CN111915143A - 一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统，涉及智能制造和区块链技术领域，包括：系统服务、API访问服务器和若干个边缘服务，该系统服务提供业务应用服务和数据展示服务；该API访问服务器用以接入各边缘服务的API接口；每个边缘服务包括API服务、边缘服务器、智能合约模块和边缘计算模块。本发明通过具备高可用数据共识机制的去中心化分布式数据库、边缘计算模型、基于智能合约的身份准入验证服务机制，有效的提高企业复杂产品装配管理水平，降低产品次品率，助力企业从中低端制造逐渐走向高端智能制造。

Description

一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统
技术领域
本发明涉及智能制造和区块链技术领域，特别是指一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统。
背景技术
复杂产品装配是典型的离散型装配，具有过程复杂、涉及专业领域多、多型号混线生产、装配周期长等特点。随着工业物联网技术在复杂产品装配车间的广泛运用，装配车间的数据来源和数据量也与日俱增，这些数据是评估装配质量的重要基础，因此，如何对复杂产品装配车间的海量数据进行有效管理并在此基础上实现复杂产品装配车间的智能化管控，从中发现导致产品质量问题的根源，从而实现装配质量追溯，已是我国众多工业企业亟需解决的关键问题。
在研究具体技术解决方案的过程中，我们以复杂产品装配过程作为切入点，来解决上述问题。现阶段，业内通常采用构建诸如MES、ERP、PLM等传统软件平台的方式接入复杂产品装配过程中的各类终端和设备，实现装配质量数据的挖掘和分析，一方面由于装配车间现场海量装配数据的多源异构性，构建软件平台需要大规模的服务器集群和网络设备的支持，随着工业企业的不断发展和壮大，所需要的设备呈指数级增长，通信维护和设备成本开销巨大，另一方面，装配车间现场大量终端和设备接入传统软件平台进行数据通讯和信息交换时仍存在诸多安全隐患，普遍存在身份认证、数据安全、信任管理等问题，数据的连续性和完整性得不到良好的保障，给后续的装配质量追溯带来严峻的考验。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统，保证了复杂产品装配现场数据的安全性和可用性。
本发明采用如下技术方案：
一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统,其特征在于：包括系统服务、API访问服务器和若干个边缘服务，该系统服务提供业务应用服务和数据展示服务；该API访问服务器用以接入各边缘服务的API接口；每个边缘服务包括API服务、边缘服务器、智能合约模块和边缘计算模块。
优选的，所述的API服务，构建基于Spring Cloud技术的微服务框架，采用基于松耦合的RESTful API接口规范设计原则进行接口设计；所述的边缘服务器，构建采用实时点对点数据传输的去中心化分布式数据库，具备共识机制，并将存储的数据形成区块链；所述的智能合约模块，提供边缘节点的身份准入验证服务；所述的边缘计算模块包括边缘节点和边缘IOT网关，边缘节点为复杂产品装配现场的各类终端和设备，边缘IOT网关兼容多种主流的工业实时以太网协议和工业总线协议，具备数据缓存以及本地计算能力，用于边缘节点与网络的桥接。
优选的，所述边缘服务用于采集边缘节点的数据并将数据存储至分布式数据库中，数据入库后提供API服务供系统服务进行调用，具体包括如下步骤：
S101：边缘节点的数据经边缘IOT网关进行边缘计算，包括数据去重、数据去噪和数据融合操作，边缘节点数据包括各类终端和设备的公钥、运行数据和IP信息；
S102：将经过步骤S101处理后的数据传输至智能合约模块，调用基于智能合约的身份准入验证服务判断数据来源，若数据来源可信则将数据存储至分布式数据库中，进入步骤S103，反之，不进行入库操作，步骤结束；
S103：入库操作成功后，同步数据至其他边缘服务器。
优选的，所述的基于智能合约的身份准入验证服务，包括以下步骤：
S201：判定边缘节点数据是否存在公钥，若存在，进入步骤S202，反之，进入步骤S207；
