CN112712239B - 一种基于工业互联网协同制造系统及控制方法 - Google Patents

一种基于工业互联网协同制造系统及控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于工业互联网协同制造控制方法，将客户所需的产品订单及产品性能参数设为PM＝[pm0,pm1,pm2,...,pmH]，其中pm0为产品类型，PM′＝[pm1,pm2,...,pmH]为产品性能参数；将产品订单及产品性能参数信息发送至设计模块，设计模块通过建立深度神经网络，对客户需求产品进行智能设计；设计完成之后，将产品所需的零配件及加工材料需求发送至控制模块；控制模块根据存储模块提供的零配件库存量，对各种零配件进行合理分派：工厂生产零配件及外购的零配件通过组装模块进行组装；所述深度神经网络包括第一输入层，第二输入层，四个隐含层，第一输出层及第二输出层，其中，第一输出层输出做为第二输入层的部分输入。本发明建立深度神经网络，可对客户所需要求进行产品设计，计算速度快，选择零件准确度高。

Description

一种基于工业互联网协同制造系统及控制方法
技术领域
本发明涉及计算机、智能计算领域，尤其涉及一种基于工业互联网制造平台及系统。
背景技术
工业互联网为设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户提供了互联和协同的基础，然而，目前工业互联网仍处于初级阶段，现有生产流程均是根据固定装配表来组装和生产产品，在生产中无法实现各工序和零配件的自主协同，任一环节滞后都将影响到最终产品交付工期。基于工业互联网的产品协同制造，可通过自动化、智能化的生产方式灵活实现工序和配件的自主协同，降低成本、增加效率。
发明内容
本发明要解决的问题是提供一种基于工业互联网系统制造平台及系统，以及控制方法。
为解决上述技术问题，本发明的基于工业互联网协同制造控制方法，其特征在于：将客户所需的产品订单及产品性能参数设为PM＝[pm0,pm1,pm2,...,pmH]，其中pm0为产品类型，PM′＝[pm1,pm2,...,pmH]为产品性能参数；将产品订单及产品性能参数信息发送至设计模块，设计模块通过建立深度神经网络，对客户需求产品进行智能设计；
设计完成之后，将产品所需的零配件及加工材料需求发送至控制模块；
控制模块根据存储模块提供的零配件库存量，对各种零配件进行合理分派：将需要生产线生产的零配件信息发送至生产模块，将需要外购的零配件信息发送至外购平台，进行对外采购；工厂生产零配件及外购的零配件通过组装模块进行组装；
所述深度神经网络包括第一输入层，第二输入层，四个隐含层，第一输出层及第二输出层，其中，第一输出层输出做为第二输入层的部分输入。
进一步的，所述第一输入层为一个神经元，为客户所需产品类型，第一隐含层有I个神经元，I等于产品类型的维度，第一输出层有J个神经元，代表客户所需产品分解后的各种零件类型，对数据库中所有零件进行编号，输出数据根据编号查询零件类型；
第一输入层与第一隐含层的连接权值为ω1i(1≤i≤I)，第一隐含层与第一输出层的连接权值为ωij(1≤i≤I,1≤j≤J)，网络神经元的阈值采用统一阈值控制法，当输入激励不为0时，代表神经元满足输出阈值；
第一输入层的输入为产品类型pm0，输出
Figure BDA0002853591730000021
其中
Figure BDA0002853591730000022
为隐含层的激活函数，x为函数自变量；
第一输出层的输出，同时为第二输入层的部分输入，第二输入层的输入还包括客户所需产品的参数PM′，即将B＝[b1,b2,...,bD]＝[PM′,MK]作为第二输入层的输入，其中D＝H+J；第二输入层与第二输出层之间包括三个隐含层，将生产线状况引入第三隐含层，参与激活函数，包含有K个神经元；
设置第二隐含层和第四隐含层，第二隐含层和第四隐含层分别有P、Q个神经元；第二输出层为产品所需零件及零件数量，有2J个神经元，第二输入层、第二隐含层、第三隐含层、第四隐含层、第二输出层之间的权值分别为ωdp、ωpk、ωkq、ωqj(1≤d≤D，1≤p≤P，1≤k≤K，1≤q≤Q，1≤j≤2J)；
当输入bd时，第二隐含层的输出为
Figure BDA0002853591730000023
第二隐含层的输出以及各生产线生产效率共同参与第三隐含层计算，第三隐含层的输出为
Figure BDA0002853591730000024
第四隐含层的输出为
Figure BDA0002853591730000025
