CN114119268B - 一种用于印刷包装生产线的协同制造系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，涉及生产制造技术领域，包括信息采集模块、协同优化模块、数据库以及制造监测模块；信息采集模块用于采集SMT生产线的历史制造记录和各种产品的销售信息；制造分析模块用于接收SMT生产线的历史制造记录并对产品的制造系数进行分析，得到产品的制造系数序列；销售分析模块用于接收各种产品的销售信息并对产品的销售系数进行分析，得到产品的销售系数序列；协同优化模块用于对数据库中存储的带有时间戳的产品制造系数序列和销售系数序列进行评估，得到产品的价值优化序列，为管理人员安排产品的制造计划提供参考，能够保证重要紧缺的产品优先制造，提高协同制造的效率。

Description

一种用于印刷包装生产线的协同制造系统

技术领域

本发明涉及生产制造技术领域，具体是一种用于印刷包装生产线的协同制造系统。

背景技术

协同制造是21世纪的现代制造模式。它也是敏捷制造、协同商务、智能制造、云制造的核心内容。协同制造充分利用Internet技术为特征的网络技术、信息技术，协同制造将串行工作变为并行工程，实现供应链内及跨供应链间的企业产品设计、制造、管理和商务等的合作的生产模式，最终通过改变业务经营模式与方式达到资源最充分利用的目的。

而在SMT生产线制造过程中，存在无法根据产品的制造记录信息和交易盈利信息合理扩大或缩减产品的制造计划，无法保证重要紧缺高盈利产品优先制造，不利于提高云制造的效率，为此，我们提出一种用于印刷包装生产线的协同制造系统。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种用于印刷包装生产线的协同制造系统。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，包括信息采集模块、协同优化模块、数据库以及制造监测模块；

所述信息采集模块用于采集SMT生产线的历史制造记录和各种产品的销售信息，并分别上传至制造分析模块和销售分析模块；

制造分析模块用于接收SMT生产线的历史制造记录并对产品的制造系数进行分析，并将所有产品的制造系数ZX进行统合得到制造系数序列；

所述销售分析模块用于接收各种产品的销售信息并对产品的销售系数进行分析，并将所有产品的销售系数XS进行统合得到销售系数序列；

所述协同优化模块用于对数据库中存储的带有时间戳的产品制造系数序列和销售系数序列进行评估，得到产品的价值优化序列，具体为：

将同一产品的制造系数和销售系数依次标记为ZXt和XSt；将对应产品的剩余库存量标记为Kt；利用公式JZ=(XSt×r1)/(ZXt×r2+Kt×r3)计算得到对应产品的价值评估系数JZ，其中r1、r2、r3为系数因子；

将产品按照价值评估系数JZ大小进行排序得到产品的价值优化序列，所述协同优化模块用于将产品的价值优化序列发送至云平台，为管理人员安排产品的制造计划提供参考。

进一步地，所述制造分析模块的具体分析步骤为：

获取任意一种产品在预设时间段内的历史制造记录；统计该产品的制造次数为Z1，将每次制造的产品数量进行累加得到制造总量Z2；

截取相邻制造结束时刻与制造开始时刻之间时间段内SMT生产线的制造次数为产品缓冲频次P1；统计P1小于频次阈值的次数为C1；

当P1小于频次阈值时，获取P1与频次阈值的差值并求和得到差缓值CH1；利用公式CX=C1×g3+CH1×g4计算得到差缓系数CX，其中g3、g4为系数因子；利用公式ZX=(Z1×g1+Z2×g2)×CX计算得到该产品的制造系数ZX，其中g1、g2为系数因子；所述制造分析模块用于将产品的制造系数序列打上时间戳并存储至数据库。

进一步地，所述销售分析模块的具体分析步骤为：

获取任意一种产品在预设时间段内销售信息；统计该产品的订单数量为L1，将每笔交易订单的产品数量进行累加得到交易总量Lz，将每笔交易订单的盈利金额进行累加得到盈利总额Ly；

将该产品最近一次订单的回款速度标记为Vt；设定对应产品的回款速度最大值为V0，回款速度最小值为V1；利用公式Vg=(V0-Vt)/(Vt-V1+u)计算得到该产品的回款系数Vg，其中u为均衡因子；

利用公式XS=(L1×k1+Lz×k2+Ly×k3)/(Vg+λ)计算得到该产品的销售系数XS，其中k1、k2、k3均为系数因子；其中λ为补偿因子；所述销售分析模块用于将产品的销售系数序列打上时间戳并存储至数据库。

