CN113885446B - 实现品质趋势预测的汽车生产线品管方法 - Google Patents

实现品质趋势预测的汽车生产线品管方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及汽车生产线品质管理技术领域，特别涉及一种实现品质趋势预测的汽车生产线品管方法，其通过树莓派安装本地数据库，并通过树莓派与PLC通讯连接，树莓派将PLC获取的传感数据存入数据库，并计算X‑bar‑R散点趋势和CPK数值，从而自动判断汽车生产线制程是否出现异常，起到生产线异常的提前预警作用。采用树莓派作为PLC和服务器的中间缓存，保障数据不赢通讯拥堵而造成损失，通过服务器实现产品数据追溯和产量追踪，即使对于生产复杂的生产线也能够实现品质趋势预测。

Description

实现品质趋势预测的汽车生产线品管方法
本案是以申请日为2020年4月16日，申请号为202010297945.X，名称为“汽车生产线品质管理系统及方法”的发明专利为母案而进行的分案申请。
技术领域
本发明涉及汽车生产线管理技术领域，特别涉及一种实现品质趋势预测的汽车生产线品管方法。
背景技术
随着技术品质要求的提高，汽车行业对产品生产过程参数品质控制要求也越来越严格，现有的汽车配件生产线中，各设备由PLC控制下自动或半自动地完成汽车零件的加工。然而，现有技术中，PLC无法实现数据库管理，工艺及过程参考无法进行大量记录；PLC难以实现参数的品质参数分析，如X-R控制图，CPK直方图，无法实现品质趋势的预测，GB/T4091-2001判断品质趋势异常的8种准则，难以通过人工识别，在生产工艺复杂的生产线中，所有设备的PLC连入一台服务器，服务器的数据通讯负荷过大，无法实现实时通讯。若各工程设备都单独追加工业计算机，一条生产线需要增加数十台工业计算机，成本及技术上都难以实现。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种实现品质趋势预测的汽车生产线品管方法，解决现有技术中对于生产复杂的生产线无法实现品质趋势预测的问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种汽车生产线品质管理系统，包括PLC、树莓派和报警器；
所述树莓派安装有本地数据库，所述PLC连接有分别用于识别产品编号和测量工艺数据的传感器，所述树莓派与所述PLC连接，所述树莓派与报警器电连接。
本发明还涉及一种汽车生产线品质管理系统的管理方法，包括以下步骤：
S1：树莓派读取PLC接收的传感数据，所述传感数据包括产品编号和测量工艺参数；
S2：树莓派将传感数据存入本地数据库；
S3：树莓派根据传感数据计算X-bar-R散点趋势和CPK数值；
S4：树莓派根据X-bar-R散点趋势和CPK数值判断汽车生产线制程是否出现异常，若是，则触发报警器发出警报。
本发明的有益效果在于：本发明中，通过树莓派安装本地数据库，并通过树莓派与PLC通讯连接，树莓派将PLC获取的传感数据存入数据库，并计算X-bar-R散点趋势和CPK数值，从而自动判断汽车生产线制程是否出现异常，起到生产线异常的提前预警作用；即使对于生产复杂的生产线也能够实现品质趋势预测。树莓派尺寸小，且成本低廉，可以为每台设备单独配置。服务器可以定时读取树莓派中数据库，汇总生产线各工程信息，包括：产出量、品质数据等，实现品质预测及追溯管理。
附图说明
图1为本发明具体实施方式的一种汽车生产线品质管理系统的示意图；
图2-图3为本发明具体实施方式的一种汽车生产线品质管理系统的树莓派界面示意图；
图4-图6为本发明具体实施方式的一种汽车生产线品质管理系统的服务器界面示意图；
标号说明：
1、树莓派；2、PLC；3、传感器；4、报警器；5、服务器。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
本发明最关键的构思在于：通过树莓派安装本地数据库，并通过树莓派与PLC通讯连接，树莓派将PLC获取的传感数据存入数据库，并计算X-bar-R散点趋势和CPK数值，从而自动判断汽车生产线制程是否出现异常。
请参照图1-图6，本发明涉及一种汽车生产线品质管理系统，包括PLC2、树莓派1和报警器4；
所述树莓派1安装有本地数据库，所述PLC2连接有分别用于识别产品编号和测量工艺数据的传感器3，所述树莓派1与所述PLC2连接，所述树莓派1与报警器4电连接。
进一步的，上述汽车生产线品质管理系统中，所述本地数据库为MySql。
进一步的，上述汽车生产线品质管理系统中，所述树莓派1与所述PLC2通过MODBUSTCP/IP协议通讯连接。
上述MODBUS TCP/IP协议支持RS-232/485的通讯协议，如果传统PLC2无网线端口时，采用RS-232/485进行通讯。
进一步的，上述汽车生产线品质管理系统中，还包括服务器5，所述服务器5与树莓派1通讯连接。
本发明还涉及一种汽车生产线品质管理系统的管理方法，包括以下步骤：
S1：树莓派1读取PLC2接收的传感数据，所述传感数据包括产品编号和测量工艺参数；
S2：树莓派1将传感数据存入本地数据库；
S3：树莓派1根据传感数据计算X-bar-R散点趋势和CPK数值；
S4：树莓派1根据X-bar-R散点趋势和CPK数值判断汽车生产线制程是否出现异常，若是，则触发报警器4发出警报。
进一步的，上述汽车生产线品质管理系统的管理方法中，还包括S5：
服务器5定时接收树莓派1的本地数据库存入的传感数据。
