一种智能工厂管理平台系统技术方案

本发明专利技术涉及一种智能工厂管理平台系统，包括：智能感知层，用于对生产过程中各个信息源的数据进行汇总、整理和存储；智能数据分析层，用于对采集的各类数据进行实时分析，对设备的健康状态和产品的质量状态进行监测、评估和预测，并将分析结果在可视化人机交互界面中显示，产生相应的决策支持建议；管理与决策层，用于将分析结果和决策建议按需推送给公司管理的各个部门，为上层信息系统提供决策和计划依据。本发明专利技术充分挖掘历史和实时的监测数据和生产数据，对设备的健康状态进行精确地定量分析和管控，通过对设备状态的预测性分析制定合理的生产计划和维护计划，防止设备和产品因故障而失效，有效降低运维成本、提高成产效率、保障产品质量和提高市场综合竞争力。

An intelligent factory management platform system

The invention relates to an intelligent factory management platform system, including: intelligent sensing layer, which is used to collect, organize and store the data of each information source in the production process; the intelligent data analysis layer is used to analyze the collected data in real time, and monitor the health status of the equipment and the quality of the product. The analysis results are displayed in the visual human-computer interface, and the corresponding decision support proposal is produced. The management and decision-making layer is used to push the analysis results and decision-making suggestions to each department of the company management and provide the decision and plan basis for the upper information system. The invention fully excavated the historical and real-time monitoring data and production data, made the accurate quantitative analysis and control of the health state of the equipment. Through the prediction analysis of the state of the equipment, the reasonable production plan and maintenance plan were formulated to prevent equipment and products from failure due to failure, effectively reduce the operation and maintenance costs and increase production. Efficiency, guarantee product quality and improve market competitiveness.

