CN114137916A - 基于数据分析的电路板生产用监督管控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,涉及电路板生产监督技术领域,解决了现有技术中无法在电路板生产进行产前产时产后监测的技术问题,对同型号的电路板进行分析,判断同型号电路板的生产效率从而分析实时电路板生产的难易程度,通过难易程度进行分类便于提高实时电路板的管控效率;通过历史分析选取真实数据,便于实时生产完成进行故障预测,通过多次循环提高电路板生产工艺的工作效率,降低电路板故障对实际运行带来的影响;对实时待生产电路板的生产环境进行分析监测,判断环境对电路板的影响,防止环境异常导致电路板生产效率降低,提高电路板的生产合格率。
Description
技术领域
本发明涉及电路板生产监督技术领域,具体为基于数据分析的电路板生产用监督管控系统。
背景技术
电子技术的发展日新月异,家用电器、工业控制设备和军事装备中都大量使用了各种电子仪器,在生产、工作过程中,由于各种原因导致的仪器及电路板功能失效不可避免,如何及时准确的确定仪器、电路板功能是否正常并定位电路板故障位置已经凸显其对工业、军工电子领域的重要性,电路板在生产过程中也需要进行管控;
但是在现有技术中,电路板在生产过程中无法根据历史数据分析当前生产种类的难易程度导致电路板的管控力度不好把控,也不能够通过历史数据对电路板故障进行预测;此外,无法在产前、产时以及产后进行管控,导致电路板管控效率降低。
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决的问题,而提出基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,对同型号的电路板进行分析,判断同型号电路板的生产效率从而分析实时电路板生产的难易程度,通过难易程度进行分类便于提高实时电路板的管控效率;通过历史分析选取真实数据,便于实时生产完成进行故障预测,通过多次循环提高电路板生产工艺的工作效率,降低电路板故障对实际运行带来的影响;对实时待生产电路板的生产环境进行分析监测,判断环境对电路板的影响,防止环境异常导致电路板生产效率降低,提高电路板的生产合格率。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,包括产前管控平台、产时管控平台、产后管控平台以及服务器;产前管控平台内设置由历史分析单元和参数选取单元;产时管控平台内设置人员流动监测单元和生产环境监测单元;产后管控平台内设置由参数分析单元和仿真预测单元;
产前管控平台用于对电路板生产进行分析管控,生成历史分析信号并将历史分析信号发送至历史分析单元,通过历史分析单元对同型号的电路板进行分析;通过参数选取单元根据历史电路板故障分析选取出电路板的故障影响参数;产时管控平台用于对实时待生产电路板进行生产管控;通过生产环境监测单元对实时待生产电路板的生产环境进行分析监测;通过人员流动监测单元对生产电路板对应工人的流动进行监测;通过参数分析单元对故障指标参数进行分析,通过仿真预测单元对完成生产的电路板进行仿真预测。
作为本发明的一种优选实施方式,历史分析单元的分析过程如下:
采集到实时待生产的电路板,并采集到与实时待生产电路板同型号的完成生产电路板,并将其标记为历史电路板;采集到历史电路板的单次平均生产量与单次生产合格率,并将历史电路板的单次平均生产量与单次生产合格率分别与单次平均生产量阈值和单次生产合格率阈值进行比较:
若历史电路板的单次平均生产量大于单次平均生产量阈值,且单次生产合格率大于单次生产合格率阈值,则判定对应历史电路板生产简单,将对应实时待生产电路板标记为简单生产电路板;
若历史电路板的单次平均生产量小于单次平均生产量阈值,且单次生产合格率小于单次生产合格率阈值,则判定对应历史电路板生产复杂,将对应实时待生产电路板标记为复杂生产电路板;
将简单生产电路板和复杂生产电路板发送至产前管控平台。
作为本发明的一种优选实施方式,参数选取单元的参数选取过程如下:
采集到实时待生产电路板,通过实时待生产电路板采集到同等型号的历史电路板,统计历史电路板的故障数据,并将故障数据对应指标参数采集,将采集的指标参数标记为故障指标参数,并将故障指标参数发送至产后管控平台。
作为本发明的一种优选实施方式,生产环境监测单元的环境监测过程如下:
将实时待生产的电路板标记为生产电路板,并设置生产时间,将生产时间划分为i个时间段,i为大于1的自然数,采集到各个生产时间段内生产电路板周边生产环境内的温度最大浮动差值、环境内空气湿度浮动频率以及空气环境内灰尘度,并将生产时间段内生产电路板周边生产环境内的温度最大浮动差值、环境内空气湿度浮动频率以及空气环境内灰尘度分别标记为FDCi、FPLi以及HCDi;通过分析获取到生产电路板的实时环境监测系数Xi,将生产电路板的实时环境监测系数与实时环境监测系数阈值进行比较:
若生产电路板的实时环境监测系数≥实时环境监测系数阈值,则判定时间段的实时环境不合格,则将对应时间段标记为环境异常时间段;若生产电路板的实时环境监测系数<实时环境监测系数阈值,则判定时间段的实时环境合格,则将对应时间段标记为环境正常时间段;
产时管控平台对生产电路板的环境异常时间段和环境正常时间段进行分析,若产时管控平台接收到一级管控信号,则将环境异常时间段数量阈值设置为A1,当生产电路板对应环境异常时间段数量超过A1时,则生成环境一级整顿信号并将环境一级整顿信号发送至管理人员的手机终端;若产时管控平台接收到二级管控信号,则将环境异常时间段数量阈值设置为A2,当生产电路板对应环境异常时间段数量超过A2时,则生成环境二级整顿信号并将环境二级整顿信号发送至管理人员的手机终端。
作为本发明的一种优选实施方式,人员流动监测单元的流动监测过程如下:
将生产电路板的实时生产区域划分o个子区域,o为大于1的自然数,并根据划分的子区域获取到子区域对应的工人数量以及工人编号,将各个子区域进行工人监测,若子区域内对应编号工人离开对应子区域时长超过离开时长阈值,且无子区域增加工人数量,则判定对应编号的工人脱岗;若子区域内对应编号工人离开对应子区域时长超过离开时长阈值,且有子区域增加工人数量,则判定对应编号的工人被调度;并将降低工人数量的子区域标记为被调度子区域,将增加工人数量的子区域标记为调度子区域;
采集到生产电路板生产过程中工人脱岗的频率以及调度子区域与被调度子区域的调度频率比值,并将生产电路板生产过程中工人脱岗的频率以及调度子区域与被调度子区域的调度频率比值分别与脱岗频率阈值和调度频率比值阈值进行比较:
若生产电路板生产过程中工人脱岗的频率大于脱岗频率阈值,且调度子区域与被调度子区域的调度频率比值大于调度频率比值阈值,则判定生产资源不平衡,生成风险异常信号并将风险异常信号和对应生产线发送至管理人员的手机终端;若生产电路板生产过程中工人脱岗的频率小于脱岗频率阈值,且调度子区域与被调度子区域的调度频率比值小于调度频率比值阈值,则判定生产资源平衡,生成风险正常信号并将风险正常信号和对应生产线发送至管理人员的手机终端。
作为本发明的一种优选实施方式,参数分析单元的参数分析单元对故障指标参数进行分析,通过管理人员对故障指标参数进行调节,若通过体调节后故障指标参数存在浮动,则将对应故障指标参数标记为可控参数;若通过体调节后故障指标参数不存在浮动,则将对应故障指标参数标记为不可控参数;将可控参数和不可控参数发送至产后管控平台;产后管控平台将不可控参数发送至服务器进行储存,并对不可控参数和对应生产电路板添加备注,且备注为产前和产时监控参数,并将产前和产时监控参数发送至产前管控平台;将可控参数发送至仿真预测单元。
作为本发明的一种优选实施方式,仿真预测单元的仿真预测过程如下:
将完成生成的电路板标记为监测对象,并根据监测对象种类对应的不可控参数进行采集,完成采集后对不可控参数给予激励矢量,通过给予激励矢量后采集到电路板产生故障的区域面积,从而采集到对应不可控参数引起的故障覆盖率,同时根据故障状态进行字眼提取构建对应不可控参数引发的故障字典,将监测对象对应不可控参数的故障覆盖率和故障字典发送至服务器进行储存。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明中,对同型号的电路板进行分析,判断同型号电路板的生产效率从而分析实时电路板生产的难易程度,通过难易程度进行分类便于提高实时电路板的管控效率;通过历史分析选取真实数据,便于实时生产完成进行故障预测,通过多次循环提高电路板生产工艺的工作效率,降低电路板故障对实际运行带来的影响;对实时待生产电路板的生产环境进行分析监测,判断环境对电路板的影响,防止环境异常导致电路板生产效率降低,提高电路板的生产合格率;
判断生产电路板在各个生产区域内的工人工作状态,防止出现人员配比不协调导致电路板生产效率降低,同时也对工人的在岗进行监测,防止出现工人缺岗导致对应工位出现紧急情况时无法及时应对;对完成生产的电路板进行仿真预测,从而对电路板的故障进行分析,同时判断可预测数据以及故障带来的影响,间接对故障影响进行把控,降低故障带来的影响并及时作出应对。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的原理框图。
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作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。
