CN117495026B - 一种基于物联网的生产线制造运营管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，包括：数据获取模块，获取仓库和生产线上的实时数据；数据分析模块，使用深度学习技术的神经网络模型对获取的数据进行处理和分析；数据效验模块，通过仓管数据反馈端和采购数据反馈端，对仓库数据和采购数据进行同步核对，并汇报误差数据；动态仓库演示模块，基于实时数据进行整理和清洗，并结合误差数据对神经网络模型进行训练，根据卷积神经网络对数据进行学习和建模。该发明提供的基于物联网的生产线制造运营管理系统，可有效的帮助管理层做出明智的决策和调整生产策略，提升企业的竞争力和市场反应能力。
Description
技术领域
本发明涉及运营管理技术领域，具体涉及一种基于物联网的生产线制造运营管理系统。
背景技术
智慧工厂是基于物联网下创建的信息化数据平台，基于该平台可以更加直观的管理工厂的生产、销售、仓储等资料，从而方便进行企业资料整合，以便于管理者统筹全局。
根据公开(公告)号：CN115657626A，公开(公告)日：2023-01-31，公开的了一种智慧工厂管理系统及方法，该方法包括：运营指挥中心获取智能装备生产线的实时工作数据，并根据智能装备生产线的实时工作数据发送对应控制信号至智能装备生产线；运营指挥中心获取综合应用平台的实时信息数据，根据综合应用平台的实时信息数据发送对应的调度信号至综合应用平台；综合应用平台接收运营指挥中心发送的调度信号，根据调度信号进行对套料和焊接的调度管理；智能装备生产线接收运营指挥中心发送的控制信号，根据控制信号完成钢结构的生产，通过上述方式，实现了运营指挥中心对智能装备生产线进行智能管理，同时对综合应用平台实现智能调控，实现面向钢结构行业工厂的5G智慧管理。
在包括上述专利现有技术中，先阶段工厂生产资料的管理过于僵硬，因为其只是负责一个数据整合的存在，即生产、销售、仓储三方进行单据上传即，而对于生产资料消耗的预估，以及生产周期变化的预估均不具备，所以还是需要管理者，对统筹的数据进行二次加工才可。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，用于解决上述问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，包括：
数据获取模块，获取仓库和生产线上的实时数据；
数据分析模块，使用深度学习技术的神经网络模型对获取的数据进行处理和分析；
数据效验模块，通过仓管数据反馈端和采购数据反馈端，对仓库数据和采购数据进行同步核对，并汇报误差数据；
动态仓库演示模块，基于实时数据进行整理和清洗，并结合所述误差数据对神经网络模型进行训练，根据卷积神经网络对数据进行学习和建模。
作为优选的，所述数据获取模块包括：
仓库数据汇报单元，根据仓管人员传递实时更新的仓库数据，所述仓库数据包括入库明细、出库明细以及损耗明细；
采购数据汇报单元，根据采购人员实际上传的采购清单，并对采购清单进行项目捕捉并获取项目对应数量；
生产资料领用汇报单元，根据生产车间领用的实际生产资料清单，并对生产资料清单进行项目捕捉并获取项目对应数量。
作为优选的，所述数据分析模块包括：
数据捕获单元，基于预先设置的捕捉项目进行数据分类抓取，所述捕捉项目为模型建立项目；
数据计算单元，其用于对抓取对应项目的数据进行运算，公式如下：
仓库库存状态预估：库存状态＝当前库存量-预测出库量+预测入库量；
使用状态预估：使用状态＝当前使用量-预测消耗量+预测生产量；
估计空仓时间：空仓时间＝当前库存量/预测消耗量；
神经网络模型，基于所述数据计算单元提供数据建立模型。
作为优选的，所述数据分析模块还包括预计划生产资料数据模拟单元，根据生产计划与仓库管理的自动化和协同化，包括：
S01、根据销售订单和库存状态预估，自动生成生产计划；
S02、模拟当前生产计划下库存消耗数据以及物料损耗数据下的库存状态和使用状态，并生成仓库管理报表。
作为优选的，所述数据分析模块还包括录入数据的效验单元，比对仓库实际的库存数量与系统记录的库存数据，进行核对和差异分析；
根据生产线上的使用记录和实际调用材料明细，与系统记录的材料使用状态进行核对，自动更新使用状态数据。
作为优选的，对所述实时数据的清洗包括将存储所述原始数据的弹性分布式数据集rdd转换为数据帧DataFrame，并将所述数据帧DataFrame映射成视图表viewtable；利用SparkSQL中的max(‘ab’)函数和min(‘ab’)函数基于所述视图表viewtable获取所述原始数据对应的实际数据。
作为优选的，对获取的所述实际数据通过四分位法找出下四分位数和上四分位数，根据所述下四分位数和所述上四分位数，得到上须和下须，并将小于所述下须或大于所述上须的数据，确定获取的所述实际数据是否存在异常值；是，则认定清洗数据成功；否，则返回进行二次清洗。
作为优选的，所述动态仓库演示模块的模型训练过程包括以下步骤：
S01、设置项目数量和最大迭代次数，将基础模型参数和核参数作为项目位于所述基础模型的坐标；
S02、用训练集寻找核参数的最优参数，并将误差数据进行核算并加入核参数中，以更新当前项目的坐标位置。
在上述技术方案中，本发明提供的一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，具备以下有益效果：可以实时监控设备状态、库存情况和生产进度，确保生产线的正常运行和高效生产，并自动调整和优化生产计划，提高生产效率和资源利用率。并且实时数据监测和分析，能够及时发现设备故障、材料短缺等问题，并提供预警和建议，减少生产线停机时间和生产风险。可有效的帮助管理层做出明智的决策和调整生产策略，提升企业的竞争力和市场反应能力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的模块结构示意图；
图2为本发明实施例提供的数据获取模块的架构图；
图3为本发明实施例提供的数据分析模块的架构图；
图4为本发明实施例提供的生产车间的动态模型架构图；
图5为本发明实施例提供的仓库管理的动态模型架构图。
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。
如图1-5所示，一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，包括：
数据获取模块，获取仓库和生产线上的实时数据；
数据分析模块，使用深度学习技术的神经网络模型对获取的数据进行处理和分析；
数据效验模块，通过仓管数据反馈端和采购数据反馈端，对仓库数据和采购数据进行同步核对，并汇报误差数据；
动态仓库演示模块，基于实时数据进行整理和清洗，并结合误差数据对神经网络模型进行训练，根据卷积神经网络对数据进行学习和建模。
上述实施例中，结合图2可知，数据获取模块包括：
仓库数据汇报单元，根据仓管人员传递实时更新的仓库数据，仓库数据包括入库明细、出库明细以及损耗明细；
采购数据汇报单元，根据采购人员实际上传的采购清单，并对采购清单进行项目捕捉并获取项目对应数量；
生产资料领用汇报单元，根据生产车间领用的实际生产资料清单，并对生产资料清单进行项目捕捉并获取项目对应数量。
进一步的，结合图3可知，数据分析模块包括：
数据捕获单元，基于预先设置的捕捉项目进行数据分类抓取，捕捉项目为模型建立项目；
数据计算单元，其用于对抓取对应项目的数据进行运算，公式如下：
仓库库存状态预估：库存状态＝当前库存量-预测出库量+预测入库量；
使用状态预估：使用状态＝当前使用量-预测消耗量+预测生产量；
估计空仓时间：空仓时间＝当前库存量/预测消耗量；
神经网络模型，基于数据计算单元提供数据建立模型。
其次，数据分析模块还包括预计划生产资料数据模拟单元，根据生产计划与仓库管理的自动化和协同化，包括：
S01、根据销售订单和库存状态预估，自动生成生产计划；
S02、模拟当前生产计划下库存消耗数据以及物料损耗数据下的库存状态和使用状态，并生成仓库管理报表。
再者，数据分析模块还包括录入数据的效验单元，比对仓库实际的库存数量与系统记录的库存数据，进行核对和差异分析；
根据生产线上的使用记录和实际调用材料明细，与系统记录的材料使用状态进行核对，自动更新使用状态数据。
更为进一步的，上述实施例中对实时数据的清洗包括将存储原始数据的弹性分布式数据集rdd转换为数据帧DataFrame，并将数据帧DataFrame映射成视图表viewtable；利用SparkSQL中的max(‘ab’)函数和min(‘ab’)函数基于视图表viewtable获取原始数据对应的实际数据。
其次，还需要对获取的实际数据通过四分位法找出下四分位数和上四分位数，根据下四分位数和上四分位数，得到上须和下须，并将小于下须或大于上须的数据，确定获取的实际数据是否存在异常值；是，则认定清洗数据成功；否，则返回进行二次清洗。
作为优选的，动态仓库演示模块的模型训练过程包括以下步骤：
S01、设置项目数量和最大迭代次数，将基础模型参数和核参数作为项目位于基础模型的坐标；
S02、用训练集寻找核参数的最优参数，并将误差数据进行核算并加入核参数中，以更新当前项目的坐标位置。
上述技术中，可以实时监控设备状态、库存情况和生产进度，确保生产线的正常运行和高效生产，并自动调整和优化生产计划，提高生产效率和资源利用率。并且实时数据监测和分析，能够及时发现设备故障、材料短缺等问题，并提供预警和建议，减少生产线停机时间和生产风险。可有效的帮助管理层做出明智的决策和调整生产策略，提升企业的竞争力和市场反应能力。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的方法中全部步骤的一种电子设备的具体实施方式，所述电子设备具体包括如下内容：
处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(Communications Interface)和总线；
其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的方法中的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
生产车间的动态模型；
仓库管理的动态模型。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
生产车间的动态模型；
仓库管理的动态模型。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。虽然本说明书实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书实施例的至少一个实施例或示例中。
在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。以上所述仅为本说明书实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的权利要求范围之内。
Claims (3)
1.一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，获取仓库和生产线上的实时数据；
数据分析模块，使用深度学习技术的神经网络模型对获取的数据进行处理和分析；
数据效验模块，通过仓管数据反馈端和采购数据反馈端，对仓库数据和采购数据进行同步核对，并汇报误差数据；
动态仓库演示模块，基于实时数据进行整理和清洗，并结合所述误差数据对神经网络模型进行训练，根据卷积神经网络对数据进行学习和建模；
所述数据获取模块包括：
仓库数据汇报单元，根据仓管人员传递实时更新的仓库数据，所述仓库数据包括入库明细、出库明细以及损耗明细；
采购数据汇报单元，根据采购人员实际上传的采购清单，并对采购清单进行项目捕捉并获取项目对应数量；
生产资料领用汇报单元，根据生产车间领用的实际生产资料清单，并对生产资料清单进行项目捕捉并获取项目对应数量；
所述数据分析模块包括：
数据捕获单元，基于预先设置的捕捉项目进行数据分类抓取，所述捕捉项目为模型建立项目；
数据计算单元，其用于对抓取对应项目的数据进行运算，公式如下：
仓库库存状态预估：库存状态=当前库存量-预测出库量+预测入库量；
使用状态预估：使用状态=当前使用量-预测消耗量+预测生产量；
估计空仓时间：空仓时间=当前库存量/预测消耗量；
神经网络模型，基于所述数据计算单元提供数据建立模型；
所述数据分析模块还包括预计划生产资料数据模拟单元，根据生产计划与仓库管理的自动化和协同化，包括：
S01、根据销售订单和库存状态预估，自动生成生产计划；
S02、模拟当前生产计划下库存消耗数据以及物料损耗数据下的库存状态和使用状态，并生成仓库管理报表；
所述数据分析模块还包括录入数据的效验单元，比对仓库实际的库存数量与系统记录的库存数据，进行核对和差异分析；
根据生产线上的使用记录和实际调用材料明细，与系统记录的材料使用状态进行核对，自动更新使用状态数据；
对所述实时数据的清洗包括将存储原始数据的弹性分布式数据集rdd转换为数据帧DataFrame，并将所述数据帧DataFrame映射成视图表viewtable；利用SparkSQL中的max（‘ab’）函数和min（‘ab’）函数基于所述视图表viewtable获取所述原始数据对应的实际数据；
对获取的所述实际数据通过四分位法找出下四分位数和上四分位数，根据所述下四分位数和所述上四分位数，得到上须和下须，并将小于所述下须或大于所述上须的数据，确定获取的所述实际数据是否存在异常值；是，则认定清洗数据成功；否，则返回进行二次清洗；
所述动态仓库演示模块的模型训练过程包括以下步骤：
S01、设置项目数量和最大迭代次数，将基础模型参数和核参数作为项目位于所述基础模型的坐标；
S02、用训练集寻找核参数的最优参数，并将误差数据进行核算并加入核参数中，以更新当前项目的坐标位置；
S03、利用最优坐标位置和核参数训练集合，保存模型结构和参数。
2.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1所述基于物联网的生产线制造运营管理系统的步骤。
3.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述基于物联网的生产线制造运营管理系统的步骤。
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