进一步地，当产品的制造系数ZX大于第一制造阈值时，所述制造分析模块用于生成第一协同分析信号并发送至协同分析模块；所述协同分析模块接收到第一协同分析信号后对该产品的协同系数XT进行分析，具体为：

当协同分析模块接收到第一协同分析信号后，从数据库中调取该产品的销售系数XS，并获取对应产品的剩余库存量Kt；

利用公式XT=(XS×r4)/(Kt×r5)计算得到该产品的协同系数XT，其中r4、r5均为系数因子；若XT小于第一协同阈值，则生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应产品的制造计划。

进一步地，当产品的制造系数ZX小于第二制造阈值时，制造分析模块用于生成第二协同分析信号至协同分析模块；若协同系数XT大于第二协同阈值，则协同分析模块生成扩大提醒信号至云平台。

进一步地，所述制造监测模块用于实时监测SMT生产线的生产数据并进行预警分析，具体分析过程如下：

实时获取SMT生产线的生产数据，将SMT生产线的单位能耗标记为Et，将单位产品合格率标记为Gt，将单位成品数量标记为Mt；

利用公式SCt=(Mt×b1+Gt×b2)/(Et×b3)计算得到SMT生产线的单位生产系数SCt，其中b1、b2、b3为系数因子；

将单位生产系数SCt与单位生产阈值相比较，计算得到生产偏值SP；若SP≥偏离阈值，则判定SMT生产线生产状态异常，生成预警信号。

进一步地，所述制造监测模块用于将预警信号上传至云平台，所述云平台接收到预警信号后分配对应维修人员对SMT生产线进行检修。

进一步地，所述生产偏值SP的计算方法为：

若监测到SCt小于单位生产阈值，则自动倒计数，倒计数为D1，D1为预设值；在倒计数阶段继续对SCt进行监测；

若再次监测到SCt小于单位生产阈值，则倒计数自动归为原值，重新按照D1进行倒计数，否则，倒计数归零，停止计数；

统计倒计数阶段倒计数自动归为原值的次数为P2，统计倒计数阶段的长度为DL，利用公式SP=(P2×a3)/(DL×a4)计算得到SMT生产线的生产偏值SP，其中a3、a4为系数因子。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中制造分析模块用于接收SMT生产线的历史制造记录并对产品的制造系数进行分析，得到产品的制造系数序列；销售分析模块用于接收各种产品的销售信息并对产品的销售系数进行分析，得到产品的销售系数序列；协同优化模块用于对数据库中存储的带有时间戳的产品制造系数序列和销售系数序列进行评估，得到产品的价值优化序列；云平台用于根据价值优化序列安排产品的生产制造，能够保证重要紧缺高盈利产品优先制造，提高云制造的效率；

2、本发明中当产品的制造系数ZX大于第一制造阈值时，制造分析模块生成第一协同分析信号并发送至协同分析模块；协同分析模块接收到第一协同分析信号后对该产品的协同系数进行分析，利用公式XT=(XS×r4)/(Kt×r5)计算得到该产品的协同系数XT，若协同系数XT小于第一协同阈值，则生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应产品的制造计划；当产品的制造系数ZX小于第二制造阈值时，生成第二协同分析信号至协同分析模块；若协同系数XT大于第二协同阈值，则生成扩大提醒信号至云平台，以提醒管理人员扩大对应产品的制造计划，从而达到资源最充分利用的目的；

3、本发明中制造监测模块用于实时监测SMT生产线的生产数据并进行预警分析，实时获取SMT生产线的生产数据，利用公式SCt=(Mt×b1+Gt×b2)/(Et×b3)计算得到SMT生产线的单位生产系数SCt，将SCt与单位生产阈值相比较，计算得到生产偏值SP；若SP≥偏离阈值，则判定SMT生产线生产状态异常，生成预警信号云平台接收到预警信号后分配对应维修人员对SMT生产线进行检修，以便及时发现问题，提高协同制造效率。

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为本发明的系统框图。

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。

如图1所示，一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，包括信息采集模块、制造分析模块、销售分析模块、数据库、协同优化模块、云平台、协同分析模块以及制造监测模块；

