TWI616827B - 排程系統及方法 - Google Patents

排程系統及方法 Download PDF

Info

Publication number
TWI616827B
TWI616827B TW105139098A TW105139098A TWI616827B TW I616827 B TWI616827 B TW I616827B TW 105139098 A TW105139098 A TW 105139098A TW 105139098 A TW105139098 A TW 105139098A TW I616827 B TWI616827 B TW I616827B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
scheduling
data
abnormal
production
processing
Prior art date
Application number
TW105139098A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201820213A (zh
Inventor
陳承輝
高虹安
邱宏昇
張曉珍
Original Assignee
財團法人資訊工業策進會
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 財團法人資訊工業策進會 filed Critical 財團法人資訊工業策進會
Priority to TW105139098A priority Critical patent/TWI616827B/zh
Priority to US15/371,170 priority patent/US20180150066A1/en
Priority to CN201611120416.2A priority patent/CN108121306A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI616827B publication Critical patent/TWI616827B/zh
Publication of TW201820213A publication Critical patent/TW201820213A/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/24—Pc safety
    • G05B2219/24018—Computer assisted repair, diagnostic
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/25—Pc structure of the system
    • G05B2219/25419—Scheduling
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32239—Avoid deadlock, lockup
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32252—Scheduling production, machining, job shop
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32267—Dynamic throughput maximization
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

本發明提出一種排程系統及方法，此方法包含以下步驟：透過通訊模組經由通訊鏈結到複數個加工站，接收每一加工站之一即時製程資料，包含主程式編號和加工時間；依據設定目標產量、交貨時程及複數個加工站的即時製程資料進行產線排程，並預估一預估產量；判斷產線排程的實際產量是否達預估產量，當實際產量低於預估產量時，依據即時製程資料，從複數個加工站中判斷出一瓶頸站，對瓶頸站進行機台診斷，找出一異常原因。

Description

排程系統及方法
本發明是有關於一種電腦系統及方法，且特別是有關於一種排程系統及方法。
產能規劃是提供一種方法來確定由資本密集型資源，如：設備、工具、設施和總體勞動力規模等，綜合形成的總體生產能力的大小。
過去產能規劃多屬於靜態模型，經由生產排程系統設定生產製造等相關資料後即可進行規劃和排程，但因缺乏製程瓶頸站分析，當整個產品的生產製程必需由多個製程設備來接連生產製造時，若有某製程設備異常時，產出有瑕疵的半成品或是生產效能降低，接著影響後續幾道製程，最後使得良率及產量下降。
此外，現今排程系統或方法多以提升產量、穩定交期為目標，但不同工廠與生產製程，所需要的排程目標並不相同，因此僅能以提升產量、穩定交期做生產目標的排程系統和方法，已無法滿足大多數工廠。
本發明提出一種排程系統及方法，以解決先前技術的問題。
在本發明的一實施例中，本發明所提出的排程系統包含：一通訊模組，經由通訊鏈結到複數個加工站，用以接收每一加工站之一即時製程資料，包含主程式編號和加工時間；一排程模組，依據預先設定之一目標產量、一交貨時程及複數個加工站的即時製程資料進行產線排程，並計算一預估產量；以及一診斷模組，判斷產線排程的實際產量是否達預估產量，當實際產量低於預估產量時，依據即時製程資料，從複數個加工站中決定一瓶頸站，對瓶頸站進行機台診斷，找出一異常原因。