其中第二隐含层和第四隐含层的激活函数为
Figure BDA0002853591730000026
可提高网络收敛速度的同时防止过拟合；第三隐含层的激活函数为
Figure BDA0002853591730000027
第二输出层的输出为
Figure BDA0002853591730000028
令
Figure BDA0002853591730000029
Nj＝[pnj,pnJ+j]T,则pnj表示产品所需j零件的编号，pnJ+j表示j零件所需数量；PN即为产品所需零配件及其数量。
采用上述方法后，可按照客户所需要求进行产品设计，计算速度快，选择零件准确度高。
进一步的，所述隐含层的激活函数
Figure BDA00028535917300000210
中，令
Figure BDA00028535917300000211
则有
Figure BDA00028535917300000212
mkj即为所需零件编号；所得MK＝[mk1,mk2,...,mkJ]即为客户产品所需的J种零件类型。引入以上参数可达到网络快速收敛的有益效果。
进一步的，设计模块完成产品设计，将设备所需零配件及数量信息Mes＝[N1,N2,..,NJ]发送至控制模块，工厂根据自身生产线生产情况，将不具备生产能力的零件发送至外购平台，通过外购进行零件获得；剩余可自身生产的零件Mes′＝[N1,N2,..,Nk,...,NK]；
用生产效益评价模型对工厂零配件加工数量进行分配，Pe(nk)表示工厂的生产效益，nk表示k零件工厂生产数量，δk为k零件的生产效益调整系数，λk1表示工厂生产k零件的成本，λk2表示外购k零件的成本，θk表示k零件的次品率，βk表示工厂生产k零件的生产效率，
Figure BDA0002853591730000034
表示k零件的库存量；则k零件的生产效益为：
Figure BDA0002853591730000031
通过对工厂的生产效益进行求导计算：
Figure BDA0002853591730000032
令Pek′(nk)＝0，可获得生产效益最大值时nk的取值，若Nk≤nk，则表示工厂有能力生产客户产品所需零件k，即k零件无需外购，令工厂自身生产量Wk＝Nk；若Nk＞nk，则零件k外购量Outk＝Nk-nk，则工厂自身生产量Wk＝nk；依次对工厂自身生产零件的数量进行计算，则K种零件所需生产数量为W＝[W1,W2,...,WK]；将此信息分别发送至各个生产模块进行生产。
通过上述方法进行零件生产及外购分配，可有效提高工厂生产效率，同时减少生产时间。
进一步的，生产模块接收到零件生产信号后，控制生产线进行生产，并通过生产线效率β及零件数量W对零件生产时间进行预估，记为Town；外购零件可要求外厂对生产零件所需时间进行预估，记为Tout，组装模块同样通过生产效率及产品数量对生产时间进行预估，记为Town；对于零件k，记
Figure BDA0002853591730000033
为k零件生产剩余时间，wk为已生产数量，Wk为总数量，βk为生产线的生产效率，则有：
Figure BDA0002853591730000041
其中，τk为k零件的生产效率调整因子，tk为k零件已生成量所用时间；
产品的生产剩余时间Tall可认为是零件的生产剩余时间Tpart与组装的剩余时间Tcom求和运算，零件的剩余时间取各零件剩余时间的最大值，即
Figure BDA0002853591730000042
生产剩余时间随着生产过程进行实时调整，并将剩余时间上传至互联网，客户可通过客户端了解产品生产状况及剩余时间。
通过上述方法进行生产剩余时间计算的有益效果：计算生产时间准确，并随着生产的推进进行时间修正。
进一步的，零件生产与组装可同时进行，引入零件生产影响因子δ，通过生产影响因子的引入，将生产和组装及产线换入换出融合考虑，获得更准确的拟合结果，对生产时间进行优化：
Figure BDA0002853591730000043
本发明还涉及一种基于工业互联网协同制造系统，包括，信息采集模块，人工输入模块，设计模块，存储模块，控制模块，生产模块，组装模块，监控模块，总控模块；
-所述信息采集模块，用于将客户的需求订单进行采集整理，或将客户的订单状态发送至客户端，供客户及时了解订单情况；
-所述设计模块，用于接收采集模块发送的客户订单详情，并根据客户订单进行智能设计；
-所述控制模块，用于接收设计模块发送的产品设计信息，通过设计信息进行零配件及材料加工分配；
-所述存储模块，用于将零配件及材料的库存数量进行记录存储；