请参阅图1所示,基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,包括产前管控平台、产时管控平台、产后管控平台以及服务器;产前管控平台内设置由历史分析单元和参数选取单元;产时管控平台内设置人员流动监测单元和生产环境监测单元;产后管控平台内设置由参数分析单元和仿真预测单元;
产前管控平台用于对电路板生产进行分析管控,生成历史分析信号并将历史分析信号发送至历史分析单元,历史分析单元用于对同型号的电路板进行分析,判断同型号电路板的生产效率从而分析实时电路板生产的难易程度,通过难易程度进行分类便于提高实时电路板的管控效率,具体分析过程如下:
采集到实时待生产的电路板,并采集到与实时待生产电路板同型号的完成生产电路板,并将其标记为历史电路板;采集到历史电路板的单次平均生产量与单次生产合格率,并将历史电路板的单次平均生产量与单次生产合格率分别与单次平均生产量阈值和单次生产合格率阈值进行比较:
若历史电路板的单次平均生产量大于单次平均生产量阈值,且单次生产合格率大于单次生产合格率阈值,则判定对应历史电路板生产简单,将对应实时待生产电路板标记为简单生产电路板;
若历史电路板的单次平均生产量小于单次平均生产量阈值,且单次生产合格率小于单次生产合格率阈值,则判定对应历史电路板生产复杂,将对应实时待生产电路板标记为复杂生产电路板;
将简单生产电路板和复杂生产电路板发送至产前管控平台,产前管控平台对实时待生产电路板进行分析,若实时待生产电路板为简单生产电路板时,则生成一级管控信号;若实时待生产电路板为复杂生产电路板时,则生成二级管控信号;其中,一级管控信号相对于二级管控信号在生产过程中监测力度小;并将一级管控信号或者二级管控信号发送至产时管控平台;
产前管控平台生成参数选取信号并将参数选取信号发送至参数选取单元,参数选取单元用于根据历史电路板故障分析选取出电路板的故障影响参数,通过历史分析选取真实数据,便于实时生产完成进行故障预测,通过多次循环提高电路板生产工艺的工作效率,降低电路板故障对实际运行带来的影响,具体参数选取过程如下:
采集到实时待生产电路板,通过实时待生产电路板采集到同等型号的历史电路板,统计历史电路板的故障数据,并将故障数据对应指标参数采集,将采集的指标参数标记为故障指标参数,并将故障指标参数发送至产后管控平台;故障数据包括故障的时间、故障原因以及受到影响的电路板指标参数,如电路板短路,则电路板电压和电流为电路板受到影响的指标参数;
产时管控平台接收到一级管控信号或者二级管控信号后,对实时待生产电路板进行生产管控,生成环境监测信号并将环境监测信号发送至生产环境监测单元,生产环境监测单元用于对实时待生产电路板的生产环境进行分析监测,判断环境对电路板的影响,防止环境异常导致电路板生产效率降低,提高电路板的生产合格率,具体环境监测过程如下:
将实时待生产的电路板标记为生产电路板,并设置生产时间,将生产时间划分为i个时间段,i为大于1的自然数,采集到各个生产时间段内生产电路板周边生产环境内的温度最大浮动差值、环境内空气湿度浮动频率以及空气环境内灰尘度,并将生产时间段内生产电路板周边生产环境内的温度最大浮动差值、环境内空气湿度浮动频率以及空气环境内灰尘度分别标记为FDCi、FPLi以及HCDi;
通过公式获取到生产电路板的实时环境监测系数Xi,其中,a1、a2以及a3均为预设比例系数,且a1>a2>a3>0,β为误差修正因子,取值为1.25;生产电路板的实时环境监测系数是将生产电路板的实时环境参数进行归一化处理得到一个用于判定生产电路板的实时环境合格的数值;通过公式可得温度最大浮动差值、环境内空气湿度浮动频率以及空气环境内灰尘度越大,生产电路板的实时环境监测系数越大,表示生产电路板的实时环境合格概率越小;
将生产电路板的实时环境监测系数与实时环境监测系数阈值进行比较:
若生产电路板的实时环境监测系数≥实时环境监测系数阈值,则判定时间段的实时环境不合格,则将对应时间段标记为环境异常时间段;
若生产电路板的实时环境监测系数<实时环境监测系数阈值,则判定时间段的实时环境合格,则将对应时间段标记为环境正常时间段;
产时管控平台对生产电路板的环境异常时间段和环境正常时间段进行分析,若产时管控平台接收到一级管控信号,则将环境异常时间段数量阈值设置为A1,当生产电路板对应环境异常时间段数量超过A1时,则生成环境一级整顿信号并将环境一级整顿信号发送至管理人员的手机终端;若产时管控平台接收到二级管控信号,则将环境异常时间段数量阈值设置为A2,当生产电路板对应环境异常时间段数量超过A2时,则生成环境二级整顿信号并将环境二级整顿信号发送至管理人员的手机终端;其中,A1和A2均为环境异常时间段数量阈值,且A1小于A2;
