TWI814419B - 基於記憶體運算的派工系統以及派工方法 - Google Patents

基於記憶體運算的派工系統以及派工方法 Download PDF

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Abstract

本發明提供一種基於記憶體運算的派工系統以及派工方法。派工系統包括儲存裝置。儲存裝置儲存多個模組、初始業務資料、資料轉換規格以及運算規格。儲存裝置包括處理器，並且處理器執行多個模塊。多個模組包括資料轉換模組、運算模組以及傳輸模組。資料轉換模組根據資料轉換規格對初始業務資料執行資料壓縮，以產生物件資料。運算模組對物件資料執行運算規格中的運算；並且運算模組根據雜湊函數以獲得物件資料中每個物件的位址。傳輸模組根據地址提取物件資料中對應的物件，以產生輸出資料。

Description

基於記憶體運算的派工系統以及派工方法
本發明是有關於一種記憶體運算技術，尤其是一種基於記憶體運算的派工系統以及派工方法。
目前，針對在製品(Work in Process，WIP)的製造作業的過程中，常需要傳輸大量的車間生產資料，因此傳統的製造場景中，以資料庫(Database)為中心當使用者端下達指令或修改資料之時，需要將資料存回資料庫(Database)中，排程或派工系統再從資料庫存取以進行運算。對此，傳統的派工作業不僅造成製造或派工的伺服端工作負載較大，且各系統節點必須與資料庫及伺服端有連結，使得傳統的派工作業具有較大的傳輸量以及較重的運算負載，而無法有效地提升傳輸與運算效率。
本發明是針對一種基於記憶體運算的派工系統以及派工方法，可通過記憶體運算、資料轉換規格以及運算規格，而有效地提升傳輸效率以及降低連線複雜度。
本發明的派工系統包括儲存裝置。儲存裝置儲存多個模組、初始業務資料、資料轉換規格 以及運算規格。儲存裝置包括處理器，並且處理器執行多個模組。多個模組包括資料轉換模組、運算模組以及傳輸模組。資料轉換模組根據資料轉換規格對初始業務資料執行資料壓縮，以產生物件資料。運算模組對物件資料執行運算規格中的運算；並且運算模組根據雜湊函數 以獲得物件資料中每個物件的位址。傳輸模組根據地址提取物件資料中對應的物件，以產生輸出資料。本發明的派工系統可通過記憶體運算、資料轉換規格以及運算規格進行系統之間業務資料以及欄位表的傳輸與運算，以減少對資料庫以及伺服端的存取，進而達到去中心化的製造場景。
本發明的派工方法包括以下步驟：根據資料轉換規格對初始業務資料執行資料壓縮以產生物件資料；將對物件資料執行運算規格中的運算；運算模組根據雜湊函數獲得物件資料中每個物件的位址；以及根據地址提取物件資料中對應的物件，以產生輸出資料。
基於上述，本發明的派工系統以及派工方法，可通過記憶體運算、資料轉換規格以及運算規格，而達到共用互通記憶體資料以及提取業務資料中部份的所需資料，以有效地提升傳輸效率以及降低連線複雜度。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
現將詳細地參考本發明的示範性實施例，示範性實施例的實例說明於附圖中。只要有可能，相同元件符號在圖式和描述中用來表示相同或相似部分。
圖1是本發明的一實施例的基於記憶體運算的派工系統的示意圖。參考圖1，派工系統100包括儲存裝置110。儲存裝置110用以儲存多個模組、初始業務資料、資料轉換規格以及運算規格。儲存裝置110包括處理器111，並且處理器111用以執行多個模快。在本實施例中，本發明的派工系統100可以是先進規劃排程系統或製造執行系統來提供派工服務(或其他業務服務(Business service))的功能。換言之，使用者可通過先進規劃排程系統且/或製造執行系統的記憶體(儲存裝置110)進行資料壓縮以及記憶體運算，以減少對資料庫以及伺服端的存取，進而達到去中心化的製造場景/系統，並且派工系統100可根據運算結果更新物件資料的欄位表或狀態表，以輸出輸入資料。
