CN113448298B - 一种用于自动化生产设备数据采集*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于自动化生产设备数据采集***，涉及生产设备数据采集技术领域，解决了现有技术中同种类的设备存在过度使用和资源浪费的现象，造成自动化生产成本增加的技术问题，通过故障分析、使用分析以及流程分析，判断生产设备在对应生产流程过程中的运行状态，从而对生产设备进行整顿，增强自动化生产的智能性；在正常设备中筛选出使用次数少的设备，防止工人操作不适导致设备使用频率降低，增加其他检测设备的运行负担，从而对生产成本造成不必要的浪费；判断正常设备的运行在生产流程中是否可以替换或者取消，对生产流程进行更新，提高了生产的智能化，而且在提高生产效率的同时降低了生产成本。

Description

一种用于自动化生产设备数据采集***

技术领域

本发明涉及生产设备数据采集技术领域，具体为一种用于自动化生产设备数据采集***。

背景技术

在当前现代电子技术发展的过程中，自动化设备的数据采集具有很强的适用性，在当前企业制造的过程中具有不可替代的作用，企业在自动化设备的依赖性方面进一步增强，为了符合发展的要求，自动化设备在数据采集方面的功能还需要进一步深入，挖掘相关的细节，智能自动化制造离不开生产设备数据的支撑，在制造过程中，生产设备不仅是生产工具和设备，更是车间信息网络的节点，通过生产设备的自动化采集、统计、分析和反馈，将结果用于改善制造过程，将大大提高制造过程的柔性和加工过程的集成性，从而提升产品生产过程的质量和效率；

但是在现有技术中，自动化生产过程中虽然能够通过采集设备的故障来分析设备的运行状态，但是不能够采集同种类设备的运行数据，导致同种类的设备存在过度使用和资源浪费的现象，造成自动化生产成本增加，同时，不能够对生产设备对应工序进行分析，无法将生产流程对应工序根据实时情况进行更新删减，导致自动化生产智能性降低。

发明内容

本发明的目的就在于提出一种用于自动化生产设备数据采集***，通过故障分析、使用分析以及流程分析，判断生产设备在对应生产流程过程中的运行状态，从而对生产设备进行整顿，增强自动化生产的智能性；在正常设备中筛选出使用次数少的设备，防止工人操作不适导致设备使用频率降低，增加其他检测设备的运行负担，从而对生产成本造成不必要的浪费；判断正常设备的运行在生产流程中是否可以替换或者取消，对生产流程进行更新，提高了生产的智能化，而且在提高生产效率的同时降低了生产成本。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种用于自动化生产设备数据采集***，包括数据采集平台与实时分析平台；数据采集平台内设置有服务器，服务器通讯连接有故障分析单元、流程分析单元以及使用分析单元；实时分析平台内设置有处理器，处理器双向通讯连接有静态分析单元以及动态分析单元；

数据采集平台用于对自动化生产设备进行数据采集，将自动化生产设备标记为检测设备，并将检测设备发送至服务器，服务器生成故障分析信号并将故障分析信号发送至故障分析单元；通过故障分析单元对检测设备进行故障分析，将检测设备划分为故障异常设备与正常设备；通过使用分析单元对正常设备进行使用分析，生成使用分析合格信号或者使用分析不合格信号，并将其发送至服务器；通过流程分析单元对正常设备在生产流程中的运行进行分析，将正常设备划分为停用设备和使用设备；

服务器接收到停用设备和使用设备后生成数据采集完结信号并将数据采集完结信号发送至实时分析平台，实时分析平台接收到数据采集完结信号后，对生产设备的实时运行进行分析；通过静态分析单元分析使用设备的静态数据；通过动态分析单元分析使用设备的动态数据。