人员流动监测单元用于对生产电路板对应工人的流动进行监测,判断生产电路板在各个生产区域内的工人工作状态,防止出现人员配比不协调导致电路板生产效率降低,同时也对工人的在岗进行监测,防止出现工人缺岗导致对应工位出现紧急情况时无法及时应对,具体流动监测过程如下:
将生产电路板的实时生产区域划分o个子区域,o为大于1的自然数,并根据划分的子区域获取到子区域对应的工人数量以及工人编号,将各个子区域进行工人监测,若子区域内对应编号工人离开对应子区域时长超过离开时长阈值,且无子区域增加工人数量,则判定对应编号的工人脱岗;若子区域内对应编号工人离开对应子区域时长超过离开时长阈值,且有子区域增加工人数量,则判定对应编号的工人被调度;并将降低工人数量的子区域标记为被调度子区域,将增加工人数量的子区域标记为调度子区域;
采集到生产电路板生产过程中工人脱岗的频率以及调度子区域与被调度子区域的调度频率比值,并将生产电路板生产过程中工人脱岗的频率以及调度子区域与被调度子区域的调度频率比值分别与脱岗频率阈值和调度频率比值阈值进行比较:
若生产电路板生产过程中工人脱岗的频率大于脱岗频率阈值,且调度子区域与被调度子区域的调度频率比值大于调度频率比值阈值,则判定生产资源不平衡,生成风险异常信号并将风险异常信号和对应生产线发送至管理人员的手机终端;
若生产电路板生产过程中工人脱岗的频率小于脱岗频率阈值,且调度子区域与被调度子区域的调度频率比值小于调度频率比值阈值,则判定生产资源平衡,生成风险正常信号并将风险正常信号和对应生产线发送至管理人员的手机终端;
产后管控平台接收到产前管控平台发送的故障指标参数后,参数分析单元对故障指标参数进行分析,通过管理人员对故障指标参数进行调节,若通过体调节后故障指标参数存在浮动,则将对应故障指标参数标记为可控参数;若通过体调节后故障指标参数不存在浮动,则将对应故障指标参数标记为不可控参数;将可控参数和不可控参数发送至产后管控平台;产后管控平台将不可控参数发送至服务器进行储存,并对不可控参数和对应生产电路板添加备注,且备注为产前和产时监控参数,并将产前和产时监控参数发送至产前管控平台;将可控参数发送至仿真预测单元;
仿真预测单元用于对完成生产的电路板进行仿真预测,从而对电路板的故障进行分析,同时判断可预测数据以及故障带来的影响,间接对故障影响进行把控,降低故障带来的影响并及时作出应对,具体仿真预测过程如下:
将完成生成的电路板标记为监测对象,并根据监测对象种类对应的不可控参数进行采集,完成采集后对不可控参数给予激励矢量,通过给予激励矢量后采集到电路板产生故障的区域面积,从而采集到对应不可控参数引起的故障覆盖率,同时根据故障状态进行字眼提取构建对应不可控参数引发的故障字典,将监测对象对应不可控参数的故障覆盖率和故障字典发送至服务器进行储存。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式,公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置;
本发明在使用时,通过产前管控平台对电路板生产进行分析管控,生成历史分析信号并将历史分析信号发送至历史分析单元,通过历史分析单元对同型号的电路板进行分析;通过参数选取单元根据历史电路板故障分析选取出电路板的故障影响参数;产时管控平台用于对实时待生产电路板进行生产管控;通过生产环境监测单元对实时待生产电路板的生产环境进行分析监测;通过人员流动监测单元对生产电路板对应工人的流动进行监测;通过参数分析单元对故障指标参数进行分析,通过仿真预测单元对完成生产的电路板进行仿真预测。
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.基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,其特征在于,包括产前管控平台、产时管控平台、产后管控平台以及服务器;产前管控平台内设置由历史分析单元和参数选取单元;产时管控平台内设置人员流动监测单元和生产环境监测单元;产后管控平台内设置由参数分析单元和仿真预测单元;
产前管控平台用于对电路板生产进行分析管控,生成历史分析信号并将历史分析信号发送至历史分析单元,通过历史分析单元对同型号的电路板进行分析;通过参数选取单元根据历史电路板故障分析选取出电路板的故障影响参数;产时管控平台用于对实时待生产电路板进行生产管控;通过生产环境监测单元对实时待生产电路板的生产环境进行分析监测;通过人员流动监测单元对生产电路板对应工人的流动进行监测;通过参数分析单元对故障指标参数进行分析,通过仿真预测单元对完成生产的电路板进行仿真预测。