在本實施例中，派工系統100可例如是設置在工作站或製造場景的儲存媒體或裝置之中，以供使用者操作。工作站可用於控制多個制程設備，並且多個工作站可實現一個生產目標。或者，派工系統100可例如是設置在雲端伺服器中，以供用戶操作，並連線控制工作站及輸出運算後的欄位表與資料。在本實施例中，儲存裝置110可包括記憶體(Memory)及/或資料庫(database)，其中記憶體可例如非易失性記憶體(Non-Volatile Memory，NVM)。儲存裝置110可儲存有用於實現本發明各實施例的相關程式、模組、系統或演算法，以供處理器111存取並執行而實現本發明各實施例所描述的相關功能及操作。處理器111可例如包括中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，或是其他可程式設計之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位訊號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、可程式設計邏輯器件(Programmable Logic Device，PLD)、其他類似處理電路、其他可執行記憶體運算的處理電路或這些裝置的組合。在本實施例中，先進規劃排程系統以及製造執行系統可例如是以JSON(JavaScript Object Notation)、可延伸標記式語言(Extensible Markup Language，XML)或YAML等諸如此類的程式語言來實現的，但本發明也不限於此。
本實施例中，處理器111執行儲存於儲存裝置110中的多個模組，以進行資料運算以及資料壓縮，並且可用於將運算後的物件資料且/或欄位表轉存至其他派工系統。多個模組包括資料轉換模組112、運算模組113以及傳輸模組114，處理器111可執行資料轉換模組112以根據資料轉換規格對初始業務資料執行資料壓縮，以產生物件資料。運算模組113對物件資料執行運算規格中的運算；並且運算模組113根據雜湊函數以獲得物件資料中每個物件的位址。傳輸模組114根據地址提取物件資料中對應的物件，以產生輸出資料。如此，派工系統100載入資料或獲得資料之後，不須通過資料庫(Database)即能執行相關資料的運算與運作。
圖2是本發明的一實施例的基於記憶體運算的派工方法的流程圖。參考圖1以及圖2，本實施例的派工系統100可執行如以下步驟S210~S240。在本實施例中，使用者可預先將資料轉換規格以及運算規格儲存於儲存裝置110中。在步驟S210，資料轉換模組112根據資料轉換規格對初始業務資料執行資料壓縮，以產生物件資料。在本實施例中，初始業務資料為輸入資料，並且生產規劃資料以及機台(Equipment，EQ)資料皆可作為輸入資料。
在步驟S220，運算模組113對物件資料執行運算規格中的運算；並且運算模組113根據雜湊函數以獲得物件資料中每個物件的位址。每個位址對應一個雜湊值。在步驟S230，傳輸模組114根據地址提取物件資料中對應的物件，以產生輸出資料。在本實施例中，輸出資料可包括對應的物件的相關料號、途程、以及在製品(Work in Process，WIP)的資料、經過運算後的更新狀態且/或特徵資料、生產規劃資料以及機台資料。生產規劃資料可例如是由先進規劃排程系統(Advanced Planning and Scheduling，APS)所提供的，並且機台資料可例如是由製造執行系統(Manufacturing Execution System，MES)所提供的。
圖3是本發明的一實施例的根據資料轉換規格以及運算規格的執行示意圖。參考圖1以及圖3。在本實施例中，資料轉換模組112根據初始業務資料的業務種類將物件資料儲存於多個資料集區350。業務種類可以是工單群資料、設備群資料以及途程群資料。也就是說，資料轉換模組112根據初始業務資料的種類以及特徵內容將對應的物件資料儲存於儲存裝置300中不同的記憶體區塊。在本實施例中，運算規則為邏輯法則規格(Specification)，是關於製造現場中的相關邏輯。如此，使用者可以通過此邏輯法則規格加以指示。值得說明的是，運算模組113可以由處理器310中的運算邏輯器330所執行，且運算模組113根據運算規格對物件資料進行運算。在本實施例中，運算模組113根據運算規格對物件資料進行位元運算。並且，如圖3所示，運算邏輯器330根據物件資料的業務種類或物件資料的位元狀態將物件資料(如圖3所示的f)儲存於對應的資料集區以及業務種類區塊中。位運算例如可包括以下表1所示的內容。如此，本發明基於記憶體運算的派工系統100不僅可以有效壓縮儲存資料、減少運算資料量、節省記憶體空間以及加速運算效能。
