CN116227754A - 一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统 - Google Patents
一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116227754A CN116227754A CN202310514203.1A CN202310514203A CN116227754A CN 116227754 A CN116227754 A CN 116227754A CN 202310514203 A CN202310514203 A CN 202310514203A CN 116227754 A CN116227754 A CN 116227754A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- production
- sample
- loss
- rubber glove
- sets
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 397
- 229920001971 elastomer Polymers 0.000 title claims abstract description 172
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 79
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 28
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 21
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 14
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 14
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 7
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 8
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 239000004816 latex Substances 0.000 description 2
- 229920000126 latex Polymers 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 150000002825 nitriles Chemical class 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000004141 dimensional analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000013433 optimization analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Gloves (AREA)
Abstract
本发明公开了一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统,涉及数据处理技术领域,该方法包括:调取目标车间的N条橡胶手套生产线,获得N个生产线配置信息集合;进行数据提取,获得N个设备运行信息集合;输入生产损耗分析模型中获得N个损耗率;获取预设时间窗口内的订单信息,订单信息包括M个橡胶手套需求信息;将M个橡胶手套需求信息和N个生产线配置信息集合输入自适应控制模型中,获得M个生产控制参数;基于N个损耗率进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数进行橡胶手套生产管理。本发明解决了现有技术中橡胶手套生产控制智能化程度低,控制调整时间长的技术问题,达到了提高生产自适应控制精度,提高控制效率的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统。
背景技术
随着对于个人防护装备的需求出现巨量增长,对于橡胶手套的需求量也随之递增,因此,对于橡胶手套的生产提出了高效高质的要求,研究生产相关的技术对于提升手套生产效率有着十分重要的意义。
目前,对于橡胶手套的生产过程,主要是根据生产厂家的生产能力争取相应的订单,进而,根据订单中对橡胶手套的需求制定生产计划,生产车间根据生产计划进行橡胶手套的生产。在生产过程中,主要由技术人员根据手套需求,结合车间设备的生产能力进行生产进度计划设定,每次接到新的订单,就要重新制定生产计划。随着手套需求量的增长,依靠人工进行生产控制的生产效率不能满足生产需求,并且当生产质量不能满足需求时,人工调整反馈的周期过长,不能及时对需求进行响应。现有技术中橡胶手套生产控制智能化程度低,控制调整时间长的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统,用于针对解决现有技术中橡胶手套生产控制智能化程度低,控制调整时间长的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统。
本申请的第一个方面,提供了一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法,其中,所述方法包括:
调取目标车间的N条橡胶手套生产线,遍历所述N条橡胶手套生产线从数据库中进行生产线信息调取,获得N个生产线配置信息集合,其中,所述N个生产线配置信息集合分别具有等级标识,N为大于等于1中的整数;
以设备运行特征为索引,从所述N个生产线配置信息集合进行数据提取,获得N个设备运行信息集合;
将所述N个设备运行信息集合输入生产损耗分析模型中,根据所述生产损耗分析模型,获得N个损耗率,其中,所述损耗率用于标识所述N条橡胶手套生产线在生产过程中,由于设备损耗导致橡胶手套报废的损耗率;
获取预设时间窗口内的订单信息,其中,所述订单信息包括M个橡胶手套需求信息,每个橡胶手套需求信息具有等级标识;
将M个橡胶手套需求信息和N个生产线配置信息集合输入自适应控制模型中,获得M个生产控制参数;
基于N个损耗率对M个生产控制参数进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数;
