CN116859857B - 基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统 - Google Patents
基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及装配产线管理技术领域,尤其涉及基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统,包括管理平台,管理平台内部设置有服务器,输送风险单元、装配监管单元、产线分析单元、评定分析单元、预警管理单元以及工位自检单元;本发明通过采集装配产线的输送数据并进行输送风险监管分析,以保证装配产线的输送安全性和装配效率,且对装配效率存在异常的情况进行自检,即对产线各个工位设备的状态数据进行监管预警反馈评估分析,以提高产线的装配效率和各个工位的运行安全性,且对通过数据整合的方式产线数据整合分析,以便对产线进行合理的监管,以便提醒运管人员合理、有针对性地对产线进行监管,以便对运管人员进行合理安排。
Description
技术领域
本发明涉及装配产线管理技术领域,尤其涉及基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统。
背景技术
在工厂生产中通常由多个电机带动的多段流水线组成完整的一条生产线,其中每一段流水线都可能对应一道工序岗位,若是其中一道工序或者一段流水线的设备出现故障停止生产,生产线的其他部分并不能及时获知信息并做出调整,由于设备故障而没有完成工序作业的产品可能流入下一道工序,从而出现不合格产品,而且对设备维护而言,也是一个巨大的挑战,维护人员需要花大量时间精力去排除故障,严重影响了生产效率;
目前在工业生产线中,涉及到多类底层工业设备、传感器、通信组件、软件系统等,但是对工业生产线进行集成控制管理时,无法对目标产线的输送进行监管预警,进而影响目标产线的装配效率和运行安全性,且无法根据目标产线输送风险等级进行合理的管理维护,以及无法对于异常装配效率情况进行自检,即无法对各个工位设备运行情况进行监管,进而降低产线的维护效果,此外无法根据目标产线整体运行情况进行合理、有针对地监管,进而影响人员安排的合理性;
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统,去解决上述提出的技术缺陷,本发明通过采集装配产线的输送数据并进行输送风险监管分析,以提高装配产线的输送安全性和装配效率,且通过深入式分析的方式对产线输送情况进行精准分析,以便合理、有针对性地进行维护管理,避免对产线装配造成影响,以及通过对装配效率存在异常的情况进行自检,即对产线各个工位设备的状态数据进行监管预警反馈评估分析,以判断是否因工位运行异常而影响产线的装配效率,以便及时的进行预警反馈,以提高产线的装配效率和各个工位的运行安全性,且对通过数据整合的方式产线数据整合分析,以便对产线进行合理的监管,以及通过文字预警的方式提醒运管人员合理、有针对性的对产线进行监管,以便对运管人员进行合理安排,提高人员安排合理性。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统,包括管理平台,管理平台内部设置有服务器、输送风险单元、装配监管单元、产线分析单元、评定分析单元、预警管理单元以及工位自检单元;
当服务器生成运管指令时,并将运管指令发送至输送风险单元和装配监管单元,输送风险单元在接收到运管指令后,立即采集装配产线的输送数据,输送数据包括输送速度、振动幅度以及环境干扰值,并对输送数据进行输送风险监管分析,得到正常信号、风险信号以及输送风险评估系数F,将正常信号发送至装配监管单元和产线分析单元,将风险信号发送至评定分析单元;
评定分析单元在接收到异常信号后,立即调取输送风险评估系数F,并对输送风险评估系数F进行深入式评估分析,将得到的一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号经产线分析单元发送至预警管理单元;
装配监管单元在接收到运管指令和正常信号后,立即采集装配产线的工作数据,工作数据包括产线工位设备的运转率和合格件总数,并对工作数据进行装配监管评估分析,将得到的异常信号发送至工位自检单元;
工位自检单元在接收到异常信号后,立即采集产线的各个工位设备的状态数据,状态数据包括各个工位设备的延误值、设备值以及运行异响值,并对状态数据进行监管预警反馈评估分析,将得到的运行信号和故障信号经装配监管单元发送至预警管理单元;