在本發明的一實施例中，即時製程資料包含每一加工站之一主軸轉速、複數個加工參數、一產量、一切削距離、一馬達振動頻率、一馬達溫度和一機台油壓以上至少其一。
在本發明的一實施例中，通訊模組更包括取得對應複數個加工站的一製造執行系統的刀具資料與一企業資源計畫系統的人員資料，排程模組更包括依據刀具資料與人員資料來進行產線排程並計算預估產量。
在本發明的一實施例中，診斷模組對瓶頸站進行機台診斷時，係經由通訊模組對複數個加工站中每一者的至少一感測器，取得對應即時製程資料的實際量測數值，以進行分析並判斷是否異常。
在本發明的一實施例中，診斷模組更包括對複數個加工站中每一者的即時製程資料，設定對應的一參數異 常區間資料，並將對應該即時製程資料的實際量測資料和參數異常區間資料進行比對，以進行診斷。
在本發明的一實施例中，複數個參數異常區間資料包含一機台生產時間門檻區間、一機台異常參數門檻區間、一刀具磨耗長度門檻區間、一上下料時間門檻區間與一操作時間門檻區間。
在本發明的一實施例中，當產線排程的實際產量未達到預估產量時，診斷模組將複數個加工站中當前產量最低者做為瓶頸站；診斷模組依據瓶頸站之參數異常區間資料分析並判斷瓶頸站的複數個異常診斷率；依據目標產量、交貨時程及即時製程資料，對複數個異常診斷率分別加權，以計算一整體異常率；當整體異常率高於一門檻值，診斷模組重新調整產線排程以更換至少一瓶頸站。
在本發明的一實施例中，排程模組透過即時製程資料中的加工時間來計算預估產量。
在本發明的一實施例中，排程模組更依據一達交率、一稼動率、一設定產量和庫存資料中之至少一者，來進行產線排程。
在本發明的一實施例中，本發明所提出的排程方法，藉由處理裝置實施，處理裝置包含通訊模組，排程方法包含以下步驟：(A)透過一通訊模組經由通訊鏈結到複數個加工站，用以接收每一加工站之一即時製程資料，包含主程式編號和加工時間；(B)令處理裝置依據預先設定之一目標產量、一交貨時程及複數個加工站的即時製程資料進行產線排程，並計算一預估產量；(C)令處理裝置判斷產線排程的實 際產量是否達預估產量，當實際產量低於預估產量時，依據即時製程資料，從複數個加工站中決定一瓶頸站；以及(D)令處理裝置對瓶頸站進行機台診斷，以找出一異常原因。
在本發明的一實施例中，即時製程資料包含每一加工站之一主軸轉速、複數個加工參數、一產量、一切削距離、一馬達振動頻率、一馬達溫度和一機台油壓以上至少其一。
在本發明的一實施例中，步驟(A)包含：透過通訊模組取得對應複數個加工站的一製造執行系統的刀具資料與一企業資源計畫系統的人員資料，排程模組更包括依據刀具資料與人員資料來進行產線排程並計算預估產量。
在本發明的一實施例中，步驟(C)包含：對瓶頸站進行機台診斷時，係經由通訊模組對複數個加工站中每一者的至少一感測器，取得對應即時製程資料的實際量測數值，以進行分析並判斷是否異常。
在本發明的一實施例中，步驟(C)更包含：對複數個加工站中每一者的即時製程資料，設定對應的一參數異常區間資料，並將對應即時製程資料的實際量測資料和參數異常區間資料進行比對，以進行診斷。
在本發明的一實施例中，複數個參數異常區間資料包含一機台生產時間門檻區間、一機台異常參數門檻區間、一刀具磨耗長度門檻區間、一上下料時間門檻區間與一操作時間門檻區間。
在本發明的一實施例中，步驟(C)包含：當產線排程的實際產量未達到預估產量時，將複數個加工站中 當前產量最低者做為瓶頸站。步驟(D)包含：依據瓶頸站之參數異常區間資料分析並判斷瓶頸站的複數個異常診斷率；依據目標產量、交貨時程及即時製程資料，對複數個異常診斷率分別加權，以計算一整體異常率；當整體異常率高於一門檻值，重新調整產線排程以更換至少一瓶頸站。
在本發明的一實施例中，步驟(B)包含：透過即時製程資料中的加工時間來計算預估產量。
在本發明的一實施例中，步驟(B)更包含：更依據一達交率、一稼動率、一設定產量和庫存資料中之至少一者，來進行產線排程。
綜上所述，本發明之技術方案與現有技術相比具有明顯的優點和有益效果。本發明透過瓶頸站分析，並計算出整體異常率，假使有其他相同功能設備可取代瓶頸站，排程決策選擇換一個相同的設備來做為加工站，否則需通知相關人員進行修正改善(例如：通知檢修人員來檢查機台狀態)，以提升整體排程效率。
以下將以實施方式對上述之說明作詳細的描述，並對本發明之技術方案提供更進一步的解釋。
為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附符號之說明如下：
100‧‧‧排程系統
110‧‧‧通訊模組
120‧‧‧排程模組
130‧‧‧診斷模組
150‧‧‧製造執行系統
160‧‧‧企業資源計畫系統
170、170A、170B、170C‧‧‧加工站
172‧‧‧感測器
180、180A、180B、180C‧‧‧加工站
182‧‧‧感測器
190、190A、190B、190C‧‧‧加工站
192‧‧‧感測器
200‧‧‧暖機補償方法
S201~S204‧‧‧步驟
為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之說明如下：第1圖是依照本發明一實施例之一種排程系統的方塊圖；第2圖是依照本發明一實施例之一種排程方法的流程圖；以及 第3圖與第4圖是依照本發明一實施例之一種產線排程的示意圖。
