CN109298686A - 用于针对基于规则的制造工艺设计使用商业智能的***和方法 - Google Patents

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Abstract

已经开发了一种用于针对制造工艺设计使用商业智能生成规则的方法。首先，从产品生命周期管理/产品数据管理(PLM/PDM)***提取产品属性。接着，从制造数据库提取工艺数据且随后从PLM/PDM***提取制造生产数据。所有提取的数据被存储在数据挖掘数据库中。数据挖掘数据库的内容随后由数据挖掘***进行分析，该数据挖掘***生成决策树；使用自动规则生成器来通过决策树创建制造工艺规则。该工艺规则随后被存储在工艺规则数据库中以用于由自动化或半自动化工艺设计引擎使用。

Description

用于针对基于规则的制造工艺设计使用商业智能的***和 方法
技术领域
本技术领域总体上涉及制造工艺，并且更具体地，涉及基于商业智能利用规则生成工艺来设计制造工艺。
背景技术
制造正在不断变得越来越复杂，反映出在保持并提高质量的同时减小产品的尺寸、重量并由此降低成本的驱动力。例如，在汽车工业中的典型架构利用了数以千计的部件，它们按照复杂的顺序进行装配。为了设计有效的制造工艺，将这些大量的部件与无数被独特约束的操作结合是一项繁琐的任务。因此，为制造工艺创建规则可能是非常耗时并困难的。另外，许多规则有时并不正确且不适用于具体的工厂、生产线或工艺。
因此，期望能够利用一种允许使用商业智能生成规则的方法来使针对制造工艺的设计的规则生成过程自动化。此外，通过随后的详细描述和所附权利要求书并结合附图和前述技术领域和背景技术，本发明的其他期望特征和特性将变得显而易见。
发明内容
提供了一种用于针对制造工艺设计使用商业智能生成规则的方法。在一个实施例中，设备包括：从产品生命周期管理/产品数据管理(PLM/PDM)***提取产品属性并将该属性存储在数据挖掘数据库中；从(独立的或基于PLM/PDM的)制造数据库提取工艺数据并将该工艺数据存储在数据挖掘数据库中；从PLM/PDM***提取制造生产数据并将该制造生产数据存储在数据挖掘数据库中；分析数据挖掘数据库的内容并提取决策树以用于在创建制造工艺规则中使用；基于对决策树的分析利用自动规则生成器创建制造工艺规则；以及将该制造工艺规则存储在工艺规则数据中以用于由自动化工艺设计引擎检索。
提供了一种用于自动地设计制造工艺的***。在一个实施例中，方法包括：***，该***从(最可能存储在PLM/PDM***中的)计算机辅助设计(CAD)数据提取产品属性、处理来自工艺数据库的数据和来自产品生命周期管理/产品数据管理(PLM/PDM)***的数据，其中属性和数据被存储在数据挖掘数据库中；数据挖掘***，其分析数据挖掘数据库的内容并生成工艺设计决策树；自动规则生成器，其基于对决策树的分析创建工艺规则；规则数据库管理器，其将规则存储在工艺规则数据库中；以及工艺设计引擎，其从工艺规则数据库检索工艺规则并使用该工艺规则来设计制造工艺。
附图说明
之后将结合附图对示范性实施例进行描述，其中相同的附图标记指代相同的元件，并且其中：
图1是显示根据实施例的利用规则数据库设计制造工艺的示图；
图2是显示根据实施例的商业智能引擎的示图，其被用来生成用于制造工艺的工艺规则；以及
图3是显示根据实施例的通过商业智能引擎生成工艺规则数据库的数据流程图。
具体实施方式
以下详细描述在本质上仅是示范性的，而并不旨在限制应用和使用。此外，不存在被任何前述的技术领域、背景技术、摘要或者以下详细描述中提出的任何表述的或暗示的理论约束的意图。如本文所使用的，术语模块指的是专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用或组)及存储器、组合逻辑电路，和/或提供所述功能的其他合适部件。
已经开发处一种用于利用基于规则的引擎设计制造工艺的***和方法。规则引擎允许自动生成制造工艺，其中规则通过分析现有的制造工艺并提取产品和制造属性来生成。方法的实施例允许自动生成和/或验证制造工艺。此外，方法的实施例允许不间断且连续地优化、维护和改进工艺。
现在转向图1，显示了根据一个实施例的利用规则数据库100设计制造工艺的示图。在该实施例中，车辆设计数据102从数据库提取并被加载到工艺设计引擎106中。工艺设计引擎106持续地从规则数据库104访问工艺规则。一旦完成了制造工艺，则制造工艺的整体设计敲定并被存储在数据库108中。
现在转向图2，并继续参考图1，显示了根据一个实施例的具有商业智能引擎的***的示图，其被用来生成用于制造工艺200的工艺规则。在该实施例中，商业智能引擎202从产品设计数据提取产品属性206。此外，还从制造工艺数据库提取制造工艺数据208。最后，从制造数据库提取制造生产数据210，包括工厂装配线布局、可用设备、可用工具、固定装置、在制件装配等。一旦这些属性和数据被提取212，它们被存储在数据挖掘数据库214中。数据挖局数据库214的内容由数据挖局***进行分析。***216针对制造工艺中的每个要素提取并分析数据并生成制造工艺创建决策树。所生成的决策树利用：工艺操作的顺序；装配线顺序；可用的制造设备；可用的制造工具；制造设备的配置要求；制造工具的配置要求；人类工作者的建议人体工程学位置；工艺要求；生产线平衡；等等。决策树作为自动规则生成器218的输入，该自动规则生成器生成用于规则管理引擎204的工艺规则。工艺规则由规则数据库管理器220处理，其将它们存储在数据库222中以用于由图1中所示的工艺设计引擎检索和使用。
现在转向图3并继续参考图1和图2，显示了根据一个实施例的通过商业智能引擎300生成用于制造工艺的工艺规则的方法的流程图。在该实施例中，从产品生命周期管理/产品数据管理(PLM/PDM)***302提取设计的产品属性。另外，在其他实施例中，可以从计算机辅助设计(CAD)资源提取产品属性。来自制造工艺数据库的工艺数据从PLM/PDM***和/或制造数据库304提取。此外，还从制造数据库306提取制造生产数据。制造生产数据可以包括工厂装配线布局、可用的制造设备、可用的制造工具等。提取的数据和属性被显示为是被并行提取。然而，在其他实施例中各自可以按照任意顺序顺序地提取。这些数据和属性被存储在数据挖掘数据库308中。数据挖掘数据库308的内容由数据挖掘***310进行分析并且提取出用于工艺创建的决策树311。决策树311的结果被用来创建工艺规则312，其被存储在工艺规则数据库314中以用于在设计制造工艺中检索和使用。
本发明的实施例在本文中可以依据功能和/或逻辑块部件以及各种处理步骤进行描述。应当意识到，此类块部件可以通过被配置为执行特定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件部件来实现。例如，本发明的实施例可以采用各种集成电路部件，例如，存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表，或者诸如此类，它们可以在一个或多个微处理器或其他控制装置的控制下执行各种功能。此外，本领域技术人员可以意识到，本发明的实施例可以结合任何数量的***来实践，而且本文所述的***仅是本发明的示范性实施例。
尽管在以上详细描述中已经给出了至少一个示范性实施例，但是应当意识到，存在大量的变型。应当意识到，示范性实施例或多个示范性实施例仅作为示例，而并不旨在以任何方式限制本发明的范围、应用或配置。不如说，以上详细描述将为本领域技术人员提供用于实施该示范性实施例或多个示范性实施例的便利路线图。应当理解的是，在不偏离如所附权利要求书和其法律等价物中所阐述的本发明的范围的情况下，可以对元件的功能和布置作出各种改变。

