一种智慧工厂产品制造全周期数据交互管理系统的制作方法

本发明涉及智慧工厂的，具体为一种智慧工厂产品制造全周期数据交互管理系统。

背景技术：

1、智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂，然而现有的智慧工厂对于产品生产制造环节主要注重生产过程信息采集，产品生产过程的自动控制，对于涉及产品制造的原料采购、原料存储、产品生产、产品质检、产品存储、产品售后阶段的全周期质量管理主要在于产品信息采集，产品全周期质量管理各个环节过于分散和简单，缺乏自主监管，无法在线监控保证产品制造满足制造标准，增加了产品出现质量缺陷概率。

2、中国专利公开号为cn112132526a，公开了一种智慧工厂管理系统，其中仓储管理模块包括出入库管理单元、补货管理单元和数据统计单元，出入库管理单元用以对出入库的产品进行名称、数量和出入库时间的记录，补货管理单元用以对存量不足的产品进行及时的提醒和补充；车间管理模块包括计划制定单元、组织指挥单元、监督单元和生产单元，计划制定单元用以制定车间所有产品的生产计划，组织指挥单元用以安排指挥生产所需的人员，监督单元用以对车间人员的工作状况进行监督，生产单元用以对产品进行加工制造和组装；品质管理模块包括检测单元和次品处理单元，检测单元用以对生产出的产品根据使用情景进行模拟测试，并将产品分为合格及不合格两部分，次品处理单元用以对生产出的不合格产品进行检查维修及报废处理；售前/售后管理模块包括用户需求分析单元、产品咨询服务单元和上门维修调试单元，虽然仓储管理模块、车间管理模块、品质管理模块、售前/售后管理模块实现对产品制造中存储、生产、质检、售后阶段实现统一管理控制，然而对于产品的原料及其存储、产品生产、质检、存储、售后全周期缺乏有效自主监管，无法对产品制造各个环节在线监控确保达到产品制造标准。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、为解决上述对于涉及产品制造的原料采购、原料存储、产品生产、产品质检、产品存储、产品售后阶段的全周期质量管理主要在于产品信息采集，产品全周期质量管理各个环节过于分散和简单，缺乏自主监管，无法在线监控保证产品制造满足制造标准，增加了产品出现质量缺陷概率的问题，实现以上产品制造全周期质量监控、确保生产环节满足制造标准、降低产品质量缺陷的目的。

3、(二)技术方案

4、本发明通过以下技术方案予以实现：一种智慧工厂产品制造全周期数据交互管理系统，该系统包括原料采购管理模块、原料存储管理模块、产品生产管理模块、产品质检管理模块、产品存储管理模块、产品售后管理模块、产品管理云平台；

5、所述原料采购管理模块包括原料特征获取单元和原料特征追踪判断单元，所述原料特征获取单元获取采购原料特征数据，所述原料特征追踪判断单元利用获取采购原料特征数据与采购原料标准特征数据进行匹配判断；所述原料存储管理模块包括原料仓库特征获取单元和原料仓库存储识别单元，所述原料仓库特征获取单元采集原料仓库存储特征数据，所述原料仓库存储识别单元利用原料仓库存储特征数据与原料仓库存储标准特征数据进行比对识别；

6、所述产品生产管理模块包括产线静态检验单元、产线动态检验单元、产线人机配合检验单元，所述产线静态检验单元收集产品加工产线在静态的设备安装摆放状态图像数据与产线标准设备安装摆放状态图像数据进行检验，所述产线动态检验单元收集产品加工产线在动态的设备动态运行、设备间联动状态图像数据并将其与产线标准设备动态运行、设备间联动状态图像数据进行检验，所述产线人机配合检验单元收集产品加工产线在人机配合的设备、操作人员协同操作状态图像数据并将其与产线标准设备、操作人员协同操作状态图像数据进行检验；

7、所述产品质检管理模块包括下线产品质量特征收集单元和下线质量特征比对单元，所述下线产品质量特征收集单元获取下线产品质量特征数据，所述下线质量特征比对单元利用下线产品质量特征数据与下线产品标准质量特征数据进行匹配判断；所述产品存储管理模块包括产品仓库特征收集单元和产品仓库存储识别单元，所述产品仓库特征收集单元获取产品仓库存储特征数据，所述产品仓库存储识别单元利用产品仓库存储特征数据与产品仓库存储标准特征数据进行比对分析；

8、所述产品售后管理模块包括产品故障反馈单元和产品故障维修记录单元，所述产品故障反馈单元在线收集售后产品故障反馈数据，所述产品故障维修记录单元记录产品维修后发现的产品故障产生原因数据；

