一种基于MES的车间实时生产异常判定及处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于MES的车间实时生产异常判定及处理方法，针对生产制造车间生产过程中突发的异常情况，结合目前离散制造企业对制造执行系统MES有较强的个性化需求，综合了异常信息实时采集、判定方法、处理流程框架、流程定制过程以及框架在MES系统中的集成应用；本发明专利技术实现了异常的实时判定和处理流程框架的通用化配置，可有效满足企业个性化需求，提高企业对异常事件的快速反应和处理能力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MES的车间实时生产异常判定及处理方法
本专利技术属于生产制造车间生产异常处理领域，具体涉及一种基于MES的车间实时生产异常判定及处理方法。
技术介绍
在工业4.0的发展浪潮中，制造执行系统(MES)是面向车间业务过程层的管理信息系统，也是构建智能化制造车间的基础支撑系统和应用平台。MES系统不仅可以实现车间生产全流程的信息化集中管控，而且通过对生产过程不同阶段现场数据的采集和分析，提供对应的决策支持和辅助分析，促进制造过程的优化，对现代制造企业构建智能化制造车间来说极为重要。而生产异常信息的采集、辨识和处理是MES中重要部分，是制造车间智能化生产的关键一环。当前，国内外有一些专家和学者对MES中生产异常的处理进行了研究，主要集中在以下三方面：第一方面是对生产现场异常信息采集进行了研究，主要研究了车间现场信息采集技术，实现了车间现场信息的动态采集；第二方面是对MES中生产异常的处理进行研究，提出基于Agent的智能MES及其解决方案，通过Agent的有效信息搜索与交互来对异常情况作出反应；第三方面是对MES中异常处理模块的集成应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于MES的车间实时生产异常判定及处理方法，其特征在于，步骤如下：/n步骤1：异常信息汇集：异常信息为从SCADA中采集经判定后的实时异常数据或由操作员面板模块进行上报的异常数据，异常的种类包括设备异常、工装异常、刀具异常、工件异常、质量异常和其它异常；/n步骤2：将异常信息汇集在生产过程管控中心模块进行实时监控并进入已定制好的异常处理流程进行异常处理，处理设备异常、工装异常、刀具异常和工件异常进入步骤3；处理质量异常进入步骤7；/n步骤3：对各异常的异常原因和影响进行鉴定：设备异常的鉴定结果为上报维修和进行重调度处理；工装异常、刀具异常和工件异常的鉴定结果为上报维修和换新；上报维修进...

【技术特征摘要】
1.一种基于MES的车间实时生产异常判定及处理方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1：异常信息汇集：异常信息为从SCADA中采集经判定后的实时异常数据或由操作员面板模块进行上报的异常数据，异常的种类包括设备异常、工装异常、刀具异常、工件异常、质量异常和其它异常；
步骤2：将异常信息汇集在生产过程管控中心模块进行实时监控并进入已定制好的异常处理流程进行异常处理，处理设备异常、工装异常、刀具异常和工件异常进入步骤3；处理质量异常进入步骤7；
步骤3：对各异常的异常原因和影响进行鉴定：设备异常的鉴定结果为上报维修和进行重调度处理；工装异常、刀具异常和工件异常的鉴定结果为上报维修和换新；上报维修进入步骤4；重调度进入步骤5；换新进入步骤6；
步骤4：维修人员前去维修；并将维修好的资源处理信息推送至车间资源管理模块进行资源台账维护，更新资源状态并消除异常；
步骤5：进行重调度处理并将调度结果推送生产计划管理与排程模块的排程结果表管理中，更新排程结果信息，消除设备异常信息；
步骤6：在操作员面板模块进行申请换新，由物流管控中心模块生成转运任务进行紧急配送；
步骤7：将有质量问题的工件作报废记录处理并将这批任务进行插单推送到生产计划管理与排程模块进行重排程加工，并将质量异常处理进度信息推送到质量管理模块进行监控。


2.根据权利要求1所述的一种基于MES的车间实时生产异常判定及处理方法，其特征在于，所述实时异常数据的采集与判定具体为：
A1现场实时数据采集：生产车间的实时数据由SCADA建立实时数据库Redis进行采集现场实时数据，SCADA通过消息中间件kafka的消息队列形式将实时数据传递给MES，具体的传递过程为MES通过Kafka发送采集具体数据的执行指令给SCADA，SCADA将执行结果通过Kafka消息中间件同步传递给MES系统，实现MES系统的数据采集
A2现场实时数据采集后判定是否异...

【专利技术属性】
技术研发人员：张剑，邓停铭，王小强，王淑营，江磊，丁国富，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51