本發(fā)明涉及智能數據采集與分析，具體是基于智慧工廠智能數據的采集與分析方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、智慧工廠是現代工廠信息化發(fā)展的新階段。是在數字化工廠的基礎上，利用物聯(lián)網的技術和設備監(jiān)控技術加強信息管理和服務；清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上人工的干預、即時正確地采集生產線數據，以及合理的生產計劃編排與生產進度。

2、智慧工廠生產訂單的智能化調整，通過將實際生產量與目標生產量進行比對以實現，缺乏考慮加工產品合格率，以及加工設備使用率對生產計劃調整結果產生的影響，或在將上述影響因素進行考慮后，需要對智能工廠對產品的實時生產情況進行獲取，此過程涉及大量的生產數據、設備運行參數，以及設備使用狀態(tài)數據，增加了分析時間，不利于短時間對智能工廠的生產計劃進行適應性調整。

技術實現思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于智慧工廠智能數據的采集與分析方法及系統(tǒng)，以解決現有技術中提出的問題。

2、為實現上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：基于智慧工廠智能數據的采集與分析方法，所述方法包括：

3、s10：基于智慧工廠的歷史生產計劃，以及智慧工廠各生產線對應的設備的歷史運行數據，運行數據包括設備可用率和設備性能率，分析智慧工廠各生產線的動態(tài)生產數據和基礎生產數據；

4、s20：構建智慧工廠的動態(tài)生產模型，對智慧工廠各生產線的實時生產風險系數進行預測，結合智慧工廠各生產線對應的設備對產品的單次加工情況，對智慧工廠執(zhí)行的生產計劃的實時風險系數進行分析；

5、s30：根據智慧工廠執(zhí)行的生產計劃的實時風險系數，對智慧工廠各生產線在剩余工作時間段內的動態(tài)生產數據調控值進行分析；

6、s40：對智慧工廠各生產線的實時工作計劃進行智能管控。

7、進一步的，所述s10分析智慧工廠各生產線的動態(tài)生產數據和基礎生產數據的具體方法為：

8、按照智慧工廠各生產線對產品原料的加工順序，對智慧工廠內建設的各生產線進行編號處理，編號處理結果為：i=1,2,…,a；a表示智慧工廠內建設的生產線總數；

9、在智慧工廠的歷史生產計劃中隨機選取一個生產計劃，記選取生產計劃的執(zhí)行日期為y，在執(zhí)行日期y，對智慧工廠第i條生產線對應的設備在t-d時刻的設備可用率ki(t-d)y和設備性能率gi(t-d)y進行采集，以及對智慧工廠第i條生產線在d時間內需要加工出的合格產品的數量sdiy進行確定，sdiy=(xiy/yy)*d，其中，yy表示智慧工廠在執(zhí)行日期y的工作時間，xiy表示根據選取生產計劃得知的智慧工廠第i條生產線在yy時間內需要加工出的合格產品的數量，t表示時間值，d表示設備運行數據的采集間隔時間；

10、對設備可用率ki(t-d)y與時間d之間的乘積進行計算，對ki(t-d)y*d與智慧工廠第i條生產線對應的設備對單件產品加工時所需要的時間ti之間的比值qi(t-d)y進行計算，對比值qi(t-d)y與設備性能率gi(t-d)y之間的乘積進行計算，對qi(t-d)y*gi(t-d)y與sdiy之間的比值進行計算，得到在執(zhí)行日期y，智慧工廠第i條生產線對應的設備在t時刻對產品的離散完成度rity；

11、記在執(zhí)行日期y內計算得到的離散完成度的最小值為minrity，則minrity為智慧工廠第i條生產線在執(zhí)行日期y的基礎生產數據，將在執(zhí)行日期y內計算得到的各離散完成度分別與minrity之間的差值進行計算，對計算的差值和值與在執(zhí)行日期y內計算得到的離散完成度總個數之間的比值lity進行計算，得到智慧工廠第i條生產線在執(zhí)行日期y的動態(tài)生產數據。根據設備可用率和設備性能率，對智慧工廠各生產線在各采集間隔內的動態(tài)生產數據和基礎生產數據進行分析，便于快速了解智慧工廠各生產線對生產計劃的執(zhí)行情況，且能夠根據分析結果快速對智慧工廠各生產線對產品的加工調整計劃進行制定，同時，在對生產計劃進行調整時，無需考慮各生產線加工出的不合格產品對調整計劃產生的影響。

