务的i工序所需时间，R表示是否加入加工设备的任务图结构；
其中，R的计算公式如下：
Figure BDA0002141981320000052
R为1表示加入加工设备的任务图，0表示不加入加工设备的任务图；
所述任务图中的加工设备为设备调取资源库中的且为新任务所需的加工设备；
3.2)根据加工工序间的关联性、依赖性和代替性建立加工设备的任务图G：
Figure BDA0002141981320000053
其中，N表示任务图中节点的总数；Pi,j表示第i台设备与第j台设备间的关联关系值；
Pi,j为Timenow(i)表示第i台设备执行工序的下一个工序可由第j台设备执行，Pi,j为INF表示第i台设备执行工序的下一个工序不能由第j台设备执行；Pi,j设为Timenow(i)还是INF是根据节点Nodenum中的i工序序号是否有路径连通进行判断，如果第j台设备的节点Nodej中的i工序序号与第i台设备的节点Nodei中的i工序序号有路径连通，则Pi,j设为Timenow(i)，反之Pi,j设为INF；
其中，Timenow(i)为第i台设备完成新任务工序所需时间，INF为设定的远远大于所有设备工作时间的一个常值。
第四步，基于Dijkstra算法生成设备最优调取方案(流程如图2所示)
以直齿圆柱齿轮的生产加工任务为例，直齿圆柱齿轮的加工流程为锻造制胚、正火、车削加工、齿形加工、剃齿、热处理、磨削加工。对于的加工设备涉及造机、正火炉、数控车床、滚齿机、插齿机、铣齿机、渗碳淬火炉、磨齿机等多台设备。设备最优调取方案生成的主要步骤如下：
4.1)设置新的生产任务的任务开始结点NodeStart(0,(2,0,0,0),0,1)和任务结束结点NodeEnd(N+1,(2,0,0,0),0,1)；
4.2)初始化结点集合S1、S2，将NodeStart加入S1集合中；其中S1包含已遍历的设备节点，S2包含未遍历的设备节点；
4.3)从S2中选择与S1中结点有关联关系，且Pi,j权值最小的顶点Nodenext加入S1；
4.4)对其余S2中节点的Pi,j进行修改，若加入Nodenext结点后，使得Nodestart到Nodej的距离Pstart,j缩短，则修改此值；
4.5)重复上述步骤4.3)和4.4)，直至S1中包含所有顶点，此时获得的NodeStart到NodeEnd的距离Pstart,end为新任务开始到结束的最短时间。从NodeStart到NodeEnd经历的更新节点即为设备调取的优化选择方案。
如图3所示，面向边缘计算的设备调取装置包括采集模块、存储模块、计算模块和调取模块；所述采集模块用于获取生产车间中各台设备的运行数据包括设备运行状态、设备的总任务数、设备已完成任务数和单件任务时间；所述存储模块用于存储加工设备的状态信息；所述计算模块用于计算加工设备的在任务图中的节点，并构建加工设备的任务图；所述调取模块通过采用Dijkstra算法遍历加工设备的任务图，优化选取新任务生产时间最少的设备调取优化方案并完成结果输出。

Claims (3)

1.一种面向边缘计算的设备调取方法，其特征在于：方法针对轴类零件生产加工，包括以下步骤：
1)获取新的生产任务；
2)采集加工设备的运行数据；
3)根据加工设备的运行数据建立设备调取资源库；
4)根据新的生产任务构建加工设备的任务图；
所述步骤4)具体为：
4.1)确定新任务所需的加工设备以及该设备在新任务中的加工工序数，并根据加工工序构建加工设备在任务图中的节点：
Nodenum(i,INFO,Timenow,R)
其中，Nodenum表示任务图中的第num个节点；num为当前节点Node序号，i表示加工设备在新任务的工序数，Timenow为加工设备完成新任务的i工序所需时间，R表示是否加入加工设备的任务图结构；
其中，R的计算公式如下：
Figure FDA0002750640080000011
R为1表示加入加工设备的任务图，0表示不加入加工设备的任务图；
所述任务图中的加工设备为设备调取资源库中的且为新任务所需的加工设备；
4.2)根据加工工序间的关联性、依赖性和代替性建立加工设备的任务图G：
Figure FDA0002750640080000012
其中，N表示任务图中节点的总数；Pi,j表示第i台设备与第j台设备间的关联关系值；
Pi,j为Timenow(i)表示第i台设备执行工序的下一个工序可由第j台设备执行，Pi,j为INF表示第i台设备执行工序的下一个工序不能由第j台设备执行；Pi,j设为Timenow(i)还是INF是根据节点Nodenum中的i工序序号是否有路径连通进行判断，如果第j台设备的节点Nodej中的i工序序号与第i台设备的节点Nodei中的i工序序号有路径连通，则Pi,j设为Timenow(i)，反之Pi,j设为INF；
其中，Timenow(i)为第i台设备完成新任务工序所需时间，INF为设定的远远大于所有设备工作时间的一个常值；
5)采用迪杰斯特拉算法遍历加工设备的任务图，输出设备调取优化方案；
所述步骤5)具体为：根据新的生产任务设置任务开始结点NodeStart(0,(2,0,0,0),0,1)和任务结束结点NodeEnd(N+1,(2,0,0,0),0,1)，采用迪杰斯特拉算法(Dijkstra)遍历加工设备的任务图，在从任务开始结点到任务结束结点的所有路径中，优化选取完成新任务的生产时间最少的且以节点顺序进行的路径作为设备优化调取方案，通过设备优化调取方案中路径的节点顺序对应的工序顺序操作加工设备进行新任务加工工序的顺序控制；
选择设备优化调取方案的计算公式如下：
Figure FDA0002750640080000021
其中M为从任务开始结点到任务结束结点所经历的Pi,j的条数，Timenow(i)为第i台设备完成新任务工序所需时间。
2.根据权利要求1所述的一种面向边缘计算的设备调取方法，其特征在于：
所述步骤2)具体为：启动边缘侧数据采集平台，通过采集设备获取生产车间中各台加工设备的运行数据，并存储于资源库中；
所述运行数据组为：
INFO(Status,Taskfull,Tasknow,Timeavg)
其中，Status为设备运行状态、Taskfull为设备的总任务数、Tasknow为设备已完成任务数和Timeavg为单件任务时间。
3.根据权利要求1所述的一种面向边缘计算的设备调取方法，其特征在于：
所述步骤3)具体为：将闲置的加工设备和在当前任务截至时间Timeend可完成加工并有剩余时间的设备加入到设备调取资源库；
根据每台加工设备的设备运行状态、设备的总任务数、设备已完成任务数、单件任务时间以及设备当前任务截止时间Timeend判断加工设备是否进入设备调取资源库，判断的公式如下：
Figure FDA0002750640080000022
其中，Status为1表示设备运行正常，Status为2表示设备空闲，others表示其他情况；f(x)为1表示进入设备调取资源库，f(x)为0表示不进入设备调取资源库。
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