-所述生产模块，用于控制生产产品各零配件及材料加工的生产线；
-所述组装模块，用于控制组装车间，将生产模块所生产的零件及外购的产品部件进行加工组装；
所述信息采集模块，人工输入模块，设计模块，存储模块，控制模块，生产模块，组装模块，监控模块，总控模块运行权利要求1-5所述的基于工业互联网协同制造控制方法。
本发明至少具有以下效果：
(1)本发明建立深度神经网络，可对客户所需要求进行产品设计，计算速度快，选择零件准确度高。
(2)本发明建立生产效益模型，并对模型求导获得零配件最优化分派，有效提高工厂生产效率，同时减少生产时间。
(3)本发明结合各生产线的生产效率对生产时间进行预估，并通过调整因子对生产时间实时校准，，能够为客户提供精准的交付时间。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。
图1本发明所述基于工业互联网协同制造平台及系统框架图
图2本发明所述基于神经网络的客户产品设计结构图
具体实施方式
为了更好的说明本发明，下面将结合说明书附图和具体实施例来做详细说明。
参照图1，本发明所述基于工业互联网协同制造平台及系统，由以下部分组成：
信息采集模块10，人工输入模块20，设计模块30，存储模块40，控制模块50，生产模块60，组装模块70，监控模块80，总控模块90。
所述信息采集模块10，用于将客户的需求订单进行采集整理，也可将客户的订单状态发送至客户端，供客户及时了解订单情况。采集模块10与设计模块20通过数据总线连接。
所述设计模块20，用于接收采集模块10发送的客户订单详情，并对客户订单进行产品设计。设计模块20与输入模块30通过数据总线连接。
所述输入模块30，可用于人工参与产品设计，将人工与计算机结合进行更合理的设计。
同时，设计模块20与控制模块40通过数据总线连接。
所述控制模块40，用于接收设计模块20发送的产品设计信息，通过设计信息进行零配件及材料加工分配。控制模块40与存储模块50通过数据总线连接。
存储模块50，用于将零配件及材料的库存数量进行记录存储。
同时，控制模块40与生产模块60通过数据总线连接。
所述生产模块60，用于控制生产产品各零配件及材料加工的生产线。生产模块60与组装模块70通过数据总线连接。
所述组装模块70，用于控制组装车间，将生产模块60所生产的零件及外购的产品部件进行加工组装。
所述监控模块80，用于监控生产线各种设备的运行状况。监控模块80与总控模块90通过数据总线连接。
同时，生产模块60、组装模块70通过数据总线与总控模块90进行连接。
所述总控模块90，用于对生产的各个环节进行控制，同时可以监控生产全过程及生产进度。
同时，监控模块80可将生产过程及生产进度信息发送至客户端。
本发明所述的基于工业互联网协同制造平台及系统，通过客户端将客户所需的产品订单及产品参数PM＝[pm0,pm1,pm2,...,pmH]，其中pm0为产品类型，PM′＝[pm1,pm2,...,pmH]为产品性能参数，作为本发明的实施例，将产品的大小、功率、电压、环境温度、环境湿度、颜色等作为产品性能参数。采集模块10用于接收客户产品信息，并将产品信息发送至设计模块20，设计模块20对产品进行智能设计，若客户有特殊需求，工人可通过输入模块30对产品设计进行人工干预，设计完成之后，将产品所需的零配件及加工材料需求发送至控制模块40，控制模块40根据存储模块50提供的零配件库存量，对各种零配件进行合理分派：将需要生产线生产的零配件信息发送至生产模块60，将需要外购的零配件信息发送至外购平台，进行对外采购。工厂生产零配件及外购的零配件通过组装模块70进行组装，组装完成即可完成产品生产过程。通过监控模块80对生产过程进行实施监控，并将监控信息发送至总控模块90，总控模块90通过监控生产全过程，计算客户定制产品所需时间，同时控制生产模块60及组装模块70的运行。客户可通过客户端了解自己产品的生产状况及完成所需时间。具体处理过程如下：
S1通过建立深度神经网络，对客户需求产品进行智能设计。
参照图2，建立一个深度神经网络，包括第一输入层，第二输入层，四个隐含层，第一输出层及第二输出层。其中，第一输出层输出做为第二输入层的部分输入。
第一输入层为一个神经元，为客户所需产品类型，第一隐含层有I各神经元，I等于产品类型的维度，第一输出层有J个神经元，代表客户所需产品分解后的各种零件类型，对数据库中所有零件进行编号，输出数据根据编号查询零件类型。