服务器可监视整条产线的生产状态，随时调取各工程产量、品质、产线负荷等信息，同时可以实现追溯管理。
进一步的，上述汽车生产线品质管理系统的管理方法的所述步骤3中，计算X-bar-R散点趋势具体为：
计算X-bar-R控制线，计算公式如下：
上控制界限UCL：
下控制界限LCL：
根据GB/T4091-2001的8种准则判断品质趋势。
8种准则具体如下：
准则1：点出界(点子超出控制限UCL/LCL)
点子落在控制限内的概率为99.73％，落在一侧控制限外的概率为：(1-99.73％)/2＝0.135％；
准则2：连续9点在中心线同一侧，连续9点在中心线同一侧的概率为：0.3906％；
准则3：连续6个点，全部递增或全部递减，连续6个点递增或递减的概率为：0.2733％；
准则4：连续14个点，上下交错，连续14个点上下交错的概率大约为：0.4％；
准则5：3个点中有2个点，距离中心线(同侧)大于2个标准差，3个点中有2个点，距离中心线(同侧)大于2个标准差的概率为：0.3048％；
准则6：5个点中有4个点，距离中心线(同侧)大于1个标准差，5个点中有4个点，距离中心线(同侧)大于1个标准差的概率为：0.5331％；
准则7：连续15个点，距离中心线(任一侧)1个标准差以内，连续15个点，距离中心线(任一侧)1个标准差以内的概率为：0.326％；
准则8：连续8个点，距离中心线(任一侧)大于1个标准差，连续8个点，距离中心线(任一侧)大于1个标准差的概率为：0.0103％。
进一步的，上述汽车生产线品质管理系统的管理方法的所述S3中，计算CPK数值具体计算公式如下：
Cpk＝Min(Cpu，Cpl)
USL为公差上限，LSL为公差下限。
通常汽车行业的CPK要求大于1.33。
实施例1
一种汽车生产线品质管理系统，包括PLC2、树莓派1、服务器5和报警器4；所述树莓派1安装有MySql数据库，所述PLC2连接有分别用于识别产品编号和测量工艺数据的传感器3，所述树莓派1与所述PLC2通过MODBUS TCP/IP协议通讯连接，如果传统PLC2无网线端口时，采用RS-232/485进行通讯,所述树莓派1与报警器4电连接；所述服务器5与树莓派1通讯连接。
上述汽车生产线品质管理系统的管理方法，包括以下步骤：
S1：树莓派1读取PLC2接收的传感数据，所述传感数据包括产品编号和测量工艺参数；
S2：树莓派1将传感数据存入本地数据库；
S3：树莓派1根据传感数据计算X-bar-R散点趋势和CPK数值；计算X-bar-R散点趋势具体为：
计算X-bar-R控制线，计算公式如下：
上控制界限UCL：
下控制界限LCL：
根据GB/T4091-2001的8种准则判断品质趋势。
8种准则具体如下：
准则1：点出界(点子超出控制限UCL/LCL)
点子落在控制限内的概率为99.73％，落在一侧控制限外的概率为：(1-99.73％)/2＝0.135％；
准则2：连续9点在中心线同一侧，连续9点在中心线同一侧的概率为：0.3906％；
准则3：连续6个点，全部递增或全部递减，连续6个点递增或递减的概率为：0.2733％；
准则4：连续14个点，上下交错，连续14个点上下交错的概率大约为：0.4％；
准则5：3个点中有2个点，距离中心线(同侧)大于2个标准差，3个点中有2个点，距离中心线(同侧)大于2个标准差的概率为：0.3048％；
准则6：5个点中有4个点，距离中心线(同侧)大于1个标准差，5个点中有4个点，距离中心线(同侧)大于1个标准差的概率为：0.5331％；
准则7：连续15个点，距离中心线(任一侧)1个标准差以内，连续15个点，距离中心线(任一侧)1个标准差以内的概率为：0.326％；
准则8：连续8个点，距离中心线(任一侧)大于1个标准差，连续8个点，距离中心线(任一侧)大于1个标准差的概率为：0.0103％；
计算CPK数值具体计算公式如下：
Cpk＝Min(Cpu，Cpl)
USL为公差上限，LSL为公差下限。
S4：树莓派1根据X-bar-R散点趋势和CPK数值判断汽车生产线制程是否出现异常，若是，则触发报警器4发出警报。
S5：服务器5定时接收树莓派1的本地数据库存入的传感数据。
实施例2
汽车的主轴压入工艺生产线中，工艺过程包括：1、主轴上料；2、压入第一层转子铁芯；3、压入第二层铁芯；4、压入第三层铁芯；5、完成工序；在上述工序中需要记录压力值及位置参数，PLC2连接的相应的压力传感器3和位置传感器3来接收传感数据，树莓派1读取PLC2接收的相应的传感数据，并储存在树莓派1安装的MySql数据库中，通过树莓派1实时读取相应的数据，通过树莓派1计算计算X-bar-R控制线，根据GB/T4091-2001的8种准则判断品质趋势，并计算CPK数值，树莓派1根据X-bar-R散点趋势和CPK数值判断汽车主轴压入生产线制程是否出现异常，若是，则发出警报。而服务器5端的ODBC进行设置，连接树莓派1安装的MySql数据库，服务器5定时接收树莓派1的本地数据库存入的传感数据。
综上所述，本发明中，通过树莓派安装本地数据库，并通过树莓派与PLC通讯连接，树莓派将PLC获取的传感数据存入数据库，并计算X-bar-R散点趋势和CPK数值，从而自动判断汽车生产线制程是否出现异常，起到生产线异常的提前预警作用，采用树莓派作为PLC和服务器的中间缓存，保障数据不赢通讯拥堵而造成损失，通过服务器实现产品数据追溯和产量追踪，即使对于生产复杂的生产线也能够实现品质趋势预测。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (3)

