CN111612221B - 一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法 - Google Patents

一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法，通过划定工厂监控范围、建立待监控用电设备的关系网络，基于电流指纹分析接入的用电设备的类型，学习用电设备的用电行为，并基于前述的三方面特征建立用电模型，进而可以利用用电模型监测用电设备的工作是否出现异常，同时可以在预设的时间内直接结算数据，进行工效统计。本发明以电流指纹技术，根据接入电器的电流特征变化，分析接入的用电器的工作状态及休息状态，从而建立更加精准的用电模型，可以计算机器每天生产总量，亦可以扩展到预算每个月生产总量、预算每月利润，节约成本；将节省设备成本及更加快速预算每月生产总量及利润收入，可以根据预算来调节后续生产计划及工作计划。

Description

一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法
技术领域
本发明涉及电数字数据处理的技术领域，特别涉及一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法。
背景技术
工厂管理是指为了更有效地提高工厂效率和产品质量，利用计划、组织、用人、指导、控制等活动，对生产过程和生产者进行管理的一种活动。
在社会高速、高度发展的今天，对于工厂的管理提出了更高层次的要求，要求工厂不仅要有产出，同时亦应当追求工效，基于此，各种ERP软件应运而生。
然而，目前关于工厂的生产效率计算就是通过人工统计处理，即使借用ERP系统，事实上操作的也只是简单的数据统计、下单、出单等操作，并且只能根据每天生产封装的总量来计算剩下来每天需要生产量及剩下的成本，从统计的角度来说非常笼统，亦不利于工时的规划。
发明内容
本发明解决了现有技术中，关于工厂工效的统计往往采用人工统计或是简单的采用ERP系统处理，而导致的统计结果笼统，不利于工时规划的问题，提供了一种优化的基于电流指纹技术的工厂工效统计方法。
本发明所采用的技术方案是，一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：划定工厂监控范围，建立待监控用电设备的关系网络；
步骤2：基于电流指纹，分析接入的用电设备的类型；
步骤3：学习用电设备的用电行为；
步骤4：建立用电模型；
步骤5：按照预设的时间结算数据，进行工效统计。
优选地，所述步骤1包括以下步骤：
步骤1.1：将工厂划分为n个独立工作空间；
步骤1.2：对任一独立工作空间，确认当前独立工作空间中的1个或多个待监控用电设备；
步骤1.3：构建待监控用电设备之间的关系，以Pi→Pj表示待监控用电设备Pi和待监控用电设备Pj间的强相关，i和j为小于等于n的正整数；
步骤1.4：得到Pi处于独立工作空间Sk中，Pj处于独立工作空间Sh中，得到独立工作空间Sk和Sh的关系Sk→Sh；
步骤1.5：对所有的待监控用电设备进行循环转换，得到所有的独立工作空间的关系，基于独立工作空间间的关系构建待监控用电设备的关系网络。
优选地，所述步骤1.5中，对于任意两个独立工作空间Sk和Sh，统计所有的关系Sk→Sh，以统计所得次数作为独立工作空间Sk和Sh的相关度。
优选地，基于独立工作空间之间的相关度，采用谱聚类对独立工作空间进行聚类，构建基于独立工作空间的待监控用电设备的关系网络。
优选地，所述步骤2中，对每个待监控用电设备进行电流指纹获取，所述电流指纹为强相关的独立工作空间共同作业中，任一待监控用电设备接入电网后的电流变化特性。
优选地，以1个工频周期为单元，所述电流指纹包括获取n个工频周期内的电气线路的电流有效值的平均值f1、电流平肩区域平均持续时间f2、电流采样值标准差的平均值f3、奇次谐波f4及电流变化趋势变化次数平均值f5。
优选地，所述步骤3中，以工厂的实际工况进行运作，对每个待监控用电设备进行用电行为的学习；所述用电行为包括任一待监控用电设备的接入时间、拔出时间及触发行为和/或事件，统计触发行为和/或事件的触发频率。
优选地，所述用电模型基于待监控用电设备的关系网络、电流指纹和用电行为进行构建；在既定的待监控用电设备的关系网络下，基于允许的用电行为、正常的电流指纹，对应至预设范围内的产出。
优选地，基于待监控用电设备的关系网络，若任一待监控用电设备的用电行为不符合关系网络的特征，则报警；
基于待监控用电设备的关系网络，若任一待监控用电设备的电流指纹和/或用电行为出现异常，则报警。
优选地，步骤5中，基于待监控用电设备的关系网络，若任一待监控用电设备的电流指纹和用电行为符合用电模型，则在预设的时间后，基于电流指纹数据结算所述待监控用电设备的工作量。
本发明涉及一种优化的基于电流指纹技术的工厂工效统计方法，通过划定工厂监控范围、建立待监控用电设备的关系网络，基于电流指纹分析接入的用电设备的类型，学习用电设备的用电行为，并基于前述的三方面特征建立用电模型，进而可以利用用电模型监测用电设备的工作是否出现异常，同时可以在预设的时间内直接结算数据，进行工效统计。
本发明以电流指纹技术，根据接入电器的电流特征变化，分析接入的用电器的工作状态及休息状态，从而建立更加精准的用电模型，可以计算机器每天生产总量，亦可以扩展到预算每个月生产总量、预算每月利润，节约成本；将节省设备成本及更加快速预算每月生产总量及利润收入，可以根据预算来调节后续生产计划及工作计划。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细描述，但本发明的保护范围并不限于此。
本发明涉及一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法，所述方法包括以下步骤。
步骤1：划定工厂监控范围，建立待监控用电设备的关系网络。