作为本发明的一种优选实施方式，故障分析单元故障分析过程如下：

采集到检测设备的总数量，并将检测设备的总数量标记为i，i为大于1的自然数，以历史一个月为检测时间阈值，对检测设备进行分析；采集到在检测时间阈值内检测设备的故障累计时长、故障频率以及故障间隔正常运行时长，通过分析获取到检测设备的故障分析系数Xi；

将检测设备的故障分析系数Xi与检测设备的故障分析系数阈值进行比较：

若检测设备的故障分析系数Xi≥检测设备的故障分析系数阈值，则判定对应检测设备故障分析异常，生成设备故障异常信号并将其标记为故障异常设备，将故障异常设备与故障异常信号发送至服务器；若检测设备的故障分析系数Xi＜检测设备的故障分析系数阈值，则判定对应检测设备故障分析正常，生成设备故障正常信号并将其标记为正常设备，将正常设备与故障正常信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，使用分析单元分析过程如下：

将正常设备的种类标记为o，o为大于1的正整数，将各个种类的正常设备对应数量标记为p，p为大于1的正整数；采集到各个正常设备在检测时间阈值内工人使用时长和工人使用频率，通过分析获取到各个正常设备的使用分析系数Top；

将各个正常设备的使用分析系数Top与使用分析系数阈值进行比较：

若正常设备的使用分析系数Top≥使用分析系数阈值，则判定对应正常设备使用正常，生成使用分析合格信号并将对应正常设备的种类与使用分析合格信号发送至服务器；若正常设备的使用分析系数Top＜使用分析系数阈值，则判定对应正常设备使用异常，生成使用分析不合格信号并将对应正常设备的种类与使用分析不合格信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，流程分析单元分析过程如下：

采集到各个种类的正常设备在生产流程中对应工序，并将其标记为分析工序，设置标号u，u为大于1的自然数；获取到分析工序的平均运行时长以及工序运行时长与流程总时长占比，通过分析获取到分析工序的运行系数Ru；采集到分析工序在检测时间阈值内出现的故障次数以及出现故障后流程停滞时长，通过分析获取到分析工序的重要度系数Au；

将分析工序的运行系数Ru与重要度系数Au进行分析，若分析工序的运行系数Ru小于对应运行系数阈值且分析工序的重要度系数Au小于对应重要度系数阈值，则将对应分析工序标记为预选筛选工序；反之，则将对应分析工序标记为固定工序；

将预选筛选工序删除后，分析生产流程的产量和生产速度，若产量和生产速度均大于对应阈值，则将对应预选筛选工序标记为删除工序，并将删除工序对应正常设备标记为停用设备；若产量和生产速度均小于对应阈值，则将对应预选筛选工序标记为不可删除工序，并将不可删除工序对应正常设备标记为使用设备；将停用设备和使用设备发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，静态分析单元分析过程如下：

采集到使用设备占地面积与所处区域面积的比值，将使用设备占地面积与所处区域面积的比值进行分析，若使用设备占地面积与所处区域面积的比值大于对应阈值，则判定使用设备静态合格，生成静态合格信号并将静态合格信号发送至处理器，反之则判定使用设备静态不合格，生成静态不合格信号并将静态不合格信号发送至处理器；处理器接收到静态不合格信号后，将对应使用设备进行位置调整。

作为本发明的一种优选实施方式，动态分析单元分析过程如下：

采集到使用设备对应操作人员的更换次数以及使用设备的连续加工工时，将使用设备对应操作人员的更换次数以及使用设备的连续加工工时进行分析，若使用设备对应操作人员的更换次数以及使用设备的连续加工工时均小于对应阈值，则判定使用设备的动态分析合格，生成动态合格信号并将动态合格信号发送至处理器；反之，则判定使用设备的动态分析不合格，生成动态不合格信号并将动态不合格信号发送至处理器，处理器接收到动态不合格信号后，在使用设备的运行过程中，控制操作人员的更换次数，同时将各个使用设备进行加工工时调节。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明中，通过故障分析、使用分析以及流程分析，判断生产设备在对应生产流程过程中的运行状态，从而对生产设备进行整顿，增强自动化生产的智能性；