為了使本發明之敘述更加詳盡與完備，可參照所附之圖式及以下所述各種實施例，圖式中相同之號碼代表相同或相似之元件。另一方面，眾所週知的元件與步驟並未描述於實施例中，以避免對本發明造成不必要的限制。
於實施方式與申請專利範圍中，涉及『電性連接』之描述，其可泛指一元件透過其他元件而間接電氣耦合至另一元件，或是一元件無須透過其他元件而直接電氣連結至另一元件。
於實施方式與申請專利範圍中，除非內文中對於冠詞有所特別限定，否則『一』與『該』可泛指單一個或複數個。
第1圖是依照本發明一實施例之一種排程系統100的方塊圖。如第1圖所示，排程系統100包含通訊模組110、排程模組120與診斷模組130。排程模組120與診斷模組130電性連接通訊模組110，通訊模組110經由通訊鏈結到複數個加工站170、180、190。
實作上，排程系統100可為處理裝置，例如：電腦、計算機、伺服器、嵌入式系統或其他計算機裝置，通訊模組110可為有線或無線網路卡以經由有線或無線通訊網路和其他設備(如加工站170、180、190等)通訊鏈結(如： 傳輸線路)，排程模組120與診斷模組130可實作為處理器、邏輯電路或其他可執行軟體程式的硬體架構，加工站170、180、190可包含製程機台、工具或其他設備。
通訊模組110用以接收每一加工站170、180、190之一即時製程資料，包含主程式編號和加工時間。舉例而言，排程系統100可提供操作介面，讓管理者可設定目標產量與交貨時程，或是通訊模組110透過網路接收管理者設定之目標產量與交貨時程，然後，排程系統100將目標產量與交貨時程匯入排程模組120，以進行排程。排程模組120依據預先設定之一目標產量、一交貨時程及複數個加工站的即時製程資料進行產線排程，並計算一預估產量。診斷模組130判斷產線排程的實際產量是否達預估產量，當實際產量低於預估產量時，依據即時製程資料，從複數個加工站中決定一瓶頸站(以加工站180為例)，對瓶頸站180進行機台診斷，找出一異常原因。再者，排程模組120亦可提供修改瓶頸站180的即時製程資料，藉以因應異常原因調校瓶頸站180的運作，但本發明不已此為限。
在本發明的一實施例中，即時製程資料更包含每一加工站之一主軸轉速、複數個加工參數、一產量、一切削距離、一馬達振動頻率、一馬達溫度和一機台油壓其中之一。
在本發明的一實施例中，通訊模組110更包括取得對應複數個加工站170、180、190(如：車床、銑床、綜合加工機、或其他執行切割、切削製程的機台)的製造執 行系統150(如：伺服器或其他電腦)的刀具資料(如：刀具類型、刀具磨耗長度…等)與企業資源計畫系統160(如：鼎新Tiptop、WorkFlow、Oracle R series、SAP ERP、伺服器或其他電腦)的人員資料，其中人員資料指可參與排班的人力資料及人力的年資、對於機器的接觸時間或其他相關資訊，排程模組120更包括依據刀具資料與人員資料來進行產線排程並計算預估產量；舉例而言，排程模組120依據刀具類型、刀具磨耗長度以評估切割效率，並依據可參與排班的人力資料及人力的年資、對於機器的接觸時間以評估人員操作效率，基於切割效率與人員操作效率來計算預估產量。實務上，排程系統100可透過跨系統通訊格式知識庫轉換不同系統150、160的通訊格式，以輸出統一格式的製程資料給排程模組120。
在本發明的一實施例中，診斷模組130對瓶頸站180進行機台診斷時，係經由通訊模組110對複數個加工站170、180、190中每一者的至少一感測器172、182、192(如：溫度感測器、壓力感測器、加速規、位移計、油壓計、或其他感測元件)，取得對應即時製程資料的實際量測數值，以進行分析並判斷是否異常。
關於判斷異常的機制，在本發明的一實施例中，診斷模組130更包括對複數個加工站170、180、190中每一者的即時製程資料，設定對應的一參數異常區間資料，並將對應即時製程資料的實際量測資料和參數異常區間資料進行比對，以進行診斷。舉例來說，若實際量測資料與 參數異常區間資料相關，診斷模組130判斷瓶頸站180異常；若實際量測資料與參數異常區間資料不符，診斷模組130判斷瓶頸站180正常，但本發明不以此例為限。
具體而言，在本發明的一實施例中，複數個參數異常區間資料包含一機台生產時間門檻區間、一機台異常參數門檻區間、一刀具磨耗長度門檻區間、一上下料時間門檻區間與一操作時間門檻區間。如此一來，排程模組120可透過即時製程資料，持續計算並更新各站點運作資訊(含：加工時間、產量、稼動率等等)，其中加工時間、產量可直接由加工站170、180、190的控制器得出，稼動率：加工時間(實際加工多久)/運轉時間(開機了多久)，同時根據過去到現在累積參數的曲線持續定義及修正上下限門檻值。
在本發明的一實施例中，當產線排程的實際產量未達到預估產量時，診斷模組130可將複數個加工站170、180、190中當前產量最低者或是當前產量和預估產量差異最大者，做為瓶頸站180。診斷模組130依據瓶頸站180之參數異常區間資料分析並判斷瓶頸站180的複數個異常診斷率，如：上下料時間異常比率、操作時間異常比率、機台生產時間異常比率、機台參數異常比率、刀具磨耗長度異常比率…等。診斷模組130依據目標產量、交貨時程及即時製程資料，對複數個異常診斷率分別加權，以計算一整體異常率。於一具體實施例中，診斷模組130是依據人員上下料時間、人員操作時間、機台生產時間、刀具磨耗及機台參 數(震動訊號、溫度訊號)超出的門檻值得異常比例，並分別加權，計算整體異常率。當整體異常率高於一門檻值，診斷模組130重新調整產線排程以更換該至少一瓶頸站180。實作上，加工站可能有多個可替代加工站的平行機台，舉例來說：進行去邊切削，可能有三台(假設三台都閒置)能完成，因此除原本預定加工站外，排程可選擇此加工站其他兩台機台做為加工站進行去邊切削。此外亦可也可增加機台數量。另外做法係診斷模組130通知相關設備或製程人員針對超出異常參數進行調整，使製程回歸正常。
