CN117522085B - 基于大数据的智能工厂生产调度优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，涉及生产调度技术领域，包括根据智能工厂的数据采集需求设置传感器，并利用传感器采集工厂设备状态数据、工厂设备生产数据；获取工厂设备之间的干涉关系和生产任务信息，并获取每个生产任务对应的优先级；该基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，通过将工厂设备与生产任务的各流程对应关联，并计算各生产任务各流程的加工速度，以及流程停止后正在加工的材料是否可再次利用，方便在有紧急任务插入时，计算停止各生产任务的损失，以降低插入紧急任务的损失。

Description

基于大数据的智能工厂生产调度优化方法

技术领域

本发明涉及生产调度技术领域，具体涉及基于大数据的智能工厂生产调度优化方法。

背景技术

随着智能化的推进，工厂也开始采用智能化控制方案，用来设计、规划和调度生产，以减少人工的参与，降低成本，提高工厂的生产效率。

公开号为CN115034420A的中国专利申请，公开了一种协同生产智能工厂的智能调度系统及方法，该系统用于生产协同车间，在所述生产协同车间中两个工位共用一套生产设备；该系统包括：生产计划模块、信息采集模块、智能调度模块、调度序列显示模块；所述生产计划模块、信息采集模块分别与智能调度模块连接；所述智能调度模块再与所述调度序列显示模块连接。其充分考虑了生产设备和工位的关联关系，通过对关联工位的智能调度，确保在两个共用生产设备的工位不能同时生产的情况下，能最大限度地使生产设备在两个工位的工作时间最长。在不改变其他硬件设备节拍的前提下，充分发挥调度的功能，提高生产节奏，实现车间执行生产计划的效率最大化。

实际生产中还存在接到加急的任务订单，而工厂的生产工线不够用的情况，且一些生产任务中途停止可能会造成材料浪费等损失，然而上述现有技术无法根据工厂当前的生产情况，重新规划生产任务，因此无法对当前的生产任务进行调度，不能保证在进行任务调度，终止其他订单，生产加急订单的过程中尽可能的减小损失，因此不能保证加急任务的生产。

发明内容

本发明的目的是提供基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，以解决现有技术中的上述不足之处。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，包括以下步骤：

S1、根据智能工厂的数据采集需求设置传感器，并利用所述传感器采集工厂设备状态数据、工厂设备生产数据；

S2、获取工厂设备之间的干涉关系和生产任务信息，并获取每个生产任务对应的优先级，其中获取工厂设备之间的干涉关系用于获知工厂设备之间是否存在不能同时使用的工厂设备，获取生产任务信息用于获知智能工厂正在进行的生产任务和等待进行的生产任务，获取每个生产任务对应的优先级，方便在有加急任务插入时，优先从优先级低的生产任务中选择生产任务停止，挪出设备生产加急任务；

S3、将所述生产任务信息划分为多个生产流程，每个生产流程与一个工厂设备关联对应，并将每个工厂设备与其对应的干涉关系、工厂设备状态数据和工厂设备生产数据关联；

S4、基于实验测试得到每个正在工作中的工厂设备的正在加工的材料的单位量，工厂设备中材料损耗的单位量，其中工厂设备中材料损耗的单位量指工厂设备在生产材料的过程中残留在工厂设备中的材料的单位量，这部分的材料为工厂设备进行生产时的固定损耗，且每次更换新的生产材料时需要对工厂设备中残留的旧的生产材料进行清除，再添加新的生产材料，而新的生产材料中也要有一部分残留在工厂设备中作为生产的固定损耗；

S5、基于专家判断各生产任务的每个生产流程停止时，所述生产流程关联的工厂设备中正在加工的生产材料和待加工的生产材料是否可以再次利用；

S6、获取各生产材料每单位量成本和加急的生产任务信息，判断是否存在空闲的工厂设备可完成加急的生产任务，若不存在则基于所述停止生产任务的损失和所述生产任务对应的优先级，优先从优先级低的生产任务中选择停止生产任务的损失小的生产任务停止，并基于S4和S5，判断停止生产任务的损失，选择其中损失最小的生产任务停止，空余出工厂设备进行加急的生产任务。

进一步的，所述工厂设备状态数据包括工厂设备是否可使用，可使用的工厂设备是否被占用，被占用的工厂设备的工作功率、电压、电流；

工厂设备生产数据包括工厂设备正在执行的生产任务，正在加工的生产材料，加工中的生产材料的单位量，待加工的生产材料的单位量；其中所述加工中的生产材料的数量为工厂设备已经开始加工的生产材料的单位量；待加工的生产材料的数量为已经放入工厂设备中准备加工，还未经过工厂设备加工的材料的单位量。