产线分析单元在接收到正常信号后,立即从输送风险单元中调取输送风险评估系数F,并进行产线数据整合分析,将得到的一级监管信号、二级监管信号以及三级监管信号发送至预警管理单元。
优选地,所述输送风险单元的输送风险监管分析过程如下:
S1:采集到装配产线开始输送后一段时间的时长,并将其标记为时间阈值,将时间阈值划分为o个子时间节点,o为大于零的自然数,获取到各个子时间节点内产线的输送速度,进而获取到相连两个子时间节点对应输送速度之间的差值,并将其标记为偏离值,构建偏离值的集合A,以此获取到集合A的离散系数,并将集合A的离散系数标号为LS;
S12:获取到各个子时间节点内产线的振动幅度,并将振动幅度与预设振动幅度阈值进行对比分析,若振动幅度大于预设振动幅度阈值,则将振动幅度大于预设振动幅度阈值所对应的子时间节点标记为风险节点,获取到风险节点的总个数,并将风险节点的总个数与子时间节点总个数的比值标记为偏差幅度值PF;
S13:获取到各个子时间节点内产线的环境干扰值,环境干扰值表示子时间节点内环境温度值、环境湿度值以及环境粉尘含量值经数据归一化处理后得到的积值,以时间为X轴,以环境干扰值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制环境干扰值曲线,从环境干扰值曲线中获取到最大波峰值和最小波谷值,并将最大波峰值和最小波谷值之间差值的均值标记为干扰均值GJ,根据公式得到输送风险评估系数F,将输送风险评估系数F与其内部录入存储的预设输出风险评估系阈值进行比对分析:
若输送风险评估系数F小于等于预设输送风险评估系数阈值,则生成正常信号;
若输送风险评估系数F大于预设输送风险评估系数阈值,则生成风险信号。
优选地,所述评定分析单元的深入式评估分析过程如下:
获取到时间阈值内产线的输送风险评估系数F,并将输送风险评估系数F大于预设输送风险评估系数阈值的部分与输送风险评估系数F的比值标记为异常风险比,获取到时间阈值内相连两个工位之间的输送时长,并将输送时长与预设输送时长范围值进行比对分析,若输送时长不属于预设输送时长范围值,则将输送时长不属于预设输送时长范围值所对应输送时长标记为异常时长,进而获取到所有异常时长的总个数,并将其标记为干扰风险比,将异常风险比和干扰风险比与其内部录入存储的预设异常风险比阈值和预设干扰风险比阈值进行比对分析:
若满足异常风险比小于等于预设异常风险比阈值,且干扰风险比小于等于预设干扰风险比阈值,则生成一级风险信号;
若满足异常风险比小于等于预设异常风险比阈值、干扰风险比大于预设干扰风险比阈值,或异常风险比大于预设异常风险比阈值、干扰风险比小于等于预设干扰风险比阈值,则生成二级风险信号;
若满足异常风险比大于预设异常风险比阈值,且干扰风险比大于预设干扰风险比阈值,则生成三级风险信号。
优选地,所述装配监管单元的装配监管评估分析过程如下:
SS1:获取到时间阈值内各个产线工位设备的运转率,运转率表示单次装配时间内工位设备的实际运转时长和有效作业时长的比值,获取到时间阈值内产线工位设备的运行次数,以此获取到运行次数中运转率的最大值和最小值,并将运行次数中运转率的最大值和最小值之间的差值标记为偏差扰乱值,进而获取到时间阈值内产线的偏差扰乱均值;
SS12:获取到时间阈值内产线的合格件总数,同时获取到历史k个时间阈值内正常产线的装配合格件总数,k为大于零的自然数,进而获取到历史k个时间阈值内正常产线的装配合格件总数中的最小值,并将其标记为安全生产值,将合格件总数与安全生产值进行比对分析,若合格件总数小于安全生产值,则将合格件总数小于安全生产值的部分标记为装配风险值,将偏差扰乱均值和装配风险值与其内部录入存储的预设偏差扰乱均值阈值和预设装配风险值阈值进行比对分析:
若偏差扰乱均值小于预设偏差扰乱均值阈值,且装配风险值小于预设装配风险值阈值,则不生成任何信号;
若偏差扰乱均值大于等于预设偏差扰乱均值阈值,或装配风险值大于等于预设装配风险值阈值,则生成异常信号。
优选的,所述工位自检单元的监管预警反馈评估分析过程如下:
M1:获取到时间阈值内产线工位设备的延误值,延误值表示工位设备单次装配时间内工位设备的实际运转时长和有效作业时长之间的比值超出预设比值的部分,并将延误值与预设延误值阈值进行比对分析,若延误值大于预设延误值阈值,则将延误值大于预设延误值阈值的部分标记为偏差干扰值PR,获取到时间阈值内产线工位设备的设备值SZ,设备值表示设备开始投入使用时刻到当前时刻之间的时长内故障次数和维护次数的和值;
M12:获取到各个子时间节点内产线工位设备的运行异响值,以时间为X轴,以运行异响值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制运行异响值曲线,同时在该坐标系中绘制预设运行异响值曲线,获取到运行异响值曲线位于预设运行异响值曲线上方线段与预设运行异响值曲线所围成的面积,并将其标记为风险面积FM;