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,其特征在于,历史分析单元的分析过程如下:
采集到实时待生产的电路板,并采集到与实时待生产电路板同型号的完成生产电路板,并将其标记为历史电路板;采集到历史电路板的单次平均生产量与单次生产合格率,并将历史电路板的单次平均生产量与单次生产合格率分别与单次平均生产量阈值和单次生产合格率阈值进行比较:
若历史电路板的单次平均生产量大于单次平均生产量阈值,且单次生产合格率大于单次生产合格率阈值,则判定对应历史电路板生产简单,将对应实时待生产电路板标记为简单生产电路板;
若历史电路板的单次平均生产量小于单次平均生产量阈值,且单次生产合格率小于单次生产合格率阈值,则判定对应历史电路板生产复杂,将对应实时待生产电路板标记为复杂生产电路板;
将简单生产电路板和复杂生产电路板发送至产前管控平台。
3.根据权利要求1所述的基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,其特征在于,参数选取单元的参数选取过程如下:
采集到实时待生产电路板,通过实时待生产电路板采集到同等型号的历史电路板,统计历史电路板的故障数据,并将故障数据对应指标参数采集,将采集的指标参数标记为故障指标参数,并将故障指标参数发送至产后管控平台。
4.根据权利要求1所述的基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,其特征在于,生产环境监测单元的环境监测过程如下:
将实时待生产的电路板标记为生产电路板,并设置生产时间,将生产时间划分为i个时间段,i为大于1的自然数,采集到各个生产时间段内生产电路板周边生产环境内的温度最大浮动差值、环境内空气湿度浮动频率以及空气环境内灰尘度,并将生产时间段内生产电路板周边生产环境内的温度最大浮动差值、环境内空气湿度浮动频率以及空气环境内灰尘度分别标记为FDCi、FPLi以及HCDi;通过分析获取到生产电路板的实时环境监测系数Xi,将生产电路板的实时环境监测系数与实时环境监测系数阈值进行比较:
若生产电路板的实时环境监测系数≥实时环境监测系数阈值,则判定时间段的实时环境不合格,则将对应时间段标记为环境异常时间段;若生产电路板的实时环境监测系数<实时环境监测系数阈值,则判定时间段的实时环境合格,则将对应时间段标记为环境正常时间段;
产时管控平台对生产电路板的环境异常时间段和环境正常时间段进行分析,若产时管控平台接收到一级管控信号,则将环境异常时间段数量阈值设置为A1,当生产电路板对应环境异常时间段数量超过A1时,则生成环境一级整顿信号并将环境一级整顿信号发送至管理人员的手机终端;若产时管控平台接收到二级管控信号,则将环境异常时间段数量阈值设置为A2,当生产电路板对应环境异常时间段数量超过A2时,则生成环境二级整顿信号并将环境二级整顿信号发送至管理人员的手机终端,其中,A1和A2均为环境异常时间段数量阈值,且A1小于A2。
5.根据权利要求1所述的基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,其特征在于,人员流动监测单元的流动监测过程如下:
将生产电路板的实时生产区域划分o个子区域,o为大于1的自然数,并根据划分的子区域获取到子区域对应的工人数量以及工人编号,将各个子区域进行工人监测,若子区域内对应编号工人离开对应子区域时长超过离开时长阈值,且无子区域增加工人数量,则判定对应编号的工人脱岗;若子区域内对应编号工人离开对应子区域时长超过离开时长阈值,且有子区域增加工人数量,则判定对应编号的工人被调度;并将降低工人数量的子区域标记为被调度子区域,将增加工人数量的子区域标记为调度子区域;
采集到生产电路板生产过程中工人脱岗的频率以及调度子区域与被调度子区域的调度频率比值,并将生产电路板生产过程中工人脱岗的频率以及调度子区域与被调度子区域的调度频率比值分别与脱岗频率阈值和调度频率比值阈值进行比较:
若生产电路板生产过程中工人脱岗的频率大于脱岗频率阈值,且调度子区域与被调度子区域的调度频率比值大于调度频率比值阈值,则判定生产资源不平衡,生成风险异常信号并将风险异常信号和对应生产线发送至管理人员的手机终端;若生产电路板生产过程中工人脱岗的频率小于脱岗频率阈值,且调度子区域与被调度子区域的调度频率比值小于调度频率比值阈值,则判定生产资源平衡,生成风险正常信号并将风险正常信号和对应生产线发送至管理人员的手机终端。