进一步的，还包括基于所述工厂设备状态数据和所述工厂设备生产数据，计算所述工厂设备的生产速度，所述生产速度为工厂设备单位时间加工的生产材料的单位量。

进一步的，计算所述工厂设备的生产速度，具体包括以下步骤：

A1、对于每个工厂设备，获取工厂设备的工作功率、待加工的生产材料的单位量和正在加工的生产材料；

A2、等待设置时长后，再次获取待加工的生产材料的单位量，得到设置时长内加工的生产材料的单位量，计算得到所述工厂设备的工作功率下的所述正在加工的生产材料的生产速度；

A3、改变工厂设备的工作功率，循环A1-A3设置的循环次数；

A4、改变工厂设备的正在加工的生产材料，返回A1。

进一步的，所述优先级包括第一优先级和第二优先级，所述第一优先级为紧急生产任务，所述第二优先级为一般生产任务；

所述优先级通过人工划分或通过设置的优先级规则划分。

进一步的，所述通过优先级规则划分优先级，具体包括以下步骤：

B1、获取所述生产任务信息，和所述生产任务的完成期限；

B2、获取所述生产任务信息对应的生产流程关联的工厂设备，基于所述工厂设备的生产速度，计算得到所述生产任务的完成时长；

B3、若所述完成时长≤完成期限-当前时间-设置的预留时长，则将所述生产任务自动划分为第一优先级；否则将所述生产任务划分到第二优先级，其中完成时长、完成期限-当前时间、预留时长的单位相同，完成期限-当前时间表示需要完成所述生产任务的剩余时长。

进一步的，S6步骤具体包括：

C1、获取各生产材料每单位量成本和加急的生产任务信息；

若不存在空闲的工厂设备可完成加急的生产任务，则基于被占用的工厂设备及其加工的生产材料的生产速度，计算正在生产的各生产任务的完成时长；

C2、若存在正在生产的生产任务，满足条件一：正在生产的生产任务的完成时长+加急的生产任务的完成时长≤加急的生产任务的完成期限-当前时间-设置的预留时长；且满足条件一的正在生产的生产任务，满足条件二：存在一个或二个及以上的正在生产的生产任务完成或停止后空余出的工厂设备，使所述加急的生产任务可完成；则等待满足条件一的正在生产的生产任务满足条件二后立即进行加急的生产任务；否则从第二优先级的生产任务中选择生产任务；

C3、判断正在加工的生产材料和待加工的生产材料是否均可再次利用；

C4、若是，则基于工厂设备中材料损耗的单位量，和生产材料每单位量成本，计算停止生产任务的损失；

C5、若否，则计算空闲时间，所述空闲时间=加急的生产任务的完成期限-当前时间-设置的预留时长-加急的生产任务的完成时长；

C6、基于所述工厂设备和所述生产材料的生产速度，计算所述空闲时间生产完成的生产材料的单位量，并在去除所述空闲时间生产完成的生产材料的单位量后计算损失，用于进一步降低插入加急的生产任务的损失；

C7、从满足所述条件二的生产任务中，选择计算损失相加最小的生产任务停止。

进一步的，还包括在新增第一优先级的生产任务时，自动将其转为加急的生产任务。

有益效果：本发明提供的基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，通过将工厂设备与生产任务的各流程对应关联，并计算各生产任务各流程的加工速度，以及流程停止后正在加工的材料是否可再次利用，方便在有紧急任务插入时，计算停止各生产任务的损失，方便降低插入紧急任务的损失。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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为本发明提供的方法步骤图。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面将结合附图对本发明作进一步的详细介绍。

请参阅图1，基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，包括以下步骤：

S1、根据智能工厂的数据采集需求设置传感器，并利用传感器采集工厂设备状态数据、工厂设备生产数据；工厂设备状态数据包括工厂设备是否可使用，可使用的工厂设备是否被占用，被占用的工厂设备的工作功率、电压、电流；

工厂设备生产数据包括工厂设备正在执行的生产任务，正在加工的生产材料，加工中的生产材料的单位量，待加工的生产材料的单位量；其中加工中的生产材料的数量为工厂设备已经开始加工的生产材料的单位量；待加工的生产材料的数量为已经放入工厂设备中准备加工，还未经过工厂设备加工的材料的单位量。

S2、获取工厂设备之间的干涉关系和生产任务信息，并获取每个生产任务对应的优先级，其中获取工厂设备之间的干涉关系用于获知工厂设备之间是否存在不能同时使用的工厂设备，获取生产任务信息用于获知智能工厂正在进行的生产任务和等待进行的生产任务，获取每个生产任务对应的优先级，方便在有加急任务插入时，优先从优先级低的生产任务中选择生产任务停止，挪出设备生产加急任务；

