基于MES系统的汽车内球笼生产优化方法与流程

本发明涉及汽车生产，尤其涉及基于mes系统的汽车内球笼生产优化方法。

背景技术：

1、在现代汽车内球笼生产领域，随着市场竞争的加剧和客户需求的多样化，制造企业面临着提高生产效率和产品质量的双重挑战，传统的生产管理系统往往依赖于人工经验和定期的设备维护计划，这导致在应对生产线突发事件和保持生产稳定性方面存在一定的局限性，此外，由于缺乏高度集成的数据分析工具，即使是自动化程度较高的生产线，也难以实现资源的最优配置和生产过程的实时监控。

2、在这样的背景下，制造执行系统(mes)作为连接企业资源计划(erp)系统与实际生产过程的关键信息系统，其作用日益凸显，然而，现有的mes系统通常缺少对大数据的深度分析能力，无法提供对生产过程中数据实时处理和即时反馈调节的支持。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于mes系统的汽车内球笼生产优化方法。

2、基于mes系统的汽车内球笼生产优化方法，包括以下步骤：

3、s1，生产数据收集：在整个生产流程中部署多种传感器，实时收集相关数据，相关数据包括材料状态、生产设备参数、环境条件、员工操作数据、质量检测数据、物料流动信息、设备健康状态、能源消耗数据；

4、s2，材料状态监控与自适应调节：实时监控进入生产线的材料状态，包括温度、湿度、材料结构完整性，通过空间变换卷积网络对收集到的材料状态数据进行实时分析，确定是否需要调整生产环境条件或更改生产参数以确保材料处于最佳加工状态，根据材料状态分析结果，自动更新mes系统中的生产调度，以优化生产效率和质量；

5、s3，数据分析与预测：集成生产数据，对生产过程中的参数进行预测和优化，包括预测设备故障、生产瓶颈、产品质量问题、环境条件变化以及基于材料状态监控结果的生产调度优化；

6、s4，生产调度优化：基于上述实时数据分析和预测的结果以及材料状态监控与自适应调节的反馈，mes系统自动调整生产计划和资源分配，以最大、最优化生产效率和降低成本；

7、s5，质量控制与反馈：在生产的各个阶段实施实时质量监控措施，对生产过程和最终产品进行质量评估，利用从材料状态监控与自适应调节中获得的数据精细化质量控制流程，及时调整生产参数或流程。

8、进一步的，所述s1中的生产数据收集包括：

9、传感器部署：在汽车内球笼的生产线上，部署多种类型的传感器，包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、振动传感器、光学传感器和化学传感器；

10、材料状态监控：利用光学传感器和化学传感器实时监控材料的外观质量和化学特性；

11、生产设备参数监控：通过振动传感器和压力传感器监控生产设备的运行状态，运行状态包括设备的工作压力、运行频率和振动水平，以预测设备维护需求并优化设备性能；

12、环境条件监控：部署温度传感器和湿度传感器于生产环境中，监测和调控生产区域的温度和湿度，保证生产环境条件处于设定范围内；

13、数据采集与传输：所有部署的传感器实时收集的数据通过有线或无线网络进行传输，采用加密和安全协议保证数据传输的安全性和完整性。

14、进一步的，所述s2中的材料状态监控与自适应调节包括：

15、s21，材料状态实时监控：实时监控进入生产线的材料状态；

16、s22，数据收集与分析：利用空间变换卷积网络(stn-cnn)对收集到的数据进行综合分析，包括对材料的加工适性进行评估，以确定是否需要调整生产环境条件(如加湿或除湿、加热或冷却)或更改生产参数(如加工速度、压力等)，以确保材料处于最佳加工状态；

17、s23，自适应调节与生产调度优化：根据综合分析的结果，自动调整生产线的环境条件和生产参数，确保材料在加工过程中保持最佳状态，同时，将材料状态分析结果反馈至mes系统，自动更新生产调度计划，优化生产线上的作业顺序和资源分配，以提高生产效率和产品质量；

18、s24，反馈循环：建立持续的反馈循环，将生产过程中的实际数据与预期结果进行