S202：判定边缘节点数据是否存在IP信息，若存在，根据边缘节点公钥的哈希值获取分布式数据库中的节点IP信息，进入步骤S203，反之，返回错误信息并退出；
S203：进行节点IP信息匹配，若匹配成功，进入S204,反之，返回错误信息并退出；
S204：使用边缘节点的私钥进行数据签名，若不存在私钥，进入步骤S206,否则，进入步骤S205；
S205：由边缘服务器进行签名验证，若签名合法，则允许边缘节点数据接入，步骤退出，反之，返回错误信息并退出；
S206：告知边缘节点拥有者有未知边缘节点需进行数据接入，若边缘节点拥有者同意数据接入，则使用椭圆曲线数字加密算法生成边缘节点的密钥对，进入步骤S207,否则,返回错误信息并退出步骤；
S207：将公钥的哈希值作为边缘节点的身份唯一标识在分布式数据库上进行登记操作，记录边缘节点IP信息到边缘服务器中，回到步骤S201。
优选的，所述业务应用服务包括装配质量管理模块、整机质量管理模块和装配质量追溯管理模块；装配质量管理模块通过收集装配准备过程、装配过程、总装过程和成品检验过程的关键质量数据，深入掌控装配过程的各项质量指标，实现装配质量的统一管理；整机质量管理模块包括整机几何数据单元、整机补偿数据单元、整机运行特性单元和整机加工状态单元，实现整机各质量影响因素的全面分析与评估；装配质量追溯管理模块，通过对装配过程中所产生的大量多源异构质量数据进行计算和分析，识别质量问题产品，分析质量问题来源，实现装配质量问题的逆向追溯。
优选的，所述数据展示服务包括报表管理模块、看板管理模块和经营决策管理模块；报表管理模块提供装配数据的多维度分析功能，支持多终端展示，适配多种报表类型和报表样式；看板管理模块提供基于用户自定义的可视化看板功能；经营决策管理模块，通过收集和汇总装配各环节的关键质量数据并进行大数据分析，全面评估装配过程的瓶颈问题。
优选的，所述装配质量追溯管理模块，采用的装配质量追溯方法包括如下：
S301：初始化变量；
S302：通过分布式智能装配生产架构模型采集装配质量样本数据，初始化数据；
S303：初始化数据后，计算分布参数，估计均值分布参数；
S304：计算统计量，根据统计量确定控制上限，当产品质量检测数值超出控制上限时，判定为质量问题产品；
S305：根据装配质量问题溯源模型，逐一排查模型中各个部分，确定质量问题发生的根源，进行逆向质量追溯。
优选的，所述装配质量问题溯源模型，包括产品工艺模块、生产资源模块和质量数据模块；
产品工艺模块包括产品结构单元、工艺制程单元和工艺管理文件单元；产品结构单元包括部件、零件、组件和套件；工艺制程单元包括前置工序、后置工序、普通工序和委外工序；工艺管理文件单元包括工艺标准、技术规范、ESOP和BOM清单；
制造生产资源模块包括物料资源、工序资源、工位资源、工步资源、工装资源、设备资源、人力资源和环境资源；
质量数据模块包括物料质量数据、同步/异步质检数据、设备运行数据和作业历史数据；
优选的，通过装配质量追溯方法和装配质量问题溯源模型的分析，识别质量问题产品，标记质量问题来源后，针对质量问题来源进行正向质量追踪，包括以下步骤：
S401：依次判断是否存在质量问题产品标识，是否存在问题零部件标识、是否存在问题工序标识、是否存在问题制造资源标识，若都存在，进入步骤S402，反之，步骤退出；
S402：关联零部件清单，识别零部件清单内所关联的产品，对产品进行质量检测，鉴定是否为质量问题产品，进入步骤S403；
S403：鉴别问题工序的生产计划订单，对生产计划订单中的产品进行质量检测，鉴定是否为质量问题产品，进入步骤S404；
S404：排查物料清单，检查车间工具、工装、工位设备，关联生产批次信息，对生产批次信息中的产品进行质量检测，鉴定是否为质量问题产品。
由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1.本发明的系统，采用具备高可用数据共识机制的去中心化分布式数据库，避免数据泄露和终端设备数据污染，从根本上保证了复杂产品装配现场数据的安全性和可用性。
2.本发明的系统，针对去中心化的分布式数据存储模式的高冗余特性，引入边缘计算模型，解决复杂产品装配现场海量数据的多源异构性问题，仅对关键数据进行安全存储，最大限度的节省企业通信维护和设备成本。
