基于边缘计算的智能工厂管控系统及方法技术方案

本申请公开了一种基于边缘计算的智能工厂管控系统及方法，所述智能工厂管控系统包括：至少一个边缘服务器，每个所述边缘服务器用于接收加工机台的运行数据，所述运行数据包括运行参数、加工数据和生产履历信息，依次将每个加工机台的所述运行参数和所述加工数据输入至预测模型得到预测结果，根据所述预测结果进行加工品质判定；数据服务器，与所述边缘服务器耦接，用于基于每个所述边缘服务器上传的各所述加工机台的运行数据及所述预测结果，构建第一数据集及相应的第一数据表。本申请基于多个维度的加工数据进行加工品质分析，利用分析结果进行品质判定，基于品质判定结果及时回控加工机台。回控加工机台。回控加工机台。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的智能工厂管控系统及方法


[0001]本申请涉及工业自动化领域，尤其涉及一种基于边缘计算的智能工厂管控系统及方法。

技术介绍

[0002]现有的智能工厂自动化系统有以下几种方式：第一种是通过管理服务器根据作业员或用户的技能来管控边缘服务器；第二种是通过边缘层实现自动化机台的工业生产数据采集，并控制自动化机台；第三种是通过边缘层采集设备之间的加工数据，优化设备与设备之间的响应。
[0003]然而，上述的智能工厂自动化系统主要依据人工技能来操控边缘服务器，进而管控设备，分析的数据比较单一，无法实现对机台的工艺参数、信号、图像及物料基本信息等多个维度数据的自动化分析，未考虑到对物料品质判定，并且服务器需处理及存储的数据量较大，存在传输延迟及计算负担大的问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种基于边缘计算的智能工厂管控系统及方法，采用多对一的架构布置边缘服务器，通过边缘服务器接收工站内多个加工机台的多个维度加工数据，并对多个维度加工数据进行分析处理，基于分析结果进行品质判定，将品质判定结果及时反馈于加工机台，减少数据服务器的计算负担，提高计算速度。
[0005]本申请第一方面提供一种基于边缘计算的智能工厂管控系统，所述智能工厂管控系统包括：至少一个边缘服务器，每个所述边缘服务器用于接收加工机台的运行数据,所述运行数据包括运行参数、加工数据和生产履历信息，依次将每个加工机台的所述运行参数和所述加工数据输入至预测模型得到预测结果，根据所述预测结果进行加工品质判定；及数据服务器，与所述边缘服务器耦接，用于基于每个所述边缘服务器上传的各所述加工机台的运行数据及所述预测结果，构建第一数据集及相应的第一数据表。
[0006]在较优的一实施例中，进一步包括至少一个数据采集设备，每个所述数据采集设备与对应的所述边缘服务器耦接，用于采集至少一个加工机台的运行数据，并将采集到的所述运行数据上传至对应的所述边缘服务器。
[0007]在较优的一实施例中，进一步包括第一数据应用设备，所述第一数据应用设备与所述数据服务器耦接，用于获取所述数据服务器反馈的所述第一数据集，基于所述第一数据集训练预先存储的预测模型，得到更新的预测模型，并反馈所述更新的预测模型至所述数据服务器。
[0008]在较优的一实施例中，所述数据服务器还用于接收所述更新的预测模型，并将所述更新的预测模型发送至所述边缘服务器，所述边缘服务器还用于接收所述更新的预测模型对加工品质进行判定。
[0009]在较优的一实施例中，每个工站包括至少一个加工机台，每个所述边缘服务器与
一个工站对应，所述边缘服务器还用于：接收所述数据采集设备采集的一工站内加工机台的运行参数、加工数据及生产履历信息；分别将所述工站内加工机台的所述运行参数和所述加工数据输入至预测模型，得到所述工站内加工机台的预测结果，所述预测结果包括参数预测值及特征预测值，根据所述参数预测值和/或所述特征预测值对所述加工机台进行加工品质判定。
