一种防止设备空转的方法、装置、系统及计算设备制造方法及图纸

本申请公开了一种防止设备空转的方法、装置、系统及计算设备，该方法包括：设备DEV1至设备DEVn根据M个生产参数依次进行M个训练生产批次的加工，一个生产参数对应一个训练生产批次；在设备DEV1已加工的训练生产批次的数量达到M时，训练设备根据历史生成的多个第一训练样本确定第一目标样本，将第一目标样本对应的第一目标生产参数发送至排产电子设备；设备DEV1至设备DEVn根据获取的第一目标生产参数进行训练生产批次的加工；在设备DEVn加工完M个训练生产批次时，训练设备根据M个第一训练样本进行第一次机器学习，获得第一学习样本。通过上述方法可以使各个设备一直存在生产参数，防止设备空转，减少设备耗能。减少设备耗能。减少设备耗能。

【技术实现步骤摘要】
一种防止设备空转的方法、装置、系统及计算设备


[0001]本专利技术涉及工业生产领域，尤其涉及一种防止设备空转的方法、装置、系统及计算设备。

技术介绍

[0002]在工业生产过程中，服务器需要获取大量的训练样本，进行多目标优化学习。其中，服务器所获取的每个训练样本是由多个生产设备根据一个生产参数，按照生产流程的顺序依次对训练生产批次进行加工后生成的，一个生产参数对应一个训练生产批次。在服务器根据所有初始阶段获取的生产参数进行加工，而服务器不再获取新的生产参数提供给第一个加工训练生产批次的设备的情况下，生产流程中的多个设备依次出现空转的现象，设备空转，没有产出，但是存在设备耗能。
[0003]因此，如何防止生产流程中的设备空转是一个亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种防止设备空转的方法、装置、系统及计算设备，可以使生产参数加工系统中的生产设备一直存在可用的生产参数，避免生产流程中的设备产生空转，减少设备耗能。
[0005]第一方面，本申请提供了一种生产参数加工系统，该系统包括：训练设备和多个生产设备，训练设备用于提供生产参数，其中，生产参数包括多个生产设备各自的工艺参数和物料参数，多个生产设备包括第一生产设备至第N生产设备，用于依次根据生产参数对训练生产批次进行加工，生成第一生产结果。
[0006]第一训练样本包括生产参数，多个生产设备生成的中间生产结果和第一生产结果，多个中间生产结果包括第一中间生产结果至第N
‑
1中间生产结果，其中，N为大于1的正整数，第一中间生产结果是第一生产设备用于根据第一生产参数对训练生产批次进行加工获得的，第二中间生产结果是第二生产设备用于根据第一生产参数对第一中间生产结果进行加工获得的，
…
，第N
‑
1中间生产结果是第N
‑
1生产设备用于根据第一生产参数对第N
‑
2中间生产结果进行加工获得的，第一生产结果是第N生产设备用于根据第一生产参数对第N
‑
1中间生产结果进行加工获得的。
[0007]生产参数加工系统还包括排产电子设备。
[0008]第二方面，本申请提供了一种防止设备空转的方法，该方法可以应用于第一方面提供的一种生产参数加工系统。该防止设备空转方法包括：在第一生产设备中剩余待加工的生产参数的数量低于阈值的情况下，训练设备根据历史生成的多个第一训练样本确定第一目标样本，向多个生产设备发送第一目标样本对应的第一目标生产参数，其中，第一训练样本包括所述生产参数；第一生产设备根据第一目标生产参数对训练生产批次进行加工。
[0009]在第二方面一种可能的实现方式中，第一目标样本可以根据历史生成的多个第一训练样本的样本质量评分确定，每个第一训练样本的样本质量评分可以是将多个第一训练
样本输入多目标排序模型后获得的。
[0010]可选地，第一目标样本可以是多个第一训练样本中样本质量评分高于评分阈值的样本，或者，第一目标样本是多个第一训练样本中样本质量评分最高的样本。
[0011]在确定第一目标样本后，确定第一目标样本对应的第一目标生产参数，将第一目标生产参数作为新的生产参数发送至多个生产设备中，多个生产设备根据第一目标生产参数对训练生产批次进行加工。之后，按照上述过程依次类推，不断为多个生产设备提供可加工的生产参数，直至训练设备生成机器学习所需数量的多个第一训练样本。
[0012]在第二方面一种可能的实现方式中，在训练设备生成一定数量的第一训练样本的情况下，训练设备根据多个第一训练样本对预设模型进行训练，获得第一模型和第一学习样本，其中，第一学习样本同第一训练样本一样，也包括生产参数、多个中间生产结果以及第一生产结果。在训练设备进行第一次机器学习的过程中，根据生产设备历史生成的多个第一训练样本，确定第一目标样本，确定第一目标生产参数，将第一目标生产参数发送至生产设备，从而防止机器学习过程中，生产设备出现空转的现象。
[0013]在第二方面一种可能的实现方式中，训练设备在完成第一次机器学习后，根据第一次机器学习使用的多个第一训练样本进行第二次机器学习，获得第二模型和第二学习样本。在训练设备进行第二次机器学习的过程中，训练设备获取每个第一训练样本的质量评分以及第一学习样本的质量评分，并且从中确定质量评分高于阈值的样本作为第二目标样本，或者，从中确定样本质量评分最高的样本作为第二目标样本。在确定第二目标样本后，训练设备即可将第二目标样本对应的第二目标生产参数发送至生产设备或者排产电子设备。上述过程可以保证训练设备在非第一次机器学习的过程中，不断为生产设备提供可加工的生产参数，避免设备空转。