舉例而言，整體異常率=人員生產異常時間×目標稼動異常比例值+機台生產異常時間×目標稼動異常比例值+機台參數異常值×目標設備異常比例值+刀具磨耗長度異常值×目標設備異常比例值。例如：根據目標設定：為稼動率最高。此時則假設目標稼動異常比例值：80%。因此假設生產時間的門檻值計算為15分鐘，而人員生產時間為20分鐘(已超出門檻，稱為人員生產異常時間)，則人員生產異常時間比率為20/15=1.33，目標稼動異常比例值為0.8，其人員生產異常時間比率(1.33)×目標稼動異常比例值(0.8)=1.064，後續以此類推，其中目標稼動異常比例值係時間有關的異常，這部份指的是目標加權，因此當目標設定稼動率優先時，目標稼動異常比例值就會比較高。而與稼動率最相關的就是時間，因此凡有時間的異常都需要以此加權，以根據目標放大異常參數。目標設備異常比例值係設備有關的異常，而設備則偏向於機台故障的可能，因此關係 到機台參數異常值、刀具模耗異常值，接著如上所述，做為加權比例。
在本發明的一實施例中，排程模組120透過即時製程資料中的加工時間來計算預估產量。舉例而言，排程模組120透過即時製程資料中的加工時間及當前產量以評估加工站170、180、190單位時間的產能，據以預估距交貨期限之預估產量，但本發明不以此例為限。
在本發明的一實施例中，排程模組120更依據一達交率、一稼動率、一設定產量和庫存資料中之至少一者，來進行產線排程。
在一實施例中，當產線排程的實際產量未達到預估產量時，則診斷模組130挑選目前挑選複數個加工站170、180、190中當前產量最低或是當前產量和預估產量差異最大的加工站180(如：設備)做為瓶頸站，，接著進入瓶頸站分析。若分析結果加工站180並非瓶頸站，則可進入下一站如加工站170來進行的瓶頸站分析直到所有加工站完成瓶頸站分析。
綜合以上，排程系統100根據瓶頸站進行分析，透過瓶頸站分析，並計算出整體異常率，假使有其他相同功能設備可取代瓶頸站180，排程系統100的排程決策選擇換一個相同的設備來做為加工站180，否則需通知相關人員進行修正改善(例如：通知檢修人員來檢查機台狀態)，以提升整體排程效率。
為了對上述排程系統100所執行排程方法200做 更進一步的闡述，參照第2圖，第2圖是依照本發明一實施例之一種排程方法200的流程圖，實作上，排程方法200藉由處理裝置(如：排程系統100)實施，該處理裝置包含通訊模組100。如第3圖所示，排程方法200包含步驟S201~S204(應瞭解到，在本實施例中所提及的步驟，除特別敘明其順序者外，均可依實際需要調整其前後順序，甚至可同時或部分同時執行)。以下將搭配第1~2圖來說明本發明之技術方案。
於步驟S201，透過通訊模組110經由通訊鏈結到複數個加工站170、180、190(如：車床、銑床、綜合加工機、或其他執行切割、切削製程的機台)，用以接收每一加工站170、180、190之一即時製程資料，包含主程式編號和加工時間。
於步驟S202，令處理裝置依據預先設定之一目標產量、一交貨時程及複數個加工站的即時製程資料進行產線排程，並計算一預估產量。
接下來，於步驟S203，令處理裝置判斷產線排程的實際產量是否達預估產量，當實際產量低於預估產量時，依據即時製程資料，從複數個加工站170、180、190中決定一瓶頸站180。然後，於步驟S204，令處理裝置對瓶頸站180進行機台診斷，找出一異常原因。再者，於步驟S204，處理裝置亦可提供修改瓶頸站180的即時製程資料，藉以因應異常原因調校瓶頸站180的運作，但本發明不已此為限。
在排程方法200中，即時製程資料更包含每一加工站之一主軸轉速、複數個加工參數、一產量、一切削距離、一馬達振動頻率、一馬達溫度和一機台油壓其中之一。
在排程方法200中，步驟S201包含：透過通訊模組110取得對應複數個加工站的製造執行系統150的刀具資料(如：刀具類型、刀具磨耗長度…等)與企業資源計畫系統160的人員資料(如：可參與排班的人力資料及人力的年資、對於機器的接觸時間或其他相關資訊)，進而依據刀具資料與人員資料來進行產線排程並計算預估產量。舉例而言，步驟S201包含：依據刀具類型、刀具磨耗長度以評估切割效率，並依據可參與排班的人力資料及人力的年資、對於機器的接觸時間以評估人員操作效率，基於切割效率與人員操作效率來計算預估產量。
在排程方法200中，步驟S203包含：對瓶頸站180進行機台診斷時，係經由通訊模組110對複數個加工站170、180、190中每一者的至少一感測器172、182、192(如：溫度感測器、壓力感測器、加速規、位移計、油壓計、或其他感測元件)，取得對應即時製程資料的實際量測數值，以進行分析並判斷是否異常。
在排程方法200中，步驟S203更包含：對複數個加工站170、180、190中每一者的即時製程資料，設定對應的一參數異常區間資料，並將對應即時製程資料的實際量測資料和參數異常區間資料進行比對，以進行診斷。
在排程方法200中，複數個參數異常區間資料包 含一機台生產時間門檻區間、一機台異常參數門檻區間、一刀具磨耗長度門檻區間、一上下料時間門檻區間與一操作時間門檻區間。