例如，在一个实施例中：一个口罩加工工厂多个工厂设备组成多条生产线，正在加工第一类型口罩、第二类型口罩、第三类型口罩，其中第一类型口罩预设的优先级大于第二类型口罩和第三类型口罩，第二类型口罩和第三类型口罩优先级相同。当接到加急任务：需要紧急生产10万只第四类型口罩，此时工厂剩余工厂设备不能完成第四类型口罩的加工，则优先从判断加工第二类型口罩和第三类型口罩的工厂设备，和空闲的工厂设备是否可组成加工第四类型口罩的生产线，此时判断出加工第三类型口罩的工厂设备可完成第四类型口罩的加工，则选择停止第三类型口罩的加工，空出对应工厂设备，对第四类型口罩进行加工。

S3、将生产任务信息划分为多个生产流程，每个生产流程与一个工厂设备关联对应，并将每个工厂设备与其对应的干涉关系、工厂设备状态数据和工厂设备生产数据关联；

在一个实施例中，生产任务信息为加工口罩，加工口罩可划分为多个生产流程，如：流程一、将无纺布和熔喷布被分割成小卷，分为里外三层，挂于口罩打片机料架上，调试好后机器将自动生产，通过高频焊接制作成口罩片；流程二、将口罩片转到口罩耳带点焊机上进行点带焊接；流程三、使用消毒机对口罩杀菌，并使用检验设备进行杀菌检验；流程四、使用口罩包装机对口罩进行分拣包装。其中流程一与口罩打片机关联，流程二与口罩耳带点焊机关联，流程三与消毒机和检验设备关联，流程四与口罩包装机关联，且消毒机与检验设备有干涉关系，消毒机处于使用状态时与之与干涉关系的检验设备不可进行其他生产任务；且口罩打片机、口罩耳带点焊机、消毒机、检验设备和口罩包装机均与其使用状态和生产数据关联。

S4、基于实验测试得到每个正在工作中的工厂设备的正在加工的材料的单位量，工厂设备中材料损耗的单位量，其中工厂设备中材料损耗的单位量指工厂设备在生产材料的过程中残留在工厂设备中的材料的单位量，这部分的材料为工厂设备进行生产时的固定损耗，且每次更换新的生产材料时需要对工厂设备中残留的旧的生产材料进行清除，再添加新的生产材料，而新的生产材料中也要有一部分残留在工厂设备中作为生产的固定损耗；

例如，在进行注塑生产的过程中，需要插入加急任务，需要先将当前注塑生产过程中的注塑机中的注塑材料清除，然后装入新的加急任务的注塑材料，而注塑材料清除的过程中会有一部分的注塑材料残留在注塑机等设备中，残留在注塑设备中的注塑材料随清理的流程被清理出注塑设备，无法重新利用就形成了固定损耗。

S5、基于专家判断各生产任务的每个生产流程停止时，生产流程关联的工厂设备中正在加工的生产材料和待加工的生产材料是否可以再次利用；

例如在进行电镀生产流程时，有加急任务需要停止当前的电镀流程，可通过电镀相关领域的专家判断，电镀池中的电镀液是否可回收再次利用，还可通过专家判断回收造成的材料损耗等。

S6、获取各生产材料每单位量成本和加急的生产任务信息，判断是否存在空闲的工厂设备可完成加急的生产任务，若不存在则基于停止生产任务的损失和生产任务对应的优先级，优先从优先级低的生产任务中选择停止生产任务的损失小的生产任务停止，并基于S4和S5，判断停止生产任务的损失，选择其中损失最小的生产任务停止，空余出工厂设备进行加急的生产任务。且在新增第一优先级的生产任务时，自动将其转为加急的生产任务。

本发明还包括基于工厂设备状态数据和工厂设备生产数据，计算工厂设备的生产速度，生产速度为工厂设备单位时间加工的生产材料的单位量，其中计算工厂设备的生产速度，具体包括以下步骤：

A1、对于每个工厂设备，获取工厂设备的工作功率、待加工的生产材料的单位量和正在加工的生产材料；

A2、等待设置时长后，再次获取待加工的生产材料的单位量，得到设置时长内加工的生产材料的单位量，计算得到工厂设备的工作功率下的正在加工的生产材料的生产速度；

A3、改变工厂设备的工作功率，循环A1-A3设置的循环次数；

A4、改变工厂设备的正在加工的生产材料，返回A1。

在一个实施例中，工厂设备用于生产口罩，获取口罩生产设备的的工作功率，生产口罩的材料的数量，如无纺布、熔喷布和口罩带的数量，生产一段设置时间后，如设置时间为十分钟，再次获取无纺布、熔喷布和口罩带的数量的，从而计算出这段时间生产的无纺布、熔喷布和口罩带的数量，再结合每个口罩需要的无纺布、熔喷布和口罩带的数量可计算出口罩的生产速度。