12、進一步的，所述s20包括：

13、s201：按照時間先后順序，對智慧工廠各歷史生產計劃的執(zhí)行日期進行編號處理，編號處理結果為：j=1,2,…,b；b表示編號總數；

14、將[(xi1,minrit1,lit1),…,(xij,minritj,litj)]作為訓練數據集對線性模型hi=k1i*x1i+k2i*x2i+ci進行訓練，得到智慧工廠第i條生產線的動態(tài)生產模型hi=k′1i*x1i+k′2i*x2i+c′i，其中，hi表示模型的因變量，對應于因變量xij，x1i、x2i均表示模型的自變量，分別對應于自變量minritj、litj，k1i、k2i均表示線性模型的權重，k′1i、k′2i均表示動態(tài)生產模型的權重，ci表示線性模型的偏置，c′i表示動態(tài)生產模型的偏置；

15、s202：根據智慧工廠在執(zhí)行日期j的生產計劃，對智慧工廠在執(zhí)行日期j的工作時間段[fj,gj]，以及智慧工廠第i條生產線在[fj,gj]時間段內需要加工出的合格產品的數量進行確定；

16、根據離散完成度的計算方法，在執(zhí)行日期j內，對智慧工廠第i條生產線在[fj,vj]時間段內的基礎生產數據進行確定，將，輸入動態(tài)生產模型，得到在執(zhí)行日期j內，智慧工廠第i條生產線在[fj,vj]時間段內的動態(tài)生產數據，其中，v表示實時時間；

17、若，則在執(zhí)行日期j內，智慧工廠第i條生產線在v時刻的生產風險系數zivj為；

18、若，則在執(zhí)行日期j內，智慧工廠第i條生產線在v時刻的生產風險系數zivj為0；

19、s203：以常數e為底數，ti為指數構建指數函數，對生產風險系數zivj與之間的乘積進行計算，利用min函數將的取值限定在0到1之間，得到；

20、將計算得到的存儲在集合m中，將集合m中存儲的最大值作為智慧工廠在執(zhí)行日期j內執(zhí)行的生產計劃在v時刻的風險系數evj。

21、進一步的，所述s30包括：

22、s301：當evj=0時，則智慧工廠第i條生產線在[vj,(v+d)j]時間段內的動態(tài)生產數據調控值為，智慧工廠第i條生產線在[vj,(v+d)j]時間段內的基礎生產數據調控值為；

23、當0＜evj≤1時，則智慧工廠第i條生產線在[vj,(v+d)j]時間段內的動態(tài)生產數據調控值為，智慧工廠第i條生產線在[vj,(v+d)j]時間段內的基礎生產數據調控值為；

24、s302：重復s202的操作，對智慧工廠第i條生產線在[vj,(v+d)j]時間段內的基礎生產數據、智慧工廠第i條生產線在[fj,(v+d)j]時間段內的動態(tài)生產數據，以及智慧工廠在執(zhí)行日期j內執(zhí)行的生產計劃在v+d時刻的風險系數e(v+d)j進行計算，基于計算結果，重復s301的操作，對智慧工廠第i條生產線在[(v+d)j,(v+2*d)j]時間段內的動態(tài)生產數據調控值和基礎生產數據調控值進行確定。

25、進一步的，所述s40還包括：

26、根據智慧工廠第i條生產線在[vj,(v+d)j]時間段內的動態(tài)生產數據調控值和基礎生產數據調控值，對智慧工廠第i條生產線在[vj,(v+d)j]時間段內的生產計劃進行調整；

27、調整后的生產計劃為：

28、當evj=0時，智慧工廠第i條生產線在[vj,(v+d)j]時間段內需要加工的產品數量為：，其中，uid表示智慧工廠第i條生產線在d時間內能夠加工的產品數量最大值；

29、當0＜evj≤1時，智慧工廠第i條生產線在[vj,(v+d)j]時間段內需要加工的產品數量為：；

30、在[vj,(v+d)j]時間段內，智慧工廠第i條生產線執(zhí)行調整后的生產計劃。

31、基于智慧工廠智能數據的采集與分析系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括生產數據分析模塊、風險系數分析模塊、動態(tài)生產數據調控值分析模塊和智能管控模塊；

32、所述生產數據分析模塊用于對智慧工廠各生產線的動態(tài)生產數據和基礎生產數據進行分析；

33、所述風險系數分析模塊用于對智慧工廠執(zhí)行的生產計劃的實時風險系數進行分析；

34、所述動態(tài)生產數據調控值分析模塊用于對智慧工廠各生產線在剩余工作時間段內的動態(tài)生產數據調控值進行分析；

35、所述智能管控模塊用于對智慧工廠各生產線的實時工作計劃進行智能管控。

36、進一步的，所述生產數據分析模塊包括設備運行數據采集單元、離散完成度計算單元、基礎生產數據確定單元和動態(tài)生產數據計算單元；

37、所述設備運行數據采集單元對智慧工廠各生產線對應的設備在各采集時間點的設備可用率和設備性能率進行采集，以及根據智慧工廠生產計劃確定的智慧工廠各生產線在采集間隔時間內需要加工出的合格產品的數量進行采集；

