CN113962439A - 基于工业大数据的云平台数据管理系统及其构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于工业大数据的云平台数据管理系统及其构建方法，涉及工业互联网技术领域，包括设备监测模块、控制器、工序分析模块、优化布局模块、设备采集模块和设备分析模块；在生产线运行时，设备监测模块对生产线中的各个设备进行在制品监测，得到对应设备的节拍数据，并将节拍数据存储入节拍元素队列；工序分析模块对节拍元素队列进行分析，判断对应设备的生产节拍是否正常；优化布局模块根据节拍异常信号和对应设备对生产线布局进行优化，以降低生产线的生产节拍，提高生产线产能；设备分析模块用于对生产元素队列进行生产分析，判断对应设备运行是否正常，提示管理人员对设备进行更换或维修，从而提高生产效率，减少能耗。
Description
技术领域
本发明涉及工业互联网技术领域，具体是基于工业大数据的云平台数据管理系统及其构建方法。
背景技术
随着消费互联网的崛起，大数据分析与云计算技术的发展壮大，“工业大数据”时代应运而生，各个企业的核心从“单点对多点”的数据中心模式转变为以用户为核心的平台式服务模式。
工业大数据和传统的互联网大数据相比，具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点。工业大数据的采集主要是运用工业互联网技术进行远程数据采集、可视化采集，通过采集软件在工业互联网中进行广域的、大规模的、实时的采集和传递，经过多次汇聚和转发，最终发送给大数据平台作为分析和应用的数据源。
现有的工业大数据管理系统无法对生产线的生产制造情况进行分析，从而及时预警，提示操作人员优化生产线布局，避免原先均衡的生产线中出现空闲等待和在制品堵塞等情况，或者及时更新或维修生产线设备，避免生产线设备老化、故障，造成能耗增加、产品合格率低下等问题。
发明内容
为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了基于工业大数据的云平台数据管理系统及其构建方法。本发明能够对生产线的生产制造情况进行分析，从而及时预警，提示操作人员优化生产线布局或者更新、维修生产线设备，避免原先均衡的生产线中出现空闲等待，以及生产线设备老化、故障，造成能耗增加、产品合格率低下等问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于工业大数据的云平台数据管理系统，包括设备监测模块、控制器、工序分析模块、优化布局模块、报警模块、显示模块、设备采集模块以及设备分析模块；
设备监测模块：当生产线运行时，用于对生产线中的各个设备进行在制品监测，得到对应设备的节拍数据，并将节拍数据存储入节拍元素队列；
工序分析模块：用于对节拍元素队列进行工序分析，判断对应设备的生产节拍是否正常；
优化布局模块：用于根据节拍异常信号和对应设备对生产线布局进行优化；
设备采集模块：用于采集对应设备工序时间段内的生产数据，得到对应设备的生产系数，并将生产系数存储入生产元素队列；
设备分析模块：用于对生产元素队列进行生产分析，判断对应设备运行是否正常。
进一步地，所述设备监测模块的具体监测步骤为：
V1：当监测到在制品时，开始标记；直至未监测到在制品时，停止标记；将开始标记与停止标记之间的时间段标记为在制品的工序时间段，即对应设备的工序时间段；
V2：将对应设备的工序时间段按照时间先后进行排序，将相邻两个工序时间段进行差值计算，得到对应设备的节拍数据；所述差值计算表现为上一个工序时间段的结束时间与下一个工序时间段的开始时间进行差值计算；
V3：若节拍数据处于合法阈值范围外，则在设备监测模块中创建节拍监控对象，所述节拍监控对象包括节拍元素队列，以便于继续采集节拍数据并将节拍数据存储入节拍元素队列。
进一步地，其中步骤V3中，若节拍数据处于合法阈值范围外，还包括：
将节拍数据与预设节拍阈值相比较，若节拍数据大于预设节拍阈值，则表示对应设备长时间处于空闲等待状态，此时生成前序校验指令，并将前序校验指令和对应设备发送至管理人员的手机终端，提示管理人员对位于对应设备前一个工序的设备进行校验，判断前一个工序的设备是否出现故障。
