CN117151448A - 一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及车间生产管理技术领域，具体公开了一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，包括服装款式知识库、激光摄像头、机器学习分类器、人员考核分析单元以及报价资料库；能够基于服装款式知识库的数据以及实际服装加工生产过程中的数据进行分析，以考核数据评估生产人员的技术等级以及生产效能，对生产的服装进行测时定价，解决了现有的服装生产车间管理工作中，并没有基于基本服装款式知识库的数据以及实际服装加工生产过程中的数据进行分析，以考核数据评估生产人员的技术等级以及生产效能，无法对生产的服装进行测时定价的问题。

Description

一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统
技术领域
本发明涉及车间生产管理技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统。
背景技术
监狱企业利用劳动密集型产业为生产人员提供足够的改造岗位，这些劳动密集型产业需要符合监狱系统劳动力充足、劳动成本低廉以及人员素质普遍较低的背景，服装加工投入低、易上手，服装加工车间的各个生产设备均能通过物联网相互关联，互通信息，以实现各个生产设备之间的相互配合，利用AI生产工序识别技术能够完成生产工序监管、人机图分析、组线产量评估、个人产量采集、返修数据获取以及成品打包情况监管，服装加工车间中，需要根据衣服的款式、部件、工序以及一般车缝时间（General Sewing Data，简称GSD）构建服装款式知识库，但是现有的生产车间管理工作中，并没有基于基本服装款式知识库的数据以及实际服装加工生产过程中的数据进行分析，以考核数据评估生产人员的技术等级以及生产效能，无法对生产的服装进行测时定价。为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，能够基于服装款式知识库的数据以及实际服装加工生产过程中的数据进行分析，以考核数据评估生产人员的技术等级以及生产效能，对生产的服装进行测时定价。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，包括服装款式知识库、激光摄像头、机器学习分类器、人员考核分析单元以及报价资料库，激光摄像头与机器学习分类器相连，机器学习分类器与服装款式知识库、人员考核分析单元以及报价资料库均相连，服装款式知识库用于存储每个服装款式的标准生产数据，激光摄像头用于采集服装加工生产过程中生产人员的生产视频，采集每个生产人员的每个GSD动作的用时、动作关键点、返工次数，同时采集每个生产人员每个服装部件的成品裁片图像，机器学习分类器输入激光摄像头采集的数据，并对采集的数据进行预处理，利用机器学习模型结合服装款式知识库，对每个款式服装生产过程中GSD动作的用时合格指标、动作关键点合格指标、返工合格指标以及每个服装部件成品裁片合格指标进行预测，通过生产效能分析公式获取每个款式服装每个服装部件的实时生产效能，并统计生产车间中实时生产效能在设定阈值区间内的合格生产人数占比，报价资料库利用实时生产效能、合格生产人数占比以及每个服装部件的预设价格对每个服装部件进行单部件测时定价，再对每个款式的单部件测时定价进行求和，获取单个服装款式的测时定价，单部件测时定价为实时生产效能、合格生产人数占比以及每个服装部件的预设价格的乘积，单部件测时定价的公式为：
；
式中：为单部件测时定价，/>为实时生产效能，/>为合格生产人数占比，/>为每个服装部件的预设价格。
作为本发明进一步的方案，报价资料库中，获取单个服装款式的测时定价公式为：
；
式中：为单个服装款式的测时定价，/>为单个服装款式中服装部件的序号，/>为单个服装款式所包含的服装部件数量，/>为序号为/>的服装部件的单部件测时定价。
作为本发明进一步的方案，服装款式知识库利用采集的三级生产人员加工服装的全线生产视频，按照服装款式进行一级分类，按照每种服装款式下的服装部件组成进行二级分类，再将二级分类下的服装部件加工视频按照其生产要求划分成完成加工所需的GSD动作数量，并对每个GSD动作的用时、动作关键点以及使用生产器械种类进行采集和记录，最后记录每个服装部件的成品裁片图像，最终存储每个服装款式的标准生产数据。