38、所述離散完成度計算單元根據設備運行數據采集單元采集到的設備可用率、設備性能率，以及智慧工廠各生產線在采集間隔時間內需要加工出的合格產品的數量，在生產計劃的執(zhí)行日期內，對智慧工廠各生產線對應的設備對產品的實時離散完成度進行計算；

39、所述基礎生產數據確定單元根據在生產計劃的執(zhí)行日期內計算得到的離散完成度，對智慧工廠各生產線在生產計劃執(zhí)行日期的基礎生產數據進行確定；

40、所述動態(tài)生產數據計算單元根據基礎生產數據確定單元確定的基礎生產數據，以及在生產計劃的執(zhí)行日期內計算得到的離散完成度，對智慧工廠各生產線在生產計劃執(zhí)行日期的動態(tài)生產數據進行計算。

41、進一步的，所述風險系數分析模塊包括動態(tài)生產模型構建單元、生產風險系數預測單元和風險系數分析單元；

42、所述動態(tài)生產模型構建單元將智慧工廠各生產線在執(zhí)行日期內需要加工出的合格產品的數量，智慧工廠各生產線在生產計劃執(zhí)行日期的基礎生產數據和動態(tài)生產數據作為訓練數據，對線性模型進行訓練，得到智慧工廠各生產線的動態(tài)生產模型；

43、所述生產風險系數預測單元根據執(zhí)行日期內，智慧工廠各生產線在歷史工作時間段內的基礎生產數據，以及根據動態(tài)生產模型得到的執(zhí)行日期內，智慧工廠各生產線在歷史工作時間段內的動態(tài)生產數據，對執(zhí)行日期內，智慧工廠各生產線的實時生產風險系數進行預測；

44、所述風險系數分析單元根據執(zhí)行日期內，智慧工廠各生產線的實時生產風險系數，對智慧工廠在執(zhí)行日期內執(zhí)行的生產計劃的實時風險系數進行分析。

45、進一步的，所述動態(tài)生產數據調控值分析模塊根據智慧工廠在執(zhí)行日期內執(zhí)行的生產計劃的實時風險系數，對智慧工廠各生產線在剩余工作時間段內的動態(tài)生產數據調控值和基礎生產數據調控值進行分析。

46、進一步的，所述智能管控模塊包括生產計劃第一調整單元、生產計劃第二調整單元和智能管控單元；

47、所述生產計劃第一調整單元在智慧工廠在執(zhí)行日期內執(zhí)行的生產計劃的實時風險系數等于0時，對智慧工廠各生產線在下一采集間隔時間段內需要加工的產品數量進行計算，基于計算結果，對智慧工廠各生產線在下一采集間隔時間段內的生產計劃進行調整；

48、所述生產計劃第二調整單元在智慧工廠在執(zhí)行日期內執(zhí)行的生產計劃的實時風險系數大于0時，對智慧工廠各生產線在下一采集間隔時間段內需要加工的產品數量進行計算，基于計算結果，對智慧工廠各生產線在下一采集間隔時間段內的生產計劃進行調整；

49、所述智能管控單元在下一采集間隔時間段內，控制智慧工廠按照調整后的生產計劃對產品進行加工處理，調整后的生產計劃充分以生產線的實際生產情況為依據，即在一定程度上，智慧工廠按照調整后的生產計劃對產品進行加工處理時，對生產計劃的執(zhí)行完成度近乎100%，同時，調整后的生產計劃不僅能夠提高各生產線對產品的加工效率，還能夠減少智慧工廠因未按進度完成生產計劃而增加對產品的額外加工時間。

50、與現有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

51、1、本發(fā)明通過設備可用率和設備性能率對智慧工廠在各采集間隔時間段內的動態(tài)生產數據和基礎生產數據進行分析，并根據分析出的生產數據對智能工廠的動態(tài)生產模型進行構建，有利于快速對智能工廠對生產計劃的實時完成度進行分析，且此過程無需考慮不合格產品數量、設備老化情況對分析結果產生的影響，在減少分析時間的同時，提高了分析精度。

52、2、本發(fā)明根據智慧工廠各生產線的實時基礎生產數據和實時動態(tài)生產數據，對智慧工廠的實時風險系數進行預測，并根據預測的風險系數對智慧工廠各生產線的動態(tài)生產數據調控值和基礎生產數據調控值進行快速分析，便于快速對智慧工廠的生產計劃進行適應性調整。

53、3、本發(fā)明使用到的參數均由數據采集終端智能化采集，無需人工對設備的相關參數和產品的合格情況進行檢驗，提高了系統(tǒng)的智能化水平。