3.本发明的系统，采用基于智能合约的身份准入验证服务机制，解决装配现场各终端设备数据信任问题，保障数据的连续性和完整性，为后续的装配质量追溯奠定坚实的数据基础和应用基础。
4.本发明的系统，通过具备高可用数据共识机制的去中心化分布式数据库、边缘计算模型、基于智能合约的身份准入验证服务机制、装配质量追溯算法和装配质量问题溯源模型相结合的方式，实现装配质量问题的正向追踪和逆向追溯，切实有效的提高企业复杂产品装配管理水平，降低产品次品率，助力企业从中低端制造逐渐走向高端智能制造。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的整机质量管理模块结构示意图；
图3为本发明的边缘计算模块结构示意图；
图4为本发明的边缘服务数据流程图；
图5为本发明的身份准入验证服务流程示意图；
图6为本发明的装配质量追溯算法流程示意图；
图7为本发明的装配质量问题溯源模型示意图；
图8为本发明的逆向质量追溯业务示意图；
图9为本发明的正向质量追踪业务示意图。
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详述。
具体实施方式
以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。
本发明以RT-CPAS复杂产品装配管控系统为原型，详细描述本发明的实施方式。RT-CPAS复杂产品装配管控系统，基于SOA的松耦合多层Web应用服务架构模式，实时高效地处理装配过程的复杂业务逻辑并提供灵活的可扩展应用服务，实现装配过程全生命周期的高效管控。
一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统,包括系统服务100、API访问服务器400和若干个边缘服务500，该系统服务100提供业务应用服务200和数据展示服务300；该API访问服务器400用以接入各边缘服务500的API接口；每个边缘服务500包括API服务501、边缘服务器502、智能合约模块503和边缘计算模块504。
边缘服务500中，API服务构建基于Spring Cloud技术的微服务框架，采用基于松耦合的RESTful API接口规范设计原则进行接口设计。边缘服务器502构建采用实时点对点数据传输的去中心化分布式数据库，具备共识机制，并将存储的数据形成区块链；智能合约模块503提供边缘节点的身份准入验证服务；边缘计算模块504包括边缘节点505和边缘IOT网关506，边缘节点505为复杂产品装配现场的各类终端和设备，边缘IOT网关506兼容多种主流的工业实时以太网协议和工业总线协议，具备数据缓存以及本地计算能力，用于边缘节点与网络的桥接。
每个边缘服务器502可以管理多个边缘IOT网关506，每个边缘IOT网关506可以管理多个边缘节点505。边缘服务500用于采集边缘节点的数据并将数据存储至分布式数据库中，数据入库后提供API服务供系统服务100进行调用，参见图4，具体包括如下步骤：
S101：边缘节点的数据经边缘IOT网关进行边缘计算，包括数据去重、数据去噪和数据融合操作，边缘节点数据包括各类终端和设备的公钥、运行数据和IP信息。
S102：将经过步骤S101处理后的数据传输至智能合约模块，调用基于智能合约的身份准入验证服务判断数据来源，若数据来源可信则将数据存储至分布式数据库中，进入步骤S103，反之，不进行入库操作，步骤结束；
S103：入库操作成功后，同步数据至其他边缘服务器。
参见图5，基于智能合约的身份准入验证服务，包括以下步骤：
S201：判定边缘节点数据是否存在公钥，若存在，进入步骤S202，反之，进入步骤S207；
S202：判定边缘节点数据是否存在IP信息，若存在，根据边缘节点公钥的哈希值获取分布式数据库中的节点IP信息，进入步骤S203，反之，返回错误信息并退出；
S203：进行节点IP信息匹配，若匹配成功，进入S204,反之，返回错误信息并退出；
S204：使用边缘节点的私钥进行数据签名，若不存在私钥，进入步骤S206,否则，进入步骤S205；
S205：由边缘服务器进行签名验证，若签名合法，则允许边缘节点数据接入，步骤退出，反之，返回错误信息并退出；
