CN117408575B - 一种能源产品生产智能管理方法及平台 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种能源产品生产智能管理方法及平台，本发明涉及产品生产技术领域，解决了未设计一种精细化的分析处理系统，来锁定其质量原因并调整的问题，本发明通过分析能源产品生产过程中的质量参数是否达标，来确定其对应周期的生产速率是否变化异常，基于异常以及未发生异常的情况，执行不同的设备终端，进行不同方式的处理，提升智能生产管理过程中的全面性；当质量不达标，生产速率正常时，对运行过程中的参数进行分析，确定最佳产速，并对生产过程中的数值进行调整，对质量参数进行提升；当质量不达标，生产速率异常时，对设备的运行参数进行分析，来确定其设备是否异常，对异常设备进行维护检修，提升生产过程中智能管理的全面性。

Description

一种能源产品生产智能管理方法及平台

技术领域

本发明涉及产品生产技术领域，具体为一种能源产品生产智能管理方法及平台。

背景技术

能源产品是指能够提供能量的物理实体，如石油、天然气、煤炭、核能等；此外，随着科技的发展，数字能源产品和解决方案也逐渐受到关注。

专利公开号为CN109740981A的申请公开了一种日化产品智能化生产的管理方法及系统，其中，所述方法包括：基于待入库生产原料信息匹配出在仓库中的存储位置；基于待入库生产原料信息和存储位置生成二维码信息；将二维码信息打印至待入库生产原料上，并运输至仓库中的存储位置；生成生产原料清单数据；将生产原料运输至生产线上；在生产线末端将生产线生产的产品进行装罐，获取灌装产品；基于视觉跟踪算法检测灌装产品是否完整；在判断灌装产品完整之后，基于生产原料清单数据和生产日期生成溯源二维码信息；将溯源二维码信息打印至灌装产品上并进行包装；在本发明实施例中，可以对日化产品中的流体类产品从原料存储至生产成品的管理和配送，提升生产效率，降低管理成本。

能源产品在生产过程中，需对其产品质量进行管理，但在正常管理过程中，凡是出现了产品质量问题，便直接进行人员调遣，对生产线内设备的运行情况进行维护，在具体处理过程中，其生产速率以及设备的运行参数均会实质影响对应的产品质量，未设计一种精细化的分析处理系统，来锁定其质量原因并调整，从而导致其整个智能管理的效果并不好。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种能源产品生产智能管理方法及平台，解决了未设计一种精细化的分析处理系统，来锁定其质量原因并调整的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种能源产品生产智能管理平台，包括：

质量评定端，将能源产品生产过程中的周期质量参数与预设的标准参数进行比对，评定本周期内的能源产品质量是否达标；

产速分析端，将对应周期内的生产速率进行均值处理后确定周期均速，再基于对应周期内生产速率的变化情况，来确定对应周期内其生产速率是否存在异常，具体方式为：

将所确定的周期均速标定为Js，将对应周期内所产生的若干组生产速率标定为S_k，其中k=1、2、……、n，n代表生产速率的个数，k代表对应生产速率按照时间线所确定的排序位置；

将所确认的若干组生产速率S_k进行标准差处理，确认速度标差BC；

再确认若干组生产速率S_k所产生的走势值ZZ，其ZZ=（S₂-S₁）+（S₃-S₂）+……+（S_n-S_n-1）；

基于速度标差BC以及走势值ZZ确认其评判值PD，其中PD=BC×C1+ZZ×C2，其中C1以及C2均为预设的固定系数因子；

将评判值PD与预设参数Y2进行比对，其中Y2为预设值，当PD＜Y2时，代表其生产速率变化无多大变化，不存在异常，直接执行最佳产速确认端，当PD≥Y2时，代表其生产速率存在较大变化，则执行设备参数分析端；

最佳产速确认端，基于周期质量参数以及对应周期的生产速率，通过预设的时间线将对应周期划分为若干个微周期，并依次确认每个微周期所对应的生产速率以及质量参数，基于数值变化确定最佳产速，具体方式为：

按照时间先后，将每个微周期的生产速率标定为SS_t，将每个微周期的质量参数标定为ZL_t，其中t代表不同的微周期；

基于每个微周期确认其生产速率SS_t以及质量参数ZL_t，并按照周期的先后以及对应的参数，生产不同微周期的质量参数变化曲线，其曲线所在坐标系的横向坐标参数为生产速率，竖向坐标参数为质量参数；

基于预设的标准参数Y1，在竖向坐标轴确定对应点位，并构建一组穿过此点位且平行于横向坐标轴的直线，此直线对此质量参数变化曲线进行分割，将质量参数变化曲线内位于直线上端的线段标定为达标线段，若未有达标线段，则生成错误信号并展示；

从若干组达标线段内提取对应的质量参数，并将质量参数按从大至小的方式进行排序，从第一组质量参数开始，将此质量参数所对应的生产速率标定为追溯值，以此追溯值为标准，从过往的数据中确定相同生产速率的质量参数，并将所确定的若干组质量参数进行标准差处理，分析其标准差是否小于预设值Y3，其中Y3为预设值，若满足，则将此生产速率标定为最佳产速，若不满足，则再对第二组质量参数采用相同的方式进行处理，直至对应的标准层小于Y3时停止，确定最佳产速；

设备参数分析端，从数据库内提取对应周期的设备的运行参数，将运行参数与对应设备的标准工作参数区间进行比对，基于比对结果判定其设备是否运行正常，具体方式为：

将对应周期不同时间点的运行参数标定为YXq，其中q代表不同时间点；

将若干组YXq与标准工作参数区间进行比对，将不属于标准工作参数区间的YXq标定为异常参数，其中标准工作参数区间的两个端点值均为预设值；

记录异常参数所出现的总时长，若总时长＞10min，则生成对应设备的运行异常信号，并进行展示；

若总时长≤10min，则生成检视信号，操作人员根据所产生的检视信号对整个能源产品的生产线进行检视。

优选的，所述周期质量参数、对应周期的生产速率以及对应周期的设备的运行参数均由数据获取端进行数据获取，并将所获取的数据传输至数据库内进行存储。

优选的，一种能源产品生产智能管理方法，包括以下步骤：

步骤一、将周期质量参数与预设的标准参数进行比对，评定本周期内的能源产品质量是否达标；

步骤二、基于对应周期内生产速率的变化情况，来确定对应周期内其生产速率是否存在异常，若异常，则确定设备是否出现异常，若未异常，则确定最佳的生产速率；

步骤三、基于预设的时间线将对应周期划分为若干个微周期，并依次确认每个微周期所对应的生产速率以及质量参数，基于数值变化确定最佳产速；

步骤四、将对应周期的设备的运行参数与对应设备的标准工作参数区间进行比对，基于比对结果判定其设备是否运行正常。

本发明提供了一种能源产品生产智能管理方法及平台。与现有技术相比具备以下有益效果：

本发明通过分析能源产品生产过程中的质量参数是否达标，来确定其对应周期的生产速率是否变化异常，基于异常以及未发生异常的情况，执行不同的设备终端，进行不同方式的处理，提升智能生产管理过程中的全面性；

当质量不达标，生产速率正常时，对运行过程中的参数进行分析，通过确定其较佳的质量参数来锁定对应的生产速率，再进行数据追溯，从过往的数据参数中，确定最佳产速，并对生产过程中的数值进行调整，对质量参数进行提升，保障生产质量管理过程中的整体效果；

当质量不达标，生产速率异常时，对设备的运行参数进行分析，来判定生产线内不同设备的运行参数是否属于预设的标准参数区间，以此来确定其设备是否异常，若存在异常，及时调遣维护人员，对异常设备进行维护检修，提升生产过程中智能管理的全面性。

附图说明

图1为本发明原理框架示意图；

图2为本发明方法流程示意图。

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。

实施例一

请参阅图1，本申请提供了一种能源产品生产智能管理平台，包括数据获取端、数据库、质量评定端、产速分析端、最佳产速确认端以及设备参数分析端；

其中数据获取端分别与数据库、质量评定端以及产速分析端输入节点电性连接，且产速分析端分别与最佳产速确认端以及设备参数分析端输入节点电性连接，其中数据库分别与最佳产速确认端以及设备参数分析端输入节点电性连接；

数据获取端，对能源产品生产过程中所产生的工作数据进行获取，并将所获取的工作数据依次传输至数据库、质量评定端以及产速分析端内，其中工作数据包括周期质量参数以及周期内的生产速率，其中周期质量参数传输至质量评定端内，生产速率传输至产速分析端内，还包括生产线内设备的运行参数，其设备的运行参数、周期质量参数以及生产速率均传输至数据库内，其中周期为一个预设时间值，一般由操作人员根据生产实际情况进行拟定，可拟定为72h或48h等；

质量评定端，基于所确认的周期质量参数，将此周期质量参数与预设的标准参数进行比对，评定本周期内的能源产品质量是否达标，其评定方式为：

当周期质量参数≥标准参数时，代表此能源产品质量达标，不进行任何处理，例：将不同周期内所产生的周期质量参数标定为Z_i，其中i代表不同的周期，将Z_i与标准参数Y1进行比对，其中Y1为预设值，其具体取值由操作人员根据经验拟定，一般取值95％，若Zi≥Y1时，代表本周期内其能源产品的质量达标，反之，就是不达标，其中周期质量参数由操作人员进行输入；

当周期质量参数＜标准参数时，代表此能源产量质量不达标，并执行产速分析端。

结合图2，产速分析端，将对应周期内的生产速率进行均值处理后确定周期均速，再基于对应周期内生产速率的变化情况，来确定对应周期内其生产速率是否存在异常，其确定方式为：

将所确定的周期均速标定为Js，将对应周期内所产生的若干组生产速率标定为S_k，其中k=1、2、……、n，n代表生产速率的个数，k代表对应生产速率按照时间线所确定的排序位置，k为1时，其参数时间线位于k为2的参数之前；

将所确认的若干组生产速率S_k进行标准差处理，确认速度标差BC，其中标准差处理方式为：得到速度标差BC；

再确认若干组生产速率S_k所产生的走势值ZZ，其ZZ=（S₂-S₁）+（S₃-S₂）+……+（S_n-S_n-1）；

基于速度标差BC以及走势值ZZ确认其评判值PD，其中PD=BC×C1+ZZ×C2，其中C1以及C2均为预设的固定系数因子，其具体取值由操作人员根据经验拟定；

将评判值PD与预设参数Y2进行比对，其中Y2为预设值，其具体取值由操作人员根据经验拟定，当PD＜Y2时，代表其生产速率变化无多大变化，不存在异常，直接执行最佳产速确认端，提高周期质量参数，当PD≥Y2时，代表其生产速率存在较大变化，则执行设备参数分析端，对设备的运行情况进行分析；

具体的：其周期质量参数存在对应问题时，因能源产品均由智能化制造，其生产线按照正常的运行生产速率所产生的质量问题很小，若对应的能源产品出现对应的质量问题，要么就是速率发生了较大变化要么就是生产线内设备出现了问题，故质量出现了问题，其生产速度未出现较大变化，此种情况，便就是内部设备出现了问题，若质量出现了问题，其生产速度出现了较大变化，便就是因机器之间的处理速率并不协同，从而导致出现对应的质量问题；

针对于两种不同的情况，就需要进行不同形式的处理，通过确认其生产速率的标准差，初步确认其数值之间的离散程度，随后再确认不同生产速率之间的差值变化，便可锁定其生产速率是否变动较大或变动趋势较小。

实施例二

针对于实施例一中所判定的两种不同情况，本实施例主要针对于两种不同情况的不同处理；

其中最佳产速确认端，基于周期质量参数以及对应周期的生产速率，基于预设的时间线将对应周期划分为若干个微周期，并依次确认每个微周期所对应的生产速率以及质量参数，基于数值变化，确定最佳产速，其中预设的时间线一般取值2h或1h，并进行展示，其中进行确定的具体方式为：

按照时间先后，将每个微周期的生产速率标定为SS_t，将每个微周期的质量参数标定为ZL_t，其中t代表不同的微周期；

基于每个微周期确认其生产速率SS_t以及质量参数ZL_t，并按照周期的先后以及对应的参数，生产不同微周期的质量参数变化曲线，其曲线所在坐标系的横向坐标参数为生产速率，竖向坐标参数为质量参数；

基于预设的标准参数Y1，在竖向坐标轴确定对应点位，并构建一组穿过此点位且平行于横向坐标轴的直线，此直线对此质量参数变化曲线进行分割，将质量参数变化曲线内位于直线上端的线段标定为达标线段，若未有达标线段，则生成错误信号并展示；

从若干组达标线段内提取对应的质量参数，并将质量参数按从大至小的方式进行排序，从第一组质量参数开始，将此质量参数所对应的生产速率标定为追溯值，以此追溯值为标准，从过往的数据中确定相同生产速率的质量参数，并将所确定的若干组质量参数进行标准差处理，分析其标准差是否小于预设值Y3，其中Y3为预设值，其具体取值由操作人员根据经验拟定，若满足，则将此生产速率标定为最佳产速，若不满足，则再对第二组质量参数采用相同的方式进行处理，直至对应的标准层小于Y3时停止，确定最佳产速；

例：为了保障后续周期内其能源产品的质量，需确定本生产线的最佳工作时速，从周期监测的具体数值内，确定微周期的质量变化曲线，再基于原始所预设的标准参数Y1，便可从质量变化曲线内确定对应的达标线段；

后续达标线段存在若干个不同大小的质量参数，若干组质量参数便可进行数值大小排序，基于质量参数所对应的生产速率，需确定此生产速率过往所产生质量参数之间的离散偏离情况，若偏离较大，则代表此生产速率值所产生的质量参数并不平稳，此种情况在生产过程中不可取，需根据对应的评判标准，来确定最佳产速，并进行展示。

其中设备参数分析端，从数据库内提取对应周期的设备的运行参数，将运行参数与对应设备的标准工作参数区间进行比对，基于比对结果，判定其设备是否运行正常，其判定方式为：

将对应周期不同时间点的运行参数标定为YXq，其中q代表不同时间点；

将若干组YXq与标准工作参数区间进行比对，将不属于标准工作参数区间的YXq标定为异常参数，其中标准工作参数区间的两个端点值均为预设值，其具体取值由操作人员根据经验拟定；

记录异常参数所出现的总时长，若总时长＞10min，则生成对应设备的运行异常信号，并进行展示，反之，则生成检视信号，操作人员根据所产生的检视信号对整个能源产品的生产线进行检视。

具体的，对应设备在运行过程中会产生对应的运行参数，且每个节点或模块在运行时，均设定有指定的标准工作参数，若运行参数偏离对应标准工作参数时长过久时，便就代表此设备在运行过程中存在问题，若设备存在问题，那么所产生的能源产品必定存在质量原因，便需要进行人员调遣。

实施例三

一种能源产品生产智能管理方法，包括以下步骤：

步骤一、根据所确认的周期质量参数，将此周期质量参数与预设的标准参数进行比对，评定本周期内的能源产品质量是否达标；

步骤二、将对应周期内的生产速率进行均值处理后确定周期均速，再基于对应周期内生产速率的变化情况，来确定对应周期内其生产速率是否存在异常，若异常，则确定设备是否出现异常，若未异常，则确定最佳的生产速率；

步骤三、基于周期质量参数以及对应周期的生产速率，基于预设的时间线将对应周期划分为若干个微周期，并依次确认每个微周期所对应的生产速率以及质量参数，基于数值变化，确定最佳产速；

步骤四、从数据库内提取对应周期的设备的运行参数，将运行参数与对应设备的标准工作参数区间进行比对，基于比对结果，判定其设备是否运行正常。

实施例四

本实施例在具体实施过程中，包含上述三组实施例的全部实施过程。

上述公式中的部分数据均是去其纲量进行数值计算，同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (5)

1.一种能源产品生产智能管理平台，其特征在于，包括：

质量评定端，将能源产品生产过程中的周期质量参数与预设的标准参数进行比对，评定本周期内的能源产品质量是否达标；

产速分析端，将对应周期内的生产速率进行均值处理后确定周期均速，再基于对应周期内生产速率的变化情况，来确定对应周期内其生产速率是否存在异常；

最佳产速确认端，基于周期质量参数以及对应周期的生产速率，通过预设的时间线将对应周期划分为若干个微周期，并依次确认每个微周期所对应的生产速率以及质量参数，基于数值变化确定最佳产速；

设备参数分析端，从数据库内提取对应周期的设备的运行参数，将运行参数与对应设备的标准工作参数区间进行比对，基于比对结果判定其设备是否运行正常；

所述质量评定端，评定周期内能源产品质量是否达标的具体方式为：

当周期质量参数≥标准参数时，代表此能源产品质量达标，不进行任何处理；

当周期质量参数＜标准参数时，代表此能源产量质量不达标，并执行产速分析端；

所述产速分析端，确定生产速率是否存在异常的具体方式为：

将所确定的周期均速标定为Js，将对应周期内所产生的若干组生产速率标定为S_k，其中k=1、2、……、n，n代表生产速率的个数，k代表对应生产速率按照时间线所确定的排序位置；

将所确认的若干组生产速率S_k进行标准差处理，确认速度标差BC；

再确认若干组生产速率S_k所产生的走势值ZZ，其ZZ=（S₂-S₁）+（S₃-S₂）+……+（S_n-S_n-1）；

基于速度标差BC以及走势值ZZ确认其评判值PD，其中PD=BC×C1+ZZ×C2，其中C1以及C2均为预设的固定系数因子；

将评判值PD与预设参数Y2进行比对，其中Y2为预设值，当PD＜Y2时，代表其生产速率变化无多大变化，不存在异常，直接执行最佳产速确认端，当PD≥Y2时，代表其生产速率存在较大变化，则执行设备参数分析端；

所述最佳产速确认端，确定最佳产速的具体方式为：

按照时间先后，将每个微周期的生产速率标定为SS_t，将每个微周期的质量参数标定为ZL_t，其中t代表不同的微周期；

基于每个微周期确认其生产速率SS_t以及质量参数ZL_t，并按照周期的先后以及对应的参数，生产不同微周期的质量参数变化曲线，其曲线所在坐标系的横向坐标参数为生产速率，竖向坐标参数为质量参数；

基于预设的标准参数Y1，在竖向坐标轴确定对应点位，并构建一组穿过此点位且平行于横向坐标轴的直线，此直线对此质量参数变化曲线进行分割，将质量参数变化曲线内位于直线上端的线段标定为达标线段，若未有达标线段，则生成错误信号并展示；

从若干组达标线段内提取对应的质量参数，并将质量参数按从大至小的方式进行排序，从第一组质量参数开始，将此质量参数所对应的生产速率标定为追溯值，以此追溯值为标准，从过往的数据中确定相同生产速率的质量参数，并将所确定的若干组质量参数进行标准差处理，分析其标准差是否小于预设值Y3，其中Y3为预设值，若满足，则将此生产速率标定为最佳产速，若不满足，则再对第二组质量参数采用相同的方式进行处理，直至对应的标准层小于Y3时停止，确定最佳产速。

2.根据权利要求1所述的一种能源产品生产智能管理平台，其特征在于，所述周期质量参数、对应周期的生产速率以及对应周期的设备的运行参数均由数据获取端进行数据获取，并将所获取的数据传输至数据库内进行存储。

3.根据权利要求1所述的一种能源产品生产智能管理平台，其特征在于，所述设备参数分析端，判定设备是否运行正常的具体方式为：

将对应周期不同时间点的运行参数标定为YXq，其中q代表不同时间点；

将若干组YXq与标准工作参数区间进行比对，将不属于标准工作参数区间的YXq标定为异常参数，其中标准工作参数区间的两个端点值均为预设值；

记录异常参数所出现的总时长，若总时长＞10min，则生成对应设备的运行异常信号，并进行展示。

4.根据权利要求3所述的一种能源产品生产智能管理平台，其特征在于，所述设备参数分析端，判定设备是否运行正常的具体方式还包括：

若总时长≤10min，则生成检视信号，操作人员根据所产生的检视信号对整个能源产品的生产线进行检视。

5.一种能源产品生产智能管理方法，该管理方法应用于权利要求1-4任一项所述的智能管理平台内，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、将周期质量参数与预设的标准参数进行比对，评定本周期内的能源产品质量是否达标；

步骤二、基于对应周期内生产速率的变化情况，来确定对应周期内其生产速率是否存在异常，若异常，则确定设备是否出现异常，若未异常，则确定最佳的生产速率；

步骤三、基于预设的时间线将对应周期划分为若干个微周期，并依次确认每个微周期所对应的生产速率以及质量参数，基于数值变化确定最佳产速；

步骤四、将对应周期的设备的运行参数与对应设备的标准工作参数区间进行比对，基于比对结果判定其设备是否运行正常。