申请/专利权人：广州恩锐施智能科技有限公司

申请日：2023-10-07

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117273980B

主分类号：G06Q50/04

分类号：G06Q50/04;G06Q10/0631;G06Q10/0639

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明提出了一种基于数据分析的智慧工厂管理方法、系统及存储介质，包括以下步骤：获取订单信息，从订单信息中提取待客户需求的产品生产信息以及用户信息；根据产品生产信息从订单收据记录表中查询对应的记录，并结合用户信息生成对应的开工单；根据开工单对该生产订单进行配置加工设备；在产品生产过程中实时监控产品状态及产品加工设备状态，并对异常产品和产品加工设备的异常生产工艺进行修复。本技术方案通过数据分析对产品生产实时跟踪管理，极大程度提高了智慧工厂生产管理的效率，同时也保证了产品生产、交付时效，提升了用户体验。

主权项：1.基于数据分析的智慧工厂管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取订单信息，并从所述订单信息中提取客户需求的产品生产信息以及用户信息；获取产品开工单，并基于所述产品开工单，对产品加工设备的产品生产顺序进行配置；获取产品表面缺陷参数和内部缺陷参数，并与产品压力参数结合分析，得到一类产品、二类产品及废品产品；基于二类产品和废品产品的表面缺陷参数和内部缺陷参数，对二类产品进行缺陷检测及修复；基于废品产品的表面缺陷参数和内部缺陷参数，对废品产品和产品加工设备进行缺陷溯源，并对产品加工设备进行缺陷修正；其中，所述获取产品的表面缺陷参数和内部缺陷参数，并与产品压力参数结合分析，得到一类产品、二类产品及废品产品，具体为：获取产品的图像，并对产品的图像进行图像预处理和图像特征提取处理，得到产品表面参数；使用激光探伤仪，向所述产品发射激光脉冲，并接收反射的激光脉冲，获取产品内部参数；基于所述产品表面参数和产品内部参数，构建产品三维模型，同时构建标准产品三维模型，获取产品三维模型和标准产品三维模型的模型偏差值，基于所述模型偏差值，获取产品的表面缺陷参数和内部缺陷参数；在所述产品加工设备上安装传感器，所述传感器为压力传感器，产品经过所述压力传感器，获取产品压力参数，并获取各种产品零件的零件压力参数；预设标准产品压力参数阈值，将所述产品压力参数与所述标准产品压力参数阈值进行比较，将产品压力参数在标准产品压力参数阈值内的产品标定为一类产品，将产品压力参数不在标准产品压力参数阈值内的产品标定为待检测产品；获取待检测产品的产品压力参数和标准产品压力参数阈值之间的压力偏差值，并计算压力偏差值与零件压力参数之间的马氏距离，基于各种产品零件的零件压力参数，设置马氏距离区间，基于马氏距离区间与压力偏差值与零件压力参数之间的马氏距离，并结合产品的表面缺陷参数和内部缺陷参数，判断待检测产品是否存在零件缺失情况；若待检测产品存在零件缺失，则对存在零件缺失的待检测产品进行零件补偿，获取零件补偿后的待检测产品的产品压力参数，定义为零件补偿产品压力参数，若零件补偿产品压力参数在标准产品压力参数阈值内，则将对应的待检测产品归为一类产品；将所述表面缺陷参数和内部缺陷参数在标准值内的一类产品定义为合格品产品，并将表面缺陷参数和内部缺陷参数不在标准值内的一类产品定义为二类产品若零件补偿产品压力参数不在标准产品压力参数阈值内，则将对应的待检测产品归为二类产品；若待检测产品不存在零件缺失，则将对应的待检测产品定义为废品产品；其中，所述基于二类产品和废品产品的表面缺陷参数和内部缺陷参数，对二类产品进行缺陷检测及修复，具体为：分析所述二类产品的表面缺陷参数，获取二类产品的表面缺陷深度及表面缺陷面积；分析二类产品的表面缺陷深度，确定表面缺陷深度警戒值，并生成表面缺陷深度排序表，基于所述表面缺陷深度排序表，将表面缺陷深度大于表面缺陷深度警戒值的二类产品归为废品产品；对将表面缺陷深度小于表面缺陷深度警戒值的二类产品进行表面缺陷面积分析，当二类产品的表面缺陷面积大于预设值，或二类产品的表面缺陷位置处于不可修复位置，则将对应的二类产品归为废品产品，其余满足表面缺陷深度小于表面缺陷深度警戒值、二类产品的表面缺陷面积小于预设值且二类产品的表面缺陷位置处于可修复位置的二类产品定义为表面可修复产品；将表面可修复产品的内部缺陷参数导入卷积神经网络中进行预测，得到内部缺陷预测信息，分析所述内部缺陷预测信息，得到表面可修复产品的内部缺陷情况，将内部缺陷程度大于预设值的表面可修复产品归为废品产品，将内部缺陷程度小于预设值的表面可修复产品归为可修复产品；将可修复产品的表面缺陷参数和内部缺陷参数导入大数据网络中进行修复方法检索，得到修复方法集，以修复性质、修复效率及修复效果为基准，对所述修复方法集进行筛选，得到最优修复方法，并将所述最优修复方法作用于可修复产品中，对可修复产品进行修复；其中，所述基于废品产品的表面缺陷参数和内部缺陷参数，对废品产品和产品加工设备进行缺陷溯源，并对产品加工设备进行缺陷修正，具体为：获取产品加工设备周边的环境参数，使用灰色关联法计算废品产品的表面缺陷参数和内部缺陷参数以及产品加工设备周边的环境参数的关联值；若所述关联值大于预设值，则对产品加工设备周边的环境参数进行实时调控，并在实时调控过程中对产品的状态进行监控；若所述关联值小于预设值，构建时步，所述时步结合产品加工设备上每一生产工艺的实时工作参数，生成基于时步的产品加工设备的实时工作参数；引入马尔可夫链算法对所述基于时步的产品加工设备的实时工作参数进行分析，获取每一时步的状态转移概率值；获取状态转移概率值最大的时步，并获取对应时步的产品加工设备的生产工艺，定义为故障生产工艺；基于大数据检索故障生产工艺的修正方案并输出。

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百度查询： 广州恩锐施智能科技有限公司 基于数据分析的智慧工厂管理方法、系统及存储介质

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