1.实现品质趋势预测的汽车生产线品管方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：树莓派读取PLC接收的传感数据，所述传感数据包括产品编号和测量工艺参数；
S2：树莓派将传感数据存入本地数据库；
S3：树莓派根据传感数据计算X-bar-R散点趋势和CPK数值；
S4：树莓派根据X-bar-R散点趋势和CPK数值判断汽车生产线制程是否出现异常，若是，则触发报警器发出警报；
S5：服务器定时接收树莓派的本地数据库存入的传感数据；
所述服务器与树莓派通讯连接；
所述服务器可监视整条产线的生产状态，随时调取各工程产量、品质、产线负荷信息，同时可以实现追溯管理；
所述树莓派安装有本地数据库，所述本地数据库为MySql；
所述PLC连接有分别用于识别产品编号和测量工艺数据的传感器，所述树莓派与所述PLC连接，所述树莓派与报警器电连接；
为每台PLC单独配置一台树莓派；
所述步骤3中，计算X-bar-R散点趋势具体为：
计算X-bar-R控制线，计算公式如下：
上控制界限UCL：
下控制界限LCL：
根据GB/T4091-2001的8种准则判断品质趋势；
所述S3中，计算CPK数值具体计算公式如下：
Cpk＝Min(Cpu，Cpl)
USL为公差上限，LSL为公差下限。
2.根据权利要求1所述的实现品质趋势预测的汽车生产线品管方法，其特征在于，所述树莓派与所述PLC通过RS-232/485进行通讯连接。
3.根据权利要求1所述的实现品质趋势预测的汽车生产线品管方法，其特征在于，所述树莓派与所述PLC通过MODBUS TCP/IP协议通讯连接。
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基于树莓派的风力发电场远程监控查询系统设计;李文静;高飞;师浩田;李学东;王永鹏;;信息与电脑(理论版);20191210(23);全文 *
李文静 ; 高飞 ; 师浩田 ; 李学东 ; 王永鹏 ; .基于树莓派的风力发电场远程监控查询系统设计.信息与电脑(理论版).2019,(23),全文. *

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