9、所述产品管理云平台，通过数据交互协同管理产品制造全周期管理模块，监控产品制造执行模块有序正常运行。

10、优选的，所述产品管理云平台与原料采购管理模块、原料存储管理模块、产品生产管理模块、产品质检管理模块、产品存储管理模块、产品售后管理模块通过物联网通信连接，所述采购原料特征数据包括原料产地、颜色、形状、密度、熔点、沸点、溶解性、酸碱性、氧化性、还原性、稳定性、增稠剂、抗氧化剂、阻燃剂、以及包装完整性、亲水性、颗粒形状、气孔率、矿石粒度、粒度中的一种或者多种特征数据；

11、所述原料特征追踪判断单元利用获取采购原料特征数据与采购原料标准特征数据进行匹配判断操作步骤如下：

12、s11、建立采购原料特征数据集合，其中表示不同类型采购原料特征数据，x表示采购原料特征类型编号，x＝1,2,3,…n，k表示采购原料特征数据采集数量，k＝1,2,3,…m；

13、s12、求解采购原料特征数据均值集合，

14、s13、采购原料特征数据均值与采购原料标准特征数据范围区间[sax qax]所属关系判断，其中sax表示采购原料标准特征数据范围区间的最小值，qax表示采购原料标准特征数据范围区间的最大值，x表示采购原料特征类型编号，x＝1,2,3,…n；

15、当表明采购原料特征数据均符合采购原料标准特征数据要求，则产品管理云平台提示采购原料进入存储或加工阶段；

16、当表明采购原料特征数据存在不符合采购原料标准特征要求，则产品管理云平台提示采购原料不达标不能进入存储和加工阶段。

17、优选的，所述原料仓库存储特征数据包括温度、湿度、空气含尘量、原料分区间距、照明强度、通风风速、消防点数量、监控点数量、出入通道数量中的一种或者多种；

18、所述原料仓库存储识别单元利用原料仓库存储特征数据与原料仓库存储标准特征数据进行比对识别操作步骤如下：

19、s21、建立原料仓库存储特征数据集合，其中表示不同类型原料仓库存储特征数据，x表示原料仓库存储特征类型编号，x＝1,2,3,…n，k表示原料仓库存储特征数据采集数量，k＝1,2,3,…m；

20、s22、求解原料仓库存储特征数据均值集合，

21、s23、原料仓库存储特征数据均值与原料仓库存储标准特征数据范围区间[sbxqbx]所属关系判断，其中sbx表示原料仓库存储标准特征数据范围区间的最小值，qbx表示原料仓库存储标准特征数据范围区间的最大值，x表示采购原料特征类型编号，x＝1,2,3,…n；

22、当表明原料仓库存储特征数据均符合原料仓库存储标准特征数据要求，则产品管理云平台提示采购原料进入仓库存储阶段；

23、当表明原料仓库存储特征数据存在不符合原料仓库存储标准特征数据要求，则产品管理云平台提示仓库存储特征不达标不能进入仓库存储阶段。

24、优选的，所述产线静态检验单元收集产品加工产线在静态的设备安装摆放状态图像数据与产线标准设备安装摆放状态图像数据进行检验操作步骤如下：

25、s31、采集产线静态的设备安装摆放状态图像数据，建立设备安装摆放状态图像数据图像数据集合其中表示不同位置设备安装摆放状态图像数据，x表示不同位置设备安装摆放状态图像数据编号，x＝1,2,3,…n，k表示不同位置设备安装摆放状态图像数据采集数量，k＝1,2,3,…m；

26、s32、采用卷积神经网络对设备安装摆放状态图像数据进行识别，

27、输入图像预处理：将设备安装摆放状态图像数据集合，中图像数据进行图像大小缩放固定尺寸和图像进行归一化预处理；

28、卷积层处理：对预处理后设备安装摆放状态图像数据采用卷积处理，卷积公式为：

29、其中f(ω)表示对预处理后设备安装摆放状态图像数据进行卷积处理的卷积公式，f表示卷积处理公式f(ω)的积分函数，ω表示调整参数，i表示进行卷积处理的预处理后设备安装摆放状态图像数据的对象，e是常数，t是卷积公式输入变量，即预处理后不同位置设备安装摆放状态图像数据，提取卷积后形成新的不同位置设备安装摆放状态特征图；

30、激活函数层处理：对卷积层输出不同位置设备安装摆放状态特征图使用relu激活函数进行非线性变换，relu激活函数为：

31、其中λ∈(0，1)，此时x取值为卷积后不同位置设备安装摆放状态特征图数据，

32、池化层处理：对线性变换后不同位置设备安装摆放状态特征图数据进行下采样操作；

33、全连接层处理：将下采样后不同位置设备安装摆放状态特征图数据展平为向量，连接到全连接层中将进行分类或回归；

34、输出结果：对全连接层的输出不同位置设备安装摆放状态图像数据和产线标准设备安装摆放状态图像数据进行识别输出；

35、s33、当输出不同位置设备安装摆放状态图像数据被识别，则产品管理云平台控制产线进入动态检验阶段；

36、当输出不同位置设备安装摆放状态图像数据不能被识别，则产品管理云平台控制产线不能进入动态检验阶段。

37、优选的，所述产线动态检验单元收集产品加工产线在动态的设备动态运行、设备间联动状态图像数据并将其与产线标准设备动态运行、设备间联动状态图像数据进行检验操作步骤如下：