根据所述M个优化生产控制参数进行橡胶手套生产管理。
本申请的第二个方面,提供了一种橡胶手套的生产自适应优化控制系统,所述系统包括:
配置信息获得模块,所述配置信息获得模块用于调取目标车间的N条橡胶手套生产线,遍历所述N条橡胶手套生产线从数据库中进行生产线信息调取,获得N个生产线配置信息集合,其中,所述N个生产线配置信息集合分别具有等级标识,N为大于等于1中的整数;
数据提取模块,所述数据提取模块用于以设备运行特征为索引,从所述N个生产线配置信息集合进行数据提取,获得N个设备运行信息集合;
损耗率获得模块,所述损耗率获得模块用于将所述N个设备运行信息集合输入生产损耗分析模型中,根据所述生产损耗分析模型,获得N个损耗率,其中,所述损耗率用于标识所述N条橡胶手套生产线在生产过程中,由于设备损耗导致橡胶手套报废的损耗率;
需求信息获得模块,所述需求信息获得模块用于获取预设时间窗口内的订单信息,其中,所述订单信息包括M个橡胶手套需求信息,每个橡胶手套需求信息具有等级标识;
生产参数获得模块,所述生产参数获得模块用于将M个橡胶手套需求信息和N个生产线配置信息集合输入自适应控制模型中,获得M个生产控制参数;
优化生产参数获得模块,所述优化生产参数获得模块用于基于N个损耗率对M个生产控制参数进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数;
生产管理模块,所述生产管理模块用于根据所述M个优化生产控制参数进行橡胶手套生产管理。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请通过调取目标车间的N条橡胶手套生产线,遍历N条橡胶手套生产线从数据库中进行生产线信息调取,获得N个生产线配置信息集合,其中,N个生产线配置信息具有等级标识,N为大于等于1中的整数,然后以设备运行特征为索引,从N个生产线配置信息集合进行数据提取,获得N个设备运行信息集合,进而将N个设备运行信息集合输入生产损耗分析模型中,根据生产损耗分析模型,获得N个损耗率,其中,损耗率用于标识N条橡胶手套生产线在生产过程中,由于设备损耗导致橡胶手套报废的损耗率,然后获取预设时间窗口内的订单信息,其中,订单信息包括M个橡胶手套需求信息,每个橡胶手套需求信息具有等级标识,通过将M个橡胶手套需求信息和N个生产线配置信息集合输入自适应控制模型中,获得M个生产控制参数,而基于N个损耗率对M个生产控制参数进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数,然后根据M个优化生产控制参数进行橡胶手套生产管理。达到了提高橡胶手套生产控制反馈速度,提升生产自适应程度,保证手套生产质量的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例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为本申请实施例提供的一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法中输出N个损耗率的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法中获得第一样本验证不合格结果集合的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的一种橡胶手套的生产自适应优化控制系统结构示意图。
附图标记说明:配置信息获得模块11,数据提取模块12,损耗率获得模块13,需求信息获得模块14,生产参数获得模块15,优化生产参数获得模块16,生产管理模块17。
具体实施方式
本申请通过提供了一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统,用于针对解决现有技术中橡胶手套生产控制智能化程度低,控制调整时间长的技术问题。
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
需要说明的是,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
实施例1
如图1所示,本申请提供了一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法,其中,所述方法包括:
步骤S100:调取目标车间的N条橡胶手套生产线,遍历所述N条橡胶手套生产线从数据库中进行生产线信息调取,获得N个生产线配置信息集合,其中,所述N个生产线配置信息集合分别具有等级标识,N为大于等于1中的整数;
具体而言,所述目标车间是进行橡胶手套全流程生产的任意一个车间,车间内具有生产橡胶手套的所有设备,并且根据橡胶手套类型的不同,对应不同的生产线,包括丁腈手套设备生产线、乳胶手套设备生产线和PVC手套设备生产线等。通过对目标车间的N条橡胶手套生产线从数据库中对生产线的生产运行情况进行信息调取,获得所述N个生产线配置信息集合,N为大于等于1中的整数,如1,2等。其中,所述N个生产线配置信息集合分别具有等级标识,其中等级标识是根据生产线能够生产的橡胶手套对应的质量等级进行确定的。所述N个生产线配置信息集合是目标车间具有的所有生产线的配置情况进行描述的信息集合,包括设备运行信息集合。也就是说,N个生产线配置信息集合对目标车间内各条生产线的设备配置情况,设备使用情况以及生产线配置的时间等信息进行汇总,为后续根据目标车间各条生产线的生产能力进行订单分配以及生产参数的设置提供基础数据。
步骤S200:以设备运行特征为索引,从所述N个生产线配置信息集合进行数据提取,获得N个设备运行信息集合;
具体而言,所述设备运行特征是对设备在目标车间中的使用情况进行描述的特征,反映了生产线上的设备运行时区别于其他设备的特征,包括设备运行时长特征、设备故障特征和设备零件更换特征等。示例性的,设备运行时长特征可以是设备开始运行时间、设备预期寿命等,设备故障特征是对设备在运行过程中发生的故障情况进行描述的特征,包括设备故障次数、设备故障维修时间等。设备零件更换特征是对设备中使用的零部件由于故障等原因进行更换的情况进行描述的特征,包括设备更换零件类型、更换后零件已使用时间等。
具体的,通过以所述设备运行特征为索引,从所述N个生产线配置信息集合中进行特征数据提取,提取对N个生产线的配置情况进行描述的信息,即所述N个设备运行信息集合。其中,所述N个设备运行信息集合与所述N个生产线配置信息集合一一对应。可选的,所述N个设备运行信息集合包括N个设备运行时长集合、N个设备故障信息集合和N个设备零件更换信息集合。N个设备运行时长集合、N个设备故障信息集合和N个设备零件更换信息集合中的数据信息,分别是以设备运行时长特征、设备故障特征和设备零件更换特征为提取索引,从N个生产线配置信息集合中进行信息提取后得到的。通过获得所述N个设备运行信息集合,为获取设备在目标车间的生产线中已经运行的情况提供数据支撑。
