CN116664021A - 一种基于移动端的工厂检查辅助决策系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于移动端的工厂检查辅助决策系统及方法，涉及工厂检查辅助决策技术领域，基于移动端识别代表产品制造环节的识别码，自动提取生产过程中的每个环节对应的参数数据；基于产品生产过程中的每个环节对应的参数数据构建质量溯源模型，判断参数数据对产品质量的影响；基于每个环节的异常数据集，计算每个环节对产品质量的影响概率；根据每个环节对产品质量的影响概率，构建环节排序序列，通过移动端实现上报，对环节的参数数据进行监控和记录，确保产品质量的稳定性和一致性。
Description
技术领域
本发明涉及工厂检查辅助决策技术领域，具体涉及一种基于移动端的工厂检查辅助决策系统及方法。
背景技术
制造业是指对制造资源（物料、设备、工具、资金、技术、信息和人力等）按照市场要求通过制造过程转化为可供人们使用和利用的有关大型工具、工业品与生活消费产品的行业。对于制造业来说产品的质量非常重要，在制造业中产品的质量与它的形成过程——设计与制造两个阶段密不可分，据统计，制造业中超过一半的质量 问题是产品制造过程导致的；因此，提高制造业产品质量的当务之急是对其制造阶段进行质量管理和质量控制。质量追溯是作为制造过程质量管理的重要手段，影响着产品在制造过程中的质量水平，离散制造中的产品质量追溯分为质量追踪与质量溯源两个部分的内容，实现产品质量追溯是众多离散制造企业迫在眉睫的事情。
对产品制造过程进行质量溯源即是对产品从物料采购经过一系列制造工艺过程后作为成品入库的整个过程进行溯源。而实现产品质量溯源的第一步是及时完整地了 解履历数据和质量文件；目前，离散制造业的产品结构复杂、生产过程中不确定因素多，以往的手工操作方式和纸质的质量信息文件已经不能满足新形势下质量溯源对质 量数据采集和质量问题诊断方面的要求；同时数据采集处理与存储是进行产品质量管理重要环节，但目前我国大部分企业对产品制造过程信息的采集和利用常以传统的纸介质手工处理为主，因其存在无法实时采集大量数据、信息分散、准确性和一致性较差等问题，相关学者通过利用计算机、数据库等技术把以前的纸质履历进行电子化记录并称之为电子履历，电子履历的出现对产品制造过程履历数据的电子化记录提供了便利。
电子产品编码（Electronic Product Code -EPC）和射频识别技术（RFID）在产品编码和数据采集等领域应用极其广泛，EPC 物联网是在互联网的基础上，利用 RFID、产品EPC、无线网络通信等技术实现全球物品的自动识别和信息互联与共享的物品互联网。包括编码标准、RFID 电子标签、识读器、Savant 网域名解析服务以及 EPC 信息服务系统等几部分组成。EPC/RFID 物品识别技术主要是为每个实体提供唯一标识，且该标识具有代码唯一性、读取方便、耐用性强、便于更改、可扩展性强等特性；目前该技术常用于物流业、商场零售业、制造业及军事领域等。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于移动端的工厂检查辅助决策方法，包括如下步骤：
S1、基于移动端识别代表产品制造环节的识别码，自动提取生产过程中的每个环节对应的参数数据；
S2、基于产品生产过程中的每个环节对应的参数数据构建质量溯源模型，判断所述参数数据对产品质量的影响；
S3、基于每个环节的异常数据集，计算每个环节对产品质量的影响概率；
S4、根据每个环节对产品质量的影响概率，构建环节排序序列，通过移动端实现上报，对环节的参数数据进行监控和记录。
进一步地，步骤S2中，基于产品生产过程中的数据建立的质量溯源模型为三元组M，M = (U，T，F)；
U为制造流程各环节节点ui的集合，U={u1，…，ui，…，un},n为节点个数；