S206：告知边缘节点拥有者有未知边缘节点需进行数据接入，若边缘节点拥有者同意数据接入，则使用椭圆曲线数字加密算法生成边缘节点的密钥对，否则，进入步骤207，返回错误信息并退出步骤；
S207：将公钥的哈希值作为边缘节点的身份唯一标识在分布式数据库上进行登记操作，记录边缘节点IP信息到边缘服务器中，回到步骤S201。
进一步的，系统服务100中，业务应用服务200包括装配质量管理模块201、整机质量管理模块202和装配质量追溯管理模块203。装配质量管理模块201通过收集装配准备过程、装配过程、总装过程和成品检验过程的关键质量数据，深入掌控装配过程的各项质量指标，实现装配质量的统一管理；整机质量管理模块202包括整机几何数据单元204、整机补偿数据单元205、整机运行特性单元206和整机加工状态单元207，实现整机各质量影响因素的全面分析与评估；装配质量追溯管理模块203，通过对装配过程中所产生的大量多源异构质量数据进行计算和分析，识别质量问题产品，分析质量问题来源，实现装配质量问题的逆向追溯。
数据展示服务300包括报表管理模块301、看板管理模块302和经营决策管理模块303；报表管理模块301提供装配数据的多维度分析功能，支持PC、手机、平板、大屏等多终端展示，适配多种报表类型和报表样式；看板管理模块302提供基于用户自定义的可视化看板功能，方便生产现场管理人及时发现装配过程中的潜在质量问题；经营决策管理模块303，通过收集和汇总装配各环节的关键质量数据并进行大数据分析，全面评估装配过程的瓶颈问题，为企业管理层提供全面准确的数据服务和切实有效的决策支持。
装配质量追溯管理模块203，采用的装配质量追溯方法包括如下：
S301：初始化变量，设装配质量样本数据为随机变量X，期望值为E，随机误差项为r。
具体的，设装配质量样本数据为随机变量X＝(x1，x2，...xq)，对应期望值为E＝(E1，E2，...Eq)，随机误差项r＝(r1，r2，...rq)，r～Nq(0，σ)，其中，q表示装配质量样本数据的样本点个数，r～Nq(0，σ)表示随机误差项r服从数学期望为0，方差为σ的正态分布。
进一步的，随机变量X，期望值E，随机误差项为r的关系如下：
Figure BDA0002573179010000061
进一步的，E～Nq(ω，y2)，r～Nq(0，σ)，其中E～Nq(ω，y2)表示期望值为E服从数学期望为ω，方差为y2的正态分布。
S302：初始化数据，通过分布式智能装配生产架构模型采集装配质量样本数据，设a1，a2，...am为总体Nq(E，σ)的装配质量样本数据，其中ai(i≤m，m≤q)是q维向量，Nq(E，σ)表示总体服从数学期望为E，方差为σ的正态分布，令：
Figure BDA0002573179010000071
则Ci～Np(0，σ)，i＝1，2，3，...，m，Ci表示包含所有c元素的随机变量，Ci的样本方差为：
Figure BDA0002573179010000072
其中
Figure BDA0002573179010000073
cik为随机变量中的一个元素。
S303：初始化数据后，计算分布参数gi和hi，估计均值分布参数。
具体的，设样本数为k，则样本均值和样本方差分别为：
Figure BDA0002573179010000074
Figure BDA0002573179010000075
其中，
Figure BDA0002573179010000076
为第i个质量指标在第j组中的方差，根据分布函数的性质，则：
gi＝Ki/Ui
hi＝Ki 2/Ui
估计均值分布参数ω、y2和E：
Figure BDA0002573179010000077
Figure BDA0002573179010000081
E＝E(ω)
S304：计算统计量，根据统计量确定控制上限，当产品质量检测数值超出控制上限时，判定为质量问题产品。
统计量公式如下：
Figure BDA0002573179010000082
控制上限公式如下：
Figure BDA0002573179010000083
其中
Figure BDA0002573179010000084
f为虚报概率