記憶體位址 位 狀態 運算式 結果
0000 0 0 0 0 0 &&4 0
0001 0 0 0 1 1 0
0002 0 0 1 0 2 0
0003 0 0 1 1 3 0
0004 0 1 0 0 4 4
0005 0 1 0 1 5 4
0006 0 1 1 0 6 4
0007 0 1 1 1 7 4
表1
圖4是本發明的一實施例的執行資料映射以及產生共用資料的示意圖。參考圖1以及圖4。在本實施例中，資料轉換模組112包括載入單元421以及資料映射單元411、425。載入單元421將初始業務資料根據資料轉換規格轉換成物件以及欄位表，並且物件資料包括物件以及對應的欄位表。
值得注意的是，根據資料轉換規格所轉換後的物件資料可包括如以下表2以及表3所示的多個特徵資料的至少其中之一。表2以及表3所示的多個特徵資料包括特徵值以及實際值。多個特徵資料可以包括任何有關於料號、途程、以及在製品(Work in Process，WIP)的資料。在本實施例中，物件資料中的特徵資料項目目以及特徵欄位是動態地根據輸入資料的內容所產生的。也就是說，資料轉換模組112可根據輸入資料所包括的特徵以及資料動態地新增或減少資料轉換規格中的業務特徵資料以及特徵欄位。在本實施例中，輸出資料416可僅包括欄位表，以減少製造場景中多個系統間的傳輸資料量以及提升整體效率。
物件集合檔案名 對象名稱 欄位 欄位
Item.dat Item !ID NAME
Item_Spec.dat Item_Spec ID *SEQ(int)
Lot.dat Lot MOID STATUS
表2
狀態 訂單 途程序 工單
1 APS_DO_127-1 1 MO-3110
2 APS_DO_127-1 2 MO-3120
3 APS_DO_127-1 5 MO-3100
表3
參照圖1與圖4。在本實施例中，資料映射單元411、425於儲存裝置110中建立多個物件集合區塊(422、423、424)，並且根據指標方式將具有相同位元狀態的物件儲存於相同的物件集合區塊中，以壓縮儲存的資料。處理器420通過資料映射單元425從不同的物件集合區塊中讀取對應的物件資料，進而執行處理邏輯426(運算規格)中的運算。如此，處理器420可只處理對應運算規格的部分物件資料，進而簡化使用與存取的運算與資料量的載入以提升整體效率。在本實施例中，記憶體管理器410通過資料映射單元411從對應的業務種類(412、413)中存取對應的物件資料，進而產生共用資料(步驟S415)。傳輸模組414可將共用資料作為輸出資料416輸出至外部派工系統或本發明派工系統100的其他儲存裝置之中。在本實施例中，共用資料為通過資料映射單元411從物件資料中所存取的對應部分。如此，傳輸模組414可只傳輸經運算後物件資料被改變的對應部分，以大幅減少製造場景中的資料傳輸量以及減少派工系統對伺服器以及資料庫的存取，進而提升資料傳輸效率。
圖5是本發明的一實施例的執行資料壓縮以及更新欄位表的示意圖。參考圖1以及圖5。在步驟S511中，基於記憶體運算的派工系統100從企業資源規劃(Enterprise resource planning，ERP)系統510將初始業務資料載入派工系統100的記憶體520中，並且儲存格式為記憶體位址格式。並且，記憶體520儲存有對應初始業務資料的欄位表531、541。在步驟S512中，處理器111根據資料狀態將物件資料儲存於不同的記憶體區塊，並且記憶體區塊位址可以由指標器提供。在本實施例中，處理器111對物件資料的運算過程中通過位元運算，並且根據運算結果轉移資料狀態以及儲存的記憶體區塊。值得說明的是，處理器111透過將運算模組113更新經過運算的欄位表542。也就是說，儲存於記憶體520中的欄位表會根據運算結果產生更新後的欄位表542。在本實施例中，派工系統100可以從其他派工系統或儲存裝置接收更新後的欄位表532、533，進而對應地更新記憶體520中的欄位表或物件資料。