作为本发明进一步的方案，机器学习分类器的分类工作包括GSD动作用时分类、GSD动作关键点分类、GSD返工分类、生产器械使用分类以及每个服装部件成品裁片分类。
作为本发明进一步的方案，机器学习分类器中，GSD动作用时分类工作为将采集生产视频中的每个GSD动作按照服装款式知识库中的标准GSD动作对比，获取识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时与标准GSD动作用时差值的总和，以及识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时方差，利用识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时与标准GSD动作用时差值的总和同GSD动作用时方差的乘积，与识别服装款式的单个服装部件所有GSD动作用时均值的比值，作为用时合格指标，用时合格指标的公式为：
；
式中：为用时合格指标，/>为识别服装款式单个部件实际生产中所有GSD动作用时方差，/>为识别服装款式单个部件生产所需的GSD动作数量，/>为GSD动作的序号，/>为识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时，/>为识别服装款式的单个服装部件GSD动作标准用时。
作为本发明进一步的方案，机器学习分类器中，GSD动作关键点分类工作为利用关键点配准技术，获取采集视频中每个GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间的欧式距离，GSD动作关键点合格指标为所有GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间的欧式距离之和，同所有GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间欧式距离之和方差的乘积，除以所有标准GSD动作的所有关键点与工作面之间的垂直距离之和，GSD动作关键点合格指标公式为：
；
式中：为GSD动作关键点合格指标，/>为有GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间欧式距离之和方差，/>为每个GSD动作中关键点的序号，/>为每个GSD动作中关键点的总数，/>为实际生产中每个GSD动作的每个关键点与GSD动作标准关键点之间的欧式距离，/>为每个标准GSD动作的每个关键点与工作面之间的垂直距离。
作为本发明进一步的方案，机器学习分类器中，返工合格指标为实际生产中每款服装款式单个部件的所有GSD动作返工次数与该部件的标准GSD动作返工次数之差的和，返工合格指标的公式为：
；
式中：为返工合格指标，/>为单款服装款式中第/>个服装部件的所有GSD动作实际返工次数，/>为单款服装款式中第/>个服装部件的所有GSD动作标准返工次数。
作为本发明进一步的方案，机器学习分类器中，利用图像识别技术获取每个服装部件成品裁片实际面积，成品裁片合格指标为每个服装部件成品裁片实际面积与标准面积之差，乘以每个服装部件成品裁片实际面积方差，再除以标准面积，成品裁片合格指标公式为：
；
式中：为成品裁片合格指标，/>为每个服装部件成品裁片实际面积，/>为每个服装部件成品裁片标准面积，/>为每个服装部件成品裁片实际面积方差。
作为本发明进一步的方案，机器学习分类器中，生产效能分析值为用时合格指标、动作关键点合格指标、返工合格指标以及每个服装部件成品裁片合格指标之和与每个服装部件生产用时的比值，生产效能分析公式为：
；
式中：为生产效能分析值，/>为每个服装部件生产用时。
作为本发明进一步的方案，人员考核分析单元采集机器学习分类器获取每个月每个生产人员每个月内每款服装生产效能分析值，统计本月参与生产的服装款数、每款服装包含的部件总数、生产效能分析值在设定阈值区间内的服装部件数、总返工次数以及总参与工时，对生产人员的当月工作有效值进行分析，对生产人员的当月生产工作进行评级，当月工作有效值为生产人员参与的所有款式服装生产效能分析值之和与参与生产服装款数的比值，减去总返工次数，再加上生产效能分析值在设定阈值区间内的服装部件数与总参与工时的比值，当月工作有效值的公式为：
