基于产线动态价值流图的产线动态价值流分析方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种产线动态价值流图的生成方法，包括：从数据源中拉取或者接收数据信息；将获取到的数据信息进行定义抽象；配置抽象后的数据信息，将数据信息与动态价值流图的相应信号点相匹配；对配置后的数据信息进行数据分析，生成动态价值流图，并同时储存至历史数据库。本发明专利技术还公开了上述方法生成的产线动态价值流图。本发明专利技术还公开了基于上述产线动态价值流图的产线动态价值流分析方法及实现所述方法的系统。本发明专利技术中的分析方法可以通过动态价值流图将整个产线的状态及变化实时地显示在终端，便于生产管理人员进行修正，提高生产效率。产效率。产效率。

【技术实现步骤摘要】
基于产线动态价值流图的产线动态价值流分析方法和系统


[0001]本专利技术属于工业生产解决方案
，涉及一种基于产线动态价值流图的产线动态价值流分析方法和系统，提供一种智能化生产线解决方案。

技术介绍

[0002]随着计算机辅助工程技术的发展，在车间生产线的管理过程当中涉及多种产品时，任何生产线上发生的故障都是一种变化过程，这种变化过程受到多种因素影响，而众多事件按照一定的逻辑关系顺序，不同因素对生产过程的干扰以及过程中各事件的关系在生产过程中。以制造系统互联互通为基础，将制造现场的状态映射到系统中，实时呈现价值流状态，对物流和工艺流程的表达，对其进行仿真实现对价值流的预测，结合数据科学进行趋势发现和预测。在物理世界单向高精度映射到价值流图的基础上，将分析、预测、优化获得的参数传递给物理世界，完成数字孪生闭环。由于场景当中都包含了过程、事件、状态，从而生产线上的事务可以抽象成统一的模式，并建立基于这种抽象模式的分析方法与系统，确定事务中的逻辑关系，确定各事务的重要性进而得到重要性排序。对生产过程中的事务进行分析处理，从而保证生产线安全平稳地运行。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术存在的不足，本专利技术的目的是提供了一种基于产线动态价值流图的产线动态价值流分析方法和系统。通过对动态价值流图的展示进行完整的数据监控，将关于供应商、需求方、各生产设备的利用率、工时等重要的关键指标进行收集，以即时和动态的方式展示在价值流图上，能够时刻了解生产线的运行状况。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：
[0005]本专利技术提供了一种产线动态价值流图的生成方法，所述生成方法包括如下步骤：
[0006]步骤一、从数据源中拉取或者接收数据信息；
[0007]步骤二、将步骤一中获取到的数据信息进行定义抽象；
[0008]步骤三、配置抽象后的数据信息，将数据信息与动态价值流图的相应信号点相匹配；
[0009]步骤四、对配置后的数据信息进行数据分析，生成动态价值流图，并同时储存至历史数据库。
[0010]步骤一中，所述数据源包括制造企业生产过程执行管理系统、企业资源计划系统、仓储物流管理系统、生产过程控制与调度自动化系统。
[0011]步骤二中，所述对数据信息的定义方法具体为指定与生产相关的来自生产系统的包括设备换型、开始、运行、停机时间以及人员人数、设施、设备、工具、物料、易耗品、直接运营成本、间接运营成本、生产设备的产出、工艺条件和质量数据文件等基础数据；所述抽象是指建立数据在系统中统一的规范化格式，对生产数量、库存数量、延期交付等生产指标进行系统内的以键值对的格式进行保存，以“键”区分数据维度，“值”保存其取值，同时数据库
中保存了必要的数据信息如数据类型、时间戳等。
[0012]步骤三中，所述匹配方法具体是指建立数据管理体系，利用数据库建立数据存储和索引，完成价值流的数据获取，同时将历史数据进行合理化筛选与过滤，形成能体现生产状态历史的数据仓库，当需要分析生产过程在时间因素上的影响时，则从数据仓库中调用获得历史数据。
[0013]步骤四中，所述数据分析包括分析和学习数据提取信息中的关联，利用数据挖掘Apriori算法等确定频繁项集，并通过神经网络人工智能方法提炼与生产指标最相关数据的数字模型用于进行历史数据的分析和将来生产的预测，从而指导调整生产。
[0014]本专利技术还提供了一种通过上述方法生成获得的产线动态价值流图。
[0015]所述产线动态价值流图中包括动态价值流可视化编辑器与配置界面、动态价值流图元素与连线模型、数据库系统与实时界面。
[0016]本专利技术还提供了一种基于动态价值流图的产线分析方法，所述分析方法包括数据采集、数据治理、数据存储与索引、数据展示和分析。
[0017]所述数据采集是指将从各个数据系统中获得直接数据，统一接收并整合到数据源中；
[0018]所述数据治理是指对采集获得的数据进行定义抽象；
[0019]所述数据储存与索引是指将治理后的数据储存在数据库中并建立索引表；
