基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台和方法与流程

本发明涉及智能制造平台领域，特别涉及一种基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台和方法。

背景技术：

1、智能制造是制造业转型升级的重要方向，它将为制造业带来更高效、更智能、更环保的生产方式，为经济社会发展提供有力支撑。智能制造涉及制造的方方面面，包括产品研发设计、采购物流、智能生产、智能决策、产品售后营销等多个方面，智能制造需要通过信息化和互联网技术实现各个信息化系统间的数据互通，需要通过it/ot实现系统层与设备层互通及数据的采集存储，通过大数据，人工智能实现帮忙企业预测，优化流程，提高效率，最终实现智能化、柔性化制造。

2、目前市场上各种智能制造的工业平台处于快速发展阶段，但绝大多数平台都是大而广，对特定行业研究深度不够，不能快速解决客户业务痛点，需要大量的工作完成系统的实施上线。面对客户需求变化快，新产品导入慢，生产计划排产困难，物料经常短缺，设备利用低，设备无法对接采集数据，采集的数据没有进行深度挖掘形成行业知识库，无法为特定行业发展提供有力的支撑。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是提供一种基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，可实现生产过程的优化和智能化管理，提高制造的生产效率和质量。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，包括系统配置单元、采集存储单元、业务监控单元、行业大数据单元和决策分析单元；

3、所述系统配置单元分别与采集存储单元、业务监控单元、行业大数据单元和决策分析单元连接，所述系统配置单元用于完成工厂建模、工艺流程建模、产品建模，并为采集存储单元、业务监控单元、行业大数据单元和决策分析单元提供数据；

4、所述采集存储单元分别与业务监控单元、行业大数据单元和决策分析单元连接，所述采集存储单元用于进行平台的数据采集；

5、所述业务监控单元用于实现生产运行状况的实时监控及预警；

6、所述行业大数据单元与决策分析单元连接，所述行业大数据单元用于行业生产数据收集，分析不断完善升级专家库，提供行业大数据智能预测；

7、所述决策分析单元用于对采集存储单元中采集的数据进行不同维度的展示分析，为生产管理提供决策。

8、进一步的是：所述系统配置单元包括基础数据模块，所述基础数据模块用于配置工厂布局、产品工艺流程和工厂日历。

9、进一步的是：所述采集存储单元包括接口模块、数据采集模块和数据库管理模块；

10、所述数据采集模块用于与外部设备或系统进行数据传输，进行外部设备的数据采集、数据清洗、数据存储和数据监控展示

11、所述接口模块用于通过各种通讯协议实现与生产制造设备的对接用于实现数据存储及数据定时备份拆分迁移。

12、进一步的是：所述业务监控单元包括生产计划模块、生产管理模块、质量管理模块、设备管理模块、数据接口模块和生产预警模块；

13、所述生产计划模块用于与外部erp系统集成制定生产计划；

14、所述生产管理模块用于实时跟踪生产情况并对异常进行处理；

15、所述质量管理模块以行业大数据单元作为基础，依托行业质量管理方案，配置整个质量控制流程及检验标准；

16、所述设备管理模块用于配置设备基本信息，在设备出现异常时快速预警，并通过维修知识库实现快速维修。

17、所述生产预警模块用于通过配置相关预警约束，对实时采集的数据进行监控及分析、以发现潜在的问题和风险，并及时发出预警。

18、进一步的是：所述决策分析单元包括报表看板模块，所述报表看板模块用于对生产过程进行实时监控和数据分析，所述报表看板模块包括生产进度监控单元、生产质量监控单元、设备运行监控单元和生产数据分析单元。

19、进一步的是：所述工厂布局为根据实际工厂物理布局，建立与之对应的资源信息，通过图形化方式实现虚拟仿真；

20、所述产品工艺流程可通过接口方式与plm、pdm等系统集成，获取工艺流程及生产参数，再通过与工厂布局中最小生产单元进行绑定，实现工艺流程与现实物理布局的关联；

21、所述工厂日历用于配置生产的班制、班别以及班别下各个时段内容。

22、进一步的是：所述质量管理模块以行业大数据单元作为基础，依托行业质量管理方案，配置整个质量控制流程及检验标准，具体包括质量标准和规范设定、不合格品控制、质量数据分析与报告、持续改进与纠正措施和客户反馈与质量跟踪。

23、进一步的是：所述数据采集模块用于与第三方系统连接，所述第三方系统包括erp系统、plm系统、pdm系统、wms系统和scm系统，所述数据采集模块用于与包括传输协议的外部设备对接并采集数据，并将采集的数据存储到关系型数据库中。

24、进一步的是：关系型数据库包括oracle数据库、sql server数据库和mysql数据库。

25、本发明还公开了一种基于行业大数据模型驱动智能化制造的方法，包括上述所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其方法为：

26、使用系统配置单元用于完成工厂建模、工艺流程建模、产品建模，并为采集存储单元、业务监控单元、行业大数据单元和决策分析单元提供数据；

27、使用采集存储单元进行平台的数据采集；

28、使用业务监控单元进行生产运行状况的实时监控及预警；

29、使用行业大数据单元进行行业生产数据收集，分析不断完善升级专家库，提供行业大数据智能预测；

30、使用决策分析单元对采集存储单元中采集的数据进行不同维度的展示分析，为生产管理提供决策。

31、本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述基于行业大数据模型驱动智能化制造的方法的步骤。

32、本发明的有益效果是：本发明包括5个软件单元，集成于同一平台之上，利用数字互联网、移动技术、云边协同、数据库、接口等技术实现单元间的数据交互，同时利用api+josn技术实现平台与外部的信息化管理系统(如erp/wms/scm/…)的集成，同时集成各种通讯协议达到与自动化制造中的控制设备、搬运设备、检验设备等的通讯采集数据；

33、本发明搭建了一个基于microsoft.net平台开发，通过行业大数据知识库，快速搭建产品生产工艺流程、质量标准、异常机制等生产约束条件，再用物联网技术无缝集成智能设备、采集海量数据、实时监控生产状况、对采集大数据分析进行智能决策，系统覆盖整个制造现场以及所有业务流程。

1.一种基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：包括系统配置单元、采集存储单元、业务监控单元、行业大数据单元和决策分析单元；

2.如权利要求1所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：所述系统配置单元包括基础数据模块，所述基础数据模块用于配置工厂布局、产品工艺流程和工厂日历。

3.如权利要求1所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：所述采集存储单元包括接口模块、数据采集模块和数据库管理模块；

4.如权利要求1所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：所述业务监控单元包括生产计划模块、生产管理模块、质量管理模块、设备管理模块、数据接口模块和生产预警模块；

5.如权利要求1所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：所述决策分析单元包括报表看板模块，所述报表看板模块用于对生产过程进行实时监控和数据分析，所述报表看板模块包括生产进度监控单元、生产质量监控单元、设备运行监控单元和生产数据分析单元。

6.如权利要求2所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：所述工厂布局为根据实际工厂物理布局，建立与之对应的资源信息，通过图形化方式实现虚拟仿真；

7.如权利要求4所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：所述质量管理模块以行业大数据单元作为基础，依托行业质量管理方案，配置整个质量控制流程及检验标准，具体包括质量标准和规范设定、不合格品控制、质量数据分析与报告、持续改进与纠正措施和客户反馈与质量跟踪。

8.如权利要求3所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：所述数据采集模块用于与第三方系统连接，所述第三方系统包括erp系统、plm系统、pdm系统、wms系统和scm系统，所述数据采集模块用于与包括传输协议的外部设备对接并采集数据，并将采集的数据存储到关系型数据库中。

9.如权利要求8所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：所述关系型数据库包括oracle数据库、sql server数据库和mysql数据库。

10.一种基于行业大数据模型驱动智能化制造的方法，包括权利要求1至9中任意一项所述的基于行业大数据模型驱动智能化制造的工业平台，其特征在于：

11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求10中所述基于行业大数据模型驱动智能化制造的方法的步骤。