；
式中：为当月工作有效值，/>为参与生产服装款数，/>为总返工次数，/>为生产效能分析值在设定阈值区间内的服装部件数，/>为本月总参与工时。
作为本发明进一步的方案，本发明利用当月工作有效值对生产人员的当月生产工作进行评级的方式为：对生产人员的当月工作有效值进行标准化和归一化操作，将生产人员的当月工作有效值映射在[0,1]之间，当在[0，1/3]之间时，生产人员的当月工作评级为一级，当/>在[1/3，2/3）之间时，生产人员的当月工作评级为二级，当/>在[2/3，1]之间时，生产人员的当月工作评级为三级，服装款式知识库中参与知识库构建的生产人员为三级生产人员。
本发明一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统的技术效果和优点：
本发明能够基于服装款式知识库的数据以及实际服装加工生产过程中的数据进行分析，以考核数据评估生产人员的技术等级以及生产效能，对生产的服装进行测时定价。
附图说明
图1为本发明一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统结构图；
图2为本发明一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统的测时定价流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的技术方案仅仅是本发明一部分技术方案，而不是全部的技术方案。基于本发明中的技术方案，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技术方案，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，能够基于服装款式知识库的数据以及实际服装加工生产过程中的数据进行分析，以考核数据评估生产人员的技术等级以及生产效能，对生产的服装进行测时定价，所述系统具体包括服装款式知识库、激光摄像头、机器学习分类器、人员考核分析单元以及报价资料库，激光摄像头与机器学习分类器相连，机器学习分类器与服装款式知识库、人员考核分析单元以及报价资料库均相连，服装款式知识库用于存储每个服装款式的标准生产数据，激光摄像头用于采集服装加工生产过程中生产人员的生产视频，采集每个生产人员的每个GSD动作的用时、动作关键点、返工次数，同时采集每个生产人员每个服装部件的成品裁片图像，机器学习分类器输入激光摄像头采集的数据，并对采集的数据进行预处理，利用机器学习模型结合服装款式知识库，对每个款式服装生产过程中GSD动作的用时合格指标、动作关键点合格指标、返工合格指标以及每个服装部件成品裁片合格指标进行预测，通过生产效能分析公式获取每个款式服装每个服装部件的实时生产效能，并统计生产车间中实时生产效能在设定阈值区间内的合格生产人数占比，报价资料库利用实时生产效能、合格生产人数占比以及每个服装部件的预设价格对每个服装部件进行单部件测时定价，再对每个款式的单部件测时定价进行求和，获取单个服装款式的测时定价，单部件测时定价为实时生产效能、合格生产人数占比以及每个服装部件的预设价格的乘积，单部件测时定价的公式为：
；
式中：为单部件测时定价，/>为实时生产效能，/>为合格生产人数占比，/>为每个服装部件的预设价格。
报价资料库中，获取单个服装款式的测时定价公式为：
；
式中：为单个服装款式的测时定价，/>为单个服装款式中服装部件的序号，/>为单个服装款式所包含的服装部件数量，/>为序号为/>的服装部件的单部件测时定价。