优先级包括第一优先级和第二优先级，第一优先级为紧急生产任务，第二优先级为一般生产任务；

优先级通过人工划分或通过设置的优先级规则划分。

例如将普通口罩和医用外科口罩设置为第二优先级，将N95、KN95口罩设置为第一优先级，使得N95、KN95口罩等口罩可优先生产；或某种口罩人工认为需要加急生产，可将其设置为第一优先级。

通过优先级规则划分优先级，具体包括以下步骤：

B1、获取生产任务信息，和生产任务的完成期限；

B2、获取生产任务信息对应的生产流程关联的工厂设备，基于工厂设备的生产速度，计算得到生产任务的完成时长；

B3、若完成时长≤完成期限-当前时间-设置的预留时长，则将生产任务自动划分为第一优先级；否则将生产任务划分到第二优先级，其中完成时长、完成期限-当前时间、预留时长的单位相同，完成期限-当前时间表示需要完成生产任务的剩余时长。

在一个实施例中，获取生产口罩的生产任务信息如生产口罩的类型、数量，和获取该类型口罩的生产完成期限；然后基于计算出的该类型口罩的生产速度，计算得到该类型口罩的完成时长；判断计算得到的完成时长≤该类型口罩的生产完成期限-当前时间-设置的预留时长，是否成立，若是则将该口罩生产任务划分为第一优先级，否则划分为第二优先级。

S6步骤具体包括：

C1、获取各生产材料每单位量成本和加急的生产任务信息；

若不存在空闲的工厂设备可完成加急的生产任务，则基于被占用的工厂设备及其加工的生产材料的生产速度，计算正在生产的各生产任务的完成时长；

例如在注塑过程中获取正在注塑的注塑机中注塑材料的每单位量的成本，如每立方米的注塑材料多少钱；同时再获取需要加急的注塑生产任务；判断空余的设备是否可完成加急的生产任务的生产，不能完成，则正在生产工作中的各注塑设备完整其正在进行的生产任务需要的完成时长；

C2、若存在正在生产的生产任务，满足条件一：正在生产的生产任务的完成时长+加急的生产任务的完成时长≤加急的生产任务的完成期限-当前时间-设置的预留时长；且满足条件一的正在生产的生产任务，满足条件二：存在一个或二个及以上的正在生产的生产任务完成或停止后空余出的工厂设备，使加急的生产任务可完成；则等待满足条件一的正在生产的生产任务满足条件二后立即进行加急的生产任务；否则从第二优先级的生产任务中选择生产任务；

例如有注塑任务一和注塑任务二满足条件一，且注塑任务一和注塑任务二完成后空余的出的注塑设备可完成加急的注塑生产任务，则等待注塑任务一和注塑任务二完成；否则从第二优先级的生产任务中选择注塑生产任务；

C3、判断正在加工的生产材料和待加工的生产材料是否均可再次利用；

C4、若是，则基于工厂设备中材料损耗的单位量，和生产材料每单位量成本，计算停止生产任务的损失；

C5、若否，则计算空闲时间，空闲时间=加急的生产任务的完成期限-当前时间-设置的预留时长-加急的生产任务的完成时长；

C6、基于工厂设备和生产材料的生产速度，计算空闲时间生产完成的生产材料的单位量，并在去除空闲时间生产完成的生产材料的单位量后计算损失，用于进一步降低插入加急的生产任务的损失；

C7、从满足条件二的生产任务中，选择计算损失相加最小的生产任务停止。

例如，为注塑生产任务时，有加急的注塑生产任务，可使注塑设备继续生产原来的注塑任务，持续时长为计算得到的空闲时间，然后计算空闲时间后的剩余的注塑材料的停止、清理后造成的损失；然后从满足条件二的注塑生产任务中选择计算的损失最小的生产任务停止，空余出注塑设备来进行加急的注塑生产任务。

以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。

Claims (5)

1.基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、根据智能工厂的数据采集需求设置传感器，并利用所述传感器采集工厂设备状态数据、工厂设备生产数据；

S2、获取工厂设备之间的干涉关系和生产任务信息，并获取每个生产任务对应的优先级；所述优先级包括第一优先级和第二优先级，所述第一优先级为紧急生产任务，所述第二优先级为一般生产任务；

