CN111768080B - 一种在制产品完工进度的评估方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种在制产品完工进度的评估方法与系统，属于产品制造过程管理与协同制造技术领域。该评估方法包括：(1)接收订单产品信息，及与该订单产品相适配的生产调度方案；(2)若未出现影响生产调度方案的异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；为在原始生产调度方案下作业J_p的已加工时间，为在原始生产调度方案下作业J_p的最小生产周期，均由生产调度方案所确定的每个生产作业的起止时间进行计算。该方法能更准确地反映在制产品的实际完工进度的同时，且在产品制造进度评估对象上具有更大的普适性，可广泛应用于制造领域的过程管理与协同制造中。

Description

一种在制产品完工进度的评估方法与系统

技术领域

本发明涉及产品制造过程管理与协同制造技术领域，具体地说，涉及一种在制产品完工进度的评估方法与系统。

背景技术

协同制造作为提升制造业竞争力的关键技术之一，其融合了监测技术、网络技术与信息技术，以实现供应链内及跨供应链间的企业产品设计、制造、管理和商务等的合作的生产模式。在协同制造技术中，订单产品的制造进度监控与评估对其具有重要意义，可以增强企业对市场动态的响应能力。在数据丰富的车间环境中，可以通过智能装备与传感器等数据收集设备提取相应信息而对产品的制造进度进行评估，对于产品制造进度的分析结果不仅可服务于生产计划的决策，且能沿着生产链传递至终端客户，达到协同制造的目标。

为了实现对产品制造进度的评估与异常监控，通常会采用相关传感器对分析、评估与监管所需的数据进行采集，例如公开号为CN101819658A的专利文献所公开的一种离散化车间可视化生产管理与控制方法，该技术方案采用射频标签作为车间数据采集的载体，将射频标签与工序流程卡建立关联关系，在射频标签通过工位时采集标签的信息，并将标签关联的工序流程卡信息显示在电子看板上，在质检工位用手持机读取射频标签并填写质量信息。对采集到的信息处理，形成车间生产进度信息和质量信息，通过看板显示管理系统显示到工位看板和车间看板上；具体所使用的系统包括RFID初始化模块，基于RFID的数据采集模块，RFID数据分析处理模块及看板显示管理模块。该技术方案能实时采集和传输生产过程中的物流、质量数据，实现离散制造车间生产管理无纸化，可视化，有效监控了车间物流、质量等信息，有利于提高企业的车间管理水平。

上述方案基于射频技术与通信技术，能有效地对产品的各个生产过程进行监控，但是仍存在以下问题：(1)并非所有的产品制造流程均可适用于射频标签等传感器的使用，例如，为热加工工艺的铝型材产品加工，在其生产制造过程会涉及熔铸车间、模具车间及挤压车间内的多道工艺，单单熔铸这一过程就包括熔化准备、熔化、精炼、浇铸及均质等五道工序，且在熔化准备、熔化及精炼等步骤中的高温会对布设在产品上的射频标签等传感器造成损害，导致其不适合布设上述射频标签，以对整个生产制造流程进行监控；(2)采用射频标签的监控为离散点式的监控，即其进度条为阶段式的变化，即仅在当前加工设备上完成当前生成任务之后才认为此项生产任务完成，否则该生产任务的进度一直为零，即大部分在制产品在开始生产时，这个指标将会在一定时间内保持不变，然而这些在制产品即将结束生产时，这个指标将会突然增加，导致其进度无法真正地体现具体生产进度，尤其对于一些生产任务占据整个产品生产的主要时间的订单产品生产。此外，在生成过程中不可避免地存有设备故障、订单插入等导致部分订单生产进度延迟的事件，这也是难以实时获取在制产品的完工进度的重要原因。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种在制产品完工进度的评估方法，以能更准确地反映在制产品的实际完工进度的同时，且在产品制造进度评估对象上具有更大的普适性；

本发明的另一目的是提供一种在制产品完工进度的评估方法，以能更准确地反映在制产品的实际完工进度的同时，且在产品制造进度评估对象上具有更大的普适性。

为了实现上述主要目的，本发明提供的一种在制产品完工进度的评估方法，用于对当前订单的完成进度进行评估，该方法包括以下步骤：

接收步骤，接收订单产品信息，及与该订单产品相适配的生产调度方案；

计算步骤，若未出现影响生产调度方案的异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在原始生产调度方案下作业J_p的已加工时间，/>为在原始生产调度方案下作业J_p的最小生产周期，均由生产调度方案所确定的每个生产作业的起止时间进行计算。