步骤S300:将所述N个设备运行信息集合输入生产损耗分析模型中,根据所述生产损耗分析模型,获得N个损耗率,其中,所述损耗率用于标识所述N条橡胶手套生产线在生产过程中,由于设备损耗导致橡胶手套报废的损耗率;
进一步的,如图2所示,本申请实施例步骤S300还包括:
步骤S310:构建所述生产损耗分析模型,其中,所述生产损耗分析模型包括运行寿命分析子模块、故障分析子模块、零件更新子模块;
步骤S320:将所述N个设备运行信息集合输入所述生产损耗分析模型中,分别根据所述运行寿命分析子模块、故障分析子模块、零件更新子模块,获得N个运行寿命损耗、N个故障损耗和N个磨合损耗;
步骤S330:将获得的所述N个运行寿命损耗、N个故障损耗和所述N个磨合损耗输入嵌于所述生产损耗分析模型中的权重分析层进行加权计算,输出所述N个损耗率。
具体而言,所述生产损耗分析模型是根据设备运行信息对设备使用损耗进行分析,并根据设备使用损耗情况确定设备对橡胶手套的生产造成的损耗情况进行分析的功能模型,模型的输入数据为N个设备运行信息集合,输出数据为N个损耗率。其中,所述N个损耗率用于标识所述N条橡胶手套生产线在生产过程中,由于设备损耗导致橡胶手套报废的损耗率。所述生产损耗分析模型包括生产损耗分析模型包括运行寿命分析子模块、故障分析子模块、零件更新子模块和权重分析层。
具体的,所述运行寿命分析子模块是根据设备运行时长集合对设备已经工作的时间长度进行分析的子模块,输入数据为N个设备运行信息集合中的N个设备运行时长集合,输出数据为N个运行寿命损耗。其中,所述N个运行寿命损耗是对设备由于工作时间的增加导致设备运行能力降低的程度进行分析后,获得的设备损耗后的剩余工作能力。优选的,通过将N个设备运行时长集合分别与N个设备初始工作时长集合进行作差,将获得的差值比上N个设备初始工作时长集合后获得的比值作为N个运行寿命损耗。并根据N个运行寿命损耗的过程获得所述运行寿命分析子模块。
具体的,所述故障分析子模块是对设备在工作过程中由于发生故障造成的损耗进行分析的子功能模块。通过根据N个设备故障信息集合中的设备故障次数、设备故障维修时间,其中,所述设备故障维修时间是指设备发生故障后进行维修所花费的时间。所述故障分析子模块的运行过程是按照预设故障损耗权重值,将所述N个设备故障信息集合中的N个设备故障次数和N个设备故障维修时间分别进行加权计算,将加权计算的结果进行归一化处理,将处理的结果设置为N个故障损耗。
具体的,所述零件更新子模块是对橡胶手套生产线上的设备零部件进行更换后,新旧零部件之间进行磨合后对橡胶手套的生产造成损耗的程度进行分析的子模块。所述零件更新子模块的运行是通过将N个设备运行信息集合中的N个设备零件更换信息集合输入子模块中,根据N个设备零件更换信息集合中设备更换零件类型、更换后零件已使用时间按照预设评分标准进行评分,其中,所述预设评分标准由工作人员自行设定,在此不做限制,根据评分的结果按照预设评分标准中对应的磨合损耗情况,获得所述N个磨合损耗。
具体的,利用专家调查法设置权重分析层中的权重分配占比,可选的,请n位专家分别对所述N个运行寿命损耗、N个故障损耗和所述N个磨合损耗对于设备生产造成的损耗影响程度进行打分,获得n个打分结果,根据n个打分结果进行均值处理,将均值处理结果中的权重分配情况设为权重分配占比。
具体的,通过将获得的所述N个运行寿命损耗、N个故障损耗和所述N个磨合损耗输入嵌于所述生产损耗分析模型中的权重分析层进行加权计算,根据权重分配层中的权重分配占比情况进行加权计算,获得所述N个损耗率。
进一步的,本申请实施例步骤S300还包括:
步骤S340:连接所述运行寿命分析子模块,获得N个设备运行寿命信息集合,其中,所述N个设备运行寿命信息集合与所述N个设备运行信息集合一一对应;
步骤S350:根据所述N个生产线配置信息集合提取生产节点,获得N个生产节点集合;
步骤S360:根据等级标识对所述N个生产节点集合进行关键节点提取,获得N个生产关键节点集合;
步骤S370:基于所述N个设备运行寿命信息集合,遍历所述N个生产关键节点集合进行设备运行寿命提取,获得N个关键寿命信息集合;
步骤S380:根据所述N个关键寿命信息集合,判断是否存在低于预设剩余寿命阈值的关键寿命信息,若存在,生成预警信息,将预警信息发送至生产管理人员,用于提醒设备剩余寿命接近期限。
具体而言,所述N个设备运行寿命信息集合是对N条橡胶手套生产线中设备运行时长进行记录的信息集合。以生产节点为索引,从所述N个生产线配置信息集合中提取生产节点,获得所述N个生产节点集合。其中,所述生产节点是每条生产线中进行工艺加工的节点,如塑炼节点、混炼节点、成型节点、硫化节点等。
具体的,根据等级标识(即对每条生产线能够生产的橡胶手套等级进行标识的信息)获得每条生产线不同的生产工艺,如生产丁腈手套设备生产线和生产乳胶手套设备生产线中的工艺不同,对手套生产质量产生影响较大的节点也不同。因此,根据等级标识可以对每条生产线对应的关键节点进行提取,获得所述N个生产关键节点集合。通过根据所述N个生产关键节点集合中每个节点对应的设备,从所述N个设备运行寿命信息集合中进行寿命匹配,从而获得所述N个关键寿命信息集合。其中,所述N个关键寿命集合是对N个生产关键节点中的每个设备已经运行的时长进行记录的数据信息集合。通过从所述N个设备运行寿命信息集合中匹配N个关键寿命集合对应的N个设备运行时长集合,进而,通过N个关键寿命集合对应设备的N个初始工作时长集合,其中,所述初始工作时长集合是设备初始设置的可以运行的时间长度,即在不考虑设备损耗的情况下的设备运行寿命。通过根据所述N个设备运行时长集合和N个初始工作时长集合进行作差,获得对应的N个设备剩余寿命集合。由于,考虑到设备在运行过程中会受到损耗,实际工作时长要比初始工作时长短。因此,以所述预设剩余寿命阈值对N个设备剩余寿命集合进行筛选,获得低于预设剩余寿命阈值的Y个设备剩余寿命集合,获得Y个设备剩余寿命集合对应的Y个设备集合。根据所述Y个设备集合生成预警信息,其中,所述预警信息用于提醒设备剩余寿命接近期限。通过将所述预警信息发送至生产管理人员,从而进行提醒进行设备更换。由此,达到了保证设备正常运行工作,保证生产安全性的技术效果。
步骤S400:获取预设时间窗口内的订单信息,其中,所述订单信息包括M个橡胶手套需求信息,每个橡胶手套需求信息具有等级标识;
