CN113469560B - 一种基于工业大数据的云平台数据管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于工业大数据的云平台数据管理***,属于工业大数据领域,涉及数据管理技术,通过云平台、数据传输模块、数据收集模块、质量管控模块、数据处理模块、设备维护模块以及计时模块之间的相互配合,实现在合格零件检测过程中多次进行数据采集,保证数据的准确性,并通过不合格零件的个数以及零件出现的时间进行针对生产设备的及时维修,在维修时选取能力强、做事完整度高的维护人员进行设备维修,在维修结束后,采用批量验证的方式对维修的结果进行确认,确保设备维修有效,防止二次事故的发生也能很大程度的防止不良品、不合格零件的流出。
Description
技术领域
本发明属于工业大数据领域,涉及数据管理技术,具体是一种基于工业大数据的云平台数据管理***。
背景技术
工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心,极大延展了传统工业数据范围,同时还包括工业大数据相关技术和应用。
现有技术中的对于工业大数据的处理大多采取人工纸质记录以及通报,耗时耗力,且对于数据统计以及数据管理带来很大的难度,在数据传输过程中因为数据传输的缓慢导致很多问题不能及时的得到解决以及很好的处理,没有根据处理人员的处理历史以及处理能力进行很好的筛选。
为此,提出一种基于工业大数据的云平台数据管理***。
发明内容
为了解决上述方案存在的问题,本发明提供了一种基于工业大数据的云平台数据管理***,通过云平台、数据传输模块、数据收集模块、质量管控模块、数据处理模块、设备维护模块以及计时模块之间的相互配合,实现在合格零件检测过程中多次进行数据采集,保证数据的准确性,并通过不合格零件的个数以及零件出现的时间进行针对生产设备的及时维修,在维修时选取能力强、做事完整度高的维护人员进行设备维修,在维修结束后,采用批量验证的方式对维修的结果进行确认,确保设备维修有效,防止二次事故的发生也能很大程度的防止不良品、不合格零件的流出。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于工业大数据的云平台数据管理***,包括云平台、数据传输模块、数据收集模块、质量管控模块、数据处理模块、设备维护模块以及计时模块;
所述数据传输模块分别与数据收集模块以及云平台进行无线连接,所述数据收集模块用于工业数据进行收集,并通过数据传输模块将收集的工业数据传输至云平台;
数据收集模块用于生成生产设备的序列号Xi;
所述数据收集模块将获取的零件的几何特征数值发送至数据处理模块,数据处理模块接收到零件的几何特征数值后对零件的几何特征数值进行处理,确定生产零件是否合格;
数据处理模块用于将不合格零件的零件编号以及不合格零件的个数发送至质量管控模块;
质量管控模块设定允许出现的不合格零件个数值,当所述质量管控模块接收到不合格零件的个数时,用不合格零件的个数与允许出现不合格零件个数进行对比;
若不合格零件的个数大于或者等于允许出现不合格零件个数,则表示出现不合格零件为设备故障原因导致,质量管控模块发送设备维护信号至设备维护模块;
设备维护模块用于对质量管控模块发送的设备维护信号进行维修处理。
进一步地,所述数据收集模块进行工业数据收集的时候采取周期收集的方式,即间隔周期进行工业数据收集,间隔周期与工业数据的类型有关,所述工业数据包括零件尺寸以及其他的工业数据。
进一步地,数据收集模块还用于对采集范围内的生产设备进行编号,将生产设备分别标记为i,其中i为正整数,i=1,2……n;
数据收集模块在进行生产设备编号时,数据收集模块同时获取生产设备的位置,将生产设备的位置与生产设备的编号进行编码,生成生产设备的序列号Xi,数据收集模块将生产设备的序列号发送至云平台。
进一步地,数据处理模块对零件的几何特征数值进行处理的过程包括以下步骤:
步骤一:数据收集模块周期性获取生产设备的生产零件几何特征数值,并将获取的生产设备生产的零件几何特征数值进行标记,标记为LXij,其中j表示周期内生产零件的编号,且j=1,2……m,其中m表示间隔周期内生产零件数量;
步骤二:数据收集模块将标记好的零件几何特征数值发送至数据处理模块,数据处理模块设定零件几何特征数值阈值L0,并将接收到的零件几何特征数值进行对比;
步骤三:当存在(1+A)*L0>LXij>(1-A)*L0时,表示零件尺寸合格,并将该零件标记为准合格零件;其中A为允差;进行步骤四;
当存在LXij>(1+A)*L0或(1-A)*L0>LXij时,表示零件尺寸不合格,并将该零件标注为不合格零件;
步骤四:将步骤三中判定的准合格零件进行称重测量,获取准合格零件的重量值,并将重量值与标准重量值进行比较;
若准合格零件的质量值与标准重量值一致,则表示零件合格;
若准合格零件的质量值与标准重量值不一致,则表示零件不合格;
