模具全生命周期管理方法、系统、电子设备及存储介质

本技术属于生产管理，更具体地，涉及一种模具全生命周期管理方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、模具是生产中关键的工具之一，模具的质量和使用性能直接影响到产品的质量和生产成本。影响模具质量和使用性能的环节和因素很多，涉及包括在模具工厂的设计、加工和试模等环节，在制造成形工厂的关于模具的使用、维护保养和模具维修等环节。在设计阶段，设计人员会对结构进行优化从而保证设计使用次数或寿命，设计性能。工作人员进一步通过加工、试模和改模保证出厂模具的性能。合格的模具将进入成形生产环节，在这个过程中将由运维人员为模具提供保养，维护和必要的维修，以便保证模具的性能满足生产的要求。

2、现有模具运维方式通常在正常情况下由运维人员依据经验和运维规程提供定期的保养和维护。在模具性能发生异常时，这通常是由于模具性能异常导致产品质量问题识别到的，由运维人员根据经验首先判断该产品质量问题是否与模具相关。如果相关，并进一步判断模具性能异常的类别和程度，然后基于此根据经验或规程制定相应的维护措施。极端情况下，模具在使用过程中发生结构的破损，这也会触发对模具的维护或维修。由此可见，现有的方式是不及时和被动式的，异常的处理需要基于产品质量问题的出现，甚至批量产品质量出现，更严重的是由于模具破损这类故障的出现才能触发，这不仅降低了生产效率，增加了生产成本，也由于不及时的处理增加了模具维护和维修的成本。

技术实现思路

1、针对现有技术的缺陷，本技术的目的在于提供一种模具全生命周期管理方法、系统、电子设备及存储介质，旨在解决现有不及时和被动式的模具运维方式导致生产成本增加和生产效率降低的问题。

2、为实现上述目的，第一方面，本技术提供了一种模具全生命周期管理方法，包括以下步骤：

3、步骤s101，在模具设计阶段利用有限元仿真方法优化模具设计，并依据成形工艺条件及范围，使用有限元仿真结果来辅助决定传感器的选型和安装位置，以通过在模具及其成形系统上安装传感器，在线监测模具和成形系统在使用过程中的性能，获得在线监测到的性能数据；

4、步骤s102，基于在线监测到的性能数据，判断模具和成形系统在使用过程中的在线状态以及模具的在线健康度，并基于多个周期的模具的在线健康度预测模具的未来健康度；基于模具和成形系统的在线状态，模具的在线健康度和未来健康度，并结合离线检测方法检测到的模具在停用期间的离线状态，调整模具维护保养策略。

5、在一个可选的示例中，步骤s102具体包括：

6、基于在线监测到的性能数据中成形设备性能，判断成形系统中成形设备的状态是否异常；

7、若成形设备的状态异常，则触发成形设备的调整和维护策略；若成形设备的状态正常，则将在线监测到的性能数据切分为各预定义工况下的性能数据，并计算其与各预定义工况下的基准性能数据之间的特征相似距离；基于特征相似距离中成形环境分量、模具姿态分量、模具结构分量和成形性能分量，分别判断成形环境、模具姿态、模具结构和成形性能是否异常，以触发成形环境调整策略、模具姿态调整策略、模具结构维护策略、模具性能补偿策略和模具性能维护策略；

8、基于特征相似距离，以及预设的性能权重矩阵，确定综合性能表征向量；应用模具的健康度函数，基于综合性能表征向量计算模具的在线健康度；判断模具的在线健康度和未来健康度是否异常，以触发模具维护策略和模具预测性维护策略。

9、在一个可选的示例中，模具的健康度函数具体基于如下公式进行计算：

10、

11、其中，h0为周期初始健康度，y即y(t,m)为t时刻的综合性能表征向量，m为信号数量，e即{ej(t),j＝1,…,n}为周期内模具各事件当量次数，n为事件类别，δt为周期内模具使用有效时长，wy即{wy,i,i＝1,…,m}为性能表征向量的健康度影响系数，we即{we,j,j＝1,…,n}为事件当量次数的健康度影响系数，wt为模具使用有效时长的健康度影响系数，δt为周期内模具使用有效时长，θ即{θy,θe,θt}为健康度函数调整参数。

12、在一个可选的示例中，该方法还包括：

13、当模具的在线健康度与健康度的离线评估结果之间的差异超过一定预定义偏差阈值时，触发对模具的健康度函数进行校准或训练；健康度的离线评估结果基于模具的离线状态，以及预设的离线状态与离线评估结果之间的对应关系确定；

14、校准或重新训练后的健康度函数重新计算模具的在线健康度；

15、其中，校准具体是通过求解如下优化问题校准健康度函数中的{θy,θe,θt}：

16、

17、式中，d为周期次数，h(ti)为第i个周期的在线健康度，a(ti)为第i个周期健康度的离线评估结果；

18、训练具体是通过求解如下优化问题同时训练健康度函数中的{wy,we,wt}与{θy,θe,θt}：

19、

20、式中，δw与δθ分别为w与θ的变化量，λw为w的权重，λθ为θ的权重。

21、在一个可选的示例中，若模具的未来健康度异常，则基于综合性能表征向量中各分量对应的预测模型，预测各分量未来的变化趋势；基于各分量未来的变化趋势，确定变化量最大的分量，将其作为影响未来健康度的关键分量；基于影响未来健康度的关键分量，确定对应的模具预测性维护策略；

22、所述各分量对应的预测模型基于各分量的历史数据训练得到。

23、第二方面，本技术提供一种模具全生命周期管理系统，包括：

24、模具设计和监测模块，用于在模具设计阶段利用有限元仿真方法优化模具设计，并依据成形工艺条件及范围，使用有限元仿真结果来辅助决定传感器的选型和安装位置，以通过在模具及其成形系统上安装传感器，在线监测模具和成形系统在使用过程中的性能，获得在线监测到的性能数据；

25、模具性能评估和维护模块，用于基于在线监测到的性能数据，判断模具和成形系统在使用过程中的在线状态以及模具的在线健康度，并基于多个周期的模具的在线健康度预测模具的未来健康度；基于模具和成形系统的在线状态，模具的在线健康度和未来健康度，并结合离线检测方法检测到的模具在停用期间的离线状态，调整模具维护保养策略。

26、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：至少一个存储器，用于存储程序；至少一个处理器，用于执行存储器存储的程序，当存储器存储的程序被执行时，处理器用于执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。

27、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序在处理器上运行时，使得处理器执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。

28、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在处理器上运行时，使得处理器执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。

29、可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

30、总体而言，通过本技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

31、本技术提供一种模具全生命周期管理方法、系统、电子设备及存储介质，通过对模具状态的实时测量，建立以模具性能在线计算和模具性能异常在线分析为依据的模具运维和保养流程，实现主动式的模具性能管理，提高模具使用过程全生命周期的性能稳定性和使用效率，降低因模具性能衰减和故障导致的生产成本增加和生产效率降低；区别于通常情况下仅对单一设备或单一状态的测量感知，采用对包括成形环境，成形主机和成形辅机，模具在内的整体成形系统的状态实施感知和测量，从而准确全面的反映成形系统的工作状态，并预测模具的健康度变化趋势，从而为更加精准的模具性能管理和维护提供定量的决策依据；并对模具在停用期间进行离线检测，实现更全面的检查和维护。