其中，生产设备的故障为机械检测的重要标准，能够清晰体现出检测设备当前的运行状态，提高了数据采集的准确性；在正常设备中筛选出使用次数少的设备，防止工人操作不适导致设备使用频率降低，增加其他检测设备的运行负担，从而对生产成本造成不必要的浪费；判断正常设备的运行在生产流程中是否可以替换或者取消，对生产流程进行更新，提高了生产的智能化，而且在提高生产效率的同时降低了生产成本；对生产设备的动态数据和静态数据进行分析，对数据采集平台的效果进行验证，同时对实时生产进行检测，提高自动化生产的准确性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的整体原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种用于自动化生产设备数据采集***，包括数据采集平台与实时分析平台，且数据采集平台与实时分析平台通讯双向连接，数据采集平台内设置有服务器，服务器通讯连接有故障分析单元、流程分析单元以及使用分析单元；实时分析平台内设置有处理器，处理器双向通讯连接有静态分析单元以及动态分析单元；

数据采集平台用于对自动化生产设备进行数据采集，将自动化生产设备标记为检测设备，并将检测设备发送至服务器，服务器生成故障分析信号并将故障分析信号发送至故障分析单元；

故障分析单元用于对检测设备进行故障分析，生产设备的故障为机械检测的重要标准，能够清晰体现出检测设备当前的运行状态，提高了数据采集的准确性，具体故障分析过程如下：

步骤S1：采集到检测设备的总数量，并将检测设备的总数量标记为i，i为大于1的自然数，以历史一个月为检测时间阈值，对检测设备进行分析；

步骤S2：采集到在检测时间阈值内检测设备的故障累计时长、故障频率以及故障间隔正常运行时长，并将在检测时间阈值内检测设备的故障累计时长、故障频率以及故障间隔正常运行时长分别标记为GLi、PLi以及SCi；

步骤S3：通过公式

获取到检测设备的故障分析系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，α为误差修正因子，取值为0.98；故障分析系数是将检测设备的特征参数进行归一化处理得到一个用于评定检测设备故障概率的数值；通过公式可得故障累计时长和故障频率越大，故障分析系数越大，表示检测设备出现故障的概率越大；

步骤S4：将检测设备的故障分析系数Xi与检测设备的故障分析系数阈值进行比较：若检测设备的故障分析系数Xi≥检测设备的故障分析系数阈值，则判定对应检测设备故障分析异常，生成设备故障异常信号并将其标记为故障异常设备，将故障异常设备与故障异常信号发送至服务器；若检测设备的故障分析系数Xi＜检测设备的故障分析系数阈值，则判定对应检测设备故障分析正常，生成设备故障正常信号并将其标记为正常设备，将正常设备与故障正常信号发送至服务器；

服务器接收到故障正常设备后生成使用分析信号并将使用分析信号发送至使用分析单元，使用分析单元用于对正常设备进行使用分析，在正常设备中筛选出使用次数少的设备，防止工人操作不适导致设备使用频率降低，增加其他检测设备的运行负担，从而对生产成本造成不必要的浪费，具体分析过程如下：

步骤SS1：将正常设备的种类标记为o，o为大于1的正整数，将各个种类的正常设备对应数量标记为p，p为大于1的正整数；

步骤SS2：采集到各个正常设备在检测时间阈值内工人使用时长和工人使用频率，并将各个正常设备在检测时间阈值内工人使用时长和工人使用频率分别标记为GSop和GPop；

通过公式

获取到各个正常设备的使用分析系数Top，其中，b1和b2均为预设比例系数，且b1＞b2＞0，使用分析系数是将正常设备的特征参数进行归一化处理得到一个用于评定正常设备使用概率的数值；通过公式可得工人使用时长和工人使用频率越大，使用分析系数越大，表示正常设备使用的概率越大；

