一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法技术

本发明专利技术提供了一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，包括如下步骤：数据采集：通过传感器设备采集生产过程中的数据；数据处理：将采集到的数据上传到数据仓库，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现数据中的潜在问题和规律；模型建立；实时监测：通过数据可视化、报表、预警方式，对生产过程进行实时监测，及时发现生产异常情况，进行预警和提醒；数字化精益诊断平台可以通过对生产过程的实时监测和分析，发现生产过程中的问题和瓶颈，优化生产流程，提高生产效率和产量。同时，通过人力资源数据的监测和分析，可以评估员工的工作表现，提高员工效率和工作质量。高员工效率和工作质量。高员工效率和工作质量。

【技术实现步骤摘要】
一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法


[0001]本专利技术涉及精益生产
，具体为一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法。

技术介绍

[0002]数字化精益诊断平台目前应用的技术包括工业物联网技术、大数据技术、人工智能技术、云计算技术、可视化技术等多种技术，这些技术可以支持数字化精益诊断平台的实时监测、数据处理和分析、模型建立和优化、数据可视化和决策支持等功能。
[0003]监测和控制不及时：传统生产管理方式下，监测和控制主要依靠人工操作和经验判断，不能及时发现生产过程中的问题和瓶颈，导致问题扩大和影响生产效率和质量。数据质量低：传统生产管理方式下，数据采集主要依靠人工记录和统计，存在数据质量低、不准确、不完整等问题，无法满足精准监测和分析的要求。决策效果低：传统生产管理方式下，决策主要依靠人工经验和感觉，缺乏数据支持和决策依据，决策效果低，难以实现生产过程的优化和改进。相比之下，数字化精益诊断平台可以通过数字化、智能化和精益化的方式，解决传统生产管理方式存在的问题，提高生产效率、产品质量和决策效果。因此，数字化精益诊断平台是一个重要的
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，可以支持企业实现数字化、智能化和精益化的生产管理。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，旨在解决上述
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提出的问题。
[0005]本专利技术是这样实现的，一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，包括如下步骤：数据采集：通过传感器设备采集生产过程中的数据；数据处理：将采集到的数据上传到数据仓库，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现数据中的潜在问题和规律；模型建立：根据数据特征和需求，选择适当的建模方法和工具，建立预测模型和趋势分析模型，预测生产过程中出现的问题；实时监测：通过数据可视化、报表、预警方式，对生产过程进行实时监测，及时发现生产异常情况，进行预警和提醒。
[0006]分析改进：根据模型预测和实时监测结果，分析生产过程中存在的问题和瓶颈，提出改进措施，优化生产流程，降低生产浪费、意外停机浪费、不良品率和库存浪费；持续改进：根据改进措施的效果，不断调整和完善生产流程和质量管理体系，实现持续改进和优化。
[0007]优选的，所述生产过程中的数据包括：生产效率数据：生产速度、产量、生产周期和生产能力利用率，用于衡量生产效率和生产能力；设备状态数据：设备运行状态、设备开关机时间和设备维修时间，用于了解设备的
运行状况和维护情况；品质数据：产品合格率、不良品率和返工率，用于评估产品的质量和生产过程中的问题；物流数据：物料供应、库存量和物料消耗，用于优化物流管理和减少库存浪费；人力资源数据：工作时长、员工效率和员工考勤，用于评估员工的工作表现和管理人力资源；环境数据：温度、湿度和空气质量，用于监测生产环境的安全和稳定性。
[0008]优选的，所述数据处理包括，数据清洗：通过数据清洗，去除无效、重复、缺失不必要的数据，保留可靠、准确的数据，以提高数据质量和可用性；数据转换：对采集到的原始数据进行转换，将数字信号或模拟信号转换为计算机可识别的数据格式，或将不同数据类型进行统一格式转换，以便数据的处理和分析。
[0009]优选的，所述模型建立包括采用数据处理后的数据进行特征选择，建立模型之前，需要对数据特征进行选择和提取，以确定模型的输入变量和输出变量，即建立模型的目标和方法；根据数据特征和预测需求，选择适合的建模方法和工具；在确定建模方法和工具后，需要对模型进行训练和测试，以验证模型的准确性和可用性；通过模型评估指标，评估模型的性能和可靠性，并对模型进行调整和优化；将建立好的模型应用到生产过程中，对生产数据进行预测和趋势分析，以发现生产过程中的问题和潜在风险，为管理决策提供依据。