步骤五:数据处理模块将不合格零件的零件编号以及不合格零件的个数发送至质量管控模块。
进一步地,标准重量值为一个数值范围,且数值范围与生产设备与零件有关,零件几何特征数值包括长度数值。
进一步地,允许出现的不合格零件个数值由质量管控模块进行设定。
进一步地,所述设备维护模块用于对质量管控模块发送的设备维护信号进行维修处理,具体的设备维护模块对生产设备进行维修处理的过程包括以下:
步骤S1:质量管控模块发送设备维护信号至设备维护模块;设备维护信号包括生产设备的序列号以及维护指令;同时质量管控模块发送计时信号至计时模块,计时模块开始维护计时;
步骤S2:设备维护模块对生产设备的序列号进行分解获取生产设备的位置与生产设备的编号;
步骤S3:设备维护模块选取维护人员进行生产设备维修;
步骤S4:生产设备维修完成且经现场操作人员确认后,设备维护模块发送维修完成信号至计时模块,计时模块停止维护计时。
进一步地,现场操作人员确认包括批量试生产过程,批量试生产过程为维护人员进行生产设备维修后,操作人员进行操作生产设备进行零件批量试生产,且对试生产的零件进行试生产零件几何特征数值以及重量值获取,当获取的试生产零件几何特征数值以及重量值均合格时,表示设备维护完成。
进一步地,零件批量试生产的零件个数由质量管控模块进行确认。
进一步地,设备维护模块选取维护人员的过程包括以下步骤:
设备维护模块获取采集范围内的维护人员的个数以及维护成功次数,按照维护成功次数将维护人员进行排序;
设备维护模块获取当前处于维护工作状态的维护人员,在排序完成的顺序中去掉当前处于维护工作状态的维护人员;
在新排序中选取排名在前方的维护人员进行生产设备维修。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、所述数据收集模块进行工业数据收集的时候采取周期收集的方式,即间隔周期进行工业数据收集,间隔周期与工业数据的类型有关,所述工业数据包括零件尺寸以及其他的工业数据,本实施例以零件尺寸数据为例,且单独分析零件的长度一项;数据收集模块还用于对采集范围内的生产设备进行编号,将生产设备分别标记为i,数据收集模块在进行生产设备编号时,数据收集模块同时获取生产设备的位置,将生产设备的位置与生产设备的编号进行编码,生成生产设备的序列号Xi,数据收集模块将生产设备的序列号发送至云平台;对设备进行先标记,在维修时快速定位设备位置。
2、数据收集模块周期性获取生产设备的生产零件几何特征数值,并将获取的生产设备生产的零件几何特征数值进行标记,数据处理模块设定零件几何特征数值阈值L0,并将接收到的零件几何特征数值进行对比;在对比后进行称重,若准合格零件的质量值与标准重量值一致,则表示零件合格;若准合格零件的质量值与标准重量值不一致,则表示零件不合格;数据处理模块将不合格零件的零件编号以及不合格零件的个数发送至质量管控模块。实现在合格零件检测过程中多次进行数据采集,保证数据的准确性。
3、通过不合格零件的个数以及零件出现的时间进行针对生产设备的及时维修,在维修时选取能力强、做事完整度高的维护人员进行设备维修,在维修结束后,采用批量验证的方式对维修的结果进行确认,确保设备维修有效,防止二次事故的发生也能很大程度的防止不良品、不合格零件的流出。
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地介绍,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为本发明一种基于工业大数据的云平台数据管理***的原理框图。
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它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种基于工业大数据的云平台数据管理***,包括云平台、数据传输模块、数据收集模块、质量管控模块、数据处理模块、设备维护模块以及计时模块;
所述数据传输模块分别与数据收集模块以及云平台进行无线连接,所述数据收集模块用于工业数据进行收集,并通过数据传输模块将收集的工业数据传输至云平台;
需要说明的是,所述数据收集模块进行工业数据收集的时候采取周期收集的方式,即间隔周期进行工业数据收集,间隔周期与工业数据的类型有关,所述工业数据包括零件尺寸以及其他的工业数据,本实施例以零件尺寸数据为例;
数据收集模块还用于对采集范围内的生产设备进行编号,将生产设备分别标记为i,其中i为正整数,i=1,2……n;
数据收集模块在进行生产设备编号时,数据收集模块同时获取生产设备的位置,将生产设备的位置与生产设备的编号进行编码,生成生产设备的序列号Xi,数据收集模块将生产设备的序列号发送至云平台;
其中,所述数据收集模块将获取的零件的几何特征数值发送至数据处理模块,数据处理模块接收到零件的几何特征数值后对零件的几何特征数值进行处理,具体的处理过程包括以下步骤:
步骤一:数据收集模块周期性获取生产设备的生产零件几何特征数值,并将获取的生产设备生产的零件几何特征数值进行标记,标记为LXij,其中j表示周期内生产零件的编号,且j=1,2……m,其中m表示间隔周期内生产零件数量;
步骤二:数据收集模块将标记好的零件几何特征数值发送至数据处理模块,数据处理模块设定零件几何特征数值阈值L0,并将接收到的零件几何特征数值进行对比;
步骤三:当存在(1+A)*L0>LXij>(1-A)*L0时,表示零件尺寸合格,并将该零件标记为准合格零件;其中A为允差;进行步骤四;
当存在LXij>(1+A)*L0或(1-A)*L0>LXij时,表示零件尺寸不合格,并将该零件标注为不合格零件;
步骤四:将步骤三中判定的准合格零件进行称重测量,获取准合格零件的重量值,并将重量值与标准重量值进行比较;
若准合格零件的质量值与标准重量值一致,则表示零件合格;
若准合格零件的质量值与标准重量值不一致,则表示零件不合格;
步骤五:数据处理模块将不合格零件的零件编号以及不合格零件的个数发送至质量管控模块。
需要进行说明的是,标准重量值为一个数值范围,且数值范围与生产设备与零件有关。
其中,所述质量管控模块用于接收数据处理模块发送的不合格零件的零件编号以及不合格零件的个数;
质量管控模块设定允许出现的不合格零件个数值,当所述质量管控模块接收到不合格零件的个数时,用不合格零件的个数与允许出现不合格零件个数进行对比;
若不合格零件的个数大于或者等于允许出现不合格零件个数,则表示出现不合格零件为设备故障原因导致,质量管控模块发送设备维护信号至设备维护模块;
所述设备维护模块用于对质量管控模块发送的设备维护信号进行维修处理,具体的设备维护模块对生产设备进行维修处理的过程包括以下:
步骤S1:质量管控模块发送设备维护信号至设备维护模块;设备维护信号包括生产设备的序列号以及维护指令;同时质量管控模块发送计时信号至计时模块,计时模块开始维护计时;
步骤S2:设备维护模块对生产设备的序列号进行分解获取生产设备的位置与生产设备的编号;
步骤S3:设备维护模块选取维护人员进行生产设备维修;
步骤S4:生产设备维修完成且经现场操作人员确认后,设备维护模块发送维修完成信号至计时模块,计时模块停止维护计时。
需要说明的是,现场操作人员确认包括批量试生产过程,批量试生产过程为维护人员进行生产设备维修后,操作人员进行操作生产设备进行零件批量试生产,且对试生产的零件进行试生产零件几何特征数值以及重量值获取,当获取的试生产零件几何特征数值以及重量值均合格时,表示设备维护完成。
其中,零件批量试生产的零件个数由质量管控模块进行确认。
需要进行说明的是,设备维护模块选取维护人员的过程包括以下步骤:
设备维护模块获取采集范围内的维护人员的个数以及维护成功次数,按照维护成功次数将维护人员进行排序;
设备维护模块获取当前处于维护工作状态的维护人员,在排序完成的顺序中去掉当前处于维护工作状态的维护人员;
在新排序中选取排名在前方的维护人员进行生产设备维修。
上述公式均是去除量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式,公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理:数据传输模块分别与数据收集模块以及云平台进行无线连接,数据收集模块用于工业数据进行收集,并通过数据传输模块将收集的工业数据传输至云平台;数据收集模块用于生成生产设备的序列号Xi;数据收集模块将获取的零件的几何特征数值发送至数据处理模块,数据处理模块接收到零件的几何特征数值后对零件的几何特征数值进行处理,确定生产零件是否合格;数据处理模块用于将不合格零件的零件编号以及不合格零件的个数发送至质量管控模块;质量管控模块设定允许出现的不合格零件个数值,当质量管控模块接收到不合格零件的个数时,用不合格零件的个数与允许出现不合格零件个数进行对比;若不合格零件的个数大于或者等于允许出现不合格零件个数,则表示出现不合格零件为设备故障原因导致,质量管控模块发送设备维护信号至设备维护模块;设备维护模块用于对质量管控模块发送的设备维护信号进行维修处理。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的设备,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式;所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。
另对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。
因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (6)
1.一种基于工业大数据的云平台数据管理***,其特征在于,包括云平台、数据传输模块、数据收集模块、质量管控模块、数据处理模块、设备维护模块以及计时模块;