信息采集模块用于采集SMT生产线的历史制造记录以及各种产品的销售信息，并将采集的历史制造记录上传至制造分析模块，将各种产品的销售信息上传至销售分析模块；历史制造记录包括制造的产品名称、产品数量以及制造开始时刻、制造结束时刻；销售信息包括每笔交易订单的产品数量、盈利金额和对应盈利金额的回款速度；

制造分析模块用于接收SMT生产线的历史制造记录并对产品的制造系数进行分析，具体分析步骤为：

根据产品名称分别获取每种产品在预设时间段内的历史制造记录；

针对任意一种产品，统计该产品的制造次数为Z1，将每次制造的产品数量进行累加得到制造总量Z2；

截取相邻制造结束时刻与制造开始时刻之间的时间段为制造缓冲时段，统计每个制造缓冲时段内SMT生产线的制造次数为产品缓冲频次P1；

将产品缓冲频次P1与频次阈值相比较，统计P1小于频次阈值的次数为C1，当P1小于频次阈值时，获取P1与频次阈值的差值并求和得到差缓值CH1，利用公式CX=C1×g3+CH1×g4计算得到差缓系数CX，其中g3、g4为系数因子；

将制造次数、制造总量以及差缓系数进行归一化处理并取其数值，利用公式ZX=(Z1×g1+Z2×g2)×CX计算得到该产品的制造系数ZX，其中g1、g2为系数因子；

将所有产品的制造系数ZX进行统合得到制造系数序列，制造分析模块用于将产品的制造系数序列打上时间戳并存储至数据库；

销售分析模块用于接收各种产品的销售信息并对产品的销售系数进行分析，具体分析步骤为：

根据产品名称分别获取每种产品在预设时间段内销售信息；

针对任意一种产品，统计该产品的订单数量为L1，将每笔交易订单的产品数量进行累加得到交易总量Lz，将每笔交易订单的盈利金额进行累加得到盈利总额Ly；

将该产品最近一次订单的回款速度标记为Vt，设定对应产品交易订单的回款速度最大值为V0，回款速度最小值为V1；利用公式Vg=(V0-Vt)/(Vt-V1+u)计算得到该产品的回款系数Vg，其中u为均衡因子，取值0.001236；其中回款速度越大，则表明回款越快；

将订单数量、交易总量、盈利总额以及回款系数进行归一化处理并取其数值，利用公式XS=(L1×k1+Lz×k2+Ly×k3)/(Vg+λ)计算得到该产品的销售系数XS，其中k1、k2、k3均为系数因子；其中λ为补偿因子，取值0.0036895；

将所有产品的销售系数XS进行统合得到销售系数序列，销售分析模块用于将产品的销售系数序列打上时间戳并存储至数据库；

协同优化模块与数据库相连接，用于对数据库中存储的带有时间戳的产品制造系数序列和销售系数序列进行评估，得到产品的价值优化序列，具体评估过程为：

获取产品的制造系数序列和销售系数序列，将同一产品的制造系数和销售系数根据时间戳进行匹配，获取离当前时刻最近的产品制造系数和销售系数，并依次标记为ZXt和XSt；

将对应产品的剩余库存量标记为Kt；利用公式JZ=(XSt×r1)/(ZXt×r2+Kt×r3)计算得到对应产品的价值评估系数JZ，其中r1、r2、r3为系数因子；

将产品按照价值评估系数JZ大小进行排序得到产品的价值优化序列，协同优化模块用于将产品的价值优化序列发送至云平台，为管理人员安排产品的制造计划提供参考，能够保证重要紧缺高盈利产品优先制造，提高云制造的效率；

其中，在本实施例中，制造分析模块还包括：当产品的制造系数ZX大于第一制造阈值时，生成第一协同分析信号并发送至协同分析模块；

协同分析模块接收到第一协同分析信号后对该产品的协同系数进行分析，具体为：

当协同分析模块接收到第一协同分析信号后，从数据库中调取该产品的销售系数XS，并获取对应产品的剩余库存量Kt；其中Kt不为0；

利用公式XT=(XS×r4)/(Kt×r5)计算得到该产品的协同系数XT，其中r4、r5均为系数因子；

若协同系数XT小于第一协同阈值，则生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应产品的制造计划；

其中，在本实施例中，制造分析模块还包括：当产品的制造系数ZX小于第二制造阈值时，生成第二协同分析信号至协同分析模块；

协同分析模块接收到第二协同分析信号后对该产品的协同系数XT进行分析，若协同系数XT大于第二协同阈值，则生成扩大提醒信号至云平台，以提醒管理人员扩大对应产品的制造计划，从而达到资源最充分利用的目的；