38、s41、采集产线动态的设备动态运行、设备间联动状态图像数据，建立设备动态运行、设备间联动状态图像数据集合其中表示不同位置设备动态运行、设备间联动状态图像数据，x表示不同位置设备动态运行、设备间联动状态图像数据编号，x＝1,2,3,…n，k表示不同位置设备动态运行、设备间联动状态图像数据采集数量，k＝1,2,3,…m；

39、s42、采用如s32中卷积神经网络图像识别方式经过输入图像预处理、卷积层处理、激活函数层处理、池化层处理、全连接层处理、输出结果处理步骤对设备动态运行、设备间联动状态图像数据与产线标准设备动态运行、设备间联动状态图像数据进行识别输出，

40、s43、当输出不同位置设备动态运行、设备间联动状态图像数据被识别，则产品管理云平台控制产线进入人机配合检验阶段；

41、当输出不同位置设备动态运行、设备间联动状态图像数据不能被识别，则产品管理云平台控制产线不能进入人机配合检验阶段。

42、优选的，所述产线人机配合检验单元收集产品加工产线在人机配合的设备、操作人员协同操作状态图像数据并将其与产线标准设备、操作人员协同操作状态图像数据进行检验操作步骤如下：

43、s51、采集产线人机配合的设备、操作人员协同操作状态图像数据，建立设备、操作人员协同操作状态图像数据集合其中表示不同位置设备、操作人员协同操作状态图像数据，x表示不同设备、操作人员协同操作状态图像数据编号，x＝1,2,3,…n，k表示不同位置设备、操作人员协同操作状态图像数据数量，k＝1,2,3,…m；

44、s52、采用如s32中卷积神经网络图像识别方式经过输入图像预处理、卷积层处理、激活函数层处理、池化层处理、全连接层处理、输出结果处理步骤对设备、操作人员协同操作状态图像数据与产线标准设备、操作人员协同操作状态图像数据进行识别输出；

45、s53、当输出不同位置设备动态运行、设备间联动状态图像数据被识别，则产品管理云平台控制产线进入产品加工阶段，

46、当输出不同位置设备动态运行、设备间联动状态图像数据不能被识别，则产品管理云平台控制产线不能进入产品加工阶段。

47、优选的，所述下线产品质量特征数据包括外观检查、尺寸、重量、硬度、拉伸、压缩、抗拉强度、断裂伸长、化学成分、有害物质检测、材料成分使用寿命、产品的稳定性、产品的可靠性、耐用性中的一种或者多种；

48、所述下线质量特征比对单元利用下线产品质量特征数据与下线产品标准质量特征数据进行匹配判断操作步骤如下：

49、s61、建立下线产品质量特征数据集合，其中表示不同类型下线产品质量特征数据，x表示下线产品质量特征数据类型编号，x＝1,2,3,…n，k表示下线产品质量特征数据采集数量，k＝1,2,3,…m；

50、s62、求解下线产品质量特征数据均值集合，

51、s63、下线产品质量特征数据均值与下线产品标准质量特征数据范围区间[shxqhx]所属关系判断，其中shx表示下线产品标准质量特征数据范围区间的最小值，qhx表示下线产品标准质量特征数据范围区间的最大值，x表示下线产品质量特征数据类型编号，x＝1,2,3,…n；

52、当表明下线产品质量特征数据均符合下线产品标准质量特征数据要求，则产品管理云平台提示加工产品可以下线进行出售或进入产品仓库存储阶段；

53、当表明下线产品质量特征数据存在不符合下线产品标准质量特征数据要求，则产品管理云平台提示加工产品质量特征不达标不能下线进行出售或进入产品仓库存储阶段。

54、优选的，所述产品仓库存储特征数据包括产品堆叠高度、摆放分区数量、温度、湿度、空气含尘量、照明强度、消防点数量、监控点数量、出入通道数量中的一种或者多种；

55、所述产品仓库存储识别单元利用产品仓库存储特征数据与产品仓库存储标准特征数据进行比对分析操作步骤如下：

56、s71、建立产品仓库存储特征数据集合，其中表示不同类型产品仓库存储特征数据，x表示产品仓库存储特征数据类型编号，x＝1,2,3,…n，k表示产品仓库存储特征数据采集数量，k＝1,2,3,…m；