所述步骤1包括以下步骤：
步骤1.1：将工厂划分为n个独立工作空间；
步骤1.2：对任一独立工作空间，确认当前独立工作空间中的1个或多个待监控用电设备；
步骤1.3：构建待监控用电设备之间的关系，以Pi→Pj表示待监控用电设备Pi和待监控用电设备Pj间的强相关，i和j为小于等于n的正整数；
步骤1.4：得到Pi处于独立工作空间Sk中，Pj处于独立工作空间Sh中，得到独立工作空间Sk和Sh的关系Sk→Sh；
步骤1.5：对所有的待监控用电设备进行循环转换，得到所有的独立工作空间的关系，基于独立工作空间间的关系构建待监控用电设备的关系网络。
所述步骤1.5中，对于任意两个独立工作空间Sk和Sh，统计所有的关系Sk→Sh，以统计所得次数作为独立工作空间Sk和Sh的相关度。
基于独立工作空间之间的相关度，采用谱聚类对独立工作空间进行聚类，构建基于独立工作空间的待监控用电设备的关系网络。
本发明中，首先对整个工厂进行关系梳理；其中，独立工作空间一般是指车间，当然也可以包括办公室等，对于每个独立工作空间，梳理其中的待监控用电设备。
本发明中，事实上，有一些待监控用电设备之间是存在强相关的，此处提到的强相关是指，在正常的工作过程中，一个用电设备工作、则另一个用电设备必然同时工作，比如一个流水线上的两台设备、比如一个办公电脑与一台被控制的机械，又比如两个工位上的电脑，对于这些设备一一构建对应关系，表示其中的关联。
本发明中，将待监控用电设备放到特定的独立工作空间中，将待监控用电设备间的关系转换为独立工作空间之间的关系，进一步地，以关联的次数作为任意2个独立工作空间之间的相关度。
本发明中，在完成独立工作空间之间的相关度梳理后，可以对独立工作空间进行聚类，进一步统筹，当然，也可以就以梳理后的独立工作空间构建用电模型；在聚类中，可以采用谱聚类的方式，此为聚类的公知技术，其简单易操作，优于k-means。
步骤2：基于电流指纹，分析接入的用电设备的类型。
所述步骤2中，对每个待监控用电设备进行电流指纹获取，所述电流指纹为强相关的独立工作空间共同作业中，任一待监控用电设备接入电网后的电流变化特性。
以1个工频周期为单元，所述电流指纹包括获取n个工频周期内的电气线路的电流有效值的平均值f1、电流平肩区域平均持续时间f2、电流采样值标准差的平均值f3、奇次谐波f4及电流变化趋势变化次数平均值f5。
本发明中，在聚类后，独立工作空间间就存在强相关的关系，具体来说，也就是被聚类在一起，而用电设备的电流指纹不应当是独立的，而是应当放在强相关的独立工作空间中，此时与当前用电设备强相关的设备也同样开启，更有利于获取到准确的电流指纹。
本发明中，电流有效值的平均值f1是指获取n个工频周期内的电气线路的电流有效值，计算电流有效值的平均值后，滤除与平均值偏差度超过10％的有效值，记录剩余电流有效值并再次计算电流有效值的平均值，得到f1；电流平肩区域为任一工频周期内电流波动小于等于预设百分比的区域，一般为5%-7%；而f4则包括3次谐波、5次谐波、7次谐波等。
步骤3：学习用电设备的用电行为。
所述步骤3中，以工厂的实际工况进行运作，对每个待监控用电设备进行用电行为的学习；所述用电行为包括任一待监控用电设备的接入时间、拔出时间及触发行为和/或事件，统计触发行为和/或事件的触发频率。
本发明中，对于用电设备的用电行为学习是非常必要的，有利于排查突发故障并给出预警，比如某个设备的常规开启时间是早上8点，如果其在晚上10点突然启动，那么显然就将存疑。
本发明中，用电行为包括触发行为和/或事件，这其中包括了某一台设备开启后，另一台设备必然随动开启的情况，当然，大部分应当为人工操作的某个事宜关联至某个设备的开启。
步骤4：建立用电模型。
所述用电模型基于待监控用电设备的关系网络、电流指纹和用电行为进行构建；在既定的待监控用电设备的关系网络下，基于允许的用电行为、正常的电流指纹，对应至预设范围内的产出。
本发明中，在既定的待监控用电设备的关系网络下，基于允许的用电行为、正常的电流指纹，对应至预设范围内的产出，是指在此关系网络下，当用电行为和电器均正常操作时，可以依次用电模型估算出当前的工效，进而可以推演短期内的生产量和利润收入。
步骤5：按照预设的时间结算数据，进行工效统计。
基于待监控用电设备的关系网络，若任一待监控用电设备的用电行为不符合关系网络的特征，则报警；
基于待监控用电设备的关系网络，若任一待监控用电设备的电流指纹和/或用电行为出现异常，则报警。
步骤5中，基于待监控用电设备的关系网络，若任一待监控用电设备的电流指纹和用电行为符合用电模型，则在预设的时间后，基于电流指纹数据结算所述待监控用电设备的工作量。
本发明中，在待监控用电设备的关系网络的规范下，只要存在用电行为不符的、电流指纹异常的情况都将及时报警，有效规避了设备的损坏甚至是报废；特别适宜用于食品企业、服装企业等基础工厂。
本发明中，记录每台机器工作及休息的行为习惯，计算机器的天工作数据，并预算本月生产总量、成本及利润，有参考数据后，再通过学习，修正算法，可以更精确的预算生产总量；举例来说，每单位时间每台机器所做的工作是一定的，当一台机器在一个月内、在遵守用电规则的情况下，只需要总结其所做的工作，就可以得知其工效、完成率，并有利于下个月的工作安排；在实际的工作中，可以对每单位时间每台机器所做的工作进行赋值，便于计算。
本发明通过划定工厂监控范围、建立待监控用电设备的关系网络，基于电流指纹分析接入的用电设备的类型，学习用电设备的用电行为，并基于前述的三方面特征建立用电模型，进而可以利用用电模型监测用电设备的工作是否出现异常，同时可以在预设的时间内直接结算数据，进行工效统计。本发明以电流指纹技术，根据接入电器的电流特征变化，分析接入的用电器的工作状态及休息状态，从而建立更加精准的用电模型，可以计算机器每天生产总量，亦可以扩展到预算每个月生产总量、预算每月利润，节约成本；将节省设备成本及更加快速预算每月生产总量及利润收入，可以根据预算来调节后续生产计划及工作计划。