第一输入层与第一隐含层的连接权值为ω1i(1≤i≤I)，第一隐含层与第一输出层的连接权值为ωij(1≤i≤I,1≤j≤J)，网络神经元的阈值采用统一阈值控制法，当输入激励不为0时，代表神经元满足输出阈值。
第一输入层的输入为产品类型pm0，输出
Figure BDA0002853591730000071
其中
Figure BDA0002853591730000072
为隐含层的激活函数，x为函数自变量，作为本发明的实施例，可令
Figure BDA0002853591730000073
则有
Figure BDA0002853591730000074
mkj即为所需零件编号。所得MK＝[mk1,mk2,...,mkJ]即为客户产品所需的J种零件类型。引入以上参数可达到网络快速收敛的有益效果。
第一输出层的输出，同时为第二输入层的部分输入，第二输入层的输入还包括客户所需产品的参数PM′，即将B＝[b1,b2,...,bD]＝[PM′,MK]作为第二输入层的输入，其中D＝H+J；第二输入层与第二输出层之间包括三个隐含层，将生产线状况引入第三隐含层，参与激活函数，包含有K个神经元。为了防止引入状态影响网络波动，设置第二隐含层和第四隐含层，第二隐含层和第四隐含层分别有P、Q个神经元。第二输出层为产品所需零件及零件数量，有2J个神经元，第二输入层、第二隐含层、第三隐含层、第四隐含层、第二输出层之间的权值分别为ωdp、ωpk、ωkq、ωqj(1≤d≤D，1≤p≤P，1≤k≤K，1≤q≤Q，1≤j≤2J)。
当输入bd时，第二隐含层的输出为
Figure BDA0002853591730000075
第二隐含层的输出以及各生产线生产效率共同参与第三隐含层计算，第三隐含层的输出为
Figure BDA0002853591730000076
第四隐含层的输出为
Figure BDA0002853591730000077
其中第二隐含层和第四隐含层的激活函数为
Figure BDA0002853591730000078
可提高网络收敛速度的同时防止过拟合；第三隐含层的激活函数为
Figure BDA0002853591730000079
第二输出层的输出为
Figure BDA00028535917300000710
令
Figure BDA00028535917300000711
Nj＝[pnj,pnJ+j]T,则pnj表示产品所需j零件的编号，pnJ+j表示j零件所需数量。PN即为产品所需零配件及其数量。
采用本发明所述神经网络进行产品设计的有益效果是：按照客户所需要求进行产品设计，计算速度快，选择零件准确度高。
S2建立生产效益模型，对生产效益进行求导，获得零配件最优分派。
设计模块20完成产品设计，将设备所需零配件及数量信息Mes＝[N1,N2,..,NJ]发送至控制模块40，工厂根据自身生产线生产情况，将不具备生产能力的零件发送至外购平台，通过外购进行零件获得；剩余可自身生产的零件Mes′＝[N1,N2,..,Nk,...,NK],考虑到工厂生产线的生产能力及客户需求量过大的问题，本发明采用生产效益评价模型对工厂零配件加工数量进行分配。Pe(nk)表示工厂的生产效益，nk表示k零件工厂生产数量，δk为k零件的生产效益调整系数，λk1表示工厂生产k零件的成本，λk2表示外购k零件的成本，θk表示k零件的次品率，为确保零件出现次品不影响后续生产，βk表示工厂生产k零件的生产效率，
Figure BDA0002853591730000084
表示k零件的库存量。则k零件的生产效益为：
Figure BDA0002853591730000081
通过对工厂的生产效益进行求导计算：
Figure BDA0002853591730000082
令Pek′(nk)＝0，可获得生产效益最大值时nk的取值，若Nk≤nk，则表示工厂有能力生产客户产品所需零件k，即k零件无需外购，令工厂自身生产量Wk＝Nk。若Nk＞nk，则零件k外购量Outk＝Nk-nk，则工厂自身生产量Wk＝nk。依次对工厂自身生产零件的数量进行计算，则K种零件所需生产数量为W＝[W1,W2,...,WK]。将此信息分别发送至各个生产模块进行生产。
通过本发明所述方法进行零件生产及外购分配，可有效提高工厂生产效率，同时减少生产时间。
S3基于生产线的生产效率及组装效率，对产品的完成时间进行预测。
生产模块60接收到零件生产信号后，控制生产线进行生产，并通过生产线效率β及零件数量W对零件生产时间进行预估，记为Town；外购零件可要求外厂对生产零件所需时间进行预估，记为Tout，组装模块70同样通过生产效率及产品数量对生产时间进行预估，记为Town。对于零件k，记