[0010]在较优的一实施例中，所述边缘服务器还用于：处理及存储所述工站内加工机台的预测结果、加工品质判定结果、运行参数、加工数据及生产履历信息；基于存储的所述预测结果、所述加工品质判定结果、所述运行参数、所述加工数据及所述生产履历信息，构建状态数据集，按照设定存储周期，删除所述状态数据集中超过设定存储周期的数据。
[0011]在较优的一实施例中，所述边缘服务器还用于：从所述状态数据集中筛选出部分数据上传至所述数据服务器；获取所述状态数据集中所述加工品质判定结果，并下发至所述工站内加工机台。
[0012]在较优的一实施例中，所述数据服务器还用于：将所述第一数据集拆分成履历数据集、加工数据集和训练集，所述履历数据集包括所述生产履历信息，所述加工数据集为包括所述运行参数、所述加工数据以及所述预测结果的集合，所述训练集为包括所述运行参数、所述加工数据以及所述预测结果的另一集合；依据所述履历数据集和所述加工数据集生成所述第一数据表，所述第一数据表包括履历信息表及加工信息表。
[0013]在较优的一实施例中，进一步包括第二数据应用设备，所述第二数据应用设备与所述数据服务器耦接，用于获取所述数据服务器反馈的所述第一数据表，对所述第一数据表中数据进行清洗和重组，生成所述第二数据表。
[0014]本申请第二方面提供一种基于边缘计算的智能工厂管控方法，智能工厂管控方法包括：边缘服务器获取加工机台的运行数据，所述运行数据包括运行参数、加工数据和生产履历信息；边缘服务器依次将所述加工机台的所述运行参数和所述加工数据输入至预测模型得到预测结果，根据所述预测结果对所述加工机台进行加工品质判定；数据服务器基于所述加工机台的所述运行数据及所述预测结果，构建第一数据集及相应的第一数据表。
[0015]在较优的一实施例中，还进一步包括：数据采集设备采集至少一个加工机台的运行数据，并将采集到的所述运行数据上传至对应的所述边缘服务器。
[0016]在较优的一实施例中，还进一步包括：第一数据应用设备基于所述第一数据集训练所述预测模型，得到更新的预测模型；所述数据服务器接收所述更新的预测模型，并将所述更新的预测模型发送至所述边缘服务器；所述边缘服务器根据所述更新的预测模型对加工品质进行判定。
[0017]在较优的一实施例中，每个工站包括至少一个加工机台，每个所述边缘服务器与一个工站对应，该方法还进一步包括：所述边缘服务器获取一工站内加工机台的运行参数、加工数据及生产履历信息；所述边缘服务器分别将所述工站内加工机台的所述运行参数和所述加工数据输入至预测模型，得到所述工站内加工机台的预测结果，所述预测结果包括参数预测值及特征预测值，根据所述参数预测值和/或所述特征预测值对所述加工机台进行加工品质判定。
[0018]在较优的一实施例中，所述将加工机台的所述运行参数输入至预测模型，得到预测结果的步骤，包括：输入所述运行参数数据至训练好的预测模型，得到参数预测值；构建
预警区间，根据所述参数预测值和所述预警区间对所述加工机台进行加工品质判定。
[0019]在较优的一实施例中，所述加工数据包括设备运行输入的光电信号和/设备加工前后的图像数据，将所述光电信号和/所述图像数据输入至预测模型，得到预测结果的步骤，包括：输入所述光电信号和/所述图像数据至训练好的预测模型，得到特征预测值；设定特征标准值，根据所述特征预测值和所述特征标准值对所述设备进行品质判定。
[0020]在较优的一实施例中，进一步包括：所述边缘服务器处理及存储各所述工站内加工机台的预测结果、加工品质判定结果、运行参数、加工数据及生产履历信息；所述边缘服务器基于存储的所述预测结果、所述加工品质判定结果、所述运行参数、所述加工数据及所述生产履历信息，构建状态数据集，按照设定存储周期，删除所述状态数据集中超过设定存储周期的数据；所述边缘服务器从所述状态数据集中筛选出部分数据上传至所述数据服务器，同时获取所述状态数据集中所述加工品质判定结果，并下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的智能工厂管控系统，包括：至少一个边缘服务器，每个所述边缘服务器用于接收加工机台的运行数据,所述运行数据包括运行参数、加工数据和生产履历信息，依次将每个加工机台的所述运行参数和所述加工数据输入至预测模型得到预测结果，根据所述预测结果进行加工品质判定；及数据服务器，与所述边缘服务器耦接，用于基于每个所述边缘服务器上传的各所述加工机台的运行数据及所述预测结果，构建第一数据集及相应的第一数据表。