在上述技术方案中，基于生产调度方案确定各个生产作业的起止时间，从而可以基于该生产作业在对应加工设备上的起止时间而确定其加工完成进度，从而在评估过程中无需使用射频标签，使该方法能适合于需进行熔融、热处理等无法使用标签的产品加工生产过程中，且能使整个完成进度的评估为渐变而非现有技术中的突变，从而能够更精确地反应整个订单的完成度情况，更便于整个生产制造的监控管理。

具体的方案为在计算步骤中：

若出现异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在出现异常事件并基于此经更新的调度方案s(v)下，作业J_p的最小生产周期；/>为在调度方案s(v)下，作业J_p的剩余加工时间；

最小生产周期

当且/>时，剩余加工时间/>的计算模型为

否则，其中，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的结束时间，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的开始时间，α_p为作业J_p的工序集合，u用于表征工序集合α_p内的工序序号，u₀为检测到异常事件所在时刻T₀时的当前待完成工序。该技术方案能够对小概率出现的影响生产调度方案的异常事件的情况下，对整个完工进度进行评估。

更具体的方案为若异常事件为出现不合格产品，则重生成更新后的调度方案s(v)的步骤包括：

根据不合格产品的质量问题类型，确定整个生成流程中的具体返工所需的加工设备；

根据加工设备的利用率确定受到影响的生产作业，从而生成新的调度方案s(v)。

更具体的方案为若异常事件为设备故障，则重生成更新后的调度方案s(v)的步骤包括：

根据故障类型查找表确定设备故障的故障类型，并从查找表中获取该故障类型的预估维修时间；

根据加工设备的利用率，确定受该故障影响的生产作业，并依据预估维修时间确定其完成维修时间，以生成新的调度方案s(v)。

优选的方案为生产调度方案包括各个生产作业的先后顺序、生产作业的加工设备选择以及相应工艺策略的选择。

进一步的方案为生成生产调度方案的步骤包括以下步骤：

依据订单产品信息，将订单拆解成生产任务；根据生产任务中所包含的产品信息及与之匹配的制造物料清单表，确定加工该订单产品需分配至相应车间的生产作业；再基于与之匹配的标准工艺路线，获取依据排产规则所生成的各个车间的生产调度方案，以确定各个生产任务内每个生产作业的起止时间。

为了实现上述另一目的，本发明提供的评估系统包括处理器与存储器，存储器内存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，能实现以下步骤：

接收步骤，接收订单产品信息，及与该订单产品相适配的生产调度方案；

计算步骤，若未出现影响生产调度方案的异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在原始生产调度方案下作业J_p的已加工时间，/>为在原始生产调度方案下作业J_p的最小生产周期，均由生产调度方案所确定的每个生产作业的起止时间进行计算。

具体的方案为在计算步骤中：

若出现异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在出现异常事件并基于此经更新的调度方案s(v)下，作业J_p的最小生产周期；/>为在调度方案s(v)下，作业J_p的剩余加工时间；

最小生产周期

当且/>时，剩余加工时间/>的计算模型为

否则，其中，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的结束时间，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的开始时间，α_p为作业J_p的工序集合，u用于表征工序集合α_p内的工序序号，u₀为检测到异常事件所在时刻T₀时的当前待完成工序。