M13:根据公式得到故障风险评估系数G,将产线上的各个工位设备标记为g,g为大于零的自然数,进而获取到时间阈值内产线各个工位设备的故障风险评估系数Gg,将故障风险评估系数Gg与其内部录入存储的预设故障风险评估系数阈值进行比对分析:
若故障风险评估系数Gg小于预设故障风险评估系数阈值,则生成运行信号;
若故障风险评估系数Gg大于等于预设故障风险评估系数阈值,则生成故障信号。
优选地,所述产线分析单元的产线数据整合分析过程如下:
获取到时间阈值内产线的输送风险评估系数F和各个工位设备的故障风险评估系数Gg,进而获取到产线工位设备的平均故障风险评估系数PG,根据公式得到产线运行评估系数J,并将产线运行评估系数J与其内部录入存储的预设产线运行评估系数区间进行比对分析:
若产线运行评估系数J大于预设产线运行评估系数区间中的最大值,则生成一级监管信号;若产线运行评估系数J位于预设产线运行评估系数区间之内,则生成二级监管信号;若产线运行评估系数J小于预设产线运行评估系数区间中的最小值,则生成三级监管信号。
本发明的有益效果如下:
(1)本发明通过采集装配产线的输送数据并进行输送风险监管分析,以判断燃油泵装配生产线输送是否正常,以便及时地进行预警管理,以提高装配产线的输送安全性和装配效率,且通过深入式分析的方式对产线输送情况进行精准分析,以便合理、有针对性的进行维护管理,有助于提高对产线输送的安全性,同时避免对产线装配造成影响,以及通过信息反馈的方式对装配产线的工作数据进行装配监管评估分析,以判断产线的装配效率是否正常,以便及时地对产线程序进行优化处理;
(2)本发明通过对装配效率存在异常的情况进行自检,即对产线各个工位设备的状态数据进行监管预警反馈评估分析,以判断是否因工位运行异常而影响产线的装配效率,以便及时的进行预警反馈,以提高产线的装配效率和各个工位的运行安全性,且对通过数据整合的方式产线数据整合分析,以便对产线进行合理的监管,以及通过文字预警的方式提醒运管人员合理、有针对性的对产线进行监管,以便对运管人员进行合理安排,提高人员安排合理性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1是本发明系统流程框图;
图2是本发明局部分析参考图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:
请参阅图1至图2所示,本发明为基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统,包括管理平台,管理平台内部设置有服务器、输送风险单元、装配监管单元、产线分析单元、评定分析单元、预警管理单元以及工位自检单元,服务器与输送风险单元和装配监管单元均呈单向通讯连接,输送风险单元与装配监管单元、产线分析单元以及评定分析单元均呈单向通讯连接,装配监管单元与工位自检单元呈双向通讯连接,装配监管单元与预警管理单元呈单向通讯连接,工位自检单元和评定分析单元均与产线分析单元呈单向通讯连接,产线分析单元与预警管理单元呈单向通讯连接;
当服务器生成运管指令时,并将运管指令发送至输送风险单元和装配监管单元,输送风险单元在接收到运管指令后,立即采集装配产线的输送数据,输送数据包括输送速度、振动幅度以及环境干扰值,并对输送数据进行输送风险监管分析,以判断燃油泵装配生产线输送是否正常,以便及时地进行预警管理,以提高装配产线的运行安全性和装配效率,具有的输送风险监管分析过程如下:
采集到装配产线开始输送后一段时间的时长,并将其标记为时间阈值,将时间阈值划分为o个子时间节点,o为大于零的自然数,获取到各个子时间节点内产线的输送速度,进而获取到相连两个子时间节点对应输送速度之间的差值,并将其标记为偏离值,构建偏离值的集合A,以此获取到集合A的离散系数,并将集合A的离散系数标号为LS;
获取到各个子时间节点内产线的振动幅度,并将振动幅度与预设振动幅度阈值进行对比分析,若振动幅度大于预设振动幅度阈值,则将振动幅度大于预设振动幅度阈值所对应的子时间节点标记为风险节点,获取到风险节点的总个数,并将风险节点的总个数与子时间节点总个数的比值标记为偏差幅度值,标号为PF,需要说明的是,偏差幅度值PF的数值越大,财产线输送异常风险越大;
获取到各个子时间节点内产线的环境干扰值,环境干扰值表示子时间节点内环境温度值、环境湿度值以及环境粉尘含量值经数据归一化处理后得到的积值,以时间为X轴,以环境干扰值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制环境干扰值曲线,从环境干扰值曲线中获取到最大波峰值和最小波谷值,并将最大波峰值和最小波谷值之间差值的均值标记为干扰均值,标号为GJ,需要说明的是,干扰均值GJ是一个反映产线输送状态的影响参数;