制造监测模块用于实时监测SMT生产线的生产数据并进行预警分析，具体分析过程如下：

实时获取SMT生产线的生产数据，生产数据包括SMT生产线的单位能耗、单位产品合格率以及单位成品数量；此处的单位时间由管理员预设，例如取值2小时；

将SMT生产线的单位能耗标记为Et，将单位产品合格率标记为Gt，将单位成品数量标记为Mt；

利用公式SCt=(Mt×b1+Gt×b2)/(Et×b3)计算得到SMT生产线的单位生产系数SCt，其中b1、b2、b3为系数因子；

若监测到SCt小于单位生产阈值，则自动倒计数，倒计数为D1，D1为预设值；每监测到一个SCt，则倒计数减一；

在倒计数阶段继续对SCt进行监测，若再次监测到SCt小于单位生产阈值，则倒计数自动归为原值，重新按照D1进行倒计数，否则，倒计数减一直至归零，停止计数；

统计倒计数阶段倒计数自动归为原值的次数为P2，统计倒计数阶段的长度为DL，利用公式SP=(P2×a3)/(DL×a4)计算得到SMT生产线的生产偏值SP，其中a3、a4为系数因子；

若SP≥偏离阈值，则判定SMT生产线生产状态异常，生成预警信号；制造监测模块用于将预警信号上传至云平台，云平台接收到预警信号后分配对应维修人员对SMT生产线进行检修，以便及时发现问题，提高协同制造效率。

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：

一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，在工作时，信息采集模块用于采集SMT生产线的历史制造记录以及各种产品的销售信息，制造分析模块用于接收SMT生产线的历史制造记录并对产品的制造系数进行分析，得到产品的制造系数序列；销售分析模块用于接收各种产品的销售信息并对产品的销售系数进行分析，得到产品的销售系数序列；协同优化模块用于对数据库中存储的带有时间戳的产品制造系数序列和销售系数序列进行评估，得到产品的价值优化序列，为管理人员安排产品的制造计划提供参考，能够保证重要紧缺高盈利产品优先制造，提高云制造的效率；

当产品的制造系数ZX大于第一制造阈值时，制造分析模块生成第一协同分析信号并发送至协同分析模块；协同分析模块接收到第一协同分析信号后对该产品的协同系数进行分析，利用公式XT=(XS×r4)/(Kt×r5)计算得到该产品的协同系数XT，若协同系数XT小于第一协同阈值，则生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应产品的制造计划；当产品的制造系数ZX小于第二制造阈值时，生成第二协同分析信号至协同分析模块；若协同系数XT大于第二协同阈值，则生成扩大提醒信号至云平台，以提醒管理人员扩大对应产品的制造计划，从而达到资源最充分利用的目的；

制造监测模块用于实时监测SMT生产线的生产数据并进行预警分析，实时获取SMT生产线的生产数据，利用公式SCt=(Mt×b1+Gt×b2)/(Et×b3)计算得到SMT生产线的单位生产系数SCt，若监测到SCt小于单位生产阈值，则自动倒计数，结合倒计数阶段倒计数自动归为原值的次数和倒计数阶段的长度，计算得到SMT生产线的生产偏值SP，若SP≥偏离阈值，则判定SMT生产线生产状态异常，云平台接收到预警信号后分配对应维修人员对SMT生产线进行检修，以便及时发现问题，提高协同制造效率。

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 (6)

1.一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，其特征在于，包括信息采集模块、协同优化模块、数据库以及制造监测模块；

所述信息采集模块用于采集SMT生产线的历史制造记录和各种产品的销售信息，并分别上传至制造分析模块和销售分析模块；制造分析模块用于接收SMT生产线的历史制造记录并对产品的制造系数进行分析，并将所有产品的制造系数ZX进行统合得到制造系数序列；具体分析步骤为：

获取任意一种产品在预设时间段内的历史制造记录；统计该产品的制造次数为Z1，将每次制造的产品数量进行累加得到制造总量Z2；

截取相邻制造结束时刻与制造开始时刻之间时间段内SMT生产线的制造次数为产品缓冲频次P1；统计P1小于频次阈值的次数为C1；

当P1小于频次阈值时，获取P1与频次阈值的差值并求和得到差缓值CH1；利用公式CX=C1×g3+CH1×g4计算得到差缓系数CX，其中g3、g4为系数因子；利用公式ZX=(Z1×g1+Z2×g2)×CX计算得到该产品的制造系数ZX，其中g1、g2为系数因子；所述制造分析模块用于将产品的制造系数序列打上时间戳并存储至数据库；