T为各环节节点中所有数据tj的集合，T={t1，…，tj，…，tN}，N为数据集合T中的数据个数；
F为输出数据集，遍历数据集合T中的每个数据tj，逐一判断每个数据tj对产品质量的影响权重，当数据tj对产品质量的影响权重超过阈值时，则将该数据tj划分到异常数据集中；当数据tj对产品质量的影响权重不超过阈值时，则将该数据tj划分到标准数据集中。
进一步地，步骤S3中，
设每个环节节点中的异常数据集为，/>为异常数据集中的数据xk对产品质量的影响权重qk的集合，m为异常数据集中的数据个数；
异常数据集中，相邻数据xk和xk+1之间的影响相关系数设为；
用p表示每个环节节点对产品质量的影响概率，。
进一步地，若相邻数据之间存在影响关系，则设,若相邻数据之间不存在影响关系，则设/>。
本发明还提出了一种基于移动端的工厂检查辅助决策系统，用于实现工厂检查辅助决策方法，所述工厂检查辅助决策系统包括：移动端，数据识别单元，质量溯源模型构建单元和质量问题分析单元；
所述移动端，用于识别代表产品制造环节的识别码；
所述数据识别单元，用于自动提取生产过程中的每个环节对应的参数数据；
所述质量溯源模型构建单元，用于基于产品生产过程中的每个环节对应的参数数据构建质量溯源模型，判断参数数据对产品质量的影响；
所述质量问题分析单元，基于每个环节的异常数据集，计算该环节对产品质量的影响概率，构建易出现质量问题的环节排序序列，并通过移动端实现上报。
进一步地，还包括：系统管理模块、编码模块、数据采集模块、通讯模块和分析决策模块；
所述系统管理模块用来管理监控人员信息，管理监控人员权限，并对决策系统中监控人员基础信息及操作日志进行日常管理及维护；
所述编码模块基于电子产品编码和射频识别技术实现用一串数字或字母代表产品制造环节信息，生成产品唯一的识别码；
所述数据采集模块对生产过程中的每个环节对应的参数数据进行数据采集，并录入识别码；
所述通讯模块负责各模块之间的数据格式转换和数据调用；
当质量监控人员发现生产环节的设置和运行的关键参数存在缺陷后，上报给分析决策模块，分析决策模块进行质量缺陷预诊断。
相比于现有技术，本发明具有如下有益技术效果：
基于移动端识别代表产品制造环节的识别码，自动提取生产过程中的每个环节对应的参数数据；基于产品生产过程中的每个环节对应的参数数据构建质量溯源模型，判断所述参数数据对产品质量的影响；基于每个环节的异常数据集，计算该环节对产品质量的影响概率；根据每个环节对产品质量的影响概率，构建易出现质量问题的环节排序序列，通过移动端实现上报，对易出现质量问题的环节的参数数据进行监控和记录。
本发明自动分析生产过程中的关键环节和关键参数，识别可能影响产品质量的因素，系统能够自动发出生产过程提示，指导检查员在现场按照提示进行生产见证，并对关键参数进行监控和记录，确保产品质量的稳定性和一致性。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的基于移动端的工厂检查辅助决策方法流程图；
图2为本发明的基于移动端的工厂检查辅助决策系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
在本发明的具体实施例附图中，为了更好、更清楚的描述系统中的各元件的工作原理，表现所述装置中各部分的连接关系，只是明显区分了各元件之间的相对位置关系，并不能构成对元件或结构内的信号传输方向、连接顺序及各部分结构大小、尺寸、形状的限定。
如图1所示，为本发明的基于移动端的工厂检查辅助决策方法流程图，包括如下步骤：
S1、基于移动端识别代表产品制造环节的识别码，自动提取生产过程中的每个环节对应的参数数据。
识别码是用于记录生成过程中的各个环节的主要参数的电子产品编码，移动端识别电子产品编码，并自动提取生产过程中的每个环节对应的主要参数数据，便于通过后面的计算识别可能影响产品的因素，进行提示和实施的监控。