将各个正常设备的使用分析系数Top与使用分析系数阈值进行比较：若正常设备的使用分析系数Top≥使用分析系数阈值，则判定对应正常设备使用正常，生成使用分析合格信号并将对应正常设备的种类与使用分析合格信号发送至服务器；若正常设备的使用分析系数Top＜使用分析系数阈值，则判定对应正常设备使用异常，生成使用分析不合格信号并将对应正常设备的种类与使用分析不合格信号发送至服务器；

服务器接收到对应异常设备的种类与使用分析不合格信号后，将对应异常设备的种类标记为异常使用种类，采集到在检测时间阈值内异常使用种类对应各个正常设备的使用次数，并将使用次数最低的正常设备标记为使用异常设备，生成调节整顿信号并对使用异常设备进行整顿调节，本申请中整顿调节表示为对设备进行改善，如机床设备整顿调节表示为将机床设备的刀具进行打磨；

服务器接收到对应正常设备的种类与使用分析合格信号后，生成流程分析信号并将流程分析信号发送至流程分析单元，流程分析单元用于对正常设备在生产流程中的运行进行分析，判断正常设备的运行在生产流程中是否可以替换或者取消，对生产流程进行更新，提高了生产的智能化，而且在提高生产效率的同时降低了生产成本，具体分析过程如下：

步骤T1：采集到各个种类的正常设备在生产流程中对应工序，并将其标记为分析工序，设置标号u，u为大于1的自然数；获取到分析工序的平均运行时长以及工序运行时长与流程总时长占比，并将分析工序的平均运行时长以及工序运行时长与流程总时长占比分别标记为Su和Zu；通过公式

获取到分析工序的运行系数Ru，其中，v1和v2均为预设比例系数，且v1＞v2＞0；

步骤T2：采集到分析工序在检测时间阈值内出现的故障次数以及出现故障后流程停滞时长，并将分析工序在检测时间阈值内出现的故障次数以及出现故障后流程停滞时长分别标记为Cu和Yu；通过公式

获取到分析工序的重要度系数Au，其中，v3和v4均预设比例系数，且v3＞v4＞0；

步骤T3：将分析工序的运行系数Ru与重要度系数Au进行分析，若分析工序的运行系数Ru小于对应运行系数阈值且分析工序的重要度系数Au小于对应重要度系数阈值，则将对应分析工序标记为预选筛选工序；反之，则将对应分析工序标记为固定工序；

将预选筛选工序删除后，分析生产流程的产量和生产速度，若产量和生产速度均大于对应阈值，则将对应预选筛选工序标记为删除工序，并将删除工序对应正常设备标记为停用设备；若产量和生产速度均小于对应阈值，则将对应预选筛选工序标记为不可删除工序，并将不可删除工序对应正常设备标记为使用设备；将停用设备和使用设备发送至服务器；

服务器接收到停用设备和使用设备后生成数据采集完结信号并将数据采集完结信号发送至实时分析平台，实时分析平台接收到数据采集完结信号后，对生产设备的实时运行进行分析；

静态分析单元用于分析使用设备的静态数据，使用设备的静态数据表示为使用设备占地面积与所处区域面积的比值，将使用设备占地面积与所处区域面积的比值进行分析，若使用设备占地面积与所处区域面积的比值大于对应阈值，则判定使用设备静态合格，生成静态合格信号并将静态合格信号发送至处理器，反之则判定使用设备静态不合格，生成静态不合格信号并将静态不合格信号发送至处理器；处理器接收到静态不合格信号后，将对应使用设备进行位置调整；静态数据影响使用设备的存放以及运行，对静态数据进行分析，能够分析使用设备的运行环境，提高了实时分析的准确性；