具体而言,所述预设时间窗口是预先设置的进行订单采集的时间段,对该时间段内的目标车间收到的订单进行采集,其中,所述订单信息包括M个橡胶手套需求信息,M为大于等于1中的整数,如1、2等。所述订单信息是对橡胶手套的生产需求信息进行描述的信息。所述M个橡胶手套需求信息是对M个订单中对橡胶手套的需求,包括需求量和需求手套质量等级进行描述的信息。通过对每个橡胶手套需求信息进行等级标识,为后续分配能够生产对应等级的生产线提供数据支撑。
步骤S500:将M个橡胶手套需求信息和N个生产线配置信息集合输入自适应控制模型中,获得M个生产控制参数;
进一步的,本申请实施例步骤S500还包括:
步骤S510:从所述目标车间的生产数据库中进行样本信息提取,获得Q个样本橡胶手套需求信息、Q个样本生产控制参数、Q个样本橡胶手套质检结果集合和Q个样本优化生产控制参数,其中,所述Q个样本橡胶手套质检结果集合具有生产线标识;
步骤S520:对所述Q个样本橡胶手套需求信息和所述Q个样本生产控制参数进行数据标注,根据标注结果获得样本训练数据,使用所述样本训练数据对以BP神经网络为基础构建的自适应控制模型进行监督训练;
步骤S530:根据所述自适应控制模型的误差,对所述自适应控制模型的网络参数进行更新,直到获得收敛的所述自适应控制模型。
具体而言,所述目标车间的生产数据库是对目标车间在过去时间段内生产过程中产生的数据进行记录生成的。通过对历史生产数据进行样本信息提取,即从生产记录中随机调取Q个样本信息,Q为大于等于1中的整数,如1,2等,获得所述Q个样本橡胶手套需求信息、Q个样本生产控制参数、Q个样本橡胶手套质检结果集合和Q个样本优化生产控制参数。其中,所述Q个样本橡胶手套需求信息是对Q个样本橡胶手套订单对应的手套需求量和需求等级进行描述的信息。所述Q个样本生产控制参数是Q个样本在生产过程中各个设备使用的参数。所述Q个样本橡胶手套质检结果集合是Q个样本生产出来的橡胶手套经过质检部门检测获得的结果。所述Q个样本优化生产控制参数是根据Q个样本橡胶手套质检结果集合中的质检结果对Q个样本生产控制参数进行调整优化后得到的使生产能够符合要求的设备参数。通过根据Q个样本橡胶手套质检结果集合的生产线标识可以确定每个质检结果对应的车间生产线。
具体的,通过对所述Q个样本橡胶手套需求信息和所述Q个样本生产控制参数进行数据标注,即对Q个样本生产控制参数进行标识,根据标识后的Q个样本生产控制参数和Q个样本橡胶手套需求信息获得样本训练数据。利用所述样本训练数据对以BP神经网络为基础构建的自适应控制模型进行训练,并利用标识的Q个样本生产控制参数对训练过程进行监督。根据所述自适应控制模型与标识数据之间的误差,对所述自适应控制模型中的网络参数进行更新,直至模型达到收敛。
具体的,通过将M个橡胶手套需求信息和N个生产线配置信息集合输入所述自适应控制模型中,经过模型的智能化分析,从而输出得到M个生产控制参数。其中,所述M个生产控制参数是对M个橡胶手套需求信息对应生产线进行生产控制的参数,包括设备运行参数、生产起止时间等。达到了对需求进行生产自适应控制,提高生产控制的智能化程度的技术效果。
步骤S600:基于N个损耗率对M个生产控制参数进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数;
进一步的,如图3所示,本申请实施例步骤S600还包括:
步骤S610:遍历所述Q个样本橡胶手套质检结果集合进行质量不合格的结果查询,获得Q个样本橡胶手套不合格结果集合;
步骤S620:从所述Q个样本橡胶手套不合格结果集合中随机选取一个样本橡胶手套不合格结果集合构建第一样本质量分析曲线,其中,所述第一样本质量分析曲线是以生产时间为横坐标,以样本橡胶手套不合格结果为纵坐标的曲线;
步骤S630:提取所述第一样本质量分析曲线中连续出现样本橡胶手套不合格结果的时间段,根据生产时间与样本橡胶手套不合格结果之间的映射关系,获得第一样本验证不合格结果集合。
具体而言,以所述N个损耗率对设备运行中受到的损耗造成手套生产的损耗程度进行描述,进而,以此对M个生产控制参数进行优化,获得考虑了生产损耗后的M个优化生产控制参数,从而为提高生产质量,为生产更适应实际生产情况提供控制依据。
具体的,以质量不合格为索引在所述Q个样本橡胶手套质检结果集合中进行搜索,获得所述Q个样本橡胶手套不合格结果集合。所述第一样本质量分析曲线是对随机选取的一个样本橡胶手套不合格结果集合中的手套不合格情况的分布情况进行分析的曲线,所述曲线以生产时间为横坐标,以样本橡胶手套不合格结果为纵坐标,进而,将所述一个样本橡胶手套不合格结果集合中不合格结果分布情况输入所述第一样本质量分析曲线中。示例性的,在生产时间为上午9点48分30秒生产的橡胶手套不合格,在第一样本质量分析曲线中的坐标点横坐标为9点48分30秒,纵坐标为橡胶手套不合格的程度。
具体的,根据所述第一样本质量分析曲线中的坐标点,获得连续出现样本橡胶手套不合格结果的时间段,也就是说坐标点连续出现,中间时间没有中断的时间区间。从而根据该时间区间,结合生产时间与样本橡胶手套不合格结果之间的映射关系,确定所述第一样本验证不合格结果集合。由于在生产过程中,生产不仅仅受到生产设备的影响,而且也跟橡胶手套的原材料以及生产环境有关,当样本橡胶手套不合格结果不是连续出现,而是间断出现时,不能确定是由于设备原因导致的质量不合格。而当不合格结果是连续出现时,是由于设备损耗导致的橡胶手套生产不合格。进而,根据所述第一样本验证不合格结果集合可以进一步分析设备损耗对生产过程中橡胶手套的不合格影响程度。
进一步的,本申请实施例步骤S600还包括:
步骤S640:获得所述第一样本验证不合格结果集合之后,根据所述第一样本验证不合格结果集合对应的第一样本生产控制参数和第一样本优化生产控制参数,生成第一样本参数调整系数,其中,所述第一样本参数调整系数是将样本生产控制参数调整成生产质量符合要求的样本优化生产控制参数时参数调整的幅度;
步骤S650:根据Q-1个样本橡胶手套质检结果集合确定第Q-1样本参数调整系数;
步骤S660:根据所述第一样本参数调整系数和所述第Q-1样本参数调整系数生成Q个样本参数调整系数,其中,所述Q个样本参数调整系数具有生产线标识;
步骤S670:根据Q个样本参数调整系数和N个损耗率构建损耗优化模块,将所述损耗优化模块嵌入所述自适应控制模型中。
进一步的,本申请实施例步骤S670还包括:
步骤S671:以所述生产线标识,将所述Q个样本参数调整系数划分为N个样本参数调整系数集合;
步骤S672:根据所述N个样本参数调整系数集合和所述N个损耗率构建N个损耗率-调整系数映射关系;
步骤S673;根据所述N个损耗率-调整系数映射关系生成所述损耗优化模块;