圖6是本發明的一實施例的執行共用資料的示意圖。參考圖6。在本實施例中，本發明的基於記憶體運算的派工系統600可以包括製造執行系統610以及先進規劃排程系統620，並且製造執行系統610以及先進規劃排程系統620可以各別包括可執行記憶體運算的儲存裝置。在步驟S621，處理器讀取資料。資料可以是業務資料或製造場景中的相關資料與指示。處理器可讀取與存取儲存於儲存裝置中的業務資料，或是從資料庫載入業務資料。在步驟S622，處理器根據資料在記憶體(儲存裝置)中產生對應的資料區塊。處理器根據業務資料的業務種類且/或根據業務資料的狀態值產生對應的資料區塊，以達到資料壓縮。在步驟S623，處理器根據資料在快取區塊627中產生對應的資料區塊。在本實施例中，處理器根據資料的使用頻率將物件資料儲存於快取區塊611、627中。在本實施例中，地址為雜湊值。在步驟S624，處理器通過每一個物件資料具有的不同的雜湊值633、639，以根據雜湊值633、639、636提取對應的資料631、637、612，以作為共用資料630或執行位元運算。
參考圖1與圖6。在本實施例中，運算模組113判斷欲提取資料是否儲存於儲存裝置110的快取區塊611/627。當提取資料被儲存於快取區塊611/627時，運算模組113根據地址將提取資料從快取區塊611/627輸出至資料交換區。並且當提取資料未儲存於快取區塊611/627時，運算模組113根據地址將提取資料從物件集合區塊輸出至資料交換區。在步驟S625，資料的運算通過位元運算決定狀態。在步驟S626，處理器111根據雜湊值633、639輸出對應的資料。
在本實施例中，處理器111將對應雜湊值633、639的物件資料631、637傳輸至共用資料630區中。如此，被先進規劃排程系統620輸出的物件資料632、638可以被製造執行系統610存取，以達到共用互通記憶體資料以及提取業務資料中部份的所需資料。如此，使用本發明派工系統100的製造場景可達到降低連線複雜度、提升回應用戶端需求的效率以及去中心化以減少伺服器/資料庫的工作負載。在本發明中，具有同樣核心(kernel)架構的系統可以達到共用互通記憶體資料。如此，只需要傳輸欄位表(資料規格)就可達到製造場景中的每個派工系統100/製造系統間的運行與運算，以提升資料傳輸的效率。
綜上所述，本發明的基於記憶體運算的派工系統以及派工方法，可達到製造場景中，各系統之間的資料載入以及輸出資料規格不相關於資料庫。如此一來，各種生產環境的搭載與架接，只需要搭載資料轉換規格以及載入器，即可達到共用記憶體資料以及降低傳輸資料量的效益，而有效地提升製造場景中工作站的生產效率與指令回應效率。
最後應說明的是：以上各實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述各實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特徵進行等同替換；而這些修改或者替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的範圍。
100:派工系統 110:儲存裝置 111:處理器 112:資料轉換模組 113:運算模組 114:傳輸模組 300:儲存裝置 310:處理器 320:控制器 330:運算邏輯器 340:快取區塊 350:資料集區1 360:資料集區N 410:記憶體管理器 411:資料映射單元 412:業務種類1 413:業務種類2 414:傳輸模組 416:輸出資料 420:處理器 421:載入單元 422:物件集合區塊1 423:物件集合區塊2 424:物件集合區塊3 425:資料映射單元 426:處理邏輯 510:企業資源規劃系統 531、532、533、541、542:欄位表 520:記憶體 521:批號1 522:批號2 610:製造執行系統 611:快取區塊 612:物件資料 620:先進規劃排程系統 627:快取區塊 630:共用資料 631:物件資料 632、634、635、636、637、638:物件資料 633、639:雜湊值 S210~S240、S415、S511、S512、S621~S626:步驟