更具体的方案为若异常事件为出现不合格产品，则重生成更新后的调度方案s(v)的步骤包括：

根据不合格产品的质量问题类型，确定整个生成流程中的具体返工所需的加工设备；

根据加工设备的利用率确定受到影响的生产作业，从而生成新的调度方案s(v)。

更具体的方案为若异常事件为设备故障，则重生成更新后的调度方案s(v)的步骤包括：

根据故障类型查找表确定设备故障的故障类型，并从查找表中获取该故障类型的预估维修时间；

根据加工设备的利用率，确定受该故障影响的生产作业，并依据预估维修时间确定其完成维修时间，以生成新的调度方案s(v)。

附图说明

图1为本发明实施例中完工进度的评估方法的工作流程图；

图2为本发明实施例中完工进度的评估系统的原理结构框图；

图3为本发明实施例与现有技术的完成进度评估曲线示意图；

图4为正常工作状态的甘特图；

图5为出现设备故障之后重新生成的生产调度方案的甘特图。

具体实施方式

以下结合实施例及其附图对本发明作进一步说明，其中，实施例中各个参数表达式的具体含义表示为：

O_i：第i个订单；J_p：第i个订单的第p个作业；

J_pb：不合格的作业；第k台设备加工的第v个作业；

M_k：第k台设备；故障设备；

n_i：订单O_i包含的作业总数；K：机器总数量；

r_i ⁰：订单O_i的理想执行过程；r_i：订单O_i的修正执行过程；

J_p在M_k上的加工时间；/>J_p的已加工时间；

J_p的最小生产周期；/>J_p的最新生产周期；

J_p的加工时间；T：时间节点T；

s：一种可行的调度方案；s(v)：一种重调度方案；

J_p在M_k在原计划的开始加工时间；

J_p在M_k在原计划的结束加工时间；

α_p：J_p的工序集合；u：α_p包含的工序数量；

α_p(u)：α_p的第u道工序。

实施例

参见图1，本发明在制产品完工进度的评估方法具体包括接收步骤S1与评估步骤S2，具体过程如下：

接收步骤S1，接收订单产品信息，及与该订单产品相适配的生产调度方案。

案例2中包括10个作业和4台设备。异常事件是随机设置的，可以通过RFID获取。测试用例的基本信息如表1所示。

表1：订单产品信息表

根据现有的指派规则，一个可行的调度方案如下：

在调度方案生成后，即可生成各个生产作业的甘特图，具体如图4所示，依据所生成的甘特图就可确定各个任务的生产开始时刻和完工时刻。

计算步骤，若未出现影响生产调度方案的异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在原始生产调度方案下作业J_p的已加工时间，/>为在原始生产调度方案下作业J_p的最小生产周期，均由生产调度方案所确定的每个生产作业的起止时间进行计算。

对于订单等在制产品的完工进度OFP，其状态受进度计划与不可避免的设备故障等生产异常事件的影响。将理想状态下订单O_i的完工进度表示为r_i ⁰，具体表示为所有生产过程的总合格产量与整个订单生产任务的比例；其中，理想状态具体为在生产过程中生产无异常事件的发生。对于订单O_i的n_i个作业，其理想状态下完工进度r_i ⁰的具体计算模型表示如下：

其中，和/>分别代表其中一个作业J_p的已加工时间和最小生产周期；最小生产周期/>表示作业J_p在所有机器上的总加工时间，具体计算公式为表示作业J_p在第k台加工设备M_k上的加工时间，即在该计算模型中，使用时间来量化输出和任务；例如，以三台设备加工包含J₁、J₂与J₃三个作业任务的订单的基础数据如下表2所示：

表2:案例1的基础数据表(3个作业×3台设备)

其中，在T＝21时刻时，该订单在理想状态下完工进度的计算过程为：

在上述计算步骤中，若出现异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在出现异常事件并基于此经更新的调度方案s(v)下，作业J_p的最小生产周期；/>为在调度方案s(v)下，作业J_p的剩余加工时间；

最小生产周期

当且/>时，剩余加工时间/>的计算模型为：

否则，其中，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的结束时间，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的开始时间，α_p为作业J_p的工序集合，u用于表征工序集合α_p内的工序序号，u₀为检测到异常事件所在时刻T₀时的当前待完成工序。

在实际生产过程中，在后续的生产加工过程中，虽然概率较小，但不可避免会因异常事件而产生部分产品的生产制造进度的延迟，其结果将导致完工精度降低，即该异常事件会对已经生成的生产调度方案造成影响；例如，一个合格的作业在接下来的过程中转换为有缺陷的作业，然后该作业需要返回到之前的过程，以进行返工，此时，该作业的t^ed和都会增加。

同时，由于部分产品的返工会占用已安排生产计划的加工设备，将会导致其他作业的t^ed也可能同时下降。这意味着采用前述计算模型r_i ⁰表示订单的完成进度时，会发生倒退。即导致订单的完成进度状态的计算过程存在严重的不确定性，后果是导致工厂与客户之间的协同效应大大地降低，基于对未来会出现的不确定性的人考虑，将计算模型r_i ⁰修正计算模型为r_i，经修正之后的计算模型为r_i具体表示为：