根据公式得到输送风险评估系数,其中,a1、a2以及a3分别为离散系数、偏差幅度值以及干扰均值的预设比例因子系数,比例因子系数用于修正各项参数在公式计算过程中出现的偏差,从而使得计算结果更加准确,a1、a2以及a3均为大于零的正数,a4为预设容错因子系数,取值为1.442,F为输送风险评估系数,将输送风险评估系数F与其内部录入存储的预设输出风险评估系阈值进行比对分析:
若输送风险评估系数F小于等于预设输送风险评估系数阈值,则生成正常信号,并将正常信号发送至装配监管单元和产线分析单元;
若输送风险评估系数F大于预设输送风险评估系数阈值,则生成风险信号,将风险信号发送至评定分析单元;
评定分析单元在接收到异常信号后,立即调取输送风险评估系数F,并对输送风险评估系数F进行深入式评估分析,以便对产线输送情况进行精准分析,以便合理、有针对性地进行维护管理,有助于提高对产线输送的安全性,同时避免对产线装配造成影响,具体的深入式评估分析过程如下:
获取到时间阈值内产线的输送风险评估系数F,并将输送风险评估系数F大于预设输送风险评估系数阈值的部分与输送风险评估系数F的比值标记为异常风险比,需要说明的是,异常风险比的数值越大,财产线输送故障影响风险越大;
获取到时间阈值内相连两个工位之间的输送时长,并将输送时长与预设输送时长范围值进行比对分析,若输送时长不属于预设输送时长范围值,则将输送时长不属于预设输送时长范围值所对应输送时长标记为异常时长,进而获取到所有异常时长的总个数,并将其标记为干扰风险比,需要说明的是,干扰风险比是一个反映产线输送异常风险的影响参数;
将异常风险比和干扰风险比与其内部录入存储的预设异常风险比阈值和预设干扰风险比阈值进行比对分析:
若满足异常风险比小于等于预设异常风险比阈值,且干扰风险比小于等于预设干扰风险比阈值,则生成一级风险信号;
若满足异常风险比小于等于预设异常风险比阈值、干扰风险比大于预设干扰风险比阈值,或异常风险比大于预设异常风险比阈值、干扰风险比小于等于预设干扰风险比阈值,则生成二级风险信号;
若满足异常风险比大于预设异常风险比阈值,且干扰风险比大于预设干扰风险比阈值,则生成三级风险信号,其中,一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号所对应的风险等级依次增大,将一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号经产线分析单元发送至预警管理单元,预警管理单元在接收到一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号后,立即在显示面板上显示一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号所对应的预设预警文字,同时控制产线上的报警灯进行工作,进而提高运管人员及时地对风险信号所对应的产线进行维护管理,以保证产线的输送效率和运行安全性。
实施例2:
装配监管单元在接收到运管指令和正常信号后,立即采集装配产线的工作数据,工作数据包括产线工位设备的运转率和合格件总数,并对工作数据进行装配监管评估分析,以判断产线的装配效率是否正常,以便及时地对产线程序进行优化处理,具体的装配监管评估分析过程如下:
获取到时间阈值内各个产线工位设备的运转率,运转率表示单次装配时间内工位设备的实际运转时长和有效作业时长的比值,获取到时间阈值内产线工位设备的运行次数,以此获取到运行次数中运转率的最大值和最小值,并将运行次数中运转率的最大值和最小值之间的差值标记为偏差扰乱值,进而获取到时间阈值内产线的偏差扰乱均值,需要说明的是,偏差扰乱均值是一个反映产线装配效率的影响参数;
获取到时间阈值内产线的合格件总数,同时获取到历史k个时间阈值内正常产线的装配合格件总数,k为大于零的自然数,进而获取到历史k个时间阈值内正常产线的装配合格件总数中的最小值,并将其标记为安全生产值,将合格件总数与安全生产值进行比对分析,若合格件总数小于安全生产值,则将合格件总数小于安全生产值的部分标记为装配风险值,需要说明的是,装配风险值的数值越大,财产线的装配效率异常风险越大,产线装配异常风险越大;
将偏差扰乱均值和装配风险值与其内部录入存储的预设偏差扰乱均值阈值和预设装配风险值阈值进行比对分析:
若偏差扰乱均值小于预设偏差扰乱均值阈值,且装配风险值小于预设装配风险值阈值,则不生成任何信号;