步骤S674:通过将所述M个生产控制参数输入所述损耗优化模块中进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数。
具体而言,根据所述第一样本验证不合格结果获取对应的所述第一样本生产控制参数和第一样本优化生产控制参数。通过根据所述第一样本生产控制参数和第一样本优化生产控制参数进行匹配,将每个生产控制参数与对应优化生产控制参数进行作差,将获得的作差结果进行均值处理,从而将处理的结果作为所述第一样本参数调整系数。所述第一样本参数调整系数是将样本生产控制参数调整成生产质量符合要求的样本优化生产控制参数时参数调整的幅度。其中,所述第一样本优化生产控制参数是在生产过程中发现产品生产不合格之后,对生产过程进行调整,使其符合生产质量要求时的控制参数。按照同样的方式,根据Q-1个样本橡胶手套质检结果集合确定第Q-1样本参数调整系数,然后将第一样本参数调整系数和所述第Q-1样本参数调整系数进行合并,从而得到所述Q个样本参数调整系数。所述Q个样本参数调整系数具有生产线标识,所述生产线标识用于标记每个生产线进行参数调整时的幅度。
具体的,所述损耗优化模块是对N个损耗率对生产过程影响的程度进行计算的功能模块,通过将所述损耗优化模块嵌入所述自适应控制模型中,对自适应控制模型中输出的M个生产控制参数进行智能优化,从而得到所述M个优化生产控制参数。
具体的,将所述Q个样本参数调整系数按照生产线标识,进行聚类划分,将属于同一生产线的调整系数划分为一个集合,从而得到N个样本参数调整系数集合。其中,所述N个样本参数调整系数集合与N条橡胶手套生产线一一对应。根据对应关系,以及所述N个样本参数调整系数集合和所述N个损耗率,建立所述N个损耗率-调整系数映射关系,即每条生产线在生产时考虑到设备损耗影响对自适应控制模型输出的生产控制参数进行调整的幅度,与生产线之间的关联关系。
具体的,以所述N个损耗率-调整系数映射关系作为所述损耗优化模块的运行逻辑,通过将所述M个生产控制参数输入所述损耗优化模块中,对每个生产控制参数根据所述N个损耗率-调整系数映射关系找到对应的调整系数,进而根据调整系数对每个生产控制参数进行优化,获得所述M个优化生产控制参数。达到了对生产进行智能优化,提高生产质量的技术效果。
步骤S700:根据所述M个优化生产控制参数进行橡胶手套生产管理。
具体的,根据所述M个优化生产控制参数,分别对M个橡胶手套需求信息分别进行生产控制,控制生产过程中各个设备的运行参数,从而达到了提升生产自适应优化控制的程度,提高控制效率和控制的智能化程度的技术效果。
综上所述,本申请实施例至少具有如下技术效果:
本申请通过对目标车间已有的N条橡胶手套生产线的配置信息进行提取,从而为后续结合车间的生产能力进行生产自适应优化提供基础分析数据,进行优化分析时,通过从生产线配置信息集合中提取设备运行情况,通过多维度分析的生产损耗分析模型,对生产过程中由于设备使用损耗导致手套报废的损耗率进行分析,然后对预设时间窗口内的橡胶手套需求信息进行获取,并结合生产线配置信息集合输入自适应控制模型中,经过模型的智能化运算,提高数据分析效率,从而获得对应的生产控制参数,此时,利用之间分析得到的损耗率对生产控制参数进行损耗优化,得到优化过后的优化生产控制参数,并以此为依据对橡胶手套进行生产管理。达到了提高橡胶手套生产的自适应程度,利用模型提高分析效率和分析准确性,从而提升生产的优化控制质量的技术效果。
实施例2
基于与前述实施例中一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法相同的发明构思,如图4所示,本申请提供了一种橡胶手套的生产自适应优化控制系统,本申请实施例中的系统与方法实施例基于同样的发明构思。其中,所述系统包括:
配置信息获得模块11,所述配置信息获得模块11用于调取目标车间的N条橡胶手套生产线,遍历所述N条橡胶手套生产线从数据库中进行生产线信息调取,获得N个生产线配置信息集合,其中,所述N个生产线配置信息集合分别具有等级标识,N为大于等于1中的整数;
数据提取模块12,所述数据提取模块12用于以设备运行特征为索引,从所述N个生产线配置信息集合进行数据提取,获得N个设备运行信息集合;
损耗率获得模块13,所述损耗率获得模块13用于将所述N个设备运行信息集合输入生产损耗分析模型中,根据所述生产损耗分析模型,获得N个损耗率,其中,所述损耗率用于标识所述N条橡胶手套生产线在生产过程中,由于设备损耗导致橡胶手套报废的损耗率;
需求信息获得模块14,所述需求信息获得模块14用于获取预设时间窗口内的订单信息,其中,所述订单信息包括M个橡胶手套需求信息,每个橡胶手套需求信息具有等级标识;
生产参数获得模块15,所述生产参数获得模块15用于将M个橡胶手套需求信息和N个生产线配置信息集合输入自适应控制模型中,获得M个生产控制参数;
优化生产参数获得模块16,所述优化生产参数获得模块16用于基于N个损耗率对M个生产控制参数进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数;
生产管理模块17,所述生产管理模块17用于根据所述M个优化生产控制参数进行橡胶手套生产管理。
进一步的,所述系统还包括:
损耗分析模型构建单元,所述损耗分析模型构建单元用于构建所述生产损耗分析模型,其中,所述生产损耗分析模型包括运行寿命分析子模块、故障分析子模块、零件更新子模块;
损耗获得单元,所述损耗获得单元用于将所述N个设备运行信息集合输入所述生产损耗分析模型中,分别根据所述运行寿命分析子模块、故障分析子模块、零件更新子模块,获得N个运行寿命损耗、N个故障损耗和N个磨合损耗;
损耗率输出单元,所述损耗率输出单元用于将获得的所述N个运行寿命损耗、N个故障损耗和所述N个磨合损耗输入嵌于所述生产损耗分析模型中的权重分析层进行加权计算,输出所述N个损耗率。
进一步的,所述系统还包括:
设备运行寿命获得单元,所述设备运行寿命获得单元用于连接所述运行寿命分析子模块,获得N个设备运行寿命信息集合,其中,所述N个设备运行寿命信息集合与所述N个设备运行信息集合一一对应;
生产节点提取单元,所述生产节点提取单元用于根据所述N个生产线配置信息集合提取生产节点,获得N个生产节点集合;
关键节点提取单元,所述关键节点提取单元用于根据等级标识对所述N个生产节点集合进行关键节点提取,获得N个生产关键节点集合;
寿命提取单元,所述寿命提取单元用于基于所述N个设备运行寿命信息集合,遍历所述N个生产关键节点集合进行设备运行寿命提取,获得N个关键寿命信息集合;