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的智能工厂管控系统，进一步包括至少一个数据采集设备，每个所述数据采集设备与对应的所述边缘服务器耦接，用于采集至少一个加工机台的运行数据，并将采集到的所述运行数据上传至对应的所述边缘服务器。3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的智能工厂管控系统，进一步包括第一数据应用设备，所述第一数据应用设备与所述数据服务器耦接，用于获取所述数据服务器反馈的所述第一数据集，基于所述第一数据集训练预先存储的预测模型，得到更新的预测模型，并反馈所述更新的预测模型至所述数据服务器。4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的智能工厂管控系统，所述数据服务器还用于接收所述更新的预测模型，并将所述更新的预测模型发送至所述边缘服务器，所述边缘服务器还用于接收所述更新的预测模型对加工品质进行判定。5.根据权利要求2所述的基于边缘计算的智能工厂管控系统，每个工站包括至少一个加工机台，每个所述边缘服务器与一个工站对应，所述边缘服务器还用于：接收所述数据采集设备采集的一工站内加工机台的运行参数、加工数据及生产履历信息；分别将所述工站内加工机台的所述运行参数和所述加工数据输入至预测模型，得到所述工站内加工机台的预测结果，所述预测结果包括参数预测值及特征预测值，根据所述参数预测值和/或所述特征预测值对所述加工机台进行加工品质判定。6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的智能工厂管控系统，所述边缘服务器还用于：处理及存储所述工站内加工机台的预测结果、加工品质判定结果、运行参数、加工数据及生产履历信息；基于存储的所述预测结果、所述加工品质判定结果、所述运行参数、所述加工数据及所述生产履历信息，构建状态数据集，按照设定存储周期，删除所述状态数据集中超过设定存储周期的数据。7.根据权利要求6所述的基于边缘计算的智能工厂管控系统，所述边缘服务器还用于：从所述状态数据集中筛选出部分数据上传至所述数据服务器；获取所述状态数据集中所述加工品质判定结果，并下发至所述工站内加工机台。8.根据权利要求1所述的基于边缘计算的智能工厂管控系统，所述数据服务器还用于：将所述第一数据集拆分成履历数据集、加工数据集和训练集，所述履历数据集包括所述生产履历信息，所述加工数据集为包括所述运行参数、所述加工数据以及所述预测结果的集合，所述训练集为包括所述运行参数、所述加工数据以及所述预测结果的另一集合；依据所述履历数据集和所述加工数据集生成所述第一数据表，所述第一数据表包括履历信息表及加工信息表。9.根据权利要求8所述的基于边缘计算的智能工厂管控系统，进一步包括第二数据应
用设备，所述第二数据应用设备与所述数据服务器耦接，用于获取所述数据服务器反馈的所述第一数据表，对所述第一数据表中数据进行清洗和重组，生成所述第二数据表。10.一种基于边缘计算的智能工厂管控方法，所述智能工厂管控方法包括：边缘服务器获取加工机台的运行数据，所述运行数据包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雄博，林宗儒，周道亮，李丞伦，吴振廷，
申请(专利权)人：深圳市裕展精密科技有限公司，
类型：发明
国别省市：