所述优先级通过人工划分或通过设置的优先级规则划分；

S3、将所述生产任务信息划分为多个生产流程，每个生产流程与一个工厂设备关联对应，并将每个工厂设备与其对应的干涉关系、工厂设备状态数据和工厂设备生产数据关联；

S4、基于实验测试得到每个正在工作中的工厂设备的正在加工的材料的单位量，工厂设备中材料损耗的单位量；

S5、基于专家判断各生产任务的每个生产流程停止时，所述生产流程关联的工厂设备中正在加工的生产材料和待加工的生产材料是否可以再次利用；

S6、获取各生产材料每单位量成本和加急的生产任务信息，判断是否存在空闲的工厂设备可完成加急的生产任务，若不存在则基于停止生产任务的损失和所述生产任务对应的优先级，优先从优先级低的生产任务中选择停止生产任务的损失小的生产任务停止，并基于S4和S5，判断停止生产任务的损失，选择其中损失最小的生产任务停止，空余出工厂设备进行加急的生产任务；

方法还包括基于所述工厂设备状态数据和所述工厂设备生产数据，计算所述工厂设备的生产速度，所述生产速度为工厂设备单位时间加工的生产材料的单位量；

S6步骤具体包括：

C1、获取各生产材料每单位量成本和加急的生产任务信息；

若不存在空闲的工厂设备可完成加急的生产任务，则基于被占用的工厂设备及其加工的生产材料的生产速度，计算正在生产的各生产任务的完成时长；

C2、若存在正在生产的生产任务，满足条件一：正在生产的生产任务的完成时长+加急的生产任务的完成时长≤加急的生产任务的完成期限-当前时间-设置的预留时长；且满足条件一的正在生产的生产任务，满足条件二：存在一个或二个及以上的正在生产的生产任务完成或停止后空余出的工厂设备，使所述加急的生产任务可完成；则等待满足条件一的正在生产的生产任务满足条件二后立即进行加急的生产任务；否则从第二优先级的生产任务中选择生产任务；

C3、判断正在加工的生产材料和待加工的生产材料是否均可再次利用；

C4、若是，则基于工厂设备中材料损耗的单位量，和生产材料每单位量成本，计算停止生产任务的损失；

C5、若否，则计算空闲时间，所述空闲时间=加急的生产任务的完成期限-当前时间-设置的预留时长-加急的生产任务的完成时长；

C6、基于所述工厂设备和所述生产材料的生产速度，计算所述空闲时间生产完成的生产材料的单位量，并在去除所述空闲时间生产完成的生产材料的单位量后计算损失；

C7、从满足所述条件二的生产任务中，选择计算损失相加最小的生产任务停止。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，其特征在于：所述工厂设备状态数据包括工厂设备是否可使用，可使用的工厂设备是否被占用，被占用的工厂设备的工作功率、电压、电流；

工厂设备生产数据包括工厂设备正在执行的生产任务，正在加工的生产材料，加工中的生产材料的单位量，待加工的生产材料的单位量；其中所述加工中的生产材料的数量为工厂设备已经开始加工的生产材料的单位量；待加工的生产材料的数量为已经放入工厂设备中准备加工，还未经过工厂设备加工的材料的单位量。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，其特征在于：计算所述工厂设备的生产速度，具体包括以下步骤：

A1、对于每个工厂设备，获取工厂设备的工作功率、待加工的生产材料的单位量和正在加工的生产材料；

A2、等待设置时长后，再次获取待加工的生产材料的单位量，得到设置时长内加工的生产材料的单位量，计算得到所述工厂设备的工作功率下的所述正在加工的生产材料的生产速度；

A3、改变工厂设备的工作功率，循环A1-A3设置的循环次数；

A4、改变工厂设备的正在加工的生产材料，返回A1。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，其特征在于：通过优先级规则划分优先级，具体包括以下步骤：

B1、获取所述生产任务信息，和所述生产任务的完成期限；

B2、获取所述生产任务信息对应的生产流程关联的工厂设备，基于所述工厂设备的生产速度，计算得到所述生产任务的完成时长；

B3、若所述完成时长≤完成期限-当前时间-设置的预留时长，则将所述生产任务自动划分为第一优先级；否则将所述生产任务划分到第二优先级，其中完成时长、完成期限-当前时间、预留时长的单位相同，完成期限-当前时间表示需要完成所述生产任务的剩余时长。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的智能工厂生产调度优化方法，其特征在于：还包括在新增第一优先级的生产任务时，自动将其转为加急的生产任务。