Claims (10)

1.一种用于针对制造工艺设计使用商业智能生成规则的方法，包括：
从产品生命周期管理/产品数据管理(PLM/PDM)***提取当前的和历史的产品属性并将所述属性存储在数据挖掘数据库中；从(独立的或基于PLM/PDM的)制造数据库提取当前的和历史的工艺数据并将所述工艺数据存储在所述数据挖掘数据库中；
从PLM/PDM***或独立的数据库提取当前的和历史的制造生产数据并将所述制造生产数据(布局、设备、工具等)存储在所述数据挖掘数据库中；
分析所述数据挖掘数据库的内容并提取决策树以用于在创建制造工艺规则中使用；基于对所述生成的决策树的分析利用自动规则生成器创建制造工艺规则；以及
将所述制造工艺规则存储在工艺规则数据库中以用于由自动化或半自动化工艺设计引擎使用。
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于制造工艺操作的顺序和内容、在制(在制件)装配、可用的制造设备、工具以及人操作员来分析所述数据挖掘数据库的所述内容。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述产品属性从计算机辅助设计(CAD)、PLM和PDM资源提取。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述工艺数据从(独立的或基于PLM/PDM的)制造数据库提取。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述数据挖掘***基于可用的制造设备分析所述数据挖掘数据库的所述内容。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述数据挖掘***基于可用的人操作员分析所述数据挖掘数据库的所述内容。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述数据挖掘***基于工艺参数分析所述数据挖掘数据库的所述内容。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述数据挖掘***基于制造生产参数分析所述数据挖掘数据库的所述内容。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述数据挖掘***基于人操作员的建议人体工程学位置分析所述数据挖掘数据库的所述内容。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述数据挖掘***基于制造设备的配置参数分析所述数据挖掘数据库的所述内容。
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