所述销售分析模块用于接收各种产品的销售信息并对产品的销售系数进行分析，并将所有产品的销售系数XS进行统合得到销售系数序列；具体分析步骤为：

获取任意一种产品在预设时间段内销售信息；统计该产品的订单数量为L1，将每笔交易订单的产品数量进行累加得到交易总量Lz，将每笔交易订单的盈利金额进行累加得到盈利总额Ly；

将该产品最近一次订单的回款速度标记为Vt；设定对应产品的回款速度最大值为V0，回款速度最小值为V1；利用公式Vg=(V0-Vt)/(Vt-V1+u)计算得到该产品的回款系数Vg，其中u为均衡因子；

利用公式XS=(L1×k1+Lz×k2+Ly×k3)/(Vg+λ)计算得到该产品的销售系数XS，其中k1、k2、k3均为系数因子；其中λ为补偿因子；所述销售分析模块用于将产品的销售系数序列打上时间戳并存储至数据库；

所述协同优化模块用于对数据库中存储的带有时间戳的产品制造系数序列和销售系数序列进行评估，得到产品的价值优化序列，具体为：

将同一产品的制造系数和销售系数依次标记为ZXt和XSt；将对应产品的剩余库存量标记为Kt；利用公式JZ=(XSt×r1)/(ZXt×r2+Kt×r3)计算得到对应产品的价值评估系数JZ，其中r1、r2、r3为系数因子；

将产品按照价值评估系数JZ大小进行排序得到产品的价值优化序列，所述协同优化模块用于将产品的价值优化序列发送至云平台，为管理人员安排产品的制造计划提供参考。

2.根据权利要求1所述的一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，其特征在于，当产品的制造系数ZX大于第一制造阈值时，所述制造分析模块用于生成第一协同分析信号并发送至协同分析模块；所述协同分析模块接收到第一协同分析信号后对该产品的协同系数XT进行分析，具体为：

当协同分析模块接收到第一协同分析信号后，从数据库中调取该产品的销售系数XS，并获取对应产品的剩余库存量Kt；

利用公式XT=(XS×r4)/(Kt×r5)计算得到该产品的协同系数XT，其中r4、r5均为系数因子；若XT小于第一协同阈值，则生成缩减提醒信号至云平台，以提醒管理人员缩减对应产品的制造计划。

3.根据权利要求2所述的一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，其特征在于，当产品的制造系数ZX小于第二制造阈值时，所述制造分析模块用于生成第二协同分析信号至协同分析模块；若协同系数XT大于第二协同阈值，则协同分析模块生成扩大提醒信号至云平台。

4.根据权利要求1所述的一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，其特征在于，所述制造监测模块用于实时监测SMT生产线的生产数据并进行预警分析，具体分析过程如下：

实时获取SMT生产线的生产数据，将SMT生产线的单位能耗标记为Et，将单位产品合格率标记为Gt，将单位成品数量标记为Mt；

利用公式SCt=(Mt×b1+Gt×b2)/(Et×b3)计算得到SMT生产线的单位生产系数SCt，其中b1、b2、b3为系数因子；

将单位生产系数SCt与单位生产阈值相比较，计算得到生产偏值SP；若SP≥偏离阈值，则判定SMT生产线生产状态异常，生成预警信号。

5.根据权利要求4所述的一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，其特征在于，所述制造监测模块用于将预警信号上传至云平台，所述云平台接收到预警信号后分配对应维修人员对SMT生产线进行检修。

6.根据权利要求4所述的一种用于印刷包装生产线的协同制造系统，其特征在于，所述生产偏值SP的计算方法为：

若监测到SCt小于单位生产阈值，则自动倒计数，倒计数为D1，D1为预设值；在倒计数阶段继续对SCt进行监测；

若再次监测到SCt小于单位生产阈值，则倒计数自动归为原值，重新按照D1进行倒计数，否则，倒计数归零，停止计数；

统计倒计数阶段倒计数自动归为原值的次数为P2，统计倒计数阶段的长度为DL，利用公式SP=(P2×a3)/(DL×a4)计算得到SMT生产线的生产偏值SP，其中a3、a4为系数因子。

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