进一步地，所述工序分析模块的具体分析步骤为：
获取节拍元素队列中的元素，在预设时间区间内，若处于合法阈值范围外的元素个数达到预设第二阈值或者达到预定比例时，判定对应设备的生产节拍异常，生成节拍异常信号；所述工序分析模块用于将节拍异常信号和对应设备经控制器发送至优化布局模块。
进一步地，所述设备采集模块的具体采集步骤为：
G1：获取对应设备工序时间段内的生产数据，所述生产数据包括工序时长、工序能耗以及当前工序是否合格；
G2：根据生产数据对对应设备的生产系数进行评估；
G3：若生产系数满足第一预设条件时，则在设备分析模块中创建生产监控对象，所述生产监控对象包括生产元素队列，以便于继续采集生产系数并将生产系数存储入生产元素队列；其中第一预设条件为生产系数为0或者生产系数大于预设系数阈值。
进一步地，所述设备分析模块的具体分析步骤为：
获取生产元素队列中的元素，在预设时间区间内，若满足第一预设条件的元素个数达到预设第四阈值或者达到预定比例时，判定对应设备运行异常，生成运行异常信号；
所述设备分析模块用于将运行异常信号和对应设备发送至控制器，所述控制器接收到运行异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“当前设备运行异常，建议对该设备进行更换或维修”，提示管理人员对该设备进行更换或维修。
进一步地，基于工业大数据的云平台数据管理系统的构建方法，包括如下步骤：
步骤一：当生产线运行时，对生产线中的各个设备进行在制品监测，得到对应设备的节拍数据，并将节拍数据存储入节拍元素队列；具体为：
若节拍数据处于合法阈值范围外，则创建节拍元素队列，以便于继续采集节拍数据并将节拍数据存储入节拍元素队列；
步骤二：对节拍元素队列进行工序分析，判断对应设备的生产节拍是否正常；具体为：
获取节拍元素队列中的元素，在预设时间区间内，若处于合法阈值范围外的元素个数达到预设第二阈值或者达到预定比例时，判定对应设备的生产节拍异常，生成节拍异常信号；
根据节拍异常信号和对应设备对生产线布局进行优化，以降低生产线的生产节拍；
步骤三：采集对应设备工序时间段内的生产数据，得到对应设备的生产系数，并将生产系数存储入生产元素队列；
步骤四：对生产元素队列进行生产分析，判断对应设备运行是否正常，提示管理人员对该设备进行更换或维修。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明在生产线运行时，设备监测模块对生产线中的各个设备进行在制品监测，得到对应设备的节拍数据，并将节拍数据存储入节拍元素队列；若节拍数据大于预设节拍阈值，则表示对应设备长时间处于空闲等待状态，此时生成前序校验指令，提示管理人员对位于对应设备前一个工序的设备进行校验，判断前一个工序的设备是否出现故障；否则，工序分析模块继续对节拍元素队列进行分析，判断对应设备的生产节拍是否正常；根据节拍异常信号和对应设备对生产线布局进行优化，以降低生产线的生产节拍，提高生产线产能；
2、本发明中设备采集模块采集对应设备工序时间段内的生产数据，根据生产数据对对应设备的生产系数进行评估，若生产系数满足第一预设条件时，则创建生产元素队列，设备分析模块对生产元素队列进行生产分析，判断对应设备运行是否正常，在预设时间区间内，若满足第一预设条件的元素个数达到预设第四阈值或者达到预定比例时，判定对应设备运行异常，提示管理人员对该设备进行更换或维修，从而提高生产效率，减少能耗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。
图1为本发明基于工业大数据的云平台数据管理系统的原理框图。
图2为本发明基于工业大数据的云平台数据管理系统的构建方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
由于一个完整的生产线包含若干个设备和工序，每个设备负责其中一道工序，工序与工序之间通过串联的方式布局成一条生产线；