若偏差扰乱均值大于等于预设偏差扰乱均值阈值,或装配风险值大于等于预设装配风险值阈值,则生成异常信号,并将异常信号发送至工位自检单元;
工位自检单元在接收到异常信号后,立即采集产线的各个工位设备的状态数据,状态数据包括各个工位设备的延误值、设备值以及运行异响值,并对状态数据进行监管预警反馈评估分析,以判断是否因工位运行异常而影响产线的装配效率,以便及时的进行预警反馈,以提高产线的装配效率和各个工位的运行安全性,具体的监管预警反馈评估分析过程如下:
获取到时间阈值内产线工位设备的延误值,延误值表示工位设备单次装配时间内工位设备的实际运转时长和有效作业时长之间的比值超出预设比值的部分,并将延误值与预设延误值阈值进行比对分析,若延误值大于预设延误值阈值,则将延误值大于预设延误值阈值的部分标记为偏差干扰值,标号为PR,偏差干扰值PR是一个反映产线工位设备运行状态的影响参数;
获取到时间阈值内产线工位设备的设备值SZ,设备值表示设备开始投入使用时刻到当前时刻之间的时长内故障次数和维护次数的和值,需要说明的是,设备值SZ的数值越大,财产线工位设备运行异常风险越大;
获取到各个子时间节点内产线工位设备的运行异响值,以时间为X轴,以运行异响值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制运行异响值曲线,同时在该坐标系中绘制预设运行异响值曲线,获取到运行异响值曲线位于预设运行异响值曲线上方线段与预设运行异响值曲线所围成的面积,并将其标记为风险面积,标号为FM,需要说明的是,风险面积FM的数值越大,财产线工位设备运行异常风险越大;
根据公式得到故障风险评估系数,其中,f1、f2、f3以及f4分别为偏差干扰值、设备值、风险面积以及输送风险评估系数的预设权重因子系数,f1、f2、f3以及f4均为大于零的正数,G为故障风险评估系数,将产线上的各个工位设备标记为g,g为大于零的自然数,进而获取到时间阈值内产线各个工位设备的故障风险评估系数Gg,将故障风险评估系数Gg与其内部录入存储的预设故障风险评估系数阈值进行比对分析:
若故障风险评估系数Gg小于预设故障风险评估系数阈值,则生成运行信号;
若故障风险评估系数Gg大于等于预设故障风险评估系数阈值,则生成故障信号,并将运行信号和故障信号经装配监管单元发送至预警管理单元,预警管理单元在接收到运行信号和故障信号后,立即将运行信号和故障信号所对应的工位设备分别标记为绿色和红色进行展示预警,进而有助于提醒运管人员及时地对异常工位上的设备进行维护管理,以保证产线的装配效率,且通过信息反馈的方式对工作设备进行合理、有针对性的管理,避免设备故障而降低产线的装配效率。
实施例3:
产线分析单元在接收到正常信号后,立即从输送风险单元中调取输送风险评估系数F,并进行产线数据整合分析,以便对产线进行合理的监管,具体的产线数据整合分析过程如下:
获取到时间阈值内产线的输送风险评估系数F和各个工位设备的故障风险评估系数Gg,进而获取到产线工位设备的平均故障风险评估系数PG;
根据公式得到产线运行评估系数,其中,b1为PG的预设偏差因子系数,b1取值为1.668,J为产线运行评估系数,并将产线运行评估系数J与其内部录入存储的预设产线运行评估系数区间进行比对分析:
若产线运行评估系数J大于预设产线运行评估系数区间中的最大值,则生成一级监管信号;
若产线运行评估系数J位于预设产线运行评估系数区间之内,则生成二级监管信号;
若产线运行评估系数J小于预设产线运行评估系数区间中的最小值,则生成三级监管信号,其中,一级监管信号、二级监管信号以及三级监管信号所对应的监管程度依次降低,并将一级监管信号、二级监管信号以及三级监管信号发送至预警管理单元,预警管理单元在接收到一级监管信号、二级监管信号以及三级监管信号后,立即在显示面板上显示一级监管信号、二级监管信号以及三级监管信号所对应的预设预警文字,以便运管人员合理、有针对性的对产线进行监管,以便对人员合理的进行安排;
综上所述,本发明通过采集装配产线的输送数据并进行输送风险监管分析,以判断燃油泵装配生产线输送是否正常,以便及时地进行预警管理,以提高装配产线的输送安全性和装配效率,且通过深入式分析的方式对产线输送情况进行精准分析,以便合理、有针对性地进行维护管理,有助于提高对产线输送的安全性,同时避免对产线装配造成影响,以及通过信息反馈的方式对装配产线的工作数据进行装配监管评估分析,以判断产线的装配效率是否正常,以便及时的对产线程序进行优化处理,此外对装配效率存在异常的情况进行自检,即对产线各个工位设备的状态数据进行监管预警反馈评估分析,以判断是否因工位运行异常而影响产线的装配效率,以便及时的进行预警反馈,以提高产线的装配效率和各个工位的运行安全性,且对通过数据整合的方式产线数据整合分析,以便对产线进行合理的监管,以及通过文字预警的方式提醒运管人员合理、有针对性地对产线进行监管,以便对运管人员进行合理安排,提高人员安排合理性。
