CN116993052A - 一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，涉及智慧工厂技术领域，系统架构包括有：生产线物联网节点、数据采集与传输模块、云端数据存储与处理模块和应用平台模块，生产线物联网节点产生的大量数据通过数据采集传输到云端数据存储与处理模块并处理，其中生产线物联网节点也将传输模块的产品进行运输。本发明所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，通过实时监测和分析生产数据，及时发现生产过程中的问题，并进行及时优化和调整，从而提高生产效率和质量；通过数字孪生技术进行生产仿真模拟和优化设计，通过实时监测和分析生产设备和工具的状态，降低设备故障率和事故风险。
Description
技术领域
本发明涉及智慧工厂技术领域，特别涉及一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统。
背景技术
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。
但在上述技术方案实施的过程中，发现至少存在如下技术问题：
需要大量数据：数字孪生需要大量数据来构建模型，这可能需要从各种传感器和设备中收集大量数据，这可能导致部署复杂，并且需要高成本投入。
数据难以处理：由于智能工厂的在线监测系统需要处理大量数据，很难快速分析和处理这些数据，这意味着可能需要使用更快速和高效的计算机来处理这些数据。
依赖于技术：数字孪生的智能工厂在线监测分析系统是依赖于技术的，例如，如果某个组件过时或不兼容的话，系统可能会崩溃或无法正常运行。
需要人工干预：虽然数字孪生的智能工厂在线监测分析系统可以自动化许多生产流程，但在某些情况下，仍需要人工干预，例如执行维护操作或纠正错误。
为此，我们提出一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，解决数据处理的技术问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，系统架构包括有：生产线物联网节点、数据采集与传输模块、云端数据存储与处理模块和应用平台模块，生产线物联网节点产生的大量数据通过数据采集传输到云端数据存储与处理模块并处理，其中生产线物联网节点也将传输模块的产品进行运输，并将上述生产线物联网节点产生的数据和产品进行展示。
优选的，所述生产线物联网节点包括机器设备数据、环境数据、生产计划数据、生产质量数据等，将以上的处理数据和系统历史数据进行存储为后续的分析提供依据。
优选的，所述数据采集与传输模块：通过传感器、RFID等设备采集并传输到数据采集与传输模块，用来接受数据和数据中间传输以及设备生产的中间运输，传输手段包括有线传输和无线运输，有线传输来将生产线物联网节点的固定设备数据进行传输，无线传输来将移动中和非接触的设备通过遥感设备采集并传输。
优选的，所述云端数据存储与处理模块：它负责将采集到的数据存储到云端服务器，并通过大数据分析和机器学习等技术对这些数据进行处理、分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，该模块根据监测结果实现对生产过程的智能化管理和优化。
优选的，所述应用平台模块包括可视化的信息展示和操作界面，其中信息展示包括有显示屏以及投影技术等，将上述数据采集以及处理模块的过程和结果数据进行展示。
优选的，所述操作界面包括有输入模块，来将需要修改的信息导入到操作界面中，在通过信息传输到处理模块之后来将信息展示的数据进行手动优化和纠正，方便用户对生产过程进行监测和管理，通过人工智能技术实现自动化决策和人工优化生产策略。
优选的，所述处理模块会建立数据模型来更好的进行数据分类和处理，另外根据处理的数据结果也会对数据模型进行修改，可以提升数据模型的精度，更好的为后续的数据处理提供初步判断，进一步提升数据的处理效率和处理精度。
优选的，所述处理模块将处理之后的数据整理之后存储到云端数据存储，数据存储将数据根据使用的频次进行分类，一级数据盘将数据将一周内的数据进行存储，二级数据盘用来存储历史数据以及被覆盖的数据，二级数据盘占用外接的移动硬盘，便于后期定期的更换和切换，便于需要利用的是时候及时导出并且通过分级数据存储避免过多的占用临时盘造成计算机负载大，需要可以更好地便于后续的数据提存和利用效率。
优选的，其中一级数据盘和二级数据盘之间的数据会进行定期的数据流转，根据不同设备设置的保留时间的不同，来将一级数据盘超过对应的设定时间的数据自动导入到二级数据盘中并删除一级数据盘，定期清理一级数据盘来保持空间冗余。
优选的，所述数据采集模块还包括有监控组件，通过监控组件对生产线物联网节点的结点信息进行采集，通过对关键结点数据是否异常来实现对于系统运行正常的常规判定方法，出现结点数据异常之后再通过处理模块进行反推来将对应的设备数据调出进行细致的自检，从而避免对所有数据检查造成的检查资源浪费。
(三)有益效果