57、s72、求解产品仓库存储特征数据均值集合，

58、s73、产品仓库存储特征数据均值与产品仓库存储标准特征数据范围区间[sgxqgx]所属关系判断，其中sgx表示产品仓库存储标准特征数据范围区间的最小值，qgx表示产品仓库存储标准特征数据范围区间的最大值，x表示产品仓库存储特征数据类型编号，x＝1,2,3,…n；

59、当表明产品仓库存储特征数据均符合产品仓库存储标准特征数据要求，则产品管理云平台提示下线产品下线可以进入产品仓库存储阶段；

60、当表明产品仓库存储特征数据存在不符合产品仓库存储标准特征数据要求，则产品管理云平台提示产品仓库特征不达标下线产品不能进入产品仓库存储阶段。

61、优选的所述产品故障反馈单元在线收集售后产品故障反馈数据和所述产品故障维修记录单元记录产品维修后发现的产品故障产生原因数据的操作步骤如下：

62、s81、通过产品故障反馈系统在线收集售后产品故障反馈数据h，以及在线记录产品维修后发现的产品故障产生原因数据h'。

63、一种智慧工厂产品制造全周期数据交互管理系统的运行方法，该方法包括如下步骤：

64、步骤一、原料采购管理阶段，获取不同类型采购原料特征数据进行编号建立数据集合，对不同采购原料特征数据均值化处理并与采购原料标准特征数据匹配，若匹配判断成功，则采购原料进入仓储或加工工序；

65、步骤二、原料存储管理阶段，采集不同类型原料仓库存储特征数据进行编号建立数据集合，对不同原料仓库存储特征数据均值化处理并与原料仓库存储标准特征数据比对识别，若比对识别判断成功，则采购原料进入仓储工序；

66、步骤三、产品生产管理阶段，收集产线在静态的设备安装摆放状态图像数据，动态的设备动态运行以及设备间联动状态图像数据，人机配合的设备以及操作人员协同操作状态图像数据进行数据编号建立数据集合，采用卷积神经网络分别对设备安装摆放状态图像数据与产线标准设备安装摆放状态图像数据，设备动态运行、设备间联动状态图像数据与产线标准设备动态运行、设备间联动状态图像数据，设备、操作人员协同操作状态图像数据与产线标准设备、操作人员协同操作状态图像数据识别检验，若识别检验成功，则进入下一执行工序；

67、步骤四、产品质检管理阶段，获取下线产品质量特征数据，获取不同类型下线产品质量特征数据进行编号建立数据集合，对下线产品质量特征数据均值化处理并与下线产品标准质量特征数据匹配，若匹配判断成功，则产品下线进入出售或仓储工序；

68、步骤五、产品存储管理阶段，采集产品仓库存储特征数据，获取不同类型产品仓库存储特征数据进行编号建立数据集合，对产品仓库存储特征数据均值化处理并与产品仓库存储标准特征数据比对，若比对判断成功，则产品下线进入仓储工序；

69、步骤六、产品售后管理阶段，在线收集售后产品故障反馈数据，记录产品维修后发现的产品故障产生原因数据。

70、(三)有益效果

71、本发明提供了一种智慧工厂产品制造全周期数据交互管理系统。具备以下有益效果：

72、一、通过原料采购管理模块、原料存储管理模块、产品生产管理模块、产品质检管理模块、产品存储管理模块、产品售后管理模块各个模块采集对应模块特征数据进行识别匹配，通过匹配结果产品管理云平台监控管理产品制造过程有序进行，实现产品制造过程的原料采购、原料存储、产品生产、产品质检、产品存储、产品售后环节在数据交互下全周期质量监控，实现产品全生命周期自主监控，降低产品质量缺陷。

73、二、通过原料采购管理模块对采购原料特征数据进行分类建立集合，对不同采购原料特征数据均值化匹配处理；原料存储管理模块对原料仓库存储特征数据进行进行分类建立集合，对不同原料仓库存储特征数据均值化识别处理；产品生产管理模块分别对静态的设备安装摆放状态图像数据，动态的设备动态运行以及设备间联动状态图像数据，人机配合的设备以及操作人员协同操作状态图像数据进行分类建立集合，采用卷积神经网络进行识别处理，从而实现原料采购、原料仓储、产线生产环节自主监控，确保生产环节满足制造标准、降低产品质量缺陷。

74、三、通过产品质检管理模块对下线产品质量特征数据进行分类建立集合，对不同下线产品质量特征数据均值化匹配处理；产品存储管理模块对产品仓库存储特征数据进行分类建立集合，对不同产品仓库存储特征数据均值化匹配处理；产品售后管理模块对在线收集售后产品故障反馈数据以及记录产品维修后发现的产品故障产生原因数据，从而实现产品质检、产品仓储、产品售后环节自主监控和及时反馈，提高了产品制造过程自主监控执行生产标准，降低了产品次品率概率。