【技术实现步骤摘要】
一种智能工厂管理平台系统
本专利技术涉及一种智能工厂管理平台系统，属于智能化生产制造

技术介绍
对于制造业企业而言，生产设备与企业生产密切相关，价格昂贵且使用和维护成本占据企业成本的比例很大，因此实现生产设备运维的精益化、精确化和智能化，对装备制造企业具有十分重大的意义。现有制造业企业的生产管理存在以下几点问题：一是，现有的数控机床联网制造了大量数据，这些数据往往被存储在企业的数据库中无人问津，没有很好的分析方式，目前仅仅限于原始数据重现，其中所包含的巨大潜在价值并没有得到充分的利用和挖掘；二是，由于数控机床数量多、类型多、系统多样，虽然数据互联，但对于每种不同机型，缺少每个机台的针对性健康状态监测结果；三是，现有的模具生产管理系统更多是从设计角度出发，没有对设备健康状况做监测，并且在管理时没有将生产效率与设备健康连接起来，所使用机器将因为衰退情况的未知而对生产任务的完成造成未知风险。如对于相同设备的维护管理，由于经常依赖于经验以及设备用户手册，所采用的维护方式大都趋同，然而，根据设备所经历的不同工况，相同的设备可能衰退的过程不尽相同，如果对于衰退不严重的设备实施了维护，那么会造成资源浪费以及停机时间，进而影响生产效率，如果对于衰退严重的设备延迟进行维护，则可能造成设备加速老化，甚至严重的生产安全隐患。制造企业设备故障的突然发生,不仅会增加企业的维护成本,而且会严重影响企业的生产效率,使企业蒙受巨大损失。制造设备的健康状态和加工工具的磨损情况，是影响产品质量的关键因素和风险，即使是在设备没有出现明显故障和停机的状态下，由于设备健康状态衰退所造成的精度损失，虽不可见却客观存在。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种降低运维成本、提高成产效率的智能工厂管理平台系统。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种智能工厂管理平台系统，包括：智能感知层，用于对生产过程中各个信息源的数据进行采集、汇总、整理和存储；智能数据分析层，用于对采集的各类数据进行实时分析，对设备的健康状态和产品的质量状态进行监测、评估和预测，并将分析结果在可视化人机交互界面中显示，产生相应的决策支持建议；管理与决策层，用于将分析结果和决策建议按需推送给公司管理的各个部门，为上层信息系统提供决策和计划依据。进一步，所采集的数据包括传感器数据、MDC数据、生产计划数据、维修和维护记录、质量数据、供应链数据、库存数据。进一步，所述智能数据分析层包括算法功能模块、数据建模模块、设备健康预诊和诊断模块、机台集群管理模块、刀具寿命管理模块、能耗管理与分析模块、人员管理模块、质量监控与管理模块、产品全生产周期质量追溯模块、智能维护排程模块、智能生产管理与排程模块、设备操作违规报警模块、稼动率统计与分析模块中的一种或多种组合。进一步，所述设备健康预诊和诊断模块及机台集群管理模块采取基于模型的诊断方法和/或采用将每个机台的特征向量与集群内其他同类设备的特征向量进行差异性比对的诊断方法。进一步，所述模型为关联了刀具、工装、设备机械精度的模型，对设备历史监测和生产数据特征进行有针对性的提取，利用提取的特征值调整预诊和故障诊断模型，对设备进行健康状态监测。进一步，将所述模型与设备每次开机前的热机程序对应，在开机前的热机操作中通过所述模型对设备健康状态进行监测。进一步，所述设备健康预诊和诊断模块的分析结果包括健康、警戒并建议维护、严重并建议维修三个级别。进一步，所述刀具寿命管理模块与安装在设备上的振动传感器、噪声采集装置及PLC控制器连接，从振动传感器、噪声采集装置及PLC控制器的信号中提取数据特征，计算出健康值，当健康值出现衰退的趋势时预测出衰退曲线，同时根据历史数据设定实效门限值，推算出刀具剩余寿命。进一步，所述上层信息系统包括ERP系统、供应链管理系统、订单管理系统、设备维保管理系统、人员管理与绩效评估系统。进一步，具有可视化人机交互界面的设备包括手持通讯设备、PC机、平板。综上内容，本专利技术所述的一种智能工厂管理平台系统，充分利用和挖掘历史和实时的监测数据和生产数据，对设备的健康状态进行精确地定量分析和管控，通过对设备健康状态的预测性分析制定合理的生产计划和维护计划，防止设备和产品因故障而失效，有效降低运维成本、提高成产效率、保障产品质量和提高市场综合竞争力。另外，本专利技术实现了机床网络化的实时数据的自动采集、工厂数据实时分析、健康预测与诊断、生产质量管理、生产过程监控、运行统计与优化、近零计划外停机，使所有数控设备真正成为一个信息节点，成为整个公司网络的一部分，通过机床的集群化、网络化、精确化管理，实现从管理层到单个设备的无缝信息连接。附图说明图1是本专利技术管理平台系统构成图。具体实施方式下面结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述：如图1所示，本专利技术提供的一种智能工厂管理平台系统，包括智能感知层、智能数据分析层、管理与决策层。其中，智能感知层，为工厂中央数据库管理系统，用于对生产过程中各个信息源的数据进行采集、汇总、整理和存储。智能感知层中所采集的数据主要是针对数控机床关键部件的生产数据、管理数据、监控数据的采集。数控机床关键部件主要为轴驱动电机、刀具、主轴、进给系统、冷却剂泵以及润滑系统等等，对于这些关键部件进行数据采集，主要分为两类，一类是通过PLC控制器进行信号采集，另一类是通过加装在关键部件上的各类传感器进行信号采集。具体包括传感器数据、MDC数据、生产计划数据、维修和维护记录、质量数据、供应链数据、库存数据等。智能数据分析层，用于智能感知层中及采集和汇总的各类数据进行实时分析，其中各类数据包括历史数据和实时采集的数据，产生与生产活动中各类功能相关的信息，对设备的健康状态和产品的质量状态进行监测、评估和预测，并将分析结果在可视化人机交互界面中显示，产生相应的决策支持建议。智能数据分析层包括算法功能模块、数据建模模块、设备健康预诊和诊断模块、机台集群管理模块、刀具寿命管理模块、能耗管理与分析模块、人员管理模块、质量监控与管理模块、产品全生产周期质量追溯模块、智能维护排程模块、智能生产管理与排程模块、设备操作违规报警模块、稼动率统计与分析模块等。设备主要为模具机床的关键零部件，如刀具，进给系统、轴承、和主轴等，每一个关键部件的健康衰退直接关系到整个机台的在线状况，一个部件的磨损可能会导致模具质量下降甚至宕机。通过智能感知层中的算法功能模块对采集到的各关键部件的监控数据、管理数据、生产数据进行分析，用以实现集群内各单台设备和集群设备的健康评估、刀具寿命预估、生产质量管理、生产过程监控、能耗管理、机台集群健康管理、设备运行统计、优化生产和维保排程等功能，并最终实现对设备和产品的性能状态进行监测、评估和预测并产生相应的决策支持建议，供公司各管理部门实时监控设备运行状态、控制产品质量、及时处理生产过程中的各种问题。智能数据分析层也可以根据需要只设置其中一部分模块，以实现其中部分功能。其中，设备健康预诊和诊断模块及机台集群管理模块优选采取基于模型的诊断方法，也可以采用将每个机台的特征向量与集群内其他同类设备的特征向量进行差异性比对的诊断方法。其中对于单台设备的突发故障，采用基于模型的诊断方法及采用将单台的特征向量与集群内其它同类设备的特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能工厂管理平台系统，其特征在于，包括：智能感知层，用于对生产过程中各个信息源的数据进行采集、汇总、整理和存储；智能数据分析层，用于对采集的各类数据进行实时分析，对设备的健康状态和产品的质量状态进行监测、评估和预测，并将分析结果在可视化人机交互界面中显示，产生相应的决策支持建议；管理与决策层，用于将分析结果和决策建议按需推送给公司管理的各个部门，为上层信息系统提供决策和计划依据。

【技术特征摘要】
1.一种智能工厂管理平台系统，其特征在于，包括：智能感知层，用于对生产过程中各个信息源的数据进行采集、汇总、整理和存储；智能数据分析层，用于对采集的各类数据进行实时分析，对设备的健康状态和产品的质量状态进行监测、评估和预测，并将分析结果在可视化人机交互界面中显示，产生相应的决策支持建议；管理与决策层，用于将分析结果和决策建议按需推送给公司管理的各个部门，为上层信息系统提供决策和计划依据。2.根据权利要求1所述的一种智能工厂管理平台系统，其特征在于：所采集的数据包括传感器数据、MDC数据、生产计划数据、维修和维护记录、质量数据、供应链数据、库存数据。3.根据权利要求1所述的一种智能工厂管理平台系统，其特征在于：所述智能数据分析层包括算法功能模块、数据建模模块、设备健康预诊和诊断模块、机台集群管理模块、刀具寿命管理模块、能耗管理与分析模块、人员管理模块、质量监控与管理模块、产品全生产周期质量追溯模块、智能维护排程模块、智能生产管理与排程模块、设备操作违规报警模块、稼动率统计与分析模块中的一种或多种组合。4.根据权利要求3所述的一种智能工厂管理平台系统，其特征在于：所述设备健康预诊和诊断模块及机台集群管理模块采取基于模型的诊断方法和/或采用将每个机台的特征向量与集群内其他同类设备的特征向量进行差异性比对的诊断方法。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：米永东，薄曰波，姚玉峰，姜兆伟，徐丽丽，
申请(专利权)人：青岛海尔模具有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37