CN111090624A - 基于mes和cr板式定制家具板件分类组合算法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及板式家具原材料利用领域,基于MES和CR板件分类组合算法,包括如下步骤:系统为每个生产批次生成一份板件CSV文件,系统自动根据板件固定分类规则将板件CSV切分为多个子CSV文件;系统自动解析18小板CSV文件,将18小板中的板件“工艺路线”为“开料‑封边‑分拣‑试装_柜身包装”的板件筛选出来填充到18大板的CSV数据中,重新生成新的18大板CSV文件;开料优化员将重新生成的板件子CSV文件导入CR软件优化后生成对应的SAW文件;系统根据产线设置,为每个SAW文件对应生成电子开料设备电子文件进行开料。本发明通过降低CR软件优化后余料产生量,提高板式家居订单原材料利用率及电子开料设备效率。
Description
技术领域
本发明涉及板式家具原材料利用领域,具体为一种基于MES(面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统)和CR(板件排列组合优化软件)板件分类组合算法。
背景技术
板式定制家具原材料利用率,主要取决于定制家具板件通过CR软件进行优化后产生余料的多少,余料产生的少利用率高,余料产生多利用率低;本发明的发明人经过多次生产试验探究发现:CR软件优化产生余料主要影响因素如下:1)批次订单基数影响因素,根据现有的生产系统,选取五种批次订单基数不同的批次进行综合利用率对比,结果如下:
订单基数(单) | 板件数量(片) | 综合利用率 | 利用率升降 |
3 | 129 | 70.1% | 0 |
12 | 454 | 77.4% | +7.3% |
14 | 556 | 80.6% | +3.2% |
25 | 1200 | 82.6% | +2% |
45 | 2221 | 83.7% | +1.1% |
因此,综合利用率受订单基数的影响比较大,批次订单基数越大,综合利用率越高;2)板件类型细分影响因素订单基数一定的情况下,选取三种板件细分模式,进入CR软件进行开料优化利用率对比结果如下:
因此,板件类型分的越细,综合利用率越低,开料时间越长;综上分析,本申请的发明人发现,批次订单基数越低,批次板件类型越多,导致板式家具原材料利用率偏低。
发明内容
基于以上技术问题,本发明提供基于MES(面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统)和CR(板件排列组合优化软件)板式定制家具板件分类组合算法,该算法包括如下步骤:
步骤一:系统为每个生产批次生成一个,包括多板件类型信息的CSV文件,并对每个板件类型进行数据标记;
步骤二:CR优化软件根据板件分类规则,将每个生产批次的CSV文件自动拆分成多个子SAW文件;
步骤三:系统自动解析18小板SAW文件,将18小板中的板件“工艺路线”为“开料-封边-分拣-试装_柜身包装”的板件筛选出来填充到18大板的CSV数据中,重新生成新的18大板CSV文件;
步骤四:重新生成的板件子CSV文件导入CR软件优化后生成对应的SAW文件,并导入系统;
步骤五:系统根据产线设置,为每个SAW文件对应生成电子开料设备电子文件进行开料。
在本发明一些实施方式中,步骤一包括:系统自动抓取每个生产批次中所有订单包含的板件信息,按照CR软件格式要求生成CSV文件,并在CSV文件对不同类型的板件进行标记,标记规则:A-18大板,B-18小板,C-18异型板,D-9厘板,E-16厘板,F-25厘板,G-36厘板。
在本发明一些实施方式中,步骤二包括:系统将做好板件类型标记的CSV文件导入CR软件中进行开料优化后,生成对应的类型SAW文件,每种SAW文件代表一种板件类型。
在本发明一些实施方式中,步骤三包括:系统对B类板件SAW文件数据进行解析,将其中工艺路线为“开料-封边-分拣-试装_柜身包装”板件信息提取后,组合进A类SAW文件中,形成新的A-18大板CSV文件和新的B-18小板CSV文件。