[0014]在第二方面一种可能的实现方式中，上述方法中所有生产参数可以通过排产电子设备发送至多个生产设备中，也可以直接发送至多个生产设备。
[0015]在第二方面一种具体的实现方式中，生产设备包括设备DEV1至设备DEVn，设备DEV1至设备DEVn，获取M个生产批次的生产参数，根据生产参数依次进行M个训练生产批次的加工，其中，n为大于1的正整数，M为大于n的正整数，一个生产参数对应一个训练生产批次。在设备DEV1训练生产批次的数量达到M，设备DEVn生成(M
‑
n)个第一生产结果的情况下，训练设备根据历史生成的(M
‑
n)个第一训练样本确定第一目标样本。训练设备向排产电子设备发送第一目标样本对应的第一目标生产参数。设备DEV1～设备DEVn通过排产电子设备，获取第一目标生产参数，继续对新的训练生产批次进行加工。在设备DEVn加工完成M个训练生产批次后，训练设备根据M个第一训练样本进行第一次机器学习，获得第一学习样本，在第一次机器学习的过程中，训练设备根据上述方法继续获取第一目标生产参数并发送至排产电子设备中，防止设备DEV1～设备DEVn出现空转情况。在第一次机器学习完成的情况下，训练设备根据M个第一训练样本进行第二次机器学习，训练设备根据M个第一训练样本和第一学习样本确定第二目标样本，向排产电子设备发送第二目标样本对应的第二目标生产参数。重复上述步骤，直至训练设备完成K次机器学习。
[0016]当前，在工业生产的过程中，多个生产设备获取M组生产参数，在第一生产设备根据M组生产参数加工完第M个训练生产批次的情况下，第二生产设备至第N生产设备都没有加工完第M个训练生产批次，在第二生产设备至第N生产设备继续根据生产参数加工训练生
产批次的情况下，第一生产设备中没有可加工的生产参数，出现空转的情况。随着时间的增加，多个设备依次出现空转的情况。在训练设备根据M个训练样本，进行机器学习的过程中，存在大量设备空转，造成能源消耗。
[0017]在本申请提供的防止设备空转的方法中，通过监控生产设备剩余待加工的生产参数的数量，在第一生产设备剩余待加工的生产参数的数量低于阈值的情况下，训练设备即从历史生成的多个训练样本中获取目标样本，获取目标样本对应的目标生产参数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种防止设备空转的方法，其特征在于，应用于生产参数加工系统，所述生产参数加工系统包括训练设备和多个生产设备，所述训练设备用于提供生产参数，其中，所述生产参数包括所述多个生产设备各自的工艺参数和物料参数，所述多个生产设备包括第一生产设备至第N生产设备，用于依次根据所述生产参数对训练生产批次进行加工，生成第一生产结果，所述方法包括：在所述第一生产设备中剩余待加工的生产参数的数量低于阈值的情况下，所述训练设备根据历史生成的多个第一训练样本确定第一目标样本，向所述多个生产设备发送所述第一目标样本对应的第一目标生产参数，其中，所述第一训练样本包括所述生产参数；所述第一生产设备根据所述第一目标生产参数对所述训练生产批次进行加工。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一训练样本还包括多个中间生产结果和所述第一生产结果，所述多个中间生产结果包括第一中间生产结果至第N
‑
1中间生产结果，其中，N为大于1的正整数，所述第一中间生产结果是所述第一生产设备用于根据第一生产参数对训练生产批次进行加工获得的，第二中间生产结果是第二生产设备用于根据所述第一生产参数对所述第一中间生产结果进行加工获得的，
…
，所述第N
‑
1中间生产结果是第N
‑
1生产设备用于根据所述第一生产参数对第N
‑
2中间生产结果进行加工获得的，所述第一生产结果是所述第N生产设备用于根据所述第一生产参数对所述第N
‑
1中间生产结果进行加工获得的。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生产参数加工系统还包括排产电子设备，所述训练设备向所述多个生产设备发送所述第一目标样本对应的第一目标生产参数包括：所述训练设备向所述排产电子设备发送所述第一目标样本对应的所述第一目标生产参数，以使所述排产电子设备将所述第一目标生产参数发送至所述多个生产设备。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标样本是根据所述多个第一训练样本的样本质量评分确定的，其中，所述多个第一训练样本的样本质量评分是将所述多个第一训练样本输入多目标排序模型后获得的。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标样本是所述多个第一训练样本中样本质量评分高于评分阈值的样本，或者，所述目标样本是所述多个第一训练样本中样本质量评分最高的样本。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述训练设备使...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭传亮，
申请(专利权)人：希望知舟技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：