预警信息生产单元,所述预警信息生产单元用于根据所述N个关键寿命信息集合,判断是否存在低于预设剩余寿命阈值的关键寿命信息,若存在,生成预警信息,将预警信息发送至生产管理人员,用于提醒设备剩余寿命接近期限。
进一步的,所述系统还包括:
样本信息提取单元,所述样本信息提取单元用于从所述目标车间的生产数据库中进行样本信息提取,获得Q个样本橡胶手套需求信息、Q个样本生产控制参数、Q个样本橡胶手套质检结果集合和Q个样本优化生产控制参数,其中,所述Q个样本橡胶手套质检结果集合具有生产线标识;
监督训练单元,所述监督训练单元用于对所述Q个样本橡胶手套需求信息和所述Q个样本生产控制参数进行数据标注,根据标注结果获得样本训练数据,使用所述样本训练数据对以BP神经网络为基础构建的自适应控制模型进行监督训练;
验证测试单元,所述验证测试单元用于根据所述自适应控制模型的误差,对所述自适应控制模型的网络参数进行更新,直到获得收敛的所述自适应控制模型。
进一步的,所述系统还包括:
质量结果查询单元,所述质量结果查询单元用于遍历所述Q个样本橡胶手套质检结果集合进行质量不合格的结果查询,获得Q个样本橡胶手套不合格结果集合;
分析曲线构建单元,所述分析曲线构建单元用于从所述Q个样本橡胶手套不合格结果集合中随机选取一个样本橡胶手套不合格结果集合构建第一样本质量分析曲线,其中,所述第一样本质量分析曲线是以生产时间为横坐标,以样本橡胶手套不合格结果为纵坐标的曲线;
第一样本集合获得单元,所述第一样本集合获得单元用于提取所述第一样本质量分析曲线中连续出现样本橡胶手套不合格结果的时间段,根据生产时间与样本橡胶手套不合格结果之间的映射关系,获得第一样本验证不合格结果集合。
进一步的,所述系统还包括:
第一调整系数生成单元,所述第一调整系数生成单元用于获得所述第一样本验证不合格结果集合之后,根据所述第一样本验证不合格结果集合对应的第一样本生产控制参数和第一样本优化生产控制参数,生成第一样本参数调整系数,其中,所述第一样本参数调整系数是将样本生产控制参数调整成生产质量符合要求的样本优化生产控制参数时参数调整的幅度;
调整系数确定单元,所述调整系数确定单元用于根据Q-1个样本橡胶手套质检结果集合确定第Q-1样本参数调整系数;
Q个调整系数生成单元,所述Q个调整系数生成单元用于根据所述第一样本参数调整系数和所述第Q-1样本参数调整系数生成Q个样本参数调整系数,其中,所述Q个样本参数调整系数具有生产线标识;
损耗模块构建单元,所述损耗模块构建单元用于根据Q个样本参数调整系数和N个损耗率构建损耗优化模块,将所述损耗优化模块嵌入所述自适应控制模型中。
进一步的,所述系统还包括:
系数划分单元,所述系数划分单元用于以所述生产线标识,将所述Q个样本参数调整系数划分为N个样本参数调整系数集合;
映射关系构建单元,所述映射关系构建单元用于根据所述N个样本参数调整系数集合和所述N个损耗率构建N个损耗率-调整系数映射关系;
损耗优化模块生成单元,所述损耗优化模块生成单元用于根据所述N个损耗率-调整系数映射关系生成所述损耗优化模块;
损耗优化单元,所述损耗优化单元用于通过将所述M个生产控制参数输入所述损耗优化模块中进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数。
需要说明的是,上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本申请的较佳实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明,且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内,则本申请意图包括这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法,其特征在于,所述方法包括:
调取目标车间的N条橡胶手套生产线,遍历所述N条橡胶手套生产线从数据库中进行生产线信息调取,获得N个生产线配置信息集合,其中,所述N个生产线配置信息集合分别具有等级标识,N为大于等于1中的整数;
以设备运行特征为索引,从所述N个生产线配置信息集合进行数据提取,获得N个设备运行信息集合;
将所述N个设备运行信息集合输入生产损耗分析模型中,根据所述生产损耗分析模型,获得N个损耗率,其中,所述损耗率用于标识所述N条橡胶手套生产线在生产过程中,由于设备损耗导致橡胶手套报废的损耗率;
获取预设时间窗口内的订单信息,其中,所述订单信息包括M个橡胶手套需求信息,每个橡胶手套需求信息具有等级标识;
将M个橡胶手套需求信息和N个生产线配置信息集合输入自适应控制模型中,获得M个生产控制参数;
基于N个损耗率对M个生产控制参数进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数;
根据所述M个优化生产控制参数进行橡胶手套生产管理。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
构建所述生产损耗分析模型,其中,所述生产损耗分析模型包括运行寿命分析子模块、故障分析子模块、零件更新子模块;
将所述N个设备运行信息集合输入所述生产损耗分析模型中,分别根据所述运行寿命分析子模块、故障分析子模块、零件更新子模块,获得N个运行寿命损耗、N个故障损耗和N个磨合损耗;
将获得的所述N个运行寿命损耗、N个故障损耗和所述N个磨合损耗输入嵌于所述生产损耗分析模型中的权重分析层进行加权计算,输出所述N个损耗率。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
连接所述运行寿命分析子模块,获得N个设备运行寿命信息集合,其中,所述N个设备运行寿命信息集合与所述N个设备运行信息集合一一对应;
根据所述N个生产线配置信息集合提取生产节点,获得N个生产节点集合;
根据等级标识对所述N个生产节点集合进行关键节点提取,获得N个生产关键节点集合;
基于所述N个设备运行寿命信息集合,遍历所述N个生产关键节点集合进行设备运行寿命提取,获得N个关键寿命信息集合;
根据所述N个关键寿命信息集合,判断是否存在低于预设剩余寿命阈值的关键寿命信息,若存在,生成预警信息,将预警信息发送至生产管理人员,用于提醒设备剩余寿命接近期限。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
从所述目标车间的生产数据库中进行样本信息提取,获得Q个样本橡胶手套需求信息、Q个样本生产控制参数、Q个样本橡胶手套质检结果集合和Q个样本优化生产控制参数,其中,所述Q个样本橡胶手套质检结果集合具有生产线标识;