根据本发明的S1-S4四个步骤的计算，识别可能影响产品的因素，进行提示和实施的监控。基于电子产品编码和射频识别技术实现统一的电子产品编码，用一串数字或字母代表产品及产品制造环节信息并标识每一件产品，生成产品唯一识别码，每一件产品都贴有一个主动式RFID电子标签，通过移动端进行识别。移动端安装了RFID读写器，每个RFID读写器通过天线发送出设定频率的射频信号，当标签进入磁场时会产生感应电流，从而获得能量，并发送出自身识别码；阅读器读取RFID电子标签中的识别码并解码，将解码所得信号通过计算机通信网络传入系统后台数据库保存。
在优选实施例中，产品制造环节信息以编码的方式表达，形成识别码，并与预设的数据通过编码建立对应关系，实现编码和解码。
S2、基于产品生产过程中的每个环节对应的参数数据构建质量溯源模型，判断所述参数数据对产品质量的影响。
基于产品生产过程中的数据建立的质量溯源模型为三元组M，M = (U，T，F)。
U为制造流程各环节节点ui集合，U={u1，…，ui，…，un},n为节点个数；
T为各环节节点中所有数据tj的集合，T={t1，…，tj，…，tN}，N为数据集合T中的数据个数；
F为输出数据集，遍历生产过程中代表生产流程的各环节节点的数据集合T中的每个数据tj，逐一判断每个数据tj对产品质量的影响权重，当数据tj对产品质量的影响权重超过阈值时，则将该数据tj划分到异常数据集中；当数据tj对产品质量的影响权重不超过阈值时，则将该数据tj划分到标准数据集中。
S3、基于每个环节的异常数据集，计算该环节对产品质量的影响概率。
设每个环节节点中的异常数据集为，/>为异常数据集中的数据xk对产品质量的影响权重qk的集合，m为异常数据集中的数据个数；
异常数据集中，相邻数据xk和xk+1间的影响相关系数设为，若相邻数据之间存在影响关系，则设/>,若相邻数据之间不存在影响关系，则设/>；
用p表示每个环节节点对产品质量的影响概率，。
S4、根据每个环节对产品质量的影响概率，构建易出现质量问题的环节排序序列，并通过移动端实现上报，指导检查员在现场按照提示进行生产见证，并对关键参数进行监控和记录，确保产品质量的稳定性和一致性。
求解每个环节节点j对产品质量的影响概率后，按照影响概率从大到小进行排序，从而得出易出现质量问题的环节节点排序序列。
当某个代表生产环节的环节节点可能出现质量问题时，通过移动端及时的实现系统与产品质量监控人员对话，对该生产环节的设置和运行进行关键参数的监控和记录。
当质量监控人员发现生产环节的设置和运行的关键参数存在缺陷后，上报给分析决策模块，分析决策模块进行质量缺陷预诊断。
如图2所示，为本发明的基于移动端的工厂检查辅助决策系统的结构示意图，该工厂检查辅助决策系统包括：
移动端，数据识别单元，质量溯源模型构建单元和质量问题分析单元；
所述移动端，用于识别代表产品制造环节的识别码；
所述数据识别单元，用于自动提取生产过程中的每个环节对应的参数数据；
所述质量溯源模型构建单元，用于基于产品生产过程中的每个环节对应的参数数据构建质量溯源模型，判断参数数据对产品质量的影响；
所述质量问题分析单元，基于每个环节的异常数据集，计算该环节对产品质量的影响概率，构建易出现质量问题的环节排序序列，并通过移动端实现上报。
在优选实施例中，工厂检查辅助决策系统还包括：系统管理模块、编码模块、数据采集模块、通讯模块和分析决策模块；
所述系统管理模块用来管理监控人员信息，管理监控人员权限，并对决策系统中监控人员基础信息及操作日志进行日常管理及维护；
所述编码模块基于电子产品编码和射频识别技术实现用一串数字或字母代表产品制造环节信息，生成产品唯一的识别码；
所述数据采集模块对生产过程中的每个环节对应的参数数据进行数据采集，并录入识别码；
所述通讯模块负责各模块之间的数据格式转换和数据调用；