在排程方法200中，步驟S203包含：當產線排程的實際產量未達到預估產量時，可將複數個加工站170、180、190中當前產量最低者或是當前產量和預估產量差異最大者做為瓶頸站180。然後，於步驟S204包含：依據瓶頸站180之參數異常區間資料分析並判斷瓶頸站的複數個異常診斷率；依據目標產量、交貨時程及即時製程資料，對複數個異常診斷率分別加權，以計算一整體異常率；於一具體實施例中，依據人員上下料時間、人員操作時間、機台生產時間、刀具磨耗及機台參數(震動訊號、溫度訊號)超出的門檻值得異常比例，並分別加權，計算整體異常率。當整體異常率高於一門檻值，重新調整產線排程以更換至少一瓶頸站180。實作上，加工站可能有多個可替代加工站的平行機台，舉例來說：進行去邊切削，可能有三台(假設三台都閒置)能完成，因此除原本預定加工站外，排程可選擇此加工站其他兩台機台做為加工站進行去邊切削。此外亦可也可增加機台數量。另外做法係診斷模組130通知相關設備或製程人員針對超出異常參數進行調整，使製程回歸正常。
在排程方法200中，步驟S202包含：透過即時製程資料中的加工時間來計算預估產量。舉例而言，步驟S202透過即時製程資料中的加工時間及當前產量以評估加工站170、180、190單位時間的產能，據以預估距交貨期 限之預估產量，但本發明不以此例為限。
在排程方法200中，於步驟S202更依據一達交率、一稼動率、一設定產量和庫存資料中之至少一者，來進行產線排程。
為了對上述排程方法200做更進一步的闡述，參照第3圖與第4圖，第3圖與第4圖是依照本發明一實施例之一種產線排程的示意圖。以下將搭配第1~4圖來說明本發明之技術方案。
於第3圖中，步驟S202所進行產線排程，第一批待加工物需通過加工站170A、180A、190A來進行加工，第二批待加工物需通過加工站170B、180B、190B來進行加工，第三批待加工物需依據加工站170C、180C、190C來進行加工。加工站170A、170B、170C為同類型的平行加工站，但使用時間、廠牌、新舊款式可能不同；加工站180A、180B、180C為同類型的平行加工站，但使用時間、廠牌、新舊款式可能不同；加工站190A、190B、190C為同類型的平行加工站，但使用時間、廠牌、新舊款式可能不同。
於第4圖中，若步驟S203中診斷出加工站180A為瓶頸站，於步驟S203重新調整產線排程。舉例而言，已通過加工站170A、180A、190A的待加工物，選擇性的分別通過加工站180B、180C，然後再通過加工站190A、190B、190C。藉此，排程方法200可以避開瓶頸站180A機台，從而通知相關人員進行瓶頸站180A機台的問題修正(例如：機台維修)或更換瓶頸站180A，來減少達交率降低的可能。
綜上所述，本發明之技術方案與現有技術相比 具有明顯的優點和有益效果。本發明透過進行瓶頸站分析，並計算出整體異常率，假使有其他相同功能設備可取代瓶頸站，排程決策選擇換一個相同的設備來做為加工站，否則需通知相關人員進行修正改善(例如：通知檢修人員來檢查機台狀態)，以提升整體排程效率。
本發明之方法，或特定型態或其部份，可以以程式碼的型態包含於實體媒體，如軟碟、光碟片、硬碟、或是任何其他機器可讀取(如電腦可讀取)儲存媒體，其中當程式碼被機器，如電腦載入且執行時，此機器變成用以參與本發明之裝置。本發明之方法(步驟)與裝置(模組)也可以以程式碼型態透過一些傳送媒體，如電線或電纜、光纖、或是任何傳輸型態進行傳送，其中，當程式碼被機器，如電腦接收、載入且執行時，此機器變成用以參與本發明之裝置(模組)。當在一般用途處理器實作時，程式碼結合處理器提供一操作類似於應用特定邏輯電路之獨特裝置。
雖然本發明已以實施方式揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (18)

  1. 一種排程系統，包含：一通訊模組，經由通訊鏈結到複數個加工站，用以接收每一加工站之一即時製程資料，包含主程式編號和加工時間；一排程模組，依據預先設定之一目標產量、一交貨時程及該些加工站的該即時製程資料進行產線排程，並計算一預估產量；以及一診斷模組，判斷該產線排程的實際產量是否達該預估產量，當該實際產量低於該預估產量時，依據該即時製程資料，從該些加工站中決定一瓶頸站，對該瓶頸站進行機台診斷，找出一異常原因。
  2. 如請求項1所述之排程系統，其中該即時製程資料更包含每一加工站之一主軸轉速、複數個加工參數、一產量、一切削距離、一馬達振動頻率、一馬達溫度和一機台油壓以上至少其一。
  3. 如請求項2所述之排程系統，其中該通訊模組更包括取得對應該些加工站的一製造執行系統的一刀具資料與一企業資源計畫系統的一人員資料，該排程模組更包括依據該刀具資料與該人員資料來進行產線排程並預估該預估產量。
  4. 如請求項2所述之排程系統，其中該診斷 模組對該瓶頸站進行機台診斷時，係經由該通訊模組對該些加工站中每一者的至少一感測器，取得對應該即時製程資料的實際量測數值，以進行分析並判斷是否異常。
  5. 如請求項4所述之排程系統，其中該診斷模組更包括對該些加工站中每一者的即時製程資料，設定對應的一參數異常區間資料，並將對應該即時製程資料的實際量測資料和該參數異常區間資料進行比對，以進行診斷。
  6. 如請求項5所述之排程系統，其中該些參數異常區間資料包含一機台生產時間門檻區間、一機台異常參數門檻區間、一刀具磨耗長度門檻區間、一上下料時間門檻區間與一操作時間門檻區間。