动态分析单元用于分析使用设备的动态数据，使用设备的动态数据表示为使用设备对应操作人员的更换次数以及使用设备的连续加工工时，将使用设备对应操作人员的更换次数以及使用设备的连续加工工时进行分析，若使用设备对应操作人员的更换次数以及使用设备的连续加工工时均小于对应阈值，则判定使用设备的动态分析合格，生成动态合格信号并将动态合格信号发送至处理器；反之，则判定使用设备的动态分析不合格，生成动态不合格信号并将动态不合格信号发送至处理器，处理器接收到动态不合格信号后，在使用设备的运行过程中，控制操作人员的更换次数，同时将各个使用设备进行加工工时调节，避免同一设备连续加工工时过长；不同的操作人员对同一设备的操控程度不同，频繁更换设备的操作人员容易造成设备的运行效率降低，若因为操作人员操作不当，造成自动化生产效率降低，则严重带来成本损耗。

本发明工作原理：一种用于自动化生产设备数据采集***，在工作时，通过数据采集平台对自动化生产设备进行数据采集，将自动化生产设备标记为检测设备，并将检测设备发送至服务器；通过故障分析单元对检测设备进行故障分析，将检测设备划分为故障异常设备与正常设备；通过使用分析单元对正常设备进行使用分析，通过流程分析单元对正常设备在生产流程中的运行进行分析，将正常设备划分为停用设备和使用设备；通过实时分析平台对生产设备的实时运行进行分析；通过静态分析单元分析使用设备的静态数据；通过动态分析单元分析使用设备的动态数据。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术工作人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.一种用于自动化生产设备数据采集***，其特征在于，包括数据采集平台与实时分析平台；数据采集平台内设置有服务器，服务器通讯连接有故障分析单元、流程分析单元以及使用分析单元；实时分析平台内设置有处理器，处理器双向通讯连接有静态分析单元以及动态分析单元；

数据采集平台用于对自动化生产设备进行数据采集，将自动化生产设备标记为检测设备，并将检测设备发送至服务器，服务器生成故障分析信号并将故障分析信号发送至故障分析单元；通过故障分析单元对检测设备进行故障分析，将检测设备划分为故障异常设备与正常设备；通过使用分析单元对正常设备进行使用分析，生成使用分析合格信号或者使用分析不合格信号，并将其发送至服务器；通过流程分析单元对正常设备在生产流程中的运行进行分析，将正常设备划分为停用设备和使用设备；

服务器接收到停用设备和使用设备后生成数据采集完结信号并将数据采集完结信号发送至实时分析平台，实时分析平台接收到数据采集完结信号后，对生产设备的实时运行进行分析；通过静态分析单元分析使用设备的静态数据；通过动态分析单元分析使用设备的动态数据。

2.根据权利要求1所述的一种用于自动化生产设备数据采集***，其特征在于，故障分析单元故障分析过程如下：

采集到检测设备的总数量，并将检测设备的总数量标记为i，i为大于1的自然数，以历史一个月为检测时间阈值，对检测设备进行分析；采集到在检测时间阈值内检测设备的故障累计时长、故障频率以及故障间隔正常运行时长，并将在检测时间阈值内检测设备的故障累计时长、故障频率以及故障间隔正常运行时长分别标记为GLi、PLi以及SCi；通过公式

获取到检测设备的故障分析系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，α为误差修正因子，取值为0.98；将检测设备的故障分析系数Xi与检测设备的故障分析系数阈值进行比较：

若检测设备的故障分析系数Xi≥检测设备的故障分析系数阈值，则判定对应检测设备故障分析异常，生成设备故障异常信号并将其标记为故障异常设备，将故障异常设备与故障异常信号发送至服务器；若检测设备的故障分析系数Xi＜检测设备的故障分析系数阈值，则判定对应检测设备故障分析正常，生成设备故障正常信号并将其标记为正常设备，将正常设备与故障正常信号发送至服务器。