在本发明一些实施方式中,步骤四包括:将新的A类型和B类型板件CSV文件重新进行开料优化,生产对应的SAW文件,并导入系统。
在本发明一些实施方式中,步骤五包括:系统对所有A、B、C、D、E、F、G类型板件的SAW文件,匹配上对应的生产产线,并生产相应的开料任务,形成每个SAW文件对应一份开料任务,用于生产开料。
本发明根据板件固定分类规则将板件CSV切分为多个子CSV文件;系统自动解析18小板CSV文件,将18小板中的板件“工艺路线”为“开料-封边-分拣-试装_柜身包装”的板件筛选出来填充到18大板的CSV数据中,重新生成新的18大板CSV文件;开料优化员将重新生成的板件子CSV文件导入CR软件优化后生成对应的SAW文件;系统根据产线设置,为每个SAW文件对应生成电子开料设备电子文件进行开料。本发明通过降低CR软件优化后余料产生量,提高板式家居订单原材料利用率及电子开料设备效率。
附图说明
图1为本发明板件分类组合算法的MES模块示意图;
图2为本发明板件分类组合算法的流程示意图;
图3为CSV文件数据表述和板件分类示意图;
图4~7为本发明提供的ERP系统的操作示意图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明的技术方案及目的,以下结合说明书附图对本发明的实施方式作进一步描述。
一种基于MES和CR板式定制家具板件分类组合算法,流程如图2所示,分以下步骤:
步骤一:系统为每个生产批次生成一个,包括多板件类型信息的CSV文件,并对每个板件类型进行分类标记;
具体来说,系统根据MES生产计划中的批次信息,自动抓取批次中所有订单板件BOM信息,生成一份CSV格式的板件信息汇总文件,CSV文件具体信息包括:生产批次号,订单编号,板件名称,板件材质,板件封边,板件尺寸,工艺路线,包装序号等信息。根据板件的长宽尺寸、厚度以及“工艺路线”不同进行板件分类,并增加一列“板件分类”信息,作为板件分类的标记。
例如:板件长宽尺寸同时大于300毫米,且厚度为18毫米,同时板件“工艺路线”中不包含“铣型”字样的板件我们定义为“18大板”即“A”类型板件,图3为CSV文件数据表述和板件分类结果:
步骤二:CR优化软件根据板件分类规则,将每个生产批次的CSV文件自动拆分成多个子SAW文件;
在本发明的实施方式中,系统将带有板件分类信息的CSV文件导入CR优化软件进行优化,具体地,通过CR优化软件将需要加工的板件进行排列组合算法,生成电子开料锯切图的过程;CR优化软件根据CSV文件中标识的板件类型,对应生成多个SAW文件(电子锯切图文件),一个SAW文件代表一种板件类型,完成对批次板件分类;
在本实施例中,板件共分为七大类,A代表18mm厚大板对应A-SAW,B代表18mm厚小板对应B-SAW,C代表需要铣型的板件C-SAW,D代表9mm厚板件D-SAW,E代表25mm厚板件E-SAW,F代表36mm厚板件F-SAW,G代表16mm厚板件G-SAW;
步骤三:系统自动解析18mm小板的B-SAW文件,将18mm小板中的“工艺路线”为“开料-封边-分拣-试装_柜身包装”的板件筛选出来填充到18mm大板的CSV文件数据中,重新生成新的18mm大板A-SAW文件。
具体来说,系统对18mm小板类型的B-SAW文件进行解析,找到字段“PNL2”中工艺路线为“开料-封边-分拣-试装_柜身包装”的板件,将这些板件抓取填充入18mm大板的A-SAW文件中,重新生成18mm大板的CSV文件和18mm小板的CSV文件,再通过CR软件进行优化,生成新的A-SAW文件和B-SAW文件,完成板件类型之间的组合,其他类型板件由于没有进行重新组合,不需要进行二次处理;我们对开料产生的余料进行了分析,发现余料多为“顺纹理”板条(纹理方向与长度方向一致),而工艺路线为“开料-封边-分拣-试装_柜身包装”的板件也是“顺纹理”板条,这样的填充可以大大减少18mm大板开料以后余料的产生,提高利用率。以下为具体测试结果如下:
组合后开料优化后利用率平均提升1.58%。
步骤四:开料优化员将重新生成的板件子CSV文件导入CR软件优化后生成对应的SAW文件,并导入系统。
具体来说,重新生成的CSV文件需求重新导入CR软件进行优化,并生成对应的SAW文件,以便开料设备进行识别。
步骤五:系统根据产线设置,为每个SAW文件对应生成电子开料设备电子文件进行开料。
具体来说,进行分类组合最终生成电子开料锯可以识别的SAW文件后,还需要为每个SAW文件一一对应好车间扫描需要的任务单,系统根据产线设备的设置自动为每个SAW文件匹配上任务单。
示例:2019年11月7日生产批次。
第一步:请参阅图4,系统自动生产生产批次,2019年11月7日,共382个订单,26个生产批次;导出CSV文件,
第二步:请参阅图5,CR软化后,对批次板件进行分类。举例2019年11月7号生产0001号批次,板件分五种。
第三步、第四步:请参阅图6,系统对SAW文件进行解析,将特定18mm小板填充到18mm大板,并导入系统,此步骤由MES系统自动完成。
第五步:请参阅图7,系统自动匹配产线,生成开料任务。
本发明的有益之处在于:本发明在对板式定制家具原材料利用研究的基础上,引入MES系统和CR软件进行分类组合,将板件的分类信息和组合条件设置在MES系统中,通过CSV文件在MES和CR软件之间进行信息、规则的传递和对接,最终完成板件分类组合整个过程,同时解决SAW文件解析和拆分的技术难题。本发明显著提高了板式定制家具原材料利用率,实现了在板件类型很细分的不利条件下,原材料利用率还能进一步提升,满足了生产多样化需求,节省了原材料消耗,同时满足客户个性化定制需求。
Claims (6)
1.基于MES和CR板式定制家具板件分类组合算法,其特征在于,该算法包括如下步骤:
步骤一:系统为每个生产批次生成一个包括多板件类型信息的CSV文件,并对每个板件类型进行数据标记;
步骤二:CR优化软件根据板件分类规则,将每个生产批次的CSV文件自动拆分成多个子SAW文件;
步骤三:系统自动解析18小板SAW文件,将18小板中的板件“工艺路线”为“开料-封边-分拣-试装_柜身包装”的板件筛选出来填充到18大板的CSV数据中,重新生成新的18大板CSV文件;
步骤四:重新生成的板件子CSV文件导入CR软件优化后生成对应的SAW文件,并导入系统;
步骤五:系统根据产线设置,为每个SAW文件对应生成电子开料设备电子文件进行开料。
2.根据权利要求1所述的分类组合算法,其特征在于:步骤一包括:系统自动抓取每个生产批次中所有订单包含的板件信息,按照CR软件格式要求生成CSV文件,并在CSV文件对不同类型的板件进行标记,标记规则:A-18大板,B-18小板,C-18异型板,D-9厘板,E-16厘板,F-25厘板,G-36厘板。
3.根据权利要求1所述的分类组合算法,其特征在于:步骤二包括:系统将做好板件类型标记的CSV文件导入CR软件中进行开料优化后,生成对应的类型SAW文件,每种SAW文件代表一种板件类型。
4.根据权利要求1所述的分类组合算法,其特征在于:步骤三包括:系统对B类板件SAW文件数据进行解析,将其中工艺路线为“开料-封边-分拣-试装_柜身包装”板件信息提取后,组合进A类SAW文件中,形成新的A-18大板CSV文件和新的B-18小板CSV文件。
5.根据权利要求1所述的分类组合算法,其特征在于:步骤四包括:将新的A类型和B类型板件CSV文件重新进行开料优化,生产对应的SAW文件,并导入系统。
6.根据权利要求1所述的分类组合算法,其特征在于:步骤五包括:系统对所有A、B、C、D、E、F、G类型板件的SAW文件,匹配上对应的生产产线,并生产相应的开料任务,形成每个SAW文件对应一份开料任务,用于生产开料。
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