通过采集实际生产过程中的数据，包括生产人员的动作用时、动作关键点、返工次数等，结合机器学习模型和服装款式知识库，系统能够对每个款式的服装生产过程进行预测和分析，从而更加精确地确定每个服装部件的测时定价，有助于避免定价过高或过低，提高定价的准确性和合理性；通过分析生产人员的技术等级和生产效能，系统能够客观地对每位生产人员的表现进行评估，有助于发现并奖励高效率的生产人员，同时也能够帮助培训和改进低效率的生产人员，提高整体生产效能；激光摄像头采集的实时数据能够帮助管理人员随时监控生产过程，及时发现潜在问题或异常情况，通过对数据的实时分析，管理人员能够做出快速决策，以确保生产流程的顺利进行；系统根据预设价格、生产效能和合格生产人数占比来计算每个服装部件的定价，这使得定价过程更加透明和可理解，生产人员能够更清楚地了解定价的依据，也有助于避免因个人主观因素而引发的定价争议；该系统基于大量的实际生产数据进行分析和预测，使得决策更加客观和科学，管理层能够根据系统提供的数据，制定更有效的生产策略、资源分配和培训计划，从而优化生产流程和提升整体效率。
服装款式知识库利用采集的三级生产人员加工服装的全线生产视频，按照服装款式进行一级分类，按照每种服装款式下的服装部件组成进行二级分类，再将二级分类下的服装部件加工视频按照其生产要求划分成完成加工所需的GSD动作数量，并对每个GSD动作的用时、动作关键点以及使用生产器械种类进行采集和记录，最后记录每个服装部件的成品裁片图像，最终存储每个服装款式的标准生产数据。
通过对服装款式进行分类，并将每个服装款式下的部件按照生产要求划分成GSD动作，能够建立起标准化的生产流程，有助于确保每个服装款式的生产过程得到一致地执行，减少误差和变异，提高生产的一致性和质量；详细记录每个GSD动作的用时、动作关键点以及使用的生产器械种类，有助于分析每个动作的效率和执行情况，通过这些数据，能够识别出生产过程中的瓶颈和改进点，从而优化生产流程，提高生产效率；三级生产人员能够根据标准化的生产流程和详细记录的加工要求进行培训，他们能够参考生产视频，了解每个GSD动作的执行方式、时间要求和关键点，从而提升技能水平，减少返工和错误，同时也有助于新员工的快速适应和培训；如果在生产过程中出现质量问题或错误，能够通过查看相应的生产视频和记录，快速定位问题的来源，有助于快速进行问题追溯和纠正，避免类似问题再次发生，同时也为持续改进提供了依据；每个服装款式的标准生产数据的存储为管理层提供了基于数据的决策支持，他们能够分析每个款式的生产效率、工序耗时等信息，从而制定更合理的生产计划、资源分配和定价策略。
机器学习分类器的分类工作包括GSD动作用时分类、GSD动作关键点分类、GSD返工分类、生产器械使用分类以及每个服装部件成品裁片分类。
进一步地，机器学习分类器中，GSD动作用时分类工作为将采集生产视频中的每个GSD动作按照服装款式知识库中的标准GSD动作对比，获取识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时与标准GSD动作用时差值的总和，以及识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时方差，利用识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时与标准GSD动作用时差值的总和同GSD动作用时方差的乘积，与识别服装款式的单个服装部件所有GSD动作用时均值的比值，作为用时合格指标，用时合格指标的公式为：
；
式中：为用时合格指标，/>为识别服装款式单个部件实际生产中所有GSD动作用时方差，/>为识别服装款式单个部件生产所需的GSD动作数量，/>为GSD动作的序号，/>为识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时，/>为识别服装款式的单个服装部件GSD动作标准用时。
通过将生产视频中的GSD动作与服装款式知识库中的标准GSD动作进行比较，有效识别出当前服装款式的单个部件，保证了生产过程的一致性，有助于确保不同生产人员在处理相同款式的服装部件时能够按照标准动作进行加工；通过计算用时合格指标，能够对每个服装部件的加工效率进行量化评估，管理人员根据这些数据分析不同款式、不同部件的生产效能，找出影响效率的因素，进而制定优化策略，提高整体生产效率；用时合格指标的计算能够实时进行，使得生产人员和管理层能够随时监控加工过程，一旦发现某个部件的用时合格指标不符合要求，能够迅速采取纠正措施，避免浪费和错误累积；用时合格指标能够成为定价策略的重要依据之一，通过对每个服装部件的加工用时进行合理评估，能够更准确地确定单部件的测时定价，从而确保定价与实际加工工作的复杂性和用时成本相符；用时合格指标为管理层提供了客观的数据支持，帮助他们做出更有根据的决策，无论是优化生产流程、制定培训计划还是调整定价策略，都能够基于这些数据进行合理的判断。
机器学习分类器中，GSD动作关键点分类工作为利用关键点配准技术，获取采集视频中每个GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间的欧式距离，GSD动作关键点合格指标为所有GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间的欧式距离之和，同所有GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间欧式距离之和方差的乘积，除以所有标准GSD动作的所有关键点与工作面之间的垂直距离之和，GSD动作关键点合格指标公式为：
；
式中：为GSD动作关键点合格指标，/>为有GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间欧式距离之和方差，/>为每个GSD动作中关键点的序号，/>为每个GSD动作中关键点的总数，/>为实际生产中每个GSD动作的每个关键点与GSD动作标准关键点之间的欧式距离，/>为每个标准GSD动作的每个关键点与工作面之间的垂直距离。
利用关键点配准技术，能够准确地比较每个GSD动作的关键点与标准关键点之间的欧式距离，有助于对每个动作的执行精度进行量化评估，从而更准确地分析实际加工过程中动作的准确性和一致性，GSD动作关键点合格指标结合了多个关键点的欧式距离之和方差，以及关键点与工作面的垂直距离，通过综合考虑这些因素，更全面地评估动作的合格性，避免过于关注某个特定关键点而忽略其他重要因素；通过比较实际关键点与标准关键点之间的欧式距离，能够分析不同生产人员或不同时间点执行相同动作时的一致性，有助于发现并解决执行不一致性的问题，提高生产过程的稳定性和质量；如果某个GSD动作的关键点合格指标较低，管理人员能根据具体的欧式距离数据，快速定位问题所在，有助于快速进行问题诊断和纠正，避免问题进一步扩大，GSD动作关键点合格指标为管理层提供了客观的数据支持，帮助他们做出更有根据的决策，能够根据这些数据制定培训计划、调整工艺流程或者优化生产策略；通过分析关键点合格指标，能够识别出影响动作准确性的因素，管理人员能够根据这些数据有针对性地进行员工培训，提高动作执行的质量和准确性。
机器学习分类器中，返工合格指标为实际生产中每款服装款式单个部件的所有GSD动作返工次数与该部件的标准GSD动作返工次数之差的和，返工合格指标的公式为：
；
式中：为返工合格指标，/>为单款服装款式中第/>个服装部件的所有GSD动作实际返工次数，/>为单款服装款式中第/>个服装部件的所有GSD动作标准返工次数。
通过计算返工合格指标，能够客观地评估每个服装部件在实际生产中的返工情况，指标的值反映了实际返工次数与标准返工次数之间的差异，能够用来量化衡量返工质量的好坏；如果返工合格指标较高，管理人员能够根据具体的部件和GSD动作数据，快速定位导致返工的问题，有助于迅速进行问题分析和解决，从而减少返工次数，提高生产效率；通过分析返工合格指标，能够识别出导致返工的部件和动作，以及返工次数较高的款式，有助于发现生产流程中的问题和瓶颈，从而制定改进策略，优化生产流程，降低返工率；通过返工合格指标，能够判断每个部件的返工情况，为培训提供了指导，如果某个部件的返工次数较高，能有针对性地对生产人员进行培训，提高其技能水平，减少错误和返工；降低返工次数有助于提高生产过程的稳定性和质量。通过分析返工情况，能够逐步优化工艺流程，减少不必要的返工环节，从而提升整体质量水平；返工合格指标的降低意味着更少的返工和修复成本，从而降低了生产成本，同时，减少返工还能提高生产效率，节省时间和资源。
机器学习分类器中，利用图像识别技术获取每个服装部件成品裁片实际面积，成品裁片合格指标为每个服装部件成品裁片实际面积与标准面积之差，乘以每个服装部件成品裁片实际面积方差，再除以标准面积，成品裁片合格指标公式为：
；
式中：为成品裁片合格指标，/>为每个服装部件成品裁片实际面积，/>为每个服装部件成品裁片标准面积，/>为每个服装部件成品裁片实际面积方差。
利用成品裁片合格指标，能够客观地评估每个服装部件成品裁片的质量，指标考虑了实际面积与标准面积之间的差异，以及实际面积方差的影响，能够量化评价成品裁片的合格性；通过计算成品裁片合格指标，能够分析不同部件在实际生产中成品裁片的合格性是否一致，有助于发现不同部件之间的质量差异，从而进行问题定位和解决；如果成品裁片合格指标较低，管理人员可以根据具体的部件和面积数据，快速定位问题的来源，有助于快速进行问题追溯和纠正，避免问题进一步扩大；通过分析成品裁片合格指标，能够识别出导致成品裁片质量问题的部件和动作，有助于发现生产流程中的问题和改进点，从而制定优化策略，提高成品裁片的质量和一致性；成品裁片的质量直接影响了最终服装的质量和定价，通过成品裁片合格指标的计算，更准确地确定成品裁片的质量，从而为定价策略提供更可靠的数据依据；成品裁片合格指标为管理层提供了客观的数据支持，帮助他们做出更有根据的决策，根据这些数据制定质量控制措施、改进工艺流程或者优化生产计划。
机器学习分类器中，生产效能分析值为用时合格指标、动作关键点合格指标、返工合格指标以及每个服装部件成品裁片合格指标之和与每个服装部件生产用时的比值，生产效能分析公式为：
；
式中：为生产效能分析值，/>为每个服装部件生产用时。
综合考虑，生产效能分析值提供了一个综合性的指标，用于评估生产的整体效能；不同的指标反映了生产过程中不同方面的质量和效率，综合这些指标，更全面地评价生产流程的优劣，帮助发现并解决问题，提高生产效能；通过将综合指标与每个服装部件的生产用时进行比值，生产效能分析值能够定量地评估在单位时间内生产的质量和效率，有助于管理人员更清楚地了解生产的实际效果；如果生产效能分析值较低，管理人员能够根据具体的指标数据，快速定位问题所在，有助于快速进行问题分析和解决，制定合理的决策措施；生产效能分析值允许将不同部件和款式之间的生产效能进行比较，通过对比不同部件的分析值，识别出生产效能高低的差异，为资源分配和生产规划提供参考；生产效能分析值能够作为持续改进的监控指标，通过不断地收集和分析数据，管理人员发现改进的潜力，优化生产流程，提高整体效能。
人员考核分析单元采集机器学习分类器获取每个月每个生产人员每个月内每款服装生产效能分析值，统计本月参与生产的服装款数、每款服装包含的部件总数、生产效能分析值在设定阈值区间内的服装部件数、总返工次数以及总参与工时，对生产人员的当月工作有效值进行分析，对生产人员的当月生产工作进行评级，当月工作有效值为生产人员参与的所有款式服装生产效能分析值之和与参与生产服装款数的比值，减去总返工次数，再加上生产效能分析值在设定阈值区间内的服装部件数与总参与工时的比值，当月工作有效值的公式为：
；
式中：为当月工作有效值，/>为参与生产服装款数，/>为总返工次数，/>为生产效能分析值在设定阈值区间内的服装部件数，/>为本月总参与工时。
本发明利用当月工作有效值对生产人员的当月生产工作进行评级的方式为：对生产人员的当月工作有效值进行标准化和归一化操作，将生产人员的当月工作有效值映射在[0,1]之间，当在[0，1/3]之间时，生产人员的当月工作评级为一级，当/>在[1/3，2/3）之间时，生产人员的当月工作评级为二级，当/>在[2/3，1]之间时，生产人员的当月工作评级为三级，服装款式知识库中参与知识库构建的生产人员为三级生产人员。
通过计算当月工作有效值，客观地评估每位生产人员的工作表现，不仅基于具体的生产数据和分析指标，还将不同因素综合考虑，从而更全面地衡量工作效率和质量；当月工作有效值综合了生产效能分析值、返工次数以及生产工时等因素，旨在从多个角度评估生产人员的工作质量和效率，有助于鼓励综合提升绩效，而非仅仅关注单一指标；通过对当月工作有效值进行标准化和归一化，将评级映射在[0,1]之间，建立一个统一的评级体系，使得不同生产人员之间的评级具有可比性，有助于公平地比较不同生产人员的表现；评级分级将生产人员的绩效差异明确地呈现出来，不同级别的评级能够直观地反映出生产人员在当月工作中的表现，帮助管理层更好地分析和了解绩效情况；基于评级结果，管理人员能够针对不同级别的生产人员采取不同的激励和奖惩机制，有助于激励高绩效员工、鼓励提升绩效，同时也能够针对低绩效员工提供培训和支持，促进整体团队的进步；生产人员知晓自己的评级和排名，能够增强其工作的积极性和自我管理意识，有明确的评级目标和激励机制，有助于提高工作动力，进而提高生产效率和质量；基于评级结果，管理人员能够更有针对性地进行人员分配和培训计划，将高绩效人员用于重要任务，对低绩效人员进行培训和指导，能够优化资源利用和团队整体能力。