6.根据权利要求1所述的基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,其特征在于,参数分析单元的参数分析单元对故障指标参数进行分析,通过管理人员对故障指标参数进行调节,若通过体调节后故障指标参数存在浮动,则将对应故障指标参数标记为可控参数;若通过体调节后故障指标参数不存在浮动,则将对应故障指标参数标记为不可控参数;将可控参数和不可控参数发送至产后管控平台;产后管控平台将不可控参数发送至服务器进行储存,并对不可控参数和对应生产电路板添加备注,且备注为产前和产时监控参数,并将产前和产时监控参数发送至产前管控平台;将可控参数发送至仿真预测单元。
7.根据权利要求1所述的基于数据分析的电路板生产用监督管控系统,其特征在于,仿真预测单元的仿真预测过程如下:
将完成生成的电路板标记为监测对象,并根据监测对象种类对应的不可控参数进行采集,完成采集后对不可控参数给予激励矢量,通过给予激励矢量后采集到电路板产生故障的区域面积,从而采集到对应不可控参数引起的故障覆盖率,同时根据故障状态进行字眼提取构建对应不可控参数引发的故障字典,将监测对象对应不可控参数的故障覆盖率和故障字典发送至服务器进行储存。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114628016A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-06-14 | 西南医科大学附属医院 | 一种基于大数据的腹腔镜手术器械运行故障预测系统 |
CN114708005A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 山东泰宝信息科技集团有限公司 | 基于数据分析的酒类产品分级溯源管理系统 |
CN115310730A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-11-08 | 中科卓芯半导体科技(苏州)有限公司 | 一种掩膜版生产过程中的污染物监测方法及系统 |
CN116009501A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-04-25 | 山东瑞芝生物科技股份有限公司 | 一种基于数据分析的原浆生产机台管控系统 |
CN116027746A (zh) * | 2022-12-23 | 2023-04-28 | 东莞市启慧软件科技有限公司 | 电路板对准度管控方法、装置及计算机设备 |
CN116181636A (zh) * | 2023-04-28 | 2023-05-30 | 日立产机(苏州)压缩机有限公司 | 一种空压机密封性能智能化检测方法、系统及存储介质 |
CN116916550A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-10-20 | 济南飞泰荣印刷有限责任公司 | 一种印刷电路板制造控制系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5560533A (en) * | 1994-06-30 | 1996-10-01 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Mounted circuit board producing system |
CN103645720A (zh) * | 2013-12-17 | 2014-03-19 | 上海电机学院 | 流水线生产成本实时监控装置及流水线生产成本诊断方法 |
CN105372581A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-03-02 | 华南理工大学 | 挠性电路板制造过程自动监测和智能分析系统及方法 |
CN108171422A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 鞍钢集团自动化有限公司 | 一种钢铁智能工厂的平台构建方法 |
CN108873830A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-23 | 华中科技大学 | 一种生产现场数据在线采集分析及故障预测系统 |
CN112859766A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-05-28 | 广州市番禺区广大荣亮物业管理有限公司 | 一种基于数据采集的工业环境控制系统 |
CN113487092A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-10-08 | 吉安满坤科技股份有限公司 | 一种MiniLED高动态印制电路板的生产管理系统 |
-
2021
- 2021-11-19 CN CN202111373830.5A patent/CN114137916B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5560533A (en) * | 1994-06-30 | 1996-10-01 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Mounted circuit board producing system |
CN103645720A (zh) * | 2013-12-17 | 2014-03-19 | 上海电机学院 | 流水线生产成本实时监控装置及流水线生产成本诊断方法 |
CN105372581A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-03-02 | 华南理工大学 | 挠性电路板制造过程自动监测和智能分析系统及方法 |
CN108171422A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 鞍钢集团自动化有限公司 | 一种钢铁智能工厂的平台构建方法 |
CN108873830A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-23 | 华中科技大学 | 一种生产现场数据在线采集分析及故障预测系统 |
CN112859766A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-05-28 | 广州市番禺区广大荣亮物业管理有限公司 | 一种基于数据采集的工业环境控制系统 |
CN113487092A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-10-08 | 吉安满坤科技股份有限公司 | 一种MiniLED高动态印制电路板的生产管理系统 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114628016A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-06-14 | 西南医科大学附属医院 | 一种基于大数据的腹腔镜手术器械运行故障预测系统 |
CN114708005A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 山东泰宝信息科技集团有限公司 | 基于数据分析的酒类产品分级溯源管理系统 |
CN115310730A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-11-08 | 中科卓芯半导体科技(苏州)有限公司 | 一种掩膜版生产过程中的污染物监测方法及系统 |
CN116027746A (zh) * | 2022-12-23 | 2023-04-28 | 东莞市启慧软件科技有限公司 | 电路板对准度管控方法、装置及计算机设备 |
CN116009501A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-04-25 | 山东瑞芝生物科技股份有限公司 | 一种基于数据分析的原浆生产机台管控系统 |
CN116009501B (zh) * | 2023-03-22 | 2023-06-16 | 山东瑞芝生物科技股份有限公司 | 一种基于数据分析的原浆生产机台管控系统 |
CN116181636A (zh) * | 2023-04-28 | 2023-05-30 | 日立产机(苏州)压缩机有限公司 | 一种空压机密封性能智能化检测方法、系统及存储介质 |
CN116181636B (zh) * | 2023-04-28 | 2023-08-11 | 日立压缩机(常熟)有限公司 | 一种空压机密封性能智能化检测方法、系统及存储介质 |
CN116916550A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-10-20 | 济南飞泰荣印刷有限责任公司 | 一种印刷电路板制造控制系统 |
CN116916550B (zh) * | 2023-07-14 | 2024-04-26 | 萍乡市联锦成科技有限公司 | 一种印刷电路板制造控制系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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