S305：根据装配质量问题溯源模型，逐一排查模型中各个部分，确定质量问题发生的根源，进行逆向质量追溯。
本发明的装配质量问题溯源模型，包括产品工艺模块、生产资源模块和质量数据模块；
产品工艺模块包括产品结构单元、工艺制程单元和工艺管理文件单元；产品结构单元包括部件、零件、组件和套件；工艺制程单元包括前置工序、后置工序、普通工序和委外工序；工艺管理文件单元包括工艺标准、技术规范、ESOP和BOM清单。
制造生产资源模块包括物料资源、工序资源、工位资源、工步资源、工装资源、设备资源、人力资源和环境资源。
质量数据模块包括物料质量数据、同步/异步质检数据、设备运行数据和作业历史数据。
本发明通过装配质量追溯方法和装配质量问题溯源模型的分析，识别质量问题产品，标记质量问题来源后，针对质量问题来源进行正向质量追踪，包括以下步骤：
S401：依次判断是否存在质量问题产品标识，是否存在问题零部件标识、是否存在问题工序标识、是否存在问题制造资源标识，若都存在，进入步骤S402，反之，步骤退出；
S402：关联零部件清单，识别零部件清单内所关联的产品，对产品进行质量检测，鉴定是否为质量问题产品，进入步骤S403；
S403：鉴别问题工序的生产计划订单，对生产计划订单中的产品进行质量检测，鉴定是否为质量问题产品，进入步骤S404；
S404：排查物料清单，检查车间工具、工装、工位设备，关联生产批次信息，对生产批次信息中的产品进行质量检测，鉴定是否为质量问题产品。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

Claims (9)

1.一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统,其特征在于：包括系统服务、API访问服务器和若干个边缘服务，该系统服务提供业务应用服务和数据展示服务；该API访问服务器用以接入各边缘服务的API接口；每个边缘服务包括API服务、边缘服务器、智能合约模块和边缘计算模块。
2.如权利要求1所述的一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统,其特征在于：所述的API服务，构建基于Spring Cloud技术的微服务框架，采用基于松耦合的RESTful API接口规范设计原则进行接口设计；所述的边缘服务器，构建采用实时点对点数据传输的去中心化分布式数据库，具备共识机制，并将存储的数据形成区块链；所述的智能合约模块，提供边缘节点的身份准入验证服务；所述的边缘计算模块包括边缘节点和边缘IOT网关，边缘节点为复杂产品装配现场的各类终端和设备，边缘IOT网关兼容多种主流的工业实时以太网协议和工业总线协议，具备数据缓存以及本地计算能力，用于边缘节点与网络的桥接。
3.如权利要求1所述的一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统，其特征在于：所述边缘服务用于采集边缘节点的数据并将数据存储至分布式数据库中，数据入库后提供API服务供系统服务进行调用，具体包括如下步骤：
S101：边缘节点的数据经边缘IOT网关进行边缘计算，包括数据去重、数据去噪和数据融合操作，边缘节点数据包括各类终端和设备的公钥、运行数据和IP信息；
S102：将经过步骤S101处理后的数据传输至智能合约模块，调用基于智能合约的身份准入验证服务判断数据来源，若数据来源可信则将数据存储至分布式数据库中，进入步骤S103，反之，不进行入库操作，步骤结束；
S103：入库操作成功后，同步数据至其他边缘服务器。
4.如权利要求2所述的一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统，其特征在于：所述的基于智能合约的身份准入验证服务，包括以下步骤：
S201：判定边缘节点数据是否存在公钥，若存在，进入步骤S202，反之，进入步骤S207；
S202：判定边缘节点数据是否存在IP信息，若存在，根据边缘节点公钥的哈希值获取分布式数据库中的节点IP信息，进入步骤S203，反之，返回错误信息并退出；
S203：进行节点IP信息匹配，若匹配成功，进入S204,反之，返回错误信息并退出；
