CN113996233A - 一种基于人工智能算法的产品配料系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能算法的产品配料系统，包括人工智能算法、料仓存储及下料系统、物料输送系统、物料混配系统、自动装车系统和生产系统，人工智能算法自主接收市场信息AI收集，接收产品分析检测数据的输入，本发明集合产品市场信息收集、质量分析结果和自主学习优化，计算出销售最大化的配料方案，可以有效的解决铲车等倒转设备混匀带来的工作强度大，混配物料损失大，物料一致性差的问题；也解决了人计算出物料重量，称重后多次输送物料于料仓中，再下料混配带来的繁琐工作的问题；本发明实施后整个产品配料系统可以自主运行并学习计算出最佳的配料方案，大幅降低人为干预和提高物料均一性外，还可实现产品销售金额最大化。
Description
技术领域
本发明涉及产品配料领域，具体为一种基于人工智能算法的产品配料系统。
背景技术
现有混配料主要是称重一定量的物料，通过铲车等倒转设备混匀；或者将称重一定量的物料通过存储于料仓中，再混配，无法自主计算出最佳的物料混配比例。称重一定量的物料，通过铲车等倒转设备混匀，该种方法工作强度大，混配物料损失大，物料一致性较差，称重一定量的物料通过存储于料仓中，再下料混配，该种方法需要人计算出物料重量并多次输送物料，无法基于市场信息、质量分析机构，不能自主计算出销售最大化的配料方案，为此提供一种基于人工智能算法的产品配料系统。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种基于人工智能算法的产品配料系统，以解决上述背景技术提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能算法的产品配料系统，包括人工智能算法、料仓存储及下料系统、物料输送系统、物料混配系统、自动装车系统和生产系统，所述人工智能算法自主接收市场信息AI收集，接收产品分析检测数据的输入，以销售收入最大化为原则，计算出最佳的产品混配方案，所述人工智能算法与料仓存储及下料系统相连，所述料仓存储及下料系统与物料输送系统相连，所述物料输送系统与物料混配系统相连，所述物料混配系统与自动装车系统相连，所述生产系统与料仓存储及下料系统相连。
作为本发明的一种优选技术方案，所述料仓存储及下料系统包括若干个存料罐、下料控制阀、可调速称重输送皮和上料传送带。
作为本发明的一种优选技术方案，所述存料罐的顶部连接有上料传送带，所述存料罐的底部安装有下料控制阀，所述存料罐的底部设有可调速称重输送皮。
作为本发明的一种优选技术方案，所述物料输送系统设有汇合总输送皮带，所述汇合总输送皮带与若干个可调速称重输送皮相连。
作为本发明的一种优选技术方案，所述物料混配系统设有旋转混料机，所述旋转混料机与汇合总输送皮带相连。
作为本发明的一种优选技术方案，所述旋转混料机还与成品料仓相连，所述成品料仓与货车相连。
作为本发明的一种优选技术方案，具体的操作方法如下：
S1：通过人工智能算法自主收集市场信息，接收产品分析检测数据的输入，以销售收入最大化为原则，计算出最佳的产品混配方案；
S2：生产系统不断向料仓存储及下料系统供应不同规格的产品；
S3：料仓存储及下料系统在接收到人工智能算法计算出的混配方案后，自主下料；
S4：来自料仓存储及下料系统的产品经物料输送系统输送至物料混配系统；
S5：物料混配系统混配后向自动装车系统输送，并销售；
S6：产品销售相关信息反馈至人工智能算法，自主学习不断优化。
本发明的有益效果是：本发明集合产品市场信息收集、质量分析结果和自主学习优化，计算出销售最大化的配料方案，可以有效的解决铲车等倒转设备混匀带来的工作强度大，混配物料损失大，物料一致性差的问题；也解决了人计算出物料重量，称重后多次输送物料于料仓中，再下料混配带来的繁琐工作的问题；本发明实施后整个产品配料系统可以自主运行并学习计算出最佳的配料方案，大幅降低人为干预和提高物料均一性外，还可实现产品销售金额最大化。
附图说明
图1为本发明的系统模块图；
图2为本发明料仓存储及下料系统的模块图；
图3为本发明物料输送系统和物料混配系统的模块图。
图中：人工智能算法1、料仓存储及下料系统2、物料输送系统3、物料混配系统4、自动装车系统5、生产系统6、存料罐2.1、下料控制阀2.2、可调速称重输送皮2.3、汇合总输送皮带3.1、旋转混料机4.1、成品料仓4.2。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易被本领域人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种基于人工智能算法的产品配料系统，包括人工智能算法1、料仓存储及下料系统2、物料输送系统3、物料混配系统4、自动装车系统5和生产系统6，人工智能算法1自主接收市场信息AI收集，接收产品分析检测数据的输入，以销售收入最大化为原则，计算出最佳的产品混配方案，人工智能算法1与料仓存储及下料系统2相连，料仓存储及下料系统2与物料输送系统3相连，物料输送系统3与物料混配系统4相连，物料混配系统4与自动装车系统5相连，生产系统6与料仓存储及下料系统2相连。
料仓存储及下料系统2包括若干个存料罐2.1、下料控制阀2.2、可调速称重输送皮2.3和上料传送带2.4。