[0020]所述数据展示和分析是指将前述步骤得到的数据图形化，以价值流图的形式实时展示，形成动态价值流图。并将数据库中的数据进行预设的合理化筛选和过滤，形成历史生产过程的数据仓库，根据生产系统获得的直接数据与数据仓库的历史数据，利用数据与事件对接与功能的绑定确定的数据关联性进行展示，可用于历史数据的计算，分析生产过程。
[0021]具体地，所述数据采集是指将从各个数据系统中获得直接数据，统一接收并整合到数据源中；数据源最初从工厂的生产线中各种系统和模块，例如制造企业生产过程执行管理系统、企业资源计划系统、仓储物流管理系统、生产过程控制与调度自动化系统，从中获得的相应部分的直接数据，统一接收并整合到本专利技术系统的数据源当中，数据源用于驱动信息数据显示。对于标准化系统，都会提供内建的数据源和事件源，可能直接适配从而获取数据，对于非标准化系统，则需要依照约定好的规范以其中一种的形式扩充支持。
[0022]具体而言，在数据源当中，需要明确的条目有设备名称和编号、生产标准节拍、物料生产周期、换型时间、每个批次的数量、设备利用率、人员、每班工作的时间。设备名称和编号是用于设备的标识信息；标准节拍是理论上的生产速率；物料生产周期是指生产每个物料所需要的时间；换型时间是设备从生产一种零件切换为生产另一种零件时设备本身所消耗的时间，在这期间不能用于任何的生产；每个批次的数量是在按批次生产时，每个批次中实际的工件数量；设备利用率是指设备的使用时间与理论生产时间的比值；人员是指一个班次中实际可参与工作的人工数量；每班工作的时间是指工厂规定的一个班次的生产时间，即相邻两次换班的间隔，按生产线普遍的做法一般为8小时或12小时，均可以根据实际工厂的安排进行配置。
[0023]所述的数据治理，是将原始数据从数据源中得到之后进行定义，再进行数据源的抽象。先指定与生产相关的来自生产系统的基础数据，然后通过建立数据规范和标准，对各生产指标进行描述，数据抽象得到的是数据源和信号，数据源的配置是在价值流图当中动
态展示。这些数据源将利用数据挖掘技术，将数据源的信号，配置到动态图形中，从而实现数据驱动的实时价值流图分析方案。
[0024]所述的数据存储与索引是指数据流将存储至数据仓库作为历史数据用于时间尺度上价值流动过程的回放；所述索引是指治理后的数据储存在数据库中并建立索引表。
[0025]所述数据展示和分析是指将数据图形化，以价值流图的形式实时展示，形成动态价值流图。数据库中的数据进行合理化筛选与过滤，形成历史生产过程的数据仓库，根据生产系统获得的直接数据与数据仓库的历史数据，利用数据与事件对接与功能的绑定确定的数据关联性进行价值流分析。
[0026]本专利技术还提供了一种实现上述分析方法的系统，所述系统包括数据采集模块、数据治理模块、数据存储与索引模块、数据展示与分析模块；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产线动态价值流图的生成方法，其特征在于，所述生成方法包括如下步骤：步骤一、从数据源中拉取或者接收数据信息；步骤二、将步骤一中获取到的数据信息进行定义抽象；步骤三、配置抽象后的数据信息，将数据信息与动态价值流图的相应信号点相匹配；步骤四、对配置后的数据信息进行数据分析，生成动态价值流图，并储存至历史数据库。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一中，所述数据源包括：制造企业生产过程执行管理系统、企业资源计划系统、仓储物流管理系统、生产过程控制与调度自动化系统。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二中，所述对数据信息的定义方法具体为指定与生产相关的来自生产系统的基础数据，所述基础数据包括设备换型、开始、运行、停机时间以及人员人数、设施、设备、工具、物料、易耗品、直接运营成本、间接运营成本、生产设备的产出、工艺条件和质量数据文件；所述抽象是指建立数据在系统中统一的规范化格式，对生产指标以键值对格式进行保存，以“键”区分数据维度，“值”保存其取值；所述生产指标包括生产数量、库存数量、延期交付。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤三中，所述匹配方法具体是指建立数据管理体系，利用数据库建立数据存储和索引，完成价值流的数据获取，同时将历史数据进行合理化筛选和过滤，形成能体现生产状态历史的数据仓库，当需要分析生产过程在时间因素上的影响时，则从数据仓库中调用获得历史数据。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤四中，所述数据分析包括分析和学习数据提取信息中的关联，利用数据挖掘Apriori算法确定频繁项集，并提炼与生产指标最相关数据的数字模型用于进行历史数据的分析...

【专利技术属性】
技术研发人员：王江涛，蔡益枫，徐刚，施永昌，
申请(专利权)人：上海华元创信软件有限公司，
类型：发明
国别省市：