所述数据传输模块分别与数据收集模块以及云平台进行无线连接,所述数据收集模块用于工业数据进行收集,并通过数据传输模块将收集的工业数据传输至云平台;
数据收集模块用于生成生产设备的序列号Xi;
所述数据收集模块将获取的零件的几何特征数值发送至数据处理模块,数据处理模块接收到零件的几何特征数值后对零件的几何特征数值进行处理,确定生产零件是否合格;
数据处理模块用于将不合格零件的零件编号以及不合格零件的个数发送至质量管控模块;
质量管控模块设定允许出现的不合格零件个数值,当所述质量管控模块接收到不合格零件的个数时,用不合格零件的个数与允许出现不合格零件个数进行对比;
若不合格零件的个数大于或者等于允许出现不合格零件个数,则表示出现不合格零件为设备故障原因导致,质量管控模块发送设备维护信号至设备维护模块;
设备维护模块用于对质量管控模块发送的设备维护信号进行维修处理;
设备维护模块对生产设备进行维修处理的过程包括以下:
步骤S1:质量管控模块发送设备维护信号至设备维护模块;设备维护信号包括生产设备的序列号以及维护指令;同时质量管控模块发送计时信号至计时模块,计时模块开始维护计时;
步骤S2:设备维护模块对生产设备的序列号进行分解获取生产设备的位置与生产设备的编号;
步骤S3:设备维护模块选取维护人员进行生产设备维修;
步骤S4:生产设备维修完成且经现场操作人员确认后,设备维护模块发送维修完成信号至计时模块,计时模块停止维护计时;
现场操作人员确认包括批量试生产过程,批量试生产过程为维护人员进行生产设备维修后,操作人员进行操作生产设备进行零件批量试生产,且对试生产的零件进行试生产零件几何特征数值以及重量值获取,当获取的试生产零件几何特征数值以及重量值均合格时,表示设备维护完成;
零件批量试生产的零件个数由质量管控模块进行确认;
设备维护模块选取维护人员的过程包括以下步骤:
设备维护模块获取采集范围内的维护人员的个数以及维护成功次数,按照维护成功次数将维护人员进行排序;
设备维护模块获取当前处于维护工作状态的维护人员,在排序完成的顺序中去掉当前处于维护工作状态的维护人员;
在新排序中选取排名在前方的维护人员进行生产设备维修。
2.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的云平台数据管理***,其特征在于,所述数据收集模块进行工业数据收集的时候采取周期收集的方式,即间隔周期进行工业数据收集,间隔周期与工业数据的类型有关,所述工业数据包括零件尺寸。
3.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的云平台数据管理***,其特征在于,数据收集模块还用于对采集范围内的生产设备进行编号,将生产设备分别标记为i,其中i为正整数,i=1,2……n;
数据收集模块在进行生产设备编号时,数据收集模块同时获取生产设备的位置,将生产设备的位置与生产设备的编号进行编码,生成生产设备的序列号Xi,数据收集模块将生产设备的序列号发送至云平台。
4.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的云平台数据管理***,其特征在于,数据处理模块对零件的几何特征数值进行处理的过程包括以下步骤:
步骤一:数据收集模块周期性获取生产设备的生产零件几何特征数值,并将获取的生产设备生产的零件几何特征数值进行标记,标记为LXij,其中j表示周期内生产零件的编号,j=1,2……m,其中m表示间隔周期内生产零件数量;
步骤二:数据收集模块将标记好的零件几何特征数值发送至数据处理模块,数据处理模块设定零件几何特征数值阈值L0,并将接收到的零件几何特征数值进行对比;
步骤三:当存在 (1+A)*L0>LXij>(1-A)*L0时,表示零件尺寸合格,并将该零件标记为准合格零件;其中A为允差;进行步骤四;
当存在LXij>(1+A)*L0或(1-A)*L0>LXij时,表示零件尺寸不合格,并将该零件标注为不合格零件;
步骤四:将步骤三中判定的准合格零件进行称重测量,获取准合格零件的重量值,并将重量值与标准重量值进行比较;
若准合格零件的质量值与标准重量值一致,则表示零件合格;
若准合格零件的质量值与标准重量值不一致,则表示零件不合格;
步骤五:数据处理模块将不合格零件的零件编号以及不合格零件的个数发送至质量管控模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于工业大数据的云平台数据管理***,其特征在于,标准重量值为一个数值范围,且数值范围与生产设备与零件有关,零件几何特征数值包括长度数值。
6.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的云平台数据管理***,其特征在于,允许出现的不合格零件个数值由质量管控模块进行设定。
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