其中，表示剩余的加工时间，包括常规和返工；/>表示J_p更新后的最小生产周期。

对于经上述修正之后的计算模型r_i，基于生产环境中的物联网布置；其中，可以实时获取，而/>与/>无法测量。

在本实施例中，对于和r_i这三个变量的估计，主要有以下两种场景：

(一)、出现不合格品的加工场景：

对在制产品进行质量检验，通常为在重要工序之后进行，当检测到不合格作业时，应将作业追溯到相应的工序并返工，同时触发重调度，对于重调度，应由现有软件和调度规则来管理。如图3所示为质检过程中出现不合格品的案例，虚线表示该时刻作业J₁在经设备M₂加工后，被检测为不合格。45度斜线填充方块表示作业J₁的初始排序方案，而135度斜线填充方块表示作业J₁的新安排方案。具体步骤如下：

首先，根据不合格品的质量问题类型，确定返工位置，即整个生成流程中的具体返工所需的加工设备。

其次，根据加工设备的利用率确定可能受到影响的工作。

最后，根据当前时刻的重调度评估对r_i的影响。

(二)、出现设备故障的加工场景：

在生产过程中，不可避免的会出现机器故障，与产品质量问题不同的是，机器故障会持续较长的一段时间；此时，一旦检测到机器不能工作，在将其完全修复之前就无法处理相关作业，如图4所示为出现设备故障的示范例，为了获取修正后的完工进度，具体步骤如下：

首先，在故障时刻T，根据历史数据确定机器的故障类型，估计需要的维修时间t_r。

其次，确定受故障影响的工作，其/>在计划方案s下大于T₁。

第三，考虑机器故障恢复时刻T₁+t_r，重新安排不受影响的工作和受影响的工作，生成一个新的方案s(v)。

最后，在机器故障和修复的情况下重新修正完工进度r_i。

考虑到实际生产中上述两个场景下的不确定性，提出的OFP模型可以得到修正。

在离散制造车间中，一个可行的调度方案可以表示如下：

其中，表示在机器M_k上加工的第v个作业，K表示机器总数，r(k)表示第k台设备上作业总数。

对于一个给定的调度方案，和M_k上的作业之间存在一对一的关系，例如：

在给定的调度方案s下，可以求出某个作业在某台加工设备M_k上的开始时间和结束时间/>一旦在T₀时刻检测到异常事件，需要根据质量问题回溯到相应的流程，在T₀时刻已被加工和正在被加工的作业部分不参与重调度。在新的调度方案s(v)中，j_p更新后的最小生产周期/>可表示为:

α_p表示J_p的工序集合，u用于表征工序集合α_p内的工序序号，α_p(u)表示α_p的第u道工序，与M_k有映射关系。新计划s(v)下，在某时刻T，如果存在α_p(u₁)∈α_p，使得：

则：

否则，如果存在α_p(u₂)∈α_p，使得

则

否则，

结合上述三种情形，在出现前述异常事件的情况下修正的数学模型如下：

其中，为在出现异常事件并基于此经更新的调度方案s(v)下，作业J_p的最小生产周期；/>为在调度方案s(v)下，作业J_p的剩余加工时间。

最小生产周期

当且/>时，剩余加工时间/>的计算模型为：

否则，/>

如图2所示，本发明评估系统1包括处理器11与存储器12，存储器12内存储有计算机程序，该计算机程序被处理器11执行时，能实现上述计算方法的步骤。

在前述表1所示的10个工作任务J1至J10中，其中正常工作状态下的甘特图如图4所示，假设设备M2在T＝16时刻出现故障，其中J4的质量也受到设备故障的影响。根据该问题类型，J4需要从设备M1重新处理，M2上代加工的其他作业推迟到机器修好并在经历一定时间后被修复，重新调度之后的甘特图如图5所示，从而可根据现有计算方案及上述计算方案获取如图3所示为现有技术与本实施例中的计算方案所体现的评估进度的结果图，从中可以看出，现有技术OFP的评估曲线呈现阶梯状，而本申请的技术方案PFP大致呈现光滑曲线状，更能精确地反应实际进度。