如图1-2所示，基于工业大数据的云平台数据管理系统，包括设备监测模块、控制器、工序分析模块、优化布局模块、报警模块、显示模块、设备采集模块以及设备分析模块；
当生产线运行时，设备监测模块用于对生产线中的各个设备进行在制品监测，得到对应设备的节拍数据，并将节拍数据存储入节拍元素队列；具体监测步骤为：
V1：当监测到在制品时，开始标记；直至未监测到在制品时，停止标记；将开始标记与停止标记之间的时间段标记为在制品的工序时间段，即对应设备的工序时间段；
V2：将对应设备的工序时间段按照时间先后进行排序，将相邻两个工序时间段进行差值计算，得到对应设备的节拍数据；差值计算表现为上一个工序时间段的结束时间与下一个工序时间段的开始时间进行差值计算；
V3：若节拍数据处于合法阈值范围外，则在设备监测模块中创建节拍监控对象，节拍监控对象包括节拍元素队列，以便于继续采集节拍数据并将节拍数据存储入节拍元素队列；
V4：若节拍元素队列中的当前状态中的最后一个元素位于合法阈值范围内或节拍元素队列的元素个数达到预设第一阈值，则节拍监控对象将节拍元素队列中的元素上报至工序分析模块，且在设备监测模块中销毁节拍监控对象；
其中步骤V3中，若节拍数据处于合法阈值范围外，还包括：
将节拍数据与预设节拍阈值相比较，若节拍数据大于预设节拍阈值，则表示对应设备长时间处于空闲等待状态，此时生成前序校验指令，并将前序校验指令和对应设备发送至管理人员的手机终端；
设备监测模块还用于将前序校验指令传输至控制器，控制器接收到前序校验指令后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“当前设备长时间处于空闲等待状态，建议对该设备前一个工序的设备进行校验”，提示管理人员对位于对应设备前一个工序的设备进行校验，判断前一个工序的设备是否出现故障；
工序分析模块用于获取设备监测模块监测到节拍元素队列并进行工序分析，判断对应设备的生产节拍是否正常；生产节拍为连续完成相同的两个产品之间的间隔时间；具体分析步骤为：
获取节拍元素队列中的元素，在预设时间区间内，若处于合法阈值范围外的元素个数达到预设第二阈值或者达到预定比例时，判定对应设备的生产节拍异常，生成节拍异常信号；
工序分析模块用于将节拍异常信号和对应设备经控制器发送至优化布局模块；优化布局模块用于根据节拍异常信号和对应设备对生产线布局进行优化，以降低生产线的生产节拍；
设备采集模块与设备监测模块相连接，设备采集模块用于采集对应设备工序时间段内的生产数据，得到对应设备的生产系数，并将生产系数存储入生产元素队列；具体采集步骤为：
G1：获取对应设备工序时间段内的生产数据，生产数据包括工序时长、工序能耗以及当前工序是否合格；
G2：根据生产数据对对应设备的生产系数进行评估，具体为：
将工序时长标记为Ti，将工序能耗标记为Ei；
设置工序合格值为SD；其中，若当前工序合格，则令SD＝1，若当前工序不合格，则令SD＝0；
利用公式SCi＝(Ti×a1+Ei×a2)×SD计算得到对应设备的生产系数SCi；其中a1、a2均为系数因子；
G3：若生产系数满足第一预设条件时，则在设备分析模块中创建生产监控对象，生产监控对象包括生产元素队列，以便于继续采集生产系数并将生产系数存储入生产元素队列；其中第一预设条件为生产系数为0或者生产系数大于预设系数阈值；其中生产系数为0或者大于预设系数阈值，则表明对应设备的产能低下；
G4：若生产元素队列中的当前状态中的最后一个元素不满足第一预设条件或生产元素队列中的元素个数达到预设第三阈值，则生产监控对象将生产元素队列中的元素上报至设备分析模块，且在设备采集模块中销毁生产监控对象；
设备分析模块用于根据设备采集模块上传的生产元素队列判断对应设备运行是否正常，具体为：
获取生产元素队列中的元素，在预设时间区间内，若满足第一预设条件的元素个数达到预设第四阈值或者达到预定比例时，判定对应设备运行异常，生成运行异常信号；
设备分析模块用于将运行异常信号和对应设备发送至控制器，控制器接收到运行异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“当前设备运行异常，建议对该设备进行更换或维修”，提示管理人员对该设备进行更换或维修，从而提高生产效率，减少能耗；