Figure BDA0002853591730000083
为k零件生产剩余时间，wk为已生产数量，Wk为总数量，βk为生产线的生产效率，则有：
Figure BDA0002853591730000091
其中，τk为k零件的生产效率调整因子，tk为k零件已生成量所用时间。
产品的生产剩余时间Tall可认为是零件的生产剩余时间Tpart与组装的剩余时间Tcom求和运算，零件的剩余时间取各零件剩余时间的最大值，即
Figure BDA0002853591730000092
本发明考虑到零件生产与组装可同时进行，提出零件生产影响因子δ，通过生产影响因子的引入，将生产和组装及产线换入换出融合考虑，获得更准确的拟合结果，对生产时间进行优化：
Figure BDA0002853591730000093
生产剩余时间随着生产过程进行实时调整，并将剩余时间上传至互联网，客户可通过客户端了解产品生产状况及剩余时间。
通过本发明所述方法进行生产剩余时间计算的有益效果：计算生产时间准确，并随着生产的推进进行时间修正。
综上所述，便实现了本发明所述的基于工业互联网协同制造平台及系统。
以上所述，仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为同等变化的等效实施例。凡是未脱离本发明方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，均落在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于工业互联网协同制造控制方法，其特征在于：将客户所需的产品订单及产品性能参数设为PM＝[pm0,pm1,pm2,...,pmH]，其中pm0为产品类型，PM′＝[pm1,pm2,...,pmH]为产品性能参数；将产品订单及产品性能参数信息发送至设计模块，设计模块通过建立深度神经网络，对客户需求产品进行智能设计；
设计完成之后，将产品所需的零配件及加工材料需求发送至控制模块；
控制模块根据存储模块提供的零配件库存量，对各种零配件进行合理分派：将需要生产线生产的零配件信息发送至生产模块，将需要外购的零配件信息发送至外购平台，进行对外采购；
工厂生产零配件及外购的零配件通过组装模块进行组装；
所述深度神经网络包括第一输入层，第二输入层，四个隐含层，第一输出层及第二输出层，其中，第一输出层输出做为第二输入层的部分输入；
所述第一输入层为一个神经元，为客户所需产品类型，第一隐含层有I个神经元，I等于产品类型的维度，第一输出层有J个神经元，代表客户所需产品分解后的各种零件类型，对数据库中所有零件进行编号，输出数据根据编号查询零件类型；
第一输入层与第一隐含层的连接权值为ω1i(1≤i≤I)，第一隐含层与第一输出层的连接权值为ωij(1≤i≤I,1≤j≤J)，网络神经元的阈值采用统一阈值控制法，当输入激励不为0时，代表神经元满足输出阈值；
第一输入层的输入为产品类型pm0，输出
Figure FDA0003644914550000011
其中
Figure FDA0003644914550000012
为隐含层的激活函数，x为函数自变量；
第一输出层的输出，同时为第二输入层的部分输入，第二输入层的输入还包括客户所需产品的参数PM′，即将B＝[b1,b2,...,bD]＝[PM′,MK]作为第二输入层的输入，其中D＝H+J；第二输入层与第二输出层之间包括三个隐含层，将生产线状况引入第三隐含层，参与激活函数，包含有K个神经元；
设置第二隐含层和第四隐含层，第二隐含层和第四隐含层分别有P、Q个神经元；第二输出层为产品所需零件及零件数量，有2J个神经元，第二输入层、第二隐含层、第三隐含层、第四隐含层、第二输出层之间的权值分别为ωdp、ωpk、ωkq、ωqj(1≤d≤D，1≤p≤P，1≤k≤K，1≤q≤Q，1≤j≤2J)；
当输入bd时，第二隐含层的输出为
Figure FDA0003644914550000021
第二隐含层的输出以及各生产线生产效率共同参与第三隐含层计算，第三隐含层的输出为
Figure FDA0003644914550000022
第四隐含层的输出为
Figure FDA0003644914550000023
其中第二隐含层和第四隐含层的激活函数为
Figure FDA0003644914550000024
第三隐含层的激活函数为
Figure FDA0003644914550000025
第二输出层的输出为