  7. 如請求項5所述之排程系統，其中當該產線排程的該實際產量未達到該預估產量時，該診斷模組將該些加工站中當前產量最低者做為該瓶頸站；該診斷模組依據該瓶頸站之該參數異常區間資料分析並判斷該瓶頸站的複數個異常診斷率；依據該目標產量、該交貨時程及該即時製程資料，對該些異常診斷率分別加權，以計算一整體異常率；當該整體異常率高於一門檻值，該診斷模組重新調整該產線排程以更換該至少一瓶頸站。
  8. 如請求項1所述之排程系統，其中該排程 模組透過該即時製程資料中的該加工時間來預估該預估產量。
  9. 如請求項8所述之排程系統，其中該排程模組更依據一達交率、一稼動率、一設定產量和庫存資料中之至少一者，來進行該產線排程。
  10. 一種排程方法，藉由一處理裝置實施，該處理裝置包含一通訊模組，包含以下步驟：(A)透過一通訊模組經由通訊鏈結到複數個加工站，用以接收每一加工站之一即時製程資料，包含主程式編號和加工時間；(B)令該處理裝置依據預先設定之一目標產量、一交貨時程及該些加工站的該即時製程資料進行產線排程，並計算一預估產量；以及(C)令該處理裝置判斷該產線排程的實際產量是否達該預估產量，當該實際產量低於該預估產量時，依據該即時製程資料，從該些加工站中決定一瓶頸站；以及(D)令該處理裝置對該瓶頸站進行機台診斷，以找出一異常原因。
  11. 如請求項10所述之排程方法，其中該即時製程資料包含每一加工站之一主軸轉速、複數個加工參數、一產量、一切削距離、一馬達振動頻率、一馬達溫度和一機台油壓以上至少其一。
  12. 如請求項11所述之排程方法，其中步驟(A)包含：透過該通訊模組取得對應該些加工站的一製造執行系統的一刀具資料與一企業資源計畫系統的一人員資料，該排程模組更包括依據該刀具資料與該人員資料來進行產線排程並計算該預估產量。
  13. 如請求項11所述之排程方法，其中步驟(C)包含：對該瓶頸站進行機台診斷時，係經由該通訊模組對該些加工站中每一者的至少一感測器，取得對應該即時製程資料的實際量測數值，以進行分析並判斷是否異常。
  14. 如請求項13所述之排程方法，其中步驟(C)更包含：對該些加工站中每一者的即時製程資料，設定對應的一參數異常區間資料，並將對應該即時製程資料的實際量測資料和該參數異常區間資料進行比對，以進行診斷。
  15. 如請求項14所述之排程方法，其中該些參數異常區間資料包含一機台生產時間門檻區間、一機台異常參數門檻區間、一刀具磨耗長度門檻區間、一上下料時間門檻區間與一操作時間門檻區間。
  16. 如請求項14所述之排程方法，其中步驟 (C)包含：當該產線排程的該實際產量未達到該預估產量時，將該些加工站中當前產量最低者做為該瓶頸站，且步驟(D)包含：依據該瓶頸站之該參數異常區間資料分析並判斷該瓶頸站的複數個異常診斷率；依據該目標產量、該交貨時程及該即時製程資料，對該些異常診斷率分別加權，以計算一整體異常率；當該整體異常率高於一門檻值，重新調整該產線排程以更換該至少一瓶頸站。
  17. 如請求項10所述之排程方法，其中步驟(B)包含：透過該即時製程資料中的該加工時間來預估該預估產量。
  18. 如請求項17所述之排程方法，其中步驟(B)更包含：更依據一達交率、一稼動率、一設定產量和庫存資料中之至少一者，來進行該產線排程。
TW105139098A 2016-11-28 2016-11-28 排程系統及方法 TWI616827B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW105139098A TWI616827B (zh) 2016-11-28 2016-11-28 排程系統及方法
US15/371,170 US20180150066A1 (en) 2016-11-28 2016-12-06 Scheduling system and method
CN201611120416.2A CN108121306A (zh) 2016-11-28 2016-12-08 排程系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW105139098A TWI616827B (zh) 2016-11-28 2016-11-28 排程系統及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TWI616827B true TWI616827B (zh) 2018-03-01
TW201820213A TW201820213A (zh) 2018-06-01

Family

ID=62189232

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW105139098A TWI616827B (zh) 2016-11-28 2016-11-28 排程系統及方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20180150066A1 (zh)
CN (1) CN108121306A (zh)
TW (1) TWI616827B (zh)

Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105467969A (zh) * 2016-01-18 2016-04-06 京东方科技集团股份有限公司 一种制造执行系统