Claims (4)

1.一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1：划定工厂监控范围，建立待监控用电设备的关系网络；包括以下步骤：
步骤1.1：将工厂划分为n个独立工作空间；
步骤1.2：对任一独立工作空间，确认当前独立工作空间中的1个或多个待监控用电设备；
步骤1.3：构建待监控用电设备之间的关系，以Pi→Pj表示待监控用电设备Pi和待监控用电设备Pj间的强相关，i和j为小于等于n的正整数；
步骤1.4：得到Pi处于独立工作空间Sk中，Pj处于独立工作空间Sh中，得到独立工作空间Sk和Sh的关系Sk→Sh；
步骤1.5：对所有的待监控用电设备进行循环转换，得到所有的独立工作空间的关系，基于独立工作空间之间的相关度，采用谱聚类对独立工作空间进行聚类，构建基于独立工作空间的待监控用电设备的关系网络；
步骤2：对每个待监控用电设备进行电流指纹获取，所述电流指纹为强相关的独立工作空间共同作业中，任一待监控用电设备接入电网后的电流变化特性；基于电流指纹，分析接入的用电设备的类型；
步骤3：学习用电设备的用电行为；以工厂的实际工况进行运作，对每个待监控用电设备进行用电行为的学习；所述用电行为包括任一待监控用电设备的接入时间、拔出时间及触发行为和/或事件，统计触发行为和/或事件的触发频率；
步骤4：建立用电模型；所述用电模型基于待监控用电设备的关系网络、电流指纹和用电行为进行构建；在既定的待监控用电设备的关系网络下，基于允许的用电行为、正常的电流指纹，对应至预设范围内的产出；
步骤5：按照预设的时间结算数据，进行工效统计；基于待监控用电设备的关系网络，若任一待监控用电设备的电流指纹和用电行为符合用电模型，则在预设的时间后，基于电流指纹数据结算所述待监控用电设备的工作量。
2.根据权利要求1所述的一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法，其特征在于：所述步骤1.5中，对于任意两个独立工作空间Sk和Sh，统计所有的关系Sk→Sh，以统计所得次数作为独立工作空间Sk和Sh的相关度。
3.根据权利要求1所述的一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法，其特征在于：以1个工频周期为单元，所述电流指纹包括获取n个工频周期内的电气线路的电流有效值的平均值f1、电流平肩区域平均持续时间f2、电流采样值标准差的平均值f3、奇次谐波f4及电流变化趋势变化次数平均值f5。
4.根据权利要求1所述的一种基于电流指纹技术的工厂工效统计方法，其特征在于：基于待监控用电设备的关系网络，若任一待监控用电设备的用电行为不符合关系网络的特征，则报警；
基于待监控用电设备的关系网络，若任一待监控用电设备的电流指纹和/或用电行为出现异常，则报警。
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