3.根据权利要求1所述的一种用于自动化生产设备数据采集***，其特征在于，使用分析单元分析过程如下：

将正常设备的种类标记为o，o为大于1的正整数，将各个种类的正常设备对应数量标记为p，p为大于1的正整数；采集到各个正常设备在检测时间阈值内工人使用时长和工人使用频率，并将各个正常设备在检测时间阈值内工人使用时长和工人使用频率分别标记为GSop和GPop；通过公式

获取到各个正常设备的使用分析系数Top，其中，b1和b2均为预设比例系数，且b1＞b2＞0；

将各个正常设备的使用分析系数Top与使用分析系数阈值进行比较：

若正常设备的使用分析系数Top≥使用分析系数阈值，则判定对应正常设备使用正常，生成使用分析合格信号并将对应正常设备的种类与使用分析合格信号发送至服务器；若正常设备的使用分析系数Top＜使用分析系数阈值，则判定对应正常设备使用异常，生成使用分析不合格信号并将对应正常设备的种类与使用分析不合格信号发送至服务器。

4.根据权利要求1所述的一种用于自动化生产设备数据采集***，其特征在于，流程分析单元分析过程如下：

采集到各个种类的正常设备在生产流程中对应工序，并将其标记为分析工序，设置标号u，u为大于1的自然数；获取到分析工序的平均运行时长以及工序运行时长与流程总时长占比，并将分析工序的平均运行时长以及工序运行时长与流程总时长占比分别标记为Su和Zu；通过公式

获取到分析工序的运行系数Ru，其中，v1和v2均为预设比例系数，且v1＞v2＞0；采集到分析工序在检测时间阈值内出现的故障次数以及出现故障后流程停滞时长，并将分析工序在检测时间阈值内出现的故障次数以及出现故障后流程停滞时长分别标记为Cu和Yu；通过公式

获取到分析工序的重要度系数Au，其中，v3和v4均预设比例系数，且v3＞v4＞0；

将分析工序的运行系数Ru与重要度系数Au进行分析，若分析工序的运行系数Ru小于对应运行系数阈值且分析工序的重要度系数Au小于对应重要度系数阈值，则将对应分析工序标记为预选筛选工序；反之，则将对应分析工序标记为固定工序；

将预选筛选工序删除后，分析生产流程的产量和生产速度，若产量和生产速度均大于对应阈值，则将对应预选筛选工序标记为删除工序，并将删除工序对应正常设备标记为停用设备；若产量和生产速度均小于对应阈值，则将对应预选筛选工序标记为不可删除工序，并将不可删除工序对应正常设备标记为使用设备；将停用设备和使用设备发送至服务器。

5.根据权利要求1所述的一种用于自动化生产设备数据采集***，其特征在于，静态分析单元分析过程如下：

采集到使用设备占地面积与所处区域面积的比值，将使用设备占地面积与所处区域面积的比值进行分析，若使用设备占地面积与所处区域面积的比值大于对应阈值，则判定使用设备静态合格，生成静态合格信号并将静态合格信号发送至处理器，反之则判定使用设备静态不合格，生成静态不合格信号并将静态不合格信号发送至处理器；处理器接收到静态不合格信号后，将对应使用设备进行位置调整。

6.根据权利要求1所述的一种用于自动化生产设备数据采集***，其特征在于，动态分析单元分析过程如下：

采集到使用设备对应操作人员的更换次数以及使用设备的连续加工工时，将使用设备对应操作人员的更换次数以及使用设备的连续加工工时进行分析，若使用设备对应操作人员的更换次数以及使用设备的连续加工工时均小于对应阈值，则判定使用设备的动态分析合格，生成动态合格信号并将动态合格信号发送至处理器；反之，则判定使用设备的动态分析不合格，生成动态不合格信号并将动态不合格信号发送至处理器，处理器接收到动态不合格信号后，在使用设备的运行过程中，控制操作人员的更换次数，同时将各个使用设备进行加工工时调节。

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