US11181882B2 (en) * 2017-06-19 2021-11-23 The Boeing Company Dynamic modification of production plans responsive to manufacturing deviations
WO2019090264A1 (en) * 2017-11-03 2019-05-09 Drishti Technologies, Inc. Real time anomaly detection systems and methods
JP2020035385A (ja) * 2018-08-31 2020-03-05 三菱重工業株式会社 スケジュール作成装置、スケジュール作成方法及びプログラム
TWI668584B (zh) * 2018-11-20 2019-08-11 財團法人資訊工業策進會 一種模擬裝置及方法
JP7301334B2 (ja) * 2019-02-19 2023-07-03 株式会社Isowa 段ボールシート製函機の運転実績評価システムおよび運転実績評価装置
JP7301335B2 (ja) * 2019-02-19 2023-07-03 株式会社Isowa 段ボールシート製函機の運転実績評価システムおよび運転実績評価装置
JP6869453B2 (ja) * 2019-02-21 2021-05-12 三菱電機株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
CN110007609A (zh) * 2019-02-21 2019-07-12 天津科技大学 一种智能家居系统及其使用方法
TWI703006B (zh) * 2019-07-17 2020-09-01 中華電信股份有限公司 適用於加工機台的暖機系統和暖機方法
CN111489079B (zh) * 2020-04-09 2023-08-01 Oppo（重庆）智能科技有限公司 一种产能瓶颈检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN111427323B (zh) * 2020-04-22 2021-09-24 Oppo（重庆）智能科技有限公司 一种产能瓶颈监控方法、装置、设备及存储介质
CN112180851B (zh) * 2020-09-03 2022-03-08 日立楼宇技术（广州）有限公司 生产流水线的控制方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112308450A (zh) * 2020-11-12 2021-02-02 深圳市华博创新科技有限公司 一种手工工序产能确定方法
CN113176762B (zh) * 2021-04-13 2024-05-28 诸暨兴大豪科技开发有限公司 刺绣产品数的确定方法、装置、设备及存储介质
CN113408902B (zh) * 2021-06-21 2022-08-26 北京思路智园科技有限公司 基于人工智能的全流程生产调度系统及方法
CN113592288B (zh) * 2021-07-28 2023-10-10 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种基于非等同并行机模型的下料计划排程方法
CN114326640B (zh) * 2021-12-31 2024-05-17 广州明珞装备股份有限公司 一种瓶颈工位寻找方法、系统、设备及存储介质
CN116205023B (zh) * 2022-07-12 2024-03-08 上海奔曜科技有限公司 机器人智能实验室的设计方法、装置、设备和存储介质
CN117047870B (zh) * 2023-10-12 2023-12-22 四川省致链数字科技有限公司 一种基于工业互联网的家具打孔工序柔性匹配系统及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6546300B1 (en) * 1998-12-08 2003-04-08 Kabushiki Kaisha Toshiba Production/manufacturing planning system
CN1508731A (zh) * 2002-12-14 2004-06-30 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 主生产排配管理系统及方法
TW200516452A (en) * 2003-11-14 2005-05-16 Inventec Corp Production control system and method thereof
TW200903355A (en) * 2007-07-06 2009-01-16 Hon Hai Prec Ind Co Ltd System and method for arranging a purchase order

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10206902A1 (de) * 2002-02-19 2003-09-11 Siemens Ag Engineeringverfahren und Engineeringsystem für industrielle Automatisierungssysteme