对所述Q个样本橡胶手套需求信息和所述Q个样本生产控制参数进行数据标注,根据标注结果获得样本训练数据,使用所述样本训练数据对以BP神经网络为基础构建的自适应控制模型进行监督训练;
根据所述自适应控制模型的误差,对所述自适应控制模型的网络参数进行更新,直到获得收敛的所述自适应控制模型。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
遍历所述Q个样本橡胶手套质检结果集合进行质量不合格的结果查询,获得Q个样本橡胶手套不合格结果集合;
从所述Q个样本橡胶手套不合格结果集合中随机选取一个样本橡胶手套不合格结果集合构建第一样本质量分析曲线,其中,所述第一样本质量分析曲线是以生产时间为横坐标,以样本橡胶手套不合格结果为纵坐标的曲线;
提取所述第一样本质量分析曲线中连续出现样本橡胶手套不合格结果的时间段,根据生产时间与样本橡胶手套不合格结果之间的映射关系,获得第一样本验证不合格结果集合。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
获得所述第一样本验证不合格结果集合之后,根据所述第一样本验证不合格结果集合对应的第一样本生产控制参数和第一样本优化生产控制参数,生成第一样本参数调整系数,其中,所述第一样本参数调整系数是将样本生产控制参数调整成生产质量符合要求的样本优化生产控制参数时参数调整的幅度;
根据Q-1个样本橡胶手套质检结果集合确定第Q-1样本参数调整系数;
根据所述第一样本参数调整系数和所述第Q-1样本参数调整系数生成Q个样本参数调整系数,其中,所述Q个样本参数调整系数具有生产线标识;
根据Q个样本参数调整系数和N个损耗率构建损耗优化模块,将所述损耗优化模块嵌入所述自适应控制模型中。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
以所述生产线标识,将所述Q个样本参数调整系数划分为N个样本参数调整系数集合;
根据所述N个样本参数调整系数集合和所述N个损耗率构建N个损耗率-调整系数映射关系;
根据所述N个损耗率-调整系数映射关系生成所述损耗优化模块;
通过将所述M个生产控制参数输入所述损耗优化模块中进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数。
8.一种橡胶手套的生产自适应优化控制系统,其特征在于,所述系统包括:
配置信息获得模块,所述配置信息获得模块用于调取目标车间的N条橡胶手套生产线,遍历所述N条橡胶手套生产线从数据库中进行生产线信息调取,获得N个生产线配置信息集合,其中,所述N个生产线配置信息集合分别具有等级标识,N为大于等于1中的整数;
数据提取模块,所述数据提取模块用于以设备运行特征为索引,从所述N个生产线配置信息集合进行数据提取,获得N个设备运行信息集合;
损耗率获得模块,所述损耗率获得模块用于将所述N个设备运行信息集合输入生产损耗分析模型中,根据所述生产损耗分析模型,获得N个损耗率,其中,所述损耗率用于标识所述N条橡胶手套生产线在生产过程中,由于设备损耗导致橡胶手套报废的损耗率;
需求信息获得模块,所述需求信息获得模块用于获取预设时间窗口内的订单信息,其中,所述订单信息包括M个橡胶手套需求信息,每个橡胶手套需求信息具有等级标识;
生产参数获得模块,所述生产参数获得模块用于将M个橡胶手套需求信息和N个生产线配置信息集合输入自适应控制模型中,获得M个生产控制参数;
优化生产参数获得模块,所述优化生产参数获得模块用于基于N个损耗率对M个生产控制参数进行损耗优化,获得M个优化生产控制参数;
生产管理模块,所述生产管理模块用于根据所述M个优化生产控制参数进行橡胶手套生产管理。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310514203.1A CN116227754B (zh) | 2023-05-09 | 2023-05-09 | 一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310514203.1A CN116227754B (zh) | 2023-05-09 | 2023-05-09 | 一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116227754A true CN116227754A (zh) | 2023-06-06 |
CN116227754B CN116227754B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=86580985
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310514203.1A Active CN116227754B (zh) | 2023-05-09 | 2023-05-09 | 一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116227754B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117151657A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 南通顺裕包装材料有限公司 | 一种塑料包装材料管理方法及系统 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101963785A (zh) * | 2010-09-17 | 2011-02-02 | 南京工业大学 | 精对苯二甲酸生产中氧化母液过滤过程的在线控制方法 |
JP2012115937A (ja) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Denso Corp | 自動設備 |
CN106154992A (zh) * | 2015-03-31 | 2016-11-23 | 西门子公司 | 生产系统及生产系统的控制方法 |
CN108510180A (zh) * | 2018-03-28 | 2018-09-07 | 电子科技大学 | 一种生产设备所处性能区间的计算方法 |
CN110651293A (zh) * | 2017-05-11 | 2020-01-03 | 豪迈股份公司 | 用于监控生产过程的方法 |
CN112454785A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-03-09 | 邯郸冀南新区德东劳保用品有限公司 | 一种手套生产用自动化生产线 |
