CN117252346B - 一种物料溯源系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及溯源技术领域，公开了一种物料溯源系统及方法，其中一种物料溯源方法，包括：获取物料的故障信息；获取物料的加工工艺流程数据；构建图结构数据，图结构数据包括节点以及节点之间的边，节点包括第一节点和第二节点，第一节点与物料的故障信息建立数据联系；第二节点与物料的加工环节信息建立数据联系；将图结构数据输入第一神经网络模型，输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的值；标记是问题环节的加工环节，并提取对应的加工环节信息发送给管理人员；本发明能够基于物料的故障信息来追溯物料加工工艺流程中的出现问题的加工环节。

Description

一种物料溯源系统及方法
技术领域
本发明涉及溯源技术领域，更具体地说，它涉及一种物料溯源系统及方法。
背景技术
公开号为CN116883025A，名称为一种基于数字孪生的分布式制造物料追溯方法的中国专利公开的方法可以实时的追踪到从物料到产品的正向追溯和从产品到物料的逆向追溯中涉及的设备编号、机台号、操作人、操作时间、物料名称、物料供应商、物料编码、规格、分类、批次、数量等相关数据，并且可以可视化的查看物料在各个工厂设备之间如何流转。
虽然上述方法能够完整的追溯信息，并且实现可视化，但是发现出现问题的工艺环节仍然需要人工从追溯的信息中发掘，需要结合历史数据进行大量的统计分析工作，确定出现问题的工艺环节的难度大。
发明内容
本发明提供一种物料溯源系统及方法，解决相关技术中的物料溯源系统仅能够追溯获取工艺流程信息，并不能确定出现问题的工艺环节的技术问题。
本发明提供了一种物料溯源方法，包括以下步骤：
步骤S101，获取物料的故障信息；
步骤S102，获取物料的加工工艺流程数据，加工工艺流程数据包括加工环节信息；
步骤S103，构建图结构数据，图结构数据包括节点以及节点之间的边，节点包括第一节点和第二节点，第一节点与物料的故障信息建立数据联系；第二节点与物料的加工环节信息建立数据联系；
第一节点与第二节点之间存在的双向边表示第一节点数据联系的物料的故障信息与第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料；
两个第二节点之间存在的单向边表示这两个第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料的两个相邻的加工环节，单向边的终点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的前一个加工环节是单向边的起点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节；
所有节点均连接一个指向自己的单向边；第一节点的数据联系的物料的故障信息编码生成第一节点的初始特征；第二节点的数据联系的物料的加工环节信息编码生成第二节点的初始特征；
步骤S104，将图结构数据输入第一神经网络模型，第一神经网络模型包括：第一隐藏层、第二隐藏层和全连接层，第一隐藏层用于生成节点的隐藏特征到第二隐藏层；
第二隐藏层包括RNN单元，RNN单元的第s个时间步输入第s个第二节点的隐藏特征，并输出第s个第二节点的表征向量；
全连接层输入第二节点的表征向量，并输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的值；
步骤S105，标记是问题环节的加工环节，并提取对应的加工环节信息发送给管理人员，管理人员能够直接根据追溯的问题环节来发现加工中具体出现的问题，以此来对加工工艺进行优化。
进一步地，第一隐藏层的计算公式如下：
；
；
；
；
；
；
；
其中为第v个节点输入第一隐藏层的输入特征，/>表示第v个节点的初始特征，表示融合系数，/>表示聚合特征，/>表示遗忘特征，/>表示控制特征，/>表示新生特征，/>表示第v个节点在第t个时间步的隐藏特征，/>表示第v个节点在第t-1个时间步的隐藏特征，/>表示第j个节点在第t-1个时间步的隐藏特征，/>表示sigmoid函数，/>表示通过双向边或指向第v个节点的单向边连接第v个节点的节点的集合，/>表示双曲正切函数，/>表示点乘，‖表示向量拼接，/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>分别表示第一、二、三、四、五、六、七、八权重参数，/>表示第一偏置参数，M＞t＞1，M为可调参数，缺省值为5。
进一步地，第二节点的序号是按照第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的先后顺序排序的。
进一步地，RNN单元为GRU单元或LSTM单元。
进一步地，全连接层连接softmax层，softmax层输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的概率值，如果第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是问题环节的概率值大于或等于0.5，则判断第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是问题环节，否则判断第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节不是问题环节。
进一步地，全连接层的输出连接softmax层，softmax层输出对应于多个分类标签的概率值，其中一个分类标签表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节不是问题环节，其余的分类标签表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的问题类型。
进一步地，物料的加工环节信息包含文本和参数数值，对物料的加工环节信息中的词进行独热编码，对参数数值转化为二进制数，然后将独热编码和二进制数按照加工环节信息中的文本和参数数值的顺序进行拼接。
本发明还提供了一种物料溯源系统，包括：
故障信息获取模块，其用于获取物料的故障信息；
工艺流程信息获取模块，其用于获取物料的加工工艺流程数据，加工工艺流程数据包括加工环节信息；
图结构数据生成模块，其用于构建图结构数据，图结构数据包括节点以及节点之间的边，节点包括第一节点和第二节点，第一节点与物料的故障信息建立数据联系；第二节点与物料的加工环节信息建立数据联系；
第一节点与第二节点之间存在的双向边表示第一节点数据联系的物料的故障信息与第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料；
两个第二节点之间存在的单向边表示这两个第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料的两个相邻的加工环节，单向边的终点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的前一个加工环节是单向边的起点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节；
所有节点均连接一个指向自己的单向边；第一节点的数据联系的物料的故障信息编码生成第一节点的初始特征；第二节点的数据联系的物料的加工环节信息编码生成第二节点的初始特征；
问题环节识别模块，其用于将图结构数据输入第一神经网络模型，第一神经网络模型包括：第一隐藏层、第二隐藏层和全连接层，第一隐藏层用于生成节点的隐藏特征到第二隐藏层；第二隐藏层包括RNN单元，RNN单元的第s个时间步输入第s个第二节点的隐藏特征，并输出第s个第二节点的表征向量；全连接层输入第二节点的表征向量，并输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的值；
工艺信息发送模块，其用于提取属于问题环节的加工环节的信息发送给管理人员。
进一步地，第一神经网络模型输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的问题类型的值，工艺信息发送模块将属于问题环节的加工环节的信息和问题类型发送给管理人员。
本发明还提供了一种存储介质，其存储了非暂时性计算机可读指令，当非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，能够执行前述的一种物料溯源方法中的步骤。
本发明的有益效果在于：本发明能够基于物料的故障信息来追溯物料加工工艺流程中的出现问题的加工环节，管理人员能够直接根据追溯的问题环节来发现加工中具体出现的问题，以此来对加工工艺进行优化，降低管理人员的工作量。
附图说明
图1是本发明的一种物料溯源方法的流程图；
图2是本发明的一种物料溯源系统的模块示意图。
图中：故障信息获取模块201，工艺流程信息获取模块202，图结构数据生成模块203，问题环节识别模块204，工艺信息发送模块205。
具体实施方式
现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。
如图1所示，本发明提供一种物料溯源方法，包括：
步骤S101，获取物料的故障信息；
步骤S102，获取物料的加工工艺流程数据，加工工艺流程数据包括加工环节信息；
在本发明的一个实施例中，对加工工艺流程数据进行预处理，删除备料、检验等对物料的质量没有影响的加工环节。
步骤S103，构建图结构数据，图结构数据包括节点以及节点之间的边，节点包括第一节点和第二节点，第一节点与物料的故障信息建立数据联系；第二节点与物料的加工环节信息建立数据联系；
第一节点与第二节点之间存在的双向边表示第一节点数据联系的物料的故障信息与第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料；
两个第二节点之间存在的单向边表示这两个第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料的两个相邻的加工环节，单向边的终点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的前一个加工环节是单向边的起点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节；
所有节点均连接一个指向自己的单向边；第一节点的数据联系的物料的故障信息编码生成第一节点的初始特征；第二节点的数据联系的物料的加工环节信息编码生成第二节点的初始特征；
在本发明的一个实施例中，物料的故障信息和物料的加工环节信息均为文本数据，通过一般的语义编码的方式编码。
在本发明的一个实施例中，物料的加工环节信息包含文本和参数数值，对物料的加工环节信息中的词进行独热编码，对参数数值转化为二进制数，然后将独热编码和二进制数按照加工环节信息中的文本和参数数值的顺序进行拼接。
步骤S104，将图结构数据输入第一神经网络模型，第一神经网络模型包括：第一隐藏层、第二隐藏层和全连接层；
第一隐藏层的计算公式如下：
；
；
；
；
；
；
；
其中为第v个节点输入第一隐藏层的输入特征，/>表示第v个节点的初始特征，表示融合系数，/>表示聚合特征，/>表示遗忘特征，/>表示控制特征，/>表示新生特征，/>表示第v个节点在第t个时间步的隐藏特征，/>表示第v个节点在第t-1个时间步的隐藏特征，/>表示第j个节点在第t-1个时间步的隐藏特征，/>表示sigmoid函数，/>表示通过双向边或指向第v个节点的单向边连接第v个节点的节点的集合，/>表示双曲正切函数，/>表示点乘，‖表示向量拼接，/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>分别表示第一、二、三、四、五、六、七、八权重参数，/>表示第一偏置参数，M＞t＞1，M为可调参数，缺省值为5。
第二隐藏层包括RNN单元，RNN单元的第s个时间步输入第s个第二节点的隐藏特征，并输出第s个第二节点的表征向量；
K＞s＞1，K的取值等于第二节点的数量。
全连接层输入第二节点的表征向量，并输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的值。
第二节点的序号是按照第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的先后顺序排序的；
需要说明的是，第一隐藏层和第二隐藏层均是分为多个时间步进行计算的，后一个时间步的计算依赖于前一个时间步计算的结果。
在本发明的一个实施例中，全连接层输出第一值和第二值，如果第一值大于或等于第二值则判断第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是问题环节，否则判断第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节不是问题环节。
在本发明的一个实施例中，全连接层的输出连接softmax层，softmax层输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的概率值，如果第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是问题环节的概率值大于或等于0.5，则判断第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是问题环节，否则判断第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节不是问题环节。
在本发明的一个实施例中，全连接层的输出连接softmax层，softmax层输出对应于多个分类标签的概率值，其中一个分类标签表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节不是问题环节，其余的分类标签表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的问题类型。
步骤S105，标记是问题环节的加工环节，并提取对应的加工环节信息发送给管理人员，管理人员能够直接根据追溯的问题环节来发现加工中具体出现的问题，以此来对加工工艺进行优化。
在本发明的一个实施例中，RNN单元为GRU(Gate Recurrent Unit)单元或LSTM(Long Short-Term Memory Network)单元。
在本发明的一个实施例中，物料为发动机缸体。发动机缸体的加工工艺流程包括以下加工环节：曲轴孔半圆面粗加工（铸铁件）；曲轴孔半精加工镗削（铝合金件）；曲轴孔精镗（铸铁件）；决定轴颈部位宽度的两侧边铣削（铸铁件）；决定轴颈部位宽度的两侧边铣削（铝合金件）；决定轴颈部位宽度的两侧面加工铣削（铸铁件）；第3轴承面精镗（铸铁件）；第3轴承面精加工（铸铁件）；轴承面油槽加工（铸铁件）；缸孔粗镗；缸孔精镗；缸孔内倒角加工（铝合金件）；上下面粗铣（铝合金件）；上下面精铣（铝合金件）；前后面精铣（铝合金件）；搬送用基准面铣削（铝合金件）；轴承盖座粗铣（铸铁件）；轴承盖座精铣（铸铁件）；上下面粗铣（铸铁件）；上下面精铣（铸铁件）；下面精铣（铸铁件）；前后面粗铣（铸铁件）；前后面精铣（铸铁件）；各种孔加工。
故障信息对应于故障的类型或描述，具体的故障的类型包括漏气、发动机的输出功率过低、发动机的输出功率不稳定、活塞磨损超标。故障信息可以是由检测设备进行检测来获得，或者是由实际使用获得。
加工环节信息包括切削深度、每齿进给量和切削速度等，例如一个加工环节信息为切削深度45、每齿进给量0.08和切削速度2.5。
需要说明的是切削深度的默认单位为m/min，每齿进给量的默认单位为mm/tooth，切削速度的默认单位为mm/side。
基于前述的一种物料溯源方法，如图2所示，本发明的一个实施例中提供一种物料溯源系统，包括：
故障信息获取模块201，其用于获取物料的故障信息；
工艺流程信息获取模块202，其用于获取物料的加工工艺流程数据，加工工艺流程数据包括加工环节信息；
图结构数据生成模块203，其用于构建图结构数据，图结构数据包括节点以及节点之间的边，节点包括第一节点和第二节点，第一节点与物料的故障信息建立数据联系；第二节点与物料的加工环节信息建立数据联系；
第一节点与第二节点之间存在的双向边表示第一节点数据联系的物料的故障信息与第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料；
两个第二节点之间存在的单向边表示这两个第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料的两个相邻的加工环节，单向边的终点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的前一个加工环节是单向边的起点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节；
所有节点均连接一个指向自己的单向边；第一节点的数据联系的物料的故障信息编码生成第一节点的初始特征；第二节点的数据联系的物料的加工环节信息编码生成第二节点的初始特征；
问题环节识别模块204，其用于将图结构数据输入第一神经网络模型，第一神经网络模型包括：第一隐藏层、第二隐藏层和全连接层，第一隐藏层用于生成节点的隐藏特征到第二隐藏层；第二隐藏层包括RNN单元，RNN单元的第s个时间步输入第s个第二节点的隐藏特征，并输出第s个第二节点的表征向量；全连接层输入第二节点的表征向量，并输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的值；
工艺信息发送模块205，其用于提取属于问题环节的加工环节的信息发送给管理人员。
在本发明的一个实施例中，第一神经网络模型输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的问题类型的值，工艺信息发送模块205将属于问题环节的加工环节的信息和问题类型发送给管理人员。
本发明提供一种存储介质，其存储了非暂时性计算机可读指令，当非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，能够执行前述的一种物料溯源方法中的步骤。
上面对本实施例的实施例进行了描述，但是本实施例并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实施例的启示下，还可做出很多形式，均属于本实施例的保护之内。

Claims (7)

1.一种物料溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S101，获取物料的故障信息；
步骤S102，获取物料的加工工艺流程数据，加工工艺流程数据包括加工环节信息；
步骤S103，构建图结构数据，图结构数据包括节点以及节点之间的边，节点包括第一节点和第二节点，第一节点与物料的故障信息建立数据联系；第二节点与物料的加工环节信息建立数据联系；
第一节点与第二节点之间存在的双向边表示第一节点数据联系的物料的故障信息与第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料；
两个第二节点之间存在的单向边表示这两个第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料的两个相邻的加工环节，单向边的终点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的前一个加工环节是单向边的起点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节；
所有节点均连接一个指向自己的单向边；第一节点的数据联系的物料的故障信息编码生成第一节点的初始特征；第二节点的数据联系的物料的加工环节信息编码生成第二节点的初始特征；
步骤S104，将图结构数据输入第一神经网络模型，第一神经网络模型包括：第一隐藏层、第二隐藏层和全连接层，第一隐藏层用于生成节点的隐藏特征到第二隐藏层；
第二隐藏层包括RNN单元，RNN单元的第s个时间步输入第s个第二节点的隐藏特征，并输出第s个第二节点的表征向量；
全连接层输入第二节点的表征向量，并输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的值；
第一隐藏层的计算公式如下：
；
；
；
；
；
；
；
其中为第v个节点输入第一隐藏层的输入特征，/>表示第v个节点的初始特征，/>表示融合系数，/>表示聚合特征，/>表示遗忘特征，/>表示控制特征，/>表示新生特征，表示第v个节点在第t个时间步的隐藏特征，/>表示第v个节点在第t-1个时间步的隐藏特征，/>表示第j个节点在第t-1个时间步的隐藏特征，/>表示sigmoid函数，/>表示通过双向边或指向第v个节点的单向边连接第v个节点的节点的集合，/>表示双曲正切函数，/>表示点乘，‖表示向量拼接，/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>分别表示第一、二、三、四、五、六、七、八权重参数，/>表示第一偏置参数，M＞t＞1，M为可调参数，缺省值为5；
全连接层连接softmax层，softmax层输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的概率值，如果第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是问题环节的概率值大于或等于0.5，则判断第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是问题环节，否则判断第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节不是问题环节；
步骤S105，标记是问题环节的加工环节，并提取对应的加工环节信息发送给管理人员。
2.根据权利要求1所述的一种物料溯源方法，其特征在于，第二节点的序号是按照第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的先后顺序排序的。
3.根据权利要求1所述的一种物料溯源方法，其特征在于，RNN单元为GRU单元或LSTM单元。
4.根据权利要求1所述的一种物料溯源方法，其特征在于，物料的加工环节信息包含文本和参数数值，对物料的加工环节信息中的词进行独热编码，对参数数值转化为二进制数，然后将独热编码和二进制数按照加工环节信息中的文本和参数数值的顺序进行拼接。
5.一种物料溯源系统，其特征在于，其用于执行如权利要求1-4任一所述的一种物料溯源方法，包括：
故障信息获取模块，其用于获取物料的故障信息；
工艺流程信息获取模块，其用于获取物料的加工工艺流程数据，加工工艺流程数据包括加工环节信息；
图结构数据生成模块，其用于构建图结构数据，图结构数据包括节点以及节点之间的边，节点包括第一节点和第二节点，第一节点与物料的故障信息建立数据联系；第二节点与物料的加工环节信息建立数据联系；
第一节点与第二节点之间存在的双向边表示第一节点数据联系的物料的故障信息与第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料；
两个第二节点之间存在的单向边表示这两个第二节点数据联系的物料的加工环节信息属于同一批物料的两个相邻的加工环节，单向边的终点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的前一个加工环节是单向边的起点的第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节；
所有节点均连接一个指向自己的单向边；第一节点的数据联系的物料的故障信息编码生成第一节点的初始特征；第二节点的数据联系的物料的加工环节信息编码生成第二节点的初始特征；
问题环节识别模块，其用于将图结构数据输入第一神经网络模型，第一神经网络模型包括：第一隐藏层、第二隐藏层和全连接层，第一隐藏层用于生成节点的隐藏特征到第二隐藏层；第二隐藏层包括RNN单元，RNN单元的第s个时间步输入第s个第二节点的隐藏特征，并输出第s个第二节点的表征向量；全连接层输入第二节点的表征向量，并输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节是否是问题环节的值；
工艺信息发送模块，其用于提取属于问题环节的加工环节的信息发送给管理人员。
6.根据权利要求5所述的一种物料溯源系统，其特征在于，第一神经网络模型输出表示第二节点数据联系的物料的加工环节信息所属的加工环节的问题类型的值，工艺信息发送模块将属于问题环节的加工环节的信息和问题类型发送给管理人员。
7.一种存储介质，其特征在于，其存储了非暂时性计算机可读指令，当非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，能够执行如权利要求1-4任一所述的一种物料溯源方法中的步骤。
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