如图2所示，本发明进行测时定价的流程为如图所示的情况，在服装款式知识库中构建基本工序库，采集每款服装的生产视频，构建工序资料库，对每个工序动作进行拆解分析，款式工序库为每一个款式记录具体的工序、公式以及工艺视频，人员考核分析单元结合考核数据评估人员技术等级，报价资料库对每个服装款式根据生产数据和服装款式知识库的数据进行分析，采用本发明提出的方法对每款服装款式进行测时定价。
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，可轻易想到变化或替换，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所述权利要求的保护范围为准。
最后：以上所述仅为本发明的优选方案而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，包括服装款式知识库、激光摄像头、机器学习分类器、人员考核分析单元以及报价资料库，其特征在于，服装款式知识库用于存储每个服装款式的标准生产数据，激光摄像头用于采集服装加工生产过程中生产人员的生产视频，采集每个生产人员的每个GSD动作的用时、动作关键点、返工次数，同时采集每个生产人员每个服装部件的成品裁片图像，机器学习分类器输入激光摄像头采集的数据，并对采集的数据进行预处理，利用机器学习模型结合服装款式知识库，对每个款式服装生产过程中GSD动作的用时合格指标、动作关键点合格指标、返工合格指标以及每个服装部件成品裁片合格指标进行预测，通过生产效能分析公式获取每个款式服装每个服装部件的实时生产效能，并统计生产车间中实时生产效能在设定阈值区间内的合格生产人数占比，报价资料库利用实时生产效能、合格生产人数占比以及每个服装部件的预设价格对每个服装部件进行单部件测时定价，再对每个款式的单部件测时定价进行求和，获取单个服装款式的测时定价，单部件测时定价为实时生产效能、合格生产人数占比以及每个服装部件的预设价格的乘积，单部件测时定价的公式为：
；
式中：为单部件测时定价，/>为实时生产效能，/>为合格生产人数占比，/>为每个服装部件的预设价格。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，其特征在于，报价资料库中，获取单个服装款式的测时定价公式为：
；
式中：为单个服装款式的测时定价，/>为单个服装款式中服装部件的序号，/>为单个服装款式所包含的服装部件数量，/>为序号为/>的服装部件的单部件测时定价。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，其特征在于，服装款式知识库利用采集的三级生产人员加工服装的全线生产视频，按照服装款式进行一级分类，按照每种服装款式下的服装部件组成进行二级分类，再将二级分类下的服装部件加工视频按照其生产要求划分成完成加工所需的GSD动作数量，并对每个GSD动作的用时、动作关键点以及使用生产器械种类进行采集和记录，最后记录每个服装部件的成品裁片图像，最终存储每个服装款式的标准生产数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，其特征在于，机器学习分类器的分类工作包括GSD动作用时分类、GSD动作关键点分类、GSD返工分类、生产器械使用分类以及每个服装部件成品裁片分类。
5.根据权利要求4所述的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，其特征在于，机器学习分类器中，GSD动作用时分类工作为将采集生产视频中的每个GSD动作按照服装款式知识库中的标准GSD动作对比，获取识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时与标准GSD动作用时差值的总和，以及识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时方差，利用识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时与标准GSD动作用时差值的总和同GSD动作用时方差的乘积，与识别服装款式的单个服装部件所有GSD动作用时均值的比值，作为用时合格指标，用时合格指标的公式为：