Figure FDA0003644914550000026
令
Figure FDA0003644914550000027
Nj＝[pnj,pnJ+j]T,则pnj表示产品所需j零件的编号，pnJ+j表示j零件所需数量；PN即为产品所需零配件及其数量。
2.按照权利要求1所述的基于工业互联网协同制造控制方法，其特征在于：所述隐含层的激活函数
Figure FDA0003644914550000028
中，令
Figure FDA0003644914550000029
则有
Figure FDA00036449145500000210
mkj即为所需零件编号；所得MK＝[mk1,mk2,...,mkJ]即为客户产品所需的J种零件类型。
3.按照权利要求1或2所述的基于工业互联网协同制造控制方法，其特征在于：设计模块完成产品设计，将设备所需零配件及数量信息Mes＝[N1,N2,..,NJ]发送至控制模块，工厂根据自身生产线生产情况，将不具备生产能力的零件发送至外购平台，通过外购进行零件获得；剩余能够自身生产的零件Mes′＝[N1,N2,..,Nk,...,NK]；
用生产效益评价模型对工厂零配件加工数量进行分配，Pe(nk)表示工厂的生产效益，nk表示k零件工厂生产数量，δk为k零件的生产效益调整系数，λk1表示工厂生产k零件的成本，λk2表示外购k零件的成本，θk表示k零件的次品率，βk表示工厂生产k零件的生产效率，
Figure FDA00036449145500000211
表示k零件的库存量；则k零件的生产效益为：
Figure FDA00036449145500000212
通过对工厂的生产效益进行求导计算：
Figure FDA0003644914550000031
令Pe′k(nk)＝0，获得生产效益最大值时nk的取值，若Nk≤nk，则表示工厂有能力生产客户产品所需零件k，即k零件无需外购，令工厂自身生产量Wk＝Nk；若Nk>nk，则零件k外购量Outk＝Nk-nk，则工厂自身生产量Wk＝nk；依次对工厂自身生产零件的数量进行计算，则K种零件所需生产数量为W＝[W1,W2,...,WK]；将此信息分别发送至各个生产模块进行生产。
4.按照权利要求3所述的基于工业互联网协同制造控制方法，其特征在于：生产模块60接收到零件生产信号后，控制生产线进行生产，并通过生产线效率β及零件数量W对零件生产时间进行预估，记为Town；外购零件要求外厂对生产零件所需时间进行预估，记为Tout，组装模块70同样通过生产效率及产品数量对生产时间进行预估，记为Town；对于零件k，记
Figure FDA0003644914550000032
为k零件生产剩余时间，wk为已生产数量，Wk为总数量，βk为生产线的生产效率，则有：
Figure FDA0003644914550000033
其中，τk为k零件的生产效率调整因子，tk为k零件已生成量所用时间；
产品的生产剩余时间Tall认为是零件的生产剩余时间Tpart与组装的剩余时间Tcom求和运算，零件的剩余时间取各零件剩余时间的最大值，即
Figure FDA0003644914550000034
生产剩余时间随着生产过程进行实时调整，并将剩余时间上传至互联网，客户通过客户端了解产品生产状况及剩余时间。
5.按照权利要求1所述的基于工业互联网协同制造控制方法，其特征在于：零件生产与组装同时进行，引入零件生产影响因子δ，对生产时间进行优化：
Figure FDA0003644914550000035
6.一种基于工业互联网协同制造系统，其特征在于：包括，信息采集模块，人工输入模块，设计模块，存储模块，控制模块，生产模块，组装模块，监控模块，总控模块；
-所述信息采集模块，用于将客户的需求订单进行采集整理，或将客户的订单状态发送至客户端，供客户及时了解订单情况；
-所述设计模块，用于接收采集模块发送的客户订单详情，并根据客户订单进行智能设计；
-所述控制模块，用于接收设计模块发送的产品设计信息，通过设计信息进行零配件及材料加工分配；
-所述存储模块，用于将零配件及材料的库存数量进行记录存储；
-所述生产模块，用于控制生产产品各零配件及材料加工的生产线；
-所述组装模块，用于控制组装车间，将生产模块所生产的零件及外购的产品部件进行加工组装；
所述信息采集模块，人工输入模块，设计模块，存储模块，控制模块，生产模块，组装模块，监控模块，总控模块运行权利要求1-5所述的基于工业互联网协同制造控制方法。
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