1、数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统方案是一种颠覆性的生产管理系统，它利用物联网、大数据分析和人工智能等前沿技术实现了高效、安全、可靠的生产过程管理，该系统可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量、减少损失，加速数字化转型和产业升级，通过数字孪生技术和人工智能技术实现对生产过程的自动化决策和优化管理，提高生产管理水平和效率；通过应用平台构建用户友好的可视化界面，方便用户进行生产过程的监测和管理，提高用户体验和满意度。
2、通过实时监测和分析生产数据，及时发现生产过程中的问题，并进行及时优化和调整，从而提高生产效率和质量；通过数字孪生技术进行生产仿真模拟和优化设计，减少废品率、物料消耗和能源浪费等，降低生产成本；通过实时监测和分析生产设备和工具的状态，及时进行维修和保养，降低设备故障率和事故风险，提升生产可靠性和安全性。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统方案是一种基于大数据分析、物联网技术和人工智能技术的智能化生产管理系统，解决现有技术中大量数据处理以及人工处理带来的低效处理的问题，该系统通过数字孪生技术实现对生产过程的全面监测，通过云计算、物联网技术和大数据分析技术实现对生产效率、质量、成本等关键指标的实时分析和预测，通过人工智能技术实现自动化决策和优化生产策略。
实施例1
本申请实施例中的技术方案为解决上述数据处理以及人工处理带来的低效处理的问题，总体思路如下：
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，系统架构包括有：生产线物联网节点、数据采集与传输模块、云端数据存储与处理模块和应用平台模块，生产线物联网节点产生的大量数据通过数据采集传输到云端数据存储与处理模块并处理，其中生产线物联网节点也将传输模块的产品进行运输，并将上述生产线物联网节点产生的数据和产品进行展示，通过人工智能技术实现自动化决策和优化生产策略，提高生产效率和质量。
所述生产线物联网节点包括机器设备数据、环境数据、生产计划数据、生产质量数据等，将以上的处理数据和系统历史数据进行存储为后续的分析提供依据。
所述数据采集与传输模块：通过传感器、RFID等设备采集并传输到数据采集与传输模块，用来接受数据和数据中间传输以及设备生产的中间运输，传输手段包括有线传输和无线运输，有线传输来将生产线物联网节点的固定设备数据进行传输，无线传输来将移动中和非接触的设备通过遥感设备采集并传输。
所述云端数据存储与处理模块：它负责将采集到的数据存储到云端服务器，并通过大数据分析和机器学习等技术对这些数据进行处理、分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，该模块根据监测结果实现对生产过程的智能化管理和优化。
所述应用平台模块包括可视化的信息展示和操作界面，其中信息展示包括有显示屏以及投影技术等，将上述数据采集以及处理模块的过程和结果数据进行展示，通过应用平台模块提供可视化的信息展示和操作界面，方便用户对生产过程进行监测和管理。
所述操作界面包括有输入模块，来将需要修改的信息导入到操作界面中，在通过信息传输到处理模块之后来将信息展示的数据进行手动优化和纠正，方便用户对生产过程进行监测和管理，通过人工智能技术实现自动化决策和人工优化生产策略。
所述处理模块会建立数据模型来更好的进行数据分类和处理，另外根据处理的数据结果也会对数据模型进行修改，可以提升数据模型的精度，更好的为后续的数据处理提供初步判断，进一步提升数据的处理效率和处理精度，通过云计算、大数据分析和机器学习等技术对生产数据进行分析和挖掘，发现问题和优化机会。
数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统方案是一种颠覆性的生产管理系统，它利用物联网、大数据分析和人工智能等前沿技术实现了高效、安全、可靠的生产过程管理，该系统可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量、减少损失，加速数字化转型和产业升级。
实施例2
以实施例1为基础，本申请实施例为进一步针对数据处理的效率进行提升，总体思路如下：
所述处理模块将处理之后的数据整理之后存储到云端数据存储，数据存储将数据根据使用的频次进行分类，一级数据盘将数据将一周内的数据进行存储，二级数据盘用来存储历史数据以及被覆盖的数据，二级数据盘占用外接的移动硬盘，便于后期定期的更换和切换，便于需要利用的是时候及时导出并且通过分级数据存储避免过多的占用临时盘造成计算机负载大，需要可以更好地便于后续的数据提存和利用效率。
其中一级数据盘和二级数据盘之间的数据会进行定期的数据流转，根据不同设备设置的保留时间的不同，来将一级数据盘超过对应的设定时间的数据自动导入到二级数据盘中并删除一级数据盘，定期清理一级数据盘来保持空间冗余。