存料罐2.1的顶部连接有上料传送带2.4，存料罐2.1的底部安装有下料控制阀2.2，存料罐2.1的底部设有可调速称重输送皮2.3。
物料输送系统3设有汇合总输送皮带3.1，汇合总输送皮带3.1与若干个可调速称重输送皮2.3相连。
物料混配系统4设有旋转混料机4.1，旋转混料机4.1与汇合总输送皮带3.1相连。
旋转混料机4.1还与成品料仓4.2相连，成品料仓4.2与货车相连。
一种基于人工智能算法的产品配料系统，具体的操作方法如下：
S1：通过人工智能算法1自主收集市场信息，接收产品分析检测数据的输入，以销售收入最大化为原则，计算出最佳的产品混配方案；
S2：生产系统6不断向料仓存储及下料系统2供应不同规格的产品；
S3：料仓存储及下料系统2在接收到人工智能算法1计算出的混配方案后，自主下料；
S4：来自料仓存储及下料系统2的产品经物料输送系统3输送至物料混配系统4；
S5：物料混配系统4混配后向自动装车系统5输送，并销售；
S6：产品销售相关信息反馈至人工智能算法1，自主学习不断优化。
实施例1：本发明应用于重砂矿生产领域；具体的系统操作方法如下：
A、人工智能算法自主收集钛精矿产品市场信息，接收钛精矿产品分析检测数据的输入，包括有价元素TiO2、有害元素P、Fe、C等，以钛精矿销售收入最大化为原则，计算出最佳的钛精矿产品混配方案；
B、钛矿生产系统6不断向钛精矿料仓存储及下料系统2供应不同规格的钛精矿产品；
C、钛精矿料仓存储及下料系统2在接收到人工智能算法1计算出的钛精矿混配方案后，自主下料；
D、来自钛精矿料仓存储及下料系统2的产品经物料输送系统3输送至物料混配系统4；
E、物料混配系统4混配后向自动装车系统5输送，并完成钛精矿产品的销售；
F、钛精矿产品销售相关信息反馈至人工智能算法1，自主学习不断优化。
本发明集合产品市场信息收集、质量分析结果和自主学习优化，计算出销售最大化的配料方案，可以有效的解决铲车等倒转设备混匀带来的工作强度大，混配物料损失大，物料一致性差的问题；也解决了人计算出物料重量，称重后多次输送物料于料仓中，再下料混配带来的繁琐工作的问题；本发明实施后整个产品配料系统可以自主运行并学习计算出最佳的配料方案，大幅降低人为干预和提高物料均一性外，还可实现产品销售金额最大化。
上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于人工智能算法的产品配料系统，其特征在于：包括人工智能算法(1)、料仓存储及下料系统(2)、物料输送系统(3)、物料混配系统(4)、自动装车系统(5)和生产系统(6)，所述人工智能算法(1)自主接收市场信息AI收集，接收产品分析检测数据的输入，以销售收入最大化为原则，计算出最佳的产品混配方案，所述人工智能算法(1)与料仓存储及下料系统(2)相连，所述料仓存储及下料系统(2)与物料输送系统(3)相连，所述物料输送系统(3)与物料混配系统(4)相连，所述物料混配系统(4)与自动装车系统(5)相连，所述生产系统(6)与料仓存储及下料系统(2)相连。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的产品配料系统，其特征在于：所述料仓存储及下料系统(2)包括若干个存料罐(2.1)、下料控制阀(2.2)、可调速称重输送皮(2.3)和上料传送带(2.4)。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能算法的产品配料系统，其特征在于：所述存料罐(2.1)的顶部连接有上料传送带(2.4)，所述存料罐(2.1)的底部安装有下料控制阀(2.2)，所述存料罐(2.1)的底部设有可调速称重输送皮(2.3)。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的产品配料系统，其特征在于：所述物料输送系统(3)设有汇合总输送皮带(3.1)，所述汇合总输送皮带(3.1)与若干个可调速称重输送皮(2.3)相连。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的产品配料系统，其特征在于：所述物料混配系统(4)设有旋转混料机(4.1)，所述旋转混料机(4.1)与汇合总输送皮带(3.1)相连。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能算法的产品配料系统，其特征在于：所述旋转混料机(4.1)还与成品料仓(4.2)相连，所述成品料仓(4.2)与货车相连。
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的产品配料系统，其特征在于：具体的操作方法如下：
S1：通过人工智能算法(1)自主收集市场信息，接收产品分析检测数据的输入，以销售收入最大化为原则，计算出最佳的产品混配方案；
S2：生产系统(6)不断向料仓存储及下料系统(2)供应不同规格的产品；
S3：料仓存储及下料系统(2)在接收到人工智能算法(1)计算出的混配方案后，自主下料；
S4：来自料仓存储及下料系统(2)的产品经物料输送系统(3)输送至物料混配系统(4)；
S5：物料混配系统(4)混配后向自动装车系统(5)输送，并销售；
S6：产品销售相关信息反馈至人工智能算法(1)，自主学习不断优化。
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