阈值的大小的设定是为了便于比较,关于阈值的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据设定基数数量;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
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,以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明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发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.基于远程控制的燃油泵装配生产线智能管理系统,其特征在于,包括管理平台,管理平台内部设置有服务器、输送风险单元、装配监管单元、产线分析单元、评定分析单元、预警管理单元以及工位自检单元;
当服务器生成运管指令时,并将运管指令发送至输送风险单元和装配监管单元,输送风险单元在接收到运管指令后,立即采集装配产线的输送数据,输送数据包括输送速度、振动幅度以及环境干扰值,并对输送数据进行输送风险监管分析,得到正常信号、风险信号以及输送风险评估系数F,将正常信号发送至装配监管单元和产线分析单元,将风险信号发送至评定分析单元;
评定分析单元在接收到异常信号后,立即调取输送风险评估系数F,并对输送风险评估系数F进行深入式评估分析,将得到的一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号经产线分析单元发送至预警管理单元;
装配监管单元在接收到运管指令和正常信号后,立即采集装配产线的工作数据,工作数据包括产线工位设备的运转率和合格件总数,并对工作数据进行装配监管评估分析,将得到的异常信号发送至工位自检单元;
工位自检单元在接收到异常信号后,立即采集产线的各个工位设备的状态数据,状态数据包括各个工位设备的延误值、设备值以及运行异响值,并对状态数据进行监管预警反馈评估分析,将得到的运行信号和故障信号经装配监管单元发送至预警管理单元;
产线分析单元在接收到正常信号后,立即从输送风险单元中调取输送风险评估系数F,并进行产线数据整合分析,将得到的一级监管信号、二级监管信号以及三级监管信号发送至预警管理单元;
所述输送风险单元的输送风险监管分析过程如下:
S1:采集到装配产线开始输送后一段时间的时长,并将其标记为时间阈值,将时间阈值划分为o个子时间节点,o为大于零的自然数,获取到各个子时间节点内产线的输送速度,进而获取到相连两个子时间节点对应输送速度之间的差值,并将其标记为偏离值,构建偏离值的集合A,以此获取到集合A的离散系数,并将集合A的离散系数标号为LS;
S12:获取到各个子时间节点内产线的振动幅度,并将振动幅度与预设振动幅度阈值进行对比分析,若振动幅度大于预设振动幅度阈值,则将振动幅度大于预设振动幅度阈值所对应的子时间节点标记为风险节点,获取到风险节点的总个数,并将风险节点的总个数与子时间节点总个数的比值标记为偏差幅度值PF;
S13:获取到各个子时间节点内产线的环境干扰值,环境干扰值表示子时间节点内环境温度值、环境湿度值以及环境粉尘含量值经数据归一化处理后得到的积值,以时间为X轴,以环境干扰值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制环境干扰值曲线,从环境干扰值曲线中获取到最大波峰值和最小波谷值,并将最大波峰值和最小波谷值之间差值的均值标记为干扰均值GJ,根据公式得到输送风险评估系数F,将输送风险评估系数F与其内部录入存储的预设输出风险评估系阈值进行比对分析:
若输送风险评估系数F小于等于预设输送风险评估系数阈值,则生成正常信号;
若输送风险评估系数F大于预设输送风险评估系数阈值,则生成风险信号;
所述评定分析单元的深入式评估分析过程如下:
获取到时间阈值内产线的输送风险评估系数F,并将输送风险评估系数F大于预设输送风险评估系数阈值的部分与输送风险评估系数F的比值标记为异常风险比,获取到时间阈值内相连两个工位之间的输送时长,并将输送时长与预设输送时长范围值进行比对分析,若输送时长不属于预设输送时长范围值,则将输送时长不属于预设输送时长范围值所对应输送时长标记为异常时长,进而获取到所有异常时长的总个数,并将其标记为干扰风险比,将异常风险比和干扰风险比与其内部录入存储的预设异常风险比阈值和预设干扰风险比阈值进行比对分析:
若满足异常风险比小于等于预设异常风险比阈值,且干扰风险比小于等于预设干扰风险比阈值,则生成一级风险信号;
若满足异常风险比小于等于预设异常风险比阈值、干扰风险比大于预设干扰风险比阈值,或异常风险比大于预设异常风险比阈值、干扰风险比小于等于预设干扰风险比阈值,则生成二级风险信号;
若满足异常风险比大于预设异常风险比阈值,且干扰风险比大于预设干扰风险比阈值,则生成三级风险信号;
所述装配监管单元的装配监管评估分析过程如下:
SS1:获取到时间阈值内各个产线工位设备的运转率,运转率表示单次装配时间内工位设备的实际运转时长和有效作业时长的比值,获取到时间阈值内产线工位设备的运行次数,以此获取到运行次数中运转率的最大值和最小值,并将运行次数中运转率的最大值和最小值之间的差值标记为偏差扰乱值,进而获取到时间阈值内产线的偏差扰乱均值;
SS12:获取到时间阈值内产线的合格件总数,同时获取到历史k个时间阈值内正常产线的装配合格件总数,k为大于零的自然数,进而获取到历史k个时间阈值内正常产线的装配合格件总数中的最小值,并将其标记为安全生产值,将合格件总数与安全生产值进行比对分析,若合格件总数小于安全生产值,则将合格件总数小于安全生产值的部分标记为装配风险值,将偏差扰乱均值和装配风险值与其内部录入存储的预设偏差扰乱均值阈值和预设装配风险值阈值进行比对分析:
若偏差扰乱均值小于预设偏差扰乱均值阈值,且装配风险值小于预设装配风险值阈值,则不生成任何信号;
若偏差扰乱均值大于等于预设偏差扰乱均值阈值,或装配风险值大于等于预设装配风险值阈值,则生成异常信号;
所述工位自检单元的监管预警反馈评估分析过程如下:
M1:获取到时间阈值内产线工位设备的延误值,延误值表示工位设备单次装配时间内工位设备的实际运转时长和有效作业时长之间的比值超出预设比值的部分,并将延误值与预设延误值阈值进行比对分析,若延误值大于预设延误值阈值,则将延误值大于预设延误值阈值的部分标记为偏差干扰值PR,获取到时间阈值内产线工位设备的设备值SZ,设备值表示设备开始投入使用时刻到当前时刻之间的时长内故障次数和维护次数的和值;
M12:获取到各个子时间节点内产线工位设备的运行异响值,以时间为X轴,以运行异响值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制运行异响值曲线,同时在该坐标系中绘制预设运行异响值曲线,获取到运行异响值曲线位于预设运行异响值曲线上方线段与预设运行异响值曲线所围成的面积,并将其标记为风险面积FM;
M13:根据公式得到故障风险评估系数G,将产线上的各个工位设备标记为g,g为大于零的自然数,进而获取到时间阈值内产线各个工位设备的故障风险评估系数Gg,将故障风险评估系数Gg与其内部录入存储的预设故障风险评估系数阈值进行比对分析:
若故障风险评估系数Gg小于预设故障风险评估系数阈值,则生成运行信号;
若故障风险评估系数Gg大于等于预设故障风险评估系数阈值,则生成故障信号;
所述产线分析单元的产线数据整合分析过程如下:
获取到时间阈值内产线的输送风险评估系数F和各个工位设备的故障风险评估系数Gg,进而获取到产线工位设备的平均故障风险评估系数PG,根据公式得到产线运行评估系数J,并将产线运行评估系数J与其内部录入存储的预设产线运行评估系数区间进行比对分析:
若产线运行评估系数J大于预设产线运行评估系数区间中的最大值,则生成一级监管信号;若产线运行评估系数J位于预设产线运行评估系数区间之内,则生成二级监管信号;若产线运行评估系数J小于预设产线运行评估系数区间中的最小值,则生成三级监管信号。
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CN117040030B (zh) * | 2023-10-10 | 2024-04-02 | 国网浙江宁波市鄞州区供电有限公司 | 新能源消纳能力风险管控方法及系统 |
CN117060594B (zh) * | 2023-10-11 | 2024-01-26 | 宁波天仑电气股份有限公司 | 一种基于物联网的配电运行监测系统 |
CN117075528B (zh) * | 2023-10-17 | 2023-12-26 | 深圳市磐锋精密技术有限公司 | 一种基于数据处理的手机配件旋转流水线的监控系统 |
CN117092578B (zh) * | 2023-10-18 | 2024-01-16 | 青岛悠进电装有限公司 | 一种基于数据采集处理的线束导通智能检测系统 |
CN117105098B (zh) * | 2023-10-24 | 2024-02-09 | 山东朝辉自动化科技有限责任公司 | 基于多传感器融合的门机抓斗控制系统和方法 |
CN117151554A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-01 | 豆黄金食品有限公司 | 一种用于腐竹输送线的智能控制系统 |
CN117408641B (zh) * | 2023-12-11 | 2024-02-20 | 无锡芯感智半导体有限公司 | 基于数据分析的压力传感器产线加工运行监管系统 |
CN117395590B (zh) * | 2023-12-11 | 2024-02-27 | 常州新思达智能科技有限公司 | 一种电机动铁芯自动化装配系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108845547A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-20 | 河南聚合科技有限公司 | 一种全息感知的车间生产线设备运转维护预警云平台 |
KR20190093875A (ko) * | 2018-02-02 | 2019-08-12 | (주)더블유비에스(Wbs) | 표준데이터를 활용한 통합적인 생산공정관리 시스템 및 그 시스템을 이용한 생산공정관리방법 |
CN110750084A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-04 | 航天科技控股集团股份有限公司 | 通过实时上传数据确定生产线设备运行状态的方法 |
CN218004099U (zh) * | 2021-09-30 | 2022-12-09 | 贵州优联博睿科技有限公司 | 电子元件生产线在线监管分析系统 |
CN115774431A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-03-10 | 安徽华腾再生金属科技有限公司 | 电池塑壳注塑车间的全智能化生产管理系统 |
CN116184961A (zh) * | 2023-02-24 | 2023-05-30 | 深圳市博硕科技股份有限公司 | 基于工业物联网的注塑件自动化贴合生产线安全管控系统 |
CN116184926A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-05-30 | 山东力乐新材料有限公司 | 一种面向塑料中空板的全自动智能生产线流程检测系统 |
Family Cites Families (1)
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190093875A (ko) * | 2018-02-02 | 2019-08-12 | (주)더블유비에스(Wbs) | 표준데이터를 활용한 통합적인 생산공정관리 시스템 및 그 시스템을 이용한 생산공정관리방법 |
CN108845547A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-20 | 河南聚合科技有限公司 | 一种全息感知的车间生产线设备运转维护预警云平台 |
CN110750084A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-04 | 航天科技控股集团股份有限公司 | 通过实时上传数据确定生产线设备运行状态的方法 |
CN218004099U (zh) * | 2021-09-30 | 2022-12-09 | 贵州优联博睿科技有限公司 | 电子元件生产线在线监管分析系统 |
CN115774431A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-03-10 | 安徽华腾再生金属科技有限公司 | 电池塑壳注塑车间的全智能化生产管理系统 |
CN116184961A (zh) * | 2023-02-24 | 2023-05-30 | 深圳市博硕科技股份有限公司 | 基于工业物联网的注塑件自动化贴合生产线安全管控系统 |
CN116184926A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-05-30 | 山东力乐新材料有限公司 | 一种面向塑料中空板的全自动智能生产线流程检测系统 |
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