；
式中：为用时合格指标，/>为识别服装款式单个部件实际生产中所有GSD动作用时方差，/>为识别服装款式单个部件生产所需的GSD动作数量，/>为GSD动作的序号，/>为识别服装款式的单个服装部件GSD动作用时，/>为识别服装款式的单个服装部件GSD动作标准用时。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，其特征在于，机器学习分类器中，GSD动作关键点分类工作为利用关键点配准技术，获取采集视频中每个GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间的欧式距离，GSD动作关键点合格指标为所有GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间的欧式距离之和，同所有GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间欧式距离之和方差的乘积，除以所有标准GSD动作的所有关键点与工作面之间的垂直距离之和，GSD动作关键点合格指标公式为：
；
式中：为GSD动作关键点合格指标，/>为有GSD动作的所有关键点与GSD动作标准关键点之间欧式距离之和方差，/>为每个GSD动作中关键点的序号，/>为每个GSD动作中关键点的总数，/>为实际生产中每个GSD动作的每个关键点与GSD动作标准关键点之间的欧式距离，为每个标准GSD动作的每个关键点与工作面之间的垂直距离。
7.根据权利要求6所述的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，其特征在于，机器学习分类器中，返工合格指标为实际生产中每款服装款式单个部件的所有GSD动作返工次数与该部件的标准GSD动作返工次数之差的和，返工合格指标的公式为：
；
式中：为返工合格指标，/>为单款服装款式中第/>个服装部件的所有GSD动作实际返工次数，/>为单款服装款式中第/>个服装部件的所有GSD动作标准返工次数。
8.根据权利要求7所述的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，其特征在于，机器学习分类器中，利用图像识别技术获取每个服装部件成品裁片实际面积，成品裁片合格指标为每个服装部件成品裁片实际面积与标准面积之差，乘以每个服装部件成品裁片实际面积方差，再除以标准面积，成品裁片合格指标公式为：
；
式中：为成品裁片合格指标，/>为每个服装部件成品裁片实际面积，/>为每个服装部件成品裁片标准面积，/>为每个服装部件成品裁片实际面积方差。
9.根据权利要求8所述的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，其特征在于，机器学习分类器中，生产效能分析值为用时合格指标、动作关键点合格指标、返工合格指标以及每个服装部件成品裁片合格指标之和与每个服装部件生产用时的比值，生产效能分析公式为：
；
式中：为生产效能分析值，/>为每个服装部件生产用时。
10.根据权利要求9所述的一种基于数字化生产平台的智慧车间管理系统，其特征在于，人员考核分析单元采集机器学习分类器获取每个月每个生产人员每个月内每款服装生产效能分析值，统计本月参与生产的服装款数、每款服装包含的部件总数、生产效能分析值在设定阈值区间内的服装部件数、总返工次数以及总参与工时，对生产人员的当月工作有效值进行分析，并对工作有效值进行标准化和归一化后，对生产人员的当月生产工作进行评级，当月工作有效值为生产人员参与的所有款式服装生产效能分析值之和与参与生产服装款数的比值，减去总返工次数，再加上生产效能分析值在设定阈值区间内的服装部件数与总参与工时的比值，当月工作有效值的公式为：
；
式中：为当月工作有效值，/>为参与生产服装款数，/>为总返工次数，/>为生产效能分析值在设定阈值区间内的服装部件数，/>为本月总参与工时。
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