圖1是本發明的一實施例的基於記憶體運算的派工系統的示意圖。 圖2是本發明的一實施例的基於記憶體運算的派工方法的流程圖。 圖3是本發明的一實施例的根據資料轉換規格以及運算規格的執行示意圖。 圖4是本發明的一實施例的執行資料映射以及產生共用資料的示意圖。 圖5是本發明的一實施例的執行資料壓縮以及更新欄位表的示意圖。 圖6是本發明的一實施例的執行共用資料的示意圖。
S210~S240:步驟

Claims (14)

  1. 一種基於記憶體運算的派工系統，包括： 一儲存裝置，儲存多個模組、一初始業務資料、一資料轉換規格以及一運算規格，並且包括執行所述多個模組的一處理器，其中所述多個模組包括一資料轉換模組、一運算模組以及一傳輸模組， 其中所述資料轉換模組根據所述資料轉換規格對所述初始業務資料執行資料壓縮，以產生一物件資料; 所述運算模組對所述物件資料執行所述運算規格中的運算；並且所述運算模組根據雜湊函數以獲得所述物件資料中每一物件的位址； 所述傳輸模組根據所述位址提取所述物件資料中對應的所述物件，以產生一輸出資料。
  2. 如請求項1所述的派工系統，其中所述資料轉換模組包括一載入單元以及一資料映射單元； 其中所述載入單元將所述初始業務資料根據所述資料轉換規格轉換成所述物件以及一欄位表，所述物件資料包括所述物件以及所述欄位表； 所述資料映射單元於所述儲存裝置中建立多個物件集合區塊，並且根據指標方式將具有相同位元狀態的所述物件儲存於相同的所述多個物件集合區塊之中。
  3. 如請求項2所述的派工系統，其中所述資料轉換模組根據所述初始業務資料的一業務種類將所述物件資料儲存於多個資料集區。
  4. 如請求項2所述的派工系統，其中所述欄位表包括對應的所述初始業務資料的一資料位元以及一資料狀態，並且所述輸出資料為所述欄位表。
  5. 如請求項2所述的派工系統，其中所述運算模組根據所述運算規格對所述物件資料進行位元運算，並且所述運算模組更新經過運算的所述欄位表。
  6. 如請求項1所述的派工系統，其中所述位址為一雜湊值，並且所述運算模組判斷一提取資料是否儲存於所述儲存裝置的一快取區塊中， 當所述提取資料被儲存於所述快取區塊時，所述運算模組根據所述位址將所述提取資料從所述快取區塊輸出至一資料交換區， 當所述提取資料未儲存於所述快取區塊時，所述運算模組根據所述位址將所述提取資料從一物件集合區塊輸出至所述資料交換區。
  7. 如請求項6所述的派工系統，其中所述運算模組根據一使用頻率將所述物件資料儲存於所述快取區塊中。
  8. 一種基於記憶體運算的派工方法，包括： 根據一資料轉換規格對一初始業務資料執行資料壓縮以產生一物件資料； 對所述物件資料執行一運算規格中的運算； 一運算模組根據一雜湊函數獲得所述物件資料中每一物件的一位址；以及 根據所述位址提取所述物件資料中對應的一物件，以產生一輸出資料。
  9. 如請求項8所述的派工方法，其中所述根據所述資料轉換規格對所述初始業務資料執行資料壓縮以產生所述物件資料的步驟，還包括： 將所述初始業務資料根據所述資料轉換規格轉換成所述物件以及一欄位表，其中所述物件資料包括所述物件以及所述欄位表；以及 建立多個物件集合區塊，並且根據指標方式將具有相同位元狀態的所述物件儲存於相同的所述物件集合區塊中。
  10. 如請求項9所述的派工方法，其中根據所述初始業務資料的一業務種類，將所述物件資料儲存至多個資料集區。
  11. 如請求項9所述的派工方法，其中所述欄位表包括對應的所述初始業務資料的一資料位元以及一資料狀態，並且所述輸出資料為所述欄位表。
  12. 如請求項9所述的派工方法，還包括： 根據所述運算規格對所述物件資料進行位元運算，並且更新經過運算的所述欄位表。
  13. 如請求項8所述的派工方法，其中所述位址為一雜湊值，並且，所述方法還包括： 判斷一提取資料是否儲存於一儲存裝置的一快取區塊中， 當所述提取資料被儲存於所述快取區塊時，所述運算模組根據所述位址將所述提取資料從所述快取區塊輸出至一資料交換區， 當所述提取資料未儲存於所述快取區塊時，所述運算模組根據所述位址將所述提取資料從一物件集合區塊輸出至所述資料交換區。
  14. 如請求項13所述的派工方法，還包括： 根據一使用頻率將所述物件資料儲存於所述快取區塊中。
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