当质量监控人员发现生产环节的设置和运行的关键参数存在缺陷后，上报给分析决策模块，分析决策模块进行质量缺陷预诊断。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于移动端的工厂检查辅助决策方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、基于移动端识别代表产品制造环节的识别码，自动提取生产过程中的每个环节对应的参数数据；
S2、基于产品生产过程中的每个环节对应的参数数据构建质量溯源模型，判断所述参数数据对产品质量的影响；
S3、基于每个环节的异常数据集，计算每个环节对产品质量的影响概率；
S4、根据每个环节对产品质量的影响概率，构建环节排序序列，通过移动端实现上报，对环节的参数数据进行监控和记录。
2.根据权利要求1所述的工厂检查辅助决策方法，其特征在于，步骤S2中，基于产品生产过程中的数据建立的质量溯源模型为三元组M，M = (U，T，F)；
U为制造流程各环节节点ui的集合，U={u1，…，ui，…，un},n为节点个数；
T为各环节节点中所有数据tj的集合，T={t1，…，tj，…，tN}，N为数据集合T中的数据个数；
F为输出数据集，遍历数据集合T中的每个数据tj，逐一判断每个数据tj对产品质量的影响权重，当数据tj对产品质量的影响权重超过阈值时，则将该数据tj划分到异常数据集中；当数据tj对产品质量的影响权重不超过阈值时，则将该数据tj划分到标准数据集中。
3.根据权利要求2所述的工厂检查辅助决策方法，其特征在于，步骤S3中，
设每个环节节点中的异常数据集为，/>为异常数据集中的数据xk对产品质量的影响权重qk的集合，m为异常数据集中的数据个数；
异常数据集中，相邻数据xk和xk+1之间的影响相关系数设为；
用p表示每个环节节点对产品质量的影响概率，。
4.根据权利要求3所述的工厂检查辅助决策方法，其特征在于，若相邻数据之间存在影响关系，则设,若相邻数据之间不存在影响关系，则设/>。
5.一种基于移动端的工厂检查辅助决策系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-4任意一项所述的工厂检查辅助决策方法，所述工厂检查辅助决策系统包括：移动端，数据识别单元，质量溯源模型构建单元和质量问题分析单元；
所述移动端，用于识别代表产品制造环节的识别码；
所述数据识别单元，用于自动提取生产过程中的每个环节对应的参数数据；
所述质量溯源模型构建单元，用于基于产品生产过程中的每个环节对应的参数数据构建质量溯源模型，判断参数数据对产品质量的影响；
所述质量问题分析单元，基于每个环节的异常数据集，计算每个环节对产品质量的影响概率，构建环节排序序列，并通过移动端实现上报。
6.根据权利要求5所述的工厂检查辅助决策系统，其特征在于，还包括：系统管理模块、编码模块、数据采集模块、通讯模块和分析决策模块；
所述系统管理模块用来管理监控人员信息，管理监控人员权限，并对决策系统中监控人员基础信息及操作日志进行日常管理及维护；
所述编码模块基于电子产品编码和射频识别技术实现用一串数字或字母代表产品制造环节信息，生成产品唯一的识别码；
所述数据采集模块对生产过程中的每个环节对应的参数数据进行数据采集，并录入识别码；
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| Title |
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| 李金艳;余忠华;徐宣国;: "信息不完备情况下多因素工序质量诊断方法", 哈尔滨工业大学学报, no. 07 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116664021B (zh) | 2023-10-27 |
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