基于工业大数据的云平台数据管理系统的构建方法，包括如下步骤：
步骤一：当生产线运行时，对生产线中的各个设备进行在制品监测，得到对应设备的节拍数据，并将节拍数据存储入节拍元素队列，具体为：
当节拍数据处于合法阈值范围外，则创建节拍元素队列，以便于继续采集节拍数据；
若节拍元素队列中的当前状态中的最后一个元素位于合法阈值范围内或节拍元素队列的元素个数达到预设第一阈值，则对节拍元素队列进行工序分析；
步骤二：对节拍元素队列进行工序分析，判断对应设备的生产节拍是否正常；具体为：
获取节拍元素队列中的元素，在预设时间区间内，若处于合法阈值范围外的元素个数达到预设第二阈值或者达到预定比例时，判定对应设备的生产节拍异常，生成节拍异常信号；
根据节拍异常信号和对应设备对生产线布局进行优化，以降低生产线的生产节拍；
步骤三：采集对应设备工序时间段内的生产数据，得到对应设备的生产系数，并将生产系数存储入生产元素队列；具体为：
获取对应设备工序时间段内的生产数据，生产数据包括工序时长、工序能耗以及当前工序是否合格；根据生产数据对对应设备的生产系数进行评估；
若生产系数满足第一预设条件时，则在设备分析模块中创建生产监控对象，生产监控对象包括生产元素队列，以便于继续采集生产系数并将生产系数存储入生产元素队列；其中第一预设条件为生产系数为0或者生产系数大于预设系数阈值；
若生产元素队列中的当前状态中的最后一个元素不满足第一预设条件或生产元素队列中的元素个数达到预设第三阈值，则对生产元素队列进行生产分析；
步骤四：根据生产元素队列判断对应设备运行是否正常，具体为：
获取生产元素队列中的元素，在预设时间区间内，若满足第一预设条件的元素个数达到预设第四阈值或者达到预定比例时，判定对应设备运行异常，生成运行异常信号；提示管理人员对该设备进行更换或维修；
其中，若节拍数据处于合法阈值范围外，还包括：
将节拍数据与预设节拍阈值相比较，若节拍数据大于预设节拍阈值，则表示对应设备长时间处于空闲等待状态，此时生成前序校验指令，提示管理人员对位于对应设备前一个工序的设备进行校验，判断前一个工序的设备是否出现故障。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
基于工业大数据的云平台数据管理系统及其构建方法，在工作时，当生产线运行时，对生产线中的各个设备进行在制品监测，得到对应设备的节拍数据，并将节拍数据存储入节拍元素队列；若节拍数据大于预设节拍阈值，则表示对应设备长时间处于空闲等待状态，此时生成前序校验指令，提示管理人员对位于对应设备前一个工序的设备进行校验，判断前一个工序的设备是否出现故障；否则，继续对节拍元素队列进行分析，判断对应设备的生产节拍是否正常；根据节拍异常信号和对应设备对生产线布局进行优化，以降低生产线的生产节拍，提高生产线产能；
采集对应设备工序时间段内的生产数据，根据生产数据对对应设备的生产系数进行评估，若生产系数满足第一预设条件时，则创建生产元素队列，对生产元素队列进行生产分析，判断对应设备运行是否正常，在预设时间区间内，若满足第一预设条件的元素个数达到预设第四阈值或者达到预定比例时，判定对应设备运行异常，提示管理人员对该设备进行更换或维修，从而提高生产效率，减少能耗。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.基于工业大数据的云平台数据管理系统，其特征在于，包括设备监测模块、控制器、工序分析模块、优化布局模块、报警模块、显示模块、设备采集模块以及设备分析模块；
设备监测模块：当生产线运行时，用于对生产线中的各个设备进行在制品监测，得到对应设备的节拍数据，并将节拍数据存储入节拍元素队列；
工序分析模块：用于对节拍元素队列进行工序分析，判断对应设备的生产节拍是否正常；
优化布局模块：用于根据节拍异常信号和对应设备对生产线布局进行优化；
设备采集模块：用于采集对应设备工序时间段内的生产数据，得到对应设备的生产系数，并将生产系数存储入生产元素队列；
设备分析模块：用于对生产元素队列进行生产分析，判断对应设备运行是否正常。
2.根据权利要求1所述的基于工业大数据的云平台数据管理系统，其特征在于，所述设备监测模块的具体监测步骤为：
V1：当监测到在制品时，开始标记；直至未监测到在制品时，停止标记；将开始标记与停止标记之间的时间段标记为在制品的工序时间段，即对应设备的工序时间段；
V2：将对应设备的工序时间段按照时间先后进行排序，将相邻两个工序时间段进行差值计算，得到对应设备的节拍数据；所述差值计算表现为上一个工序时间段的结束时间与下一个工序时间段的开始时间进行差值计算；
V3：若节拍数据处于合法阈值范围外，则在设备监测模块中创建节拍监控对象，所述节拍监控对象包括节拍元素队列，以便于继续采集节拍数据并将节拍数据存储入节拍元素队列。
3.根据权利要求2所述的基于工业大数据的云平台数据管理系统，其特征在于，其中步骤V3中，若节拍数据处于合法阈值范围外，还包括：
将节拍数据与预设节拍阈值相比较，若节拍数据大于预设节拍阈值，则表示对应设备长时间处于空闲等待状态，此时生成前序校验指令，并将前序校验指令和对应设备发送至管理人员的手机终端，提示管理人员对位于对应设备前一个工序的设备进行校验，判断前一个工序的设备是否出现故障。
4.根据权利要求2所述的基于工业大数据的云平台数据管理系统，其特征在于，所述工序分析模块的具体分析步骤为：
获取节拍元素队列中的元素，在预设时间区间内，若处于合法阈值范围外的元素个数达到预设第二阈值或者达到预定比例时，判定对应设备的生产节拍异常，生成节拍异常信号；所述工序分析模块用于将节拍异常信号和对应设备经控制器发送至优化布局模块。
5.根据权利要求1所述的基于工业大数据的云平台数据管理系统，其特征在于，所述设备采集模块的具体采集步骤为：
G1：获取对应设备工序时间段内的生产数据，所述生产数据包括工序时长、工序能耗以及当前工序是否合格；
G2：根据生产数据对对应设备的生产系数进行评估；
G3：若生产系数满足第一预设条件时，则在设备分析模块中创建生产监控对象，所述生产监控对象包括生产元素队列，以便于继续采集生产系数并将生产系数存储入生产元素队列；其中第一预设条件为生产系数为0或者生产系数大于预设系数阈值。
6.根据权利要求5所述的基于工业大数据的云平台数据管理系统，其特征在于，所述设备分析模块的具体分析步骤为：
获取生产元素队列中的元素，在预设时间区间内，若满足第一预设条件的元素个数达到预设第四阈值或者达到预定比例时，判定对应设备运行异常，生成运行异常信号；
所述设备分析模块用于将运行异常信号和对应设备发送至控制器，所述控制器接收到运行异常信号后驱动控制报警模块发出警报，并在显示模块显示“当前设备运行异常，建议对该设备进行更换或维修”，提示管理人员对该设备进行更换或维修。
7.基于工业大数据的云平台数据管理系统的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：当生产线运行时，对生产线中的各个设备进行在制品监测，得到对应设备的节拍数据，并将节拍数据存储入节拍元素队列，具体为：
若节拍数据处于合法阈值范围外，则创建节拍元素队列，以便于继续采集节拍数据并将节拍数据存储入节拍元素队列；
步骤二：对节拍元素队列进行工序分析，判断对应设备的生产节拍是否正常；具体为：
获取节拍元素队列中的元素，在预设时间区间内，若处于合法阈值范围外的元素个数达到预设第二阈值或者达到预定比例时，判定对应设备的生产节拍异常，生成节拍异常信号；
根据节拍异常信号和对应设备对生产线布局进行优化，以降低生产线的生产节拍；
步骤三：采集对应设备工序时间段内的生产数据，得到对应设备的生产系数，并将生产系数存储入生产元素队列；
步骤四：对生产元素队列进行生产分析，判断对应设备运行是否正常，提示管理人员对该设备进行更换或维修。
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2021
- 2021-09-23 CN CN202111116981.2A patent/CN113962439A/zh active Pending
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