S204：使用边缘节点的私钥进行数据签名，若不存在私钥，进入步骤S206,否则，进入步骤S205；
S205：由边缘服务器进行签名验证，若签名合法，则允许边缘节点数据接入，步骤退出，反之，返回错误信息并退出；
S206：告知边缘节点拥有者有未知边缘节点需进行数据接入，若边缘节点拥有者同意数据接入，则使用椭圆曲线数字加密算法生成边缘节点的密钥对，进入步骤S207,否则,返回错误信息并退出步骤；
S207：将公钥的哈希值作为边缘节点的身份唯一标识在分布式数据库上进行登记操作，记录边缘节点IP信息到边缘服务器中，回到步骤S201。
5.如权利要求1所述的一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统，其特征在于：所述业务应用服务包括装配质量管理模块、整机质量管理模块和装配质量追溯管理模块；装配质量管理模块通过收集装配准备过程、装配过程、总装过程和成品检验过程的关键质量数据，深入掌控装配过程的各项质量指标，实现装配质量的统一管理；整机质量管理模块包括整机几何数据单元、整机补偿数据单元、整机运行特性单元和整机加工状态单元，实现整机各质量影响因素的全面分析与评估；装配质量追溯管理模块，通过对装配过程中所产生的大量多源异构质量数据进行计算和分析，识别质量问题产品，分析质量问题来源，实现装配质量问题的逆向追溯。
6.如权利要求1所述的一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统，其特征在于：所述数据展示服务包括报表管理模块、看板管理模块和经营决策管理模块；报表管理模块提供装配数据的多维度分析功能，支持多终端展示，适配多种报表类型和报表样式；看板管理模块提供基于用户自定义的可视化看板功能；经营决策管理模块，通过收集和汇总装配各环节的关键质量数据并进行大数据分析，全面评估装配过程的瓶颈问题。
7.如权利要求5所述的一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统，其特征在于：所述装配质量追溯管理模块，采用的装配质量追溯方法包括如下：
S301：初始化变量；
S302：通过分布式智能装配生产架构模型采集装配质量样本数据，初始化数据；
S303：初始化数据后，计算分布参数，估计均值分布参数；
S304：计算统计量，根据统计量确定控制上限，当产品质量检测数值超出控制上限时，判定为质量问题产品；
S305：根据装配质量问题溯源模型，逐一排查模型中各个部分，确定质量问题发生的根源，进行逆向质量追溯。
8.如权利要求7所述的一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统，其特征在于：所述装配质量问题溯源模型，包括产品工艺模块、生产资源模块和质量数据模块；
产品工艺模块包括产品结构单元、工艺制程单元和工艺管理文件单元；产品结构单元包括部件、零件、组件和套件；工艺制程单元包括前置工序、后置工序、普通工序和委外工序；工艺管理文件单元包括工艺标准、技术规范、ESOP和BOM清单；
生产资源模块包括物料资源、工序资源、工位资源、工步资源、工装资源、设备资源、人力资源和环境资源；
质量数据模块包括物料质量数据、同步/异步质检数据、设备运行数据和作业历史数据。
9.如权利要求8所述的一种基于智能合约的复杂产品装配管控系统，其特征在于：通过装配质量追溯方法和装配质量问题溯源模型的分析，识别质量问题产品，标记质量问题来源后，针对质量问题来源进行正向质量追踪，包括以下步骤：
S401：依次判断是否存在质量问题产品标识，是否存在问题零部件标识、是否存在问题工序标识、是否存在问题制造资源标识，若都存在，进入步骤S402，反之，步骤退出；
S402：关联零部件清单，识别零部件清单内所关联的产品，对产品进行质量检测，鉴定是否为质量问题产品，进入步骤S403；
S403：鉴别问题工序的生产计划订单，对生产计划订单中的产品进行质量检测，鉴定是否为质量问题产品，进入步骤S404；
S404：排查物料清单，检查车间工具、工装、工位设备，关联生产批次信息，对生产批次信息中的产品进行质量检测，鉴定是否为质量问题产品。
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