所述数据采集模块还包括有监控组件，通过监控组件对生产线物联网节点的结点信息进行采集，通过对关键结点数据是否异常来实现对于系统运行正常的常规判定方法，出现结点数据异常之后再通过处理模块进行反推来将对应的设备数据调出进行细致的自检，从而避免对所有数据检查造成的检查资源浪费，采用数字孪生技术实现对生产过程的全面监测，保证生产过程的稳定性和安全性。
提高生产效率和质量：通过实时监测和分析生产数据，及时发现生产过程中的问题，并进行及时优化和调整，从而提高生产效率和质量；通过数字孪生技术进行生产仿真模拟和优化设计，减少废品率、物料消耗和能源浪费等，降低生产成本；通过实时监测和分析生产设备和工具的状态，及时进行维修和保养，降低设备故障率和事故风险，提升生产可靠性和安全性；
实现生产智能化管理：通过数字孪生技术和人工智能技术实现对生产过程的自动化决策和优化管理，提高生产管理水平和效率；通过应用平台构建用户友好的可视化界面，方便用户进行生产过程的监测和管理，提高用户体验和满意度。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：系统架构包括有：生产线物联网节点、数据采集与传输模块、云端数据存储与处理模块和应用平台模块，生产线物联网节点产生的大量数据通过数据采集传输到云端数据存储与处理模块并处理，其中生产线物联网节点也将传输模块的产品进行运输，并将上述生产线物联网节点产生的数据和产品进行展示。
2.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：所述生产线物联网节点包括机器设备数据、环境数据、生产计划数据、生产质量数据等，将以上的处理数据和系统历史数据进行存储为后续的分析提供依据。
3.如权利要求2所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：所述数据采集与传输模块：通过传感器、RFID等设备采集并传输到数据采集与传输模块，用来接受数据和数据中间传输以及设备生产的中间运输，传输手段包括有线传输和无线运输，有线传输来将生产线物联网节点的固定设备数据进行传输，无线传输来将移动中和非接触的设备通过遥感设备采集并传输。
4.如权利要求3所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：所述云端数据存储与处理模块：它负责将采集到的数据存储到云端服务器，并通过大数据分析和机器学习等技术对这些数据进行处理、分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，该模块根据监测结果实现对生产过程的智能化管理和优化。
5.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：所述应用平台模块包括可视化的信息展示和操作界面，其中信息展示包括有显示屏以及投影技术等，将上述数据采集以及处理模块的过程和结果数据进行展示。
6.如权利要求5所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：所述操作界面包括有输入模块，来将需要修改的信息导入到操作界面中，在通过信息传输到处理模块之后来将信息展示的数据进行手动优化和纠正，方便用户对生产过程进行监测和管理，通过人工智能技术实现自动化决策和人工优化生产策略。
7.如权利要求4所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：所述处理模块会建立数据模型来更好的进行数据分类和处理，另外根据处理的数据结果也会对数据模型进行修改。
8.如权利要求6所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：所述处理模块将处理之后的数据整理之后存储到云端数据存储，数据存储将数据根据使用的频次进行分类，一级数据盘将数据将一周内的数据进行存储，二级数据盘用来存储历史数据以及被覆盖的数据，二级数据盘占用外接的移动硬盘，便于需要利用的是时候及时导出并且通过分级数据存储避免过多的占用临时盘造成计算机负载大。
9.如权利要求7所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：其中一级数据盘和二级数据盘之间的数据会进行定期的数据流转，根据不同设备设置的保留时间的不同，来将一级数据盘超过对应的设定时间的数据自动导入到二级数据盘中并删除一级数据盘，定期清理一级数据盘来保持空间冗余。
10.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的智慧工厂生产在线监测分析系统，其特征在于：所述数据采集模块还包括有监控组件，通过监控组件对生产线物联网节点的结点信息进行采集，通过对关键结点数据是否异常来实现对于系统运行正常的常规判定方法，出现结点数据异常之后再通过处理模块进行反推来将对应的设备数据调出进行细致的自检。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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