CN1704947A (zh) * 2004-05-29 2005-12-07 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 模具加工产能负载处理系统及方法
CN102750596A (zh) * 2011-04-19 2012-10-24 联比禔科技有限公司 结合虚拟情境的生产线管理系统及其方法
EP2579190A1 (en) * 2011-10-03 2013-04-10 Siemens Aktiengesellschaft System and method for controlling the operations of a manufacturing facility
US9678505B2 (en) * 2013-10-14 2017-06-13 Invensys Systems, Inc. Line management in manufacturing execution system
CN105045236B (zh) * 2015-07-21 2018-02-13 江苏云道信息技术有限公司 一种流水线生产调度方法及系统
CN105160439B (zh) * 2015-10-08 2019-03-01 桥弘软件开发（上海）有限公司 一种生产排程方法及自动排程系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6546300B1 (en) * 1998-12-08 2003-04-08 Kabushiki Kaisha Toshiba Production/manufacturing planning system
CN1508731A (zh) * 2002-12-14 2004-06-30 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 主生产排配管理系统及方法
TW200516452A (en) * 2003-11-14 2005-05-16 Inventec Corp Production control system and method thereof
TW200903355A (en) * 2007-07-06 2009-01-16 Hon Hai Prec Ind Co Ltd System and method for arranging a purchase order

Also Published As

Publication number Publication date
US20180150066A1 (en) 2018-05-31
CN108121306A (zh) 2018-06-05
TW201820213A (zh) 2018-06-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI616827B (zh) 排程系統及方法
JP6423546B2 (ja) 高度なデータクレンジングシステムおよび方法
KR101495256B1 (ko) 클러스터 툴을 위한 자동화된 상태 추정 시스템과 이러한 시스템을 동작시키는 방법
CN103345209B (zh) 生产监控方法及系统
CN107247849A (zh) 基于比例故障率模型优化机械系统的维护方法及系统
CN105223914A (zh) 管控机台生产数据的系统及其方法
JP5621967B2 (ja) 異常データ分析システム
CN117391411B (zh) 一种基于iot物联网的产品加工管理系统
CN105628218A (zh) 一种光模块芯片温度校准方法
CN108345275A (zh) 设备监控系统及设备监控方法
CN118195284B (zh) 一种基于大数据的智能运维可视化监控方法及系统
CN110500371A (zh) 一种冲压生产线设备工作状态检测方法
Peng et al. Modeling of software fault detection and correction processes with fault dependency
CN109240253B (zh) 一种在线设备诊断及预防性维护方法及系统
KR20190077137A (ko) 인프라 설비 가동 데이터 자동분석방법 및 시스템
CN114595999A (zh) 一种基于全流程质量管控的系统化软件管理办法
CN117950380A (zh) Mes驱动的工位终端生产过程控制系统及方法
CN104199417A (zh) 一种半导体镀膜工艺的统计过程监控方法
CN106373028B (zh) 一种电力维修系统
CN116050716B (zh) 基于互联网的智慧园区管理控制平台
JP2019095930A (ja) 決定装置、補正装置、表示装置、決定システム、決定方法及びコンピュータプログラム
CN104078381A (zh) 一种量测机台监测图规格界限设定的方法
JP2021197026A (ja) 稼働ロス分析システム、および稼働ロス分析方法
CN107885075B (zh) 一种对过程控制智能整定的检测方法及系统
CN107886205B (zh) 压降恢复系统