Claims (8)

1.一种在制产品完工进度的评估方法，用于对当前订单的完成进度进行评估，其特征在于，包括以下步骤：

接收步骤，接收订单产品信息，及与该订单产品相适配的生产调度方案；

计算步骤，若未出现影响生产调度方案的异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在原始生产调度方案下作业J_p的已加工时间，/>为在原始生产调度方案下作业J_p的最小生产周期，均由所述生产调度方案所确定的每个生产作业的起止时间进行计算；

在所述计算步骤中：

若出现所述异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在出现所述异常事件并基于此经更新的调度方案s(v)下，作业J_p的最小生产周期；/>为在所述调度方案s(v)下，作业J_p的剩余加工时间；

最小生产周期

当且/>时，剩余加工时间/>的计算模型为

否则，其中，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的结束时间，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的开始时间，α_p为作业J_p的工序集合，u用于表征工序集合α_p内的工序序号，u₀为检测到所述异常事件所在时刻T₀时的当前待完成工序。

2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，若所述异常事件为出现不合格产品，则重生成更新后的调度方案s(v)的步骤包括：

根据所述不合格产品的质量问题类型，确定整个生成流程中的具体返工所需的加工设备；

根据加工设备的利用率确定受到影响的生产作业，从而生成新的调度方案s(v)。

3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，若所述异常事件为设备故障，则重生成更新后的调度方案s(v)的步骤包括：

根据故障类型查找表确定所述设备故障的故障类型，并从所述查找表中获取该故障类型的预估维修时间；

根据加工设备的利用率，确定受该故障影响的生产作业，并依据所述预估维修时间确定其完成维修时间，以生成新的调度方案s(v)。

4.根据权利要求1至3任一项权利要求所述的评估方法，其特征在于：

所述生产调度方案包括各个生产作业的先后顺序、生产作业的加工设备选择以及相应工艺策略的选择。

5.根据权利要求4所述的评估方法，其特征在于，生成所述生产调度方案的步骤包括以下步骤：

依据所述订单产品信息，将订单拆解成生产任务；根据所述生产任务中所包含的产品信息及与之匹配的制造物料清单表，确定加工该订单产品需分配至相应车间的生产作业；再基于与之匹配的标准工艺路线，获取依据排产规则所生成的各个车间的生产调度方案，以确定各个生产任务内每个生产作业的起止时间。

6.一种在制产品完工进度的评估系统，用于对当前订单的完成进度进行评估，包括处理器与存储器，所述存储器内存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，能实现以下步骤：

接收步骤，接收订单产品信息，及与该订单产品相适配的生产调度方案；

计算步骤，若未出现影响生产调度方案的异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在原始生产调度方案下作业J_p的已加工时间，/>为在原始生产调度方案下作业J_p的最小生产周期，均由所述生产调度方案所确定的每个生产作业的起止时间进行计算；

在所述计算步骤中：

若出现所述异常事件，则依据计算模型计算前述订单在T时刻的完工进度；/>为在出现所述异常事件并基于此经更新的调度方案s(v)下，作业J_p的最小生产周期；/>为在所述调度方案s(v)下，作业J_p的剩余加工时间；

最小生产周期

当且/>时，剩余加工时间/>的计算模型为

否则，其中，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的结束时间，/>为新调度方案下的作业J_p在加工设备上的开始时间，α_p为作业J_p的工序集合，u用于表征工序集合α_p内的工序序号，u₀为检测到所述异常事件所在时刻T₀时的当前待完成工序。

7.根据权利要求6所述的评估系统，其特征在于，若所述异常事件为出现不合格产品，则重生成更新后的调度方案s(v)的步骤包括：

根据所述不合格产品的质量问题类型，确定整个生成流程中的具体返工所需的加工设备；

根据加工设备的利用率确定受到影响的生产作业，从而生成新的调度方案s(v)。

8.根据权利要求7所述的评估系统，其特征在于，若所述异常事件为设备故障，则重生成更新后的调度方案s(v)的步骤包括：

根据故障类型查找表确定所述设备故障的故障类型，并从所述查找表中获取该故障类型的预估维修时间；

根据加工设备的利用率，确定受该故障影响的生产作业，并依据所述预估维修时间确定其完成维修时间，以生成新的调度方案s(v)。