[發明專利]一種智能工廠管理平臺系統

在審

• 申請號: 201611209946.4
• 申請日: 2016-12-24
• 公開（公告）號: CN108241343A
• 公開（公告）日: 2018-07-03
• 發明（設計）人: 米永東;薄曰波;姚玉峰;姜兆偉;徐麗麗
• 申請（專利權）人: 青島海爾模具有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京元中知識產權代理有限責任公司 11223
• 代理人: 曲艷

本發明涉及一種智能工廠管理平臺系統，包括：智能感知層，用于對生產過程中各個信息源的數據進行匯總、整理和存儲；智能數據分析層，用于對采集的各類數據進行實時分析，對設備的健康狀態和產品的質量狀態進行監測、評估和預測，并將分析結果在可視化人機交互界面中顯示，產生相應的決策支持建議；管理與決策層，用于將分析結果和決策建議按需推送給公司管理的各個部門，為上層信息系統提供決策和計劃依據。本發明充分挖掘歷史和實時的監測數據和生產數據，對設備的健康狀態進行精確地定量分析和管控，通過對設備狀態的預測性分析制定合理的生產計劃和維護計劃，防止設備和產品因故障而失效，有效降低運維成本、提高成產效率、保障產品質量和提高市場綜合競爭力。

技術領域

本發明涉及一種智能工廠管理平臺系統，屬于智能化生產制造技術領域。

背景技術

對于制造業企業而言，生產設備與企業生產密切相關，價格昂貴且使用和維護成本占據企業成本的比例很大，因此實現生產設備運維的精益化、精確化和智能化，對裝備制造企業具有十分重大的意義。

現有制造業企業的生產管理存在以下幾點問題：一是，現有的數控機床聯網制造了大量數據，這些數據往往被存儲在企業的數據庫中無人問津，沒有很好的分析方式，目前僅僅限于原始數據重現，其中所包含的巨大潛在價值并沒有得到充分的利用和挖掘；二是，由于數控機床數量多、類型多、系統多樣，雖然數據互聯，但對于每種不同機型，缺少每個機臺的針對性健康狀態監測結果；三是，現有的模具生產管理系統更多是從設計角度出發，沒有對設備健康狀況做監測，并且在管理時沒有將生產效率與設備健康連接起來，所使用機器將因為衰退情況的未知而對生產任務的完成造成未知風險。如對于相同設備的維護管理，由于經常依賴于經驗以及設備用戶手冊，所采用的維護方式大都趨同，然而，根據設備所經歷的不同工況，相同的設備可能衰退的過程不盡相同，如果對于衰退不嚴重的設備實施了維護，那么會造成資源浪費以及停機時間，進而影響生產效率，如果對于衰退嚴重的設備延遲進行維護，則可能造成設備加速老化，甚至嚴重的生產安全隱患。

制造企業設備故障的突然發生,不僅會增加企業的維護成本,而且會嚴重影響企業的生產效率,使企業蒙受巨大損失。制造設備的健康狀態和加工工具的磨損情況，是影響產品質量的關鍵因素和風險，即使是在設備沒有出現明顯故障和停機的狀態下，由于設備健康狀態衰退所造成的精度損失，雖不可見卻客觀存在。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種降低運維成本、提高成產效率的智能工廠管理平臺系統。

為實現上述目的，本發明的技術方案是：

一種智能工廠管理平臺系統，包括：智能感知層，用于對生產過程中各個信息源的數據進行采集、匯總、整理和存儲；智能數據分析層，用于對采集的各類數據進行實時分析，對設備的健康狀態和產品的質量狀態進行監測、評估和預測，并將分析結果在可視化人機交互界面中顯示，產生相應的決策支持建議；管理與決策層，用于將分析結果和決策建議按需推送給公司管理的各個部門，為上層信息系統提供決策和計劃依據。

進一步，所采集的數據包括傳感器數據、MDC數據、生產計劃數據、維修和維護記錄、質量數據、供應鏈數據、庫存數據。

進一步，所述智能數據分析層包括算法功能模塊、數據建模模塊、設備健康預診和診斷模塊、機臺集群管理模塊、刀具壽命管理模塊、能耗管理與分析模塊、人員管理模塊、質量監控與管理模塊、產品全生產周期質量追溯模塊、智能維護排程模塊、智能生產管理與排程模塊、設備操作違規報警模塊、稼動率統計與分析模塊中的一種或多種組合。

進一步，所述設備健康預診和診斷模塊及機臺集群管理模塊采取基于模型的診斷方法和/或采用將每個機臺的特征向量與集群內其他同類設備的特征向量進行差異性比對的診斷方法。

進一步，所述模型為關聯了刀具、工裝、設備機械精度的模型，對設備歷史監測和生產數據特征進行有針對性的提取，利用提取的特征值調整預診和故障診斷模型，對設備進行健康狀態監測。