[0010]优选的，所述建模方法包括回归分析、神经网络和决策树，建立预测模型和趋势分析模型。
[0011]由于采用上述方案，本专利技术的有益效果是：提高生产效率：数字化精益诊断平台可以通过对生产过程的实时监测和分析，发现生产过程中的问题和瓶颈，优化生产流程，提高生产效率和产量。同时，通过人力资源数据的监测和分析，可以评估员工的工作表现，提高员工效率和工作质量。
[0012]提高产品质量：数字化精益诊断平台可以通过品质数据的监测和分析，评估产品的质量和生产过程中的问题，提出改进措施，降低不良品率和返工率，提高产品质量和客户满意度。
[0013]降低成本和风险：数字化精益诊断平台可以通过物流数据的监测和分析，优化物流管理，减少库存浪费，降低物料消耗和采购成本。同时，通过设备状态数据的监测和分析，了解设备的运行状况和维护情况，提前发现设备故障和维修需求，降低维修成本和生产停机时间。
[0014]提高决策效果：数字化精益诊断平台可以通过数据可视化和报表预警等方式，为企业管理层提供决策支持，快速发现问题和风险，及时采取措施，优化生产和管理，提高决策效果和企业竞争力。
附图说明
[0015]图1是本专利技术流程示意图。
实施方式
[0016]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下对本专利技术进行进一步
详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0017]如图1所示：一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，包括如下步骤：数据采集：通过传感器设备采集生产过程中的数据；数据处理：将采集到的数据上传到数据仓库，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现数据中的潜在问题和规律；模型建立：根据数据特征和需求，选择适当的建模方法和工具，建立预测模型和趋势分析模型，预测生产过程中出现的问题；实时监测：通过数据可视化、报表、预警方式，对生产过程进行实时监测，及时发现生产异常情况，进行预警和提醒。
[0018]分析改进：根据模型预测和实时监测结果，分析生产过程中存在的问题和瓶颈，提出改进措施，优化生产流程，降低生产浪费、意外停机浪费、不良品率和库存浪费；持续改进：根据改进措施的效果，不断调整和完善生产流程和质量管理体系，实现持续改进和优化。
[0019]在本实施方式中：数字化精益诊断方法的主要目标是通过数据采集、处理、建模、实时监测和分析改进等步骤，优化生产流程和降低生产成本，从而实现持续改进和优化。
[0020]具体来说，该方法包括以下步骤：数据采集：通过传感器设备采集生产过程中的数据，包括生产设备的运行状态、生产过程的关键参数和指标等。这些数据可以通过各种传感器设备实时采集，例如温度、湿度、压力、振动、电流等数据。
[0021]数据处理：将采集到的数据上传到数据仓库，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现数据中的潜在问题和规律。数据处理可以使用各种数据处理工具和技术，例如数据挖掘、机器学习等技术。
[0022]模型建立：根据数据特征和需求，选择适当的建模方法和工具，建立预测模型和趋势分析模型，预测生产过程中出现的问题。例如，可以使用时间序列分析、回归分析、神经网络等方法建立模型，预测生产中可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：数据采集：通过传感器设备采集生产过程中的数据；数据处理：将采集到的数据上传到数据仓库，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现数据中的潜在问题和规律；模型建立：根据数据特征和需求，选择适当的建模方法和工具，建立预测模型和趋势分析模型，预测生产过程中出现的问题；实时监测：通过数据可视化、报表、预警方式，对生产过程进行实时监测，及时发现生产异常情况，进行预警和提醒；分析改进：根据模型预测和实时监测结果，分析生产过程中存在的问题和瓶颈，提出改进措施，优化生产流程，降低生产浪费、意外停机浪费、不良品率和库存浪费；持续改进：根据改进措施的效果，不断调整和完善生产流程和质量管理体系，实现持续改进和优化。2.根据权利要求1所述的一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，其特征在于：所述生产过程中的数据包括：生产效率数据：生产速度、产量、生产周期和生产能力利用率，用于衡量生产效率和生产能力；设备状态数据：设备运行状态、设备开关机时间和设备维修时间，用于了解设备的运行状况和维护情况；品质数据：产品合格率、不良品率和返工率，用于评估产品的质量和生产过程中的问题；物流数据：物料供应、库存量和物料消耗，用于优化物流管理和减少库存浪费；人力资源数据：工作时长、员工效率和员工考勤，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙福庆，
申请(专利权)人：上海沃梦智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：