CN113341897A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-03 | 山东莱特光电科技有限公司 | 一种基于云平台的手套智能生产线的收据采集终端 |
CN114862039A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-08-05 | 湖北中烟工业有限责任公司 | 一种卷烟制丝工序物料损耗的预警方法及装置 |
-
2023
- 2023-05-09 CN CN202310514203.1A patent/CN116227754B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101963785A (zh) * | 2010-09-17 | 2011-02-02 | 南京工业大学 | 精对苯二甲酸生产中氧化母液过滤过程的在线控制方法 |
JP2012115937A (ja) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Denso Corp | 自動設備 |
CN106154992A (zh) * | 2015-03-31 | 2016-11-23 | 西门子公司 | 生产系统及生产系统的控制方法 |
CN110651293A (zh) * | 2017-05-11 | 2020-01-03 | 豪迈股份公司 | 用于监控生产过程的方法 |
CN108510180A (zh) * | 2018-03-28 | 2018-09-07 | 电子科技大学 | 一种生产设备所处性能区间的计算方法 |
CN112454785A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-03-09 | 邯郸冀南新区德东劳保用品有限公司 | 一种手套生产用自动化生产线 |
CN113341897A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-03 | 山东莱特光电科技有限公司 | 一种基于云平台的手套智能生产线的收据采集终端 |
CN114862039A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-08-05 | 湖北中烟工业有限责任公司 | 一种卷烟制丝工序物料损耗的预警方法及装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117151657A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 南通顺裕包装材料有限公司 | 一种塑料包装材料管理方法及系统 |
CN117151657B (zh) * | 2023-10-30 | 2024-01-23 | 南通顺裕包装材料有限公司 | 一种塑料包装材料管理方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116227754B (zh) | 2023-07-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111047082B (zh) | 设备的预警方法及装置、存储介质和电子装置 | |
CN104091070B (zh) | 一种基于时间序列分析的轨道交通故障诊断方法和系统 | |
CN112052979B (zh) | 基于故障预测与健康管理的设备备件需求预测系统 | |
CN116227754B (zh) | 一种橡胶手套的生产自适应优化控制方法及系统 | |
CN109034413A (zh) | 基于神经网络模型的智能制造设备故障预测方法及系统 | |
CN110378492A (zh) | 一种加强配网设备运维管控的方法 | |
CN106204330A (zh) | 一种配电网智能诊断系统 | |
CN111325410B (zh) | 基于样本分布的通用故障预警系统及其预警方法 | |
CN111738308A (zh) | 基于聚类及半监督学习的监控指标动态阈值检测方法 | |
CN112462734B (zh) | 一种工业生产设备故障预测分析方法及模型 | |
JP2002532799A (ja) | 特にセメントキルンの技術プロセスにおけるセンサ予測のための事例ベース推論システムと方法および装置 | |
TW202020887A (zh) | 智慧型預診斷與健康管理系統建模方法及其電腦程式產品 | |
CN116468427B (zh) | 一种基于大数据的设备运维智能监管系统及方法 | |
CN115718466B (zh) | 基于随机森林和层次分析法的数字孪生车间故障预测方法 | |
CN116189407A (zh) | 一种基于数据监测的智能预警系统 | |
CN116244765A (zh) | 一种基于工业互联网的设备维护管理方法 | |
CN117041312A (zh) | 基于物联网的企业级信息技术监控系统 | |
CN113071966A (zh) | 电梯故障预测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115841739A (zh) | 一种基于物联网的设备管理跟踪方法及系统 | |
Becherer et al. | Intelligent choice of machine learning methods for predictive maintenance of intelligent machines | |
CN117521498A (zh) | 一种充电桩引导式故障诊断预测方法及系统 | |
CN116975639A (zh) | 设备的异常防控系统及方法 | |
CN108664696B (zh) | 一种冷水机组运行状态的测评方法及装置 | |
Trstenjak et al. | A Decision Support System for the Prediction of Wastewater Pumping Station Failures Based on CBR Continuous Learning Model. | |
CN117950364B (zh) | 一种智能化就地设备控制系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |