一种用于智能制造生产控制系统的制作方法

本发明涉及制造生产的，具体是一种用于智能制造生产控制系统。

背景技术：

1、随着全球工业的兴起，智能制造生产控制系统成为推动工业制造技术进步、提高生产效率和产品质量的关键技术，智能制造生产控制系统需集成计算机技术、自动控制技术、通信技术、传感器技术和人机交互等技术，实现智能化、自动化和网络化生产。

2、目前，市面上已存在多种智能制造生产控制系统，主要分为以下几类：通过plc(可编程逻辑控制器)编程实现对生产过程的逻辑控制，具有稳定性好、可靠性高的特点，但灵活性较差；通过ipc运行应用程序实现信息集成和交互，通过数据库存储、查询管理生产数据，但系统复杂，维护难度大；通过传感器、rfid等技术实时采集生产数据，实现远程监控和管理，但成本较高，对网络依赖性强。上述系统多采用分立技术堆叠，导致系统之间缺乏有机联系，集成度低，智能化程度不足，部分系统尚停留在数据采集和传输层面，缺乏智能分析和决策支持功能。

3、针对上述的技术缺陷，现提出一种用于智能制造生产控制系统解决方案。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供如下技术方案：

2、一种用于智能制造生产控制系统，包括：

3、收集生产线上的实时生产数据，对所述实时生产数据按照时间节点与工位节点建立数据库储存；

4、对所述实时生产数据进行趋势分析，并对比历史数据通过建立预测模型进行深入分析，得到数据分析结果；

5、基于所述数据分析结果进行生产调度，并根据所述数据分析结果和生产调度对生产线资源进行优化配置；

6、获取生产线生产规划，根据所述数据分析结果结合生产线生产规划进行优化生产策略，并通过执行器根据控制策略执行动作，实现生产线自动化控制。

7、进一步的，所述收集生产线上的实时生产数据，对所述实时生产数据按照时间节点与工位节点建立数据库储存的步骤包括：

8、通过设置传感器采集生产过程中产生的实时生产数据，其中，所述实时生产数据包括多个设备的温度、压力、生产速度和状态数据；

9、将所述实时生产数据存储在本地数据库中，将本地数据库中的原始数据按照生产节点与实时生产数据一一对应标识，并建立数据维护中心对实时生产数据进行维护；

10、对所述实时生产数据进行加密处理得到加密数据集，并根据生产需求将所述加密数据集经网络传输至数据处理中心。

11、进一步的，所述对实时生产数据进行加密处理得到加密数据集包括：

12、去除实时生产数据中错误、不完整和重复的数据，得到合格生产数据；

13、对所述合格生产数据进行标准化和归一化处理，得到标准生产数据；

14、对多个所述标准生产数据进行加密处理，得到加密数据集；

15、确定所述加密数据集的自适应分类数，根据所述自适应分类数对所述加密数据集进行类别划分，得到多个加密数据子集。

16、进一步的，所述建立预测模型的步骤，包括：

17、根据建模目标从原始数据中选取对模型有重要影响的特征，得到多个第一特征；

18、根据实际需求对多个所述第一特征进行提取，并将提取的特征进行转换组合生成多个第二特征；

19、采用主成分分析和线性判别分析对多个第二特征进行降维处理，得到建模数据集；

20、将所述建模数据集划分为训练集和测试集，通过训练集对预设模型进行训练，在训练过程中调整预设模型的参数，得到预设训练模型；

21、通过测试集对训练好的预设训练模型进行验证，评估模型的性能，对模型的预测结果进行分析并进行相应的调整，得到预测模型。

22、进一步的，所述基于所述数据分析结果进行生产调度的步骤，包括：

23、基于历史数据和市场趋势预测市场需求，并根据市场需求调整生产计划；

24、获取生产设备状态、工艺参数和人员安排数据，并根据所述生产设备状态、工艺参数和人员安排数据预测生产能力数据；

25、分析生产设备的运行数据，根据所述运行数据和生产能力数据调整生产计划和调度策略；

26、利用数据可视化工具，实时监控生产进度和设备状态，及时发现问题并采取纠正措施，在考虑生产效率的同时，兼顾能源消耗、生产成本和交货时间，进行综合调度优化；

27、利用数据分析结果，优化生产流程，将任务分配到适当的设备和时间段，减少设备空闲时间和转换时间；

28、根据生产需求和设备状态，合理分配人员、原材料和其他资源，确保各生产环节的协调运作，并分析工艺参数与产品质量、生产效率的关系，优化工艺参数设置，提升生产效率和产品质量。

29、进一步的，所述的生产策略选择包括分析市场需求和客户需求，明确产品定位和生产目标，评估现有的生产资源，包括设备、技术、人员和资金，设计多个生产策略方案，评估各方案的优缺点和可行性，使用数据分析工具和模型，对各方案进行量化分析，选择最优方案，实施选择的生产策略，并通过实时数据监控效果，必要时进行调整和优化。

30、进一步的，所述通过执行器根据控制策略执行动作，实现生产线自动化控制的步骤，包括：

31、基于收集到的传感器数据来设计控制算法，以实现对生产线关键参数的精确控制；

32、将控制算法嵌入到可编程逻辑控制器中，配置控制参数和执行条件；

33、执行器执行动作后，传感器继续监测系统的状态，将监测得到的实际值反馈给控制系统；

34、控制系统通过比较反馈值与预设目标值，计算误差并实时调整控制指令，确保生产过程按预定策略稳定运行。

35、一种用于智能制造生产控制系统，包括：

36、建立模块，用于收集生产线上的实时生产数据，对所述实时生产数据按照时间节点与工位节点建立数据库储存；

37、分析模块，用于对所述实时生产数据进行趋势分析，并对比历史数据通过建立预测模型进行深入分析，得到数据分析结果；

38、调度模块，用于基于所述数据分析结果进行生产调度，并根据所述数据分析结果和生产调度对生产线资源进行优化配置；

39、控制模块，用于获取生产线生产规划，根据所述数据分析结果结合生产线生产规划进行优化生产策略，并通过执行器根据控制策略执行动作，实现生产线自动化控制。

40、本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述用于智能制造生产控制方法的步骤。

41、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其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用于智能制造生产控制方法的步骤

42、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

43、本发明一种用于智能制造生产控制系统中，通过收集生产线上的生产数据，对生产线的实时数据按照时间节点与工位节点建立数据库储存；对收集的数据进行即时报表、趋势分析、异常检测，并对比历史数据进行深入分析，通过建立预测模型，识别生产中的潜在问题或优化机会；基于数据分析结果进行生产调度，根据数据分析和生产调度，对生产线资源进行优化配置；基于数据分析结果结合生产线生产规划进行优化生产策略，并通过执行器根据控制策略执行动作，实现生产线自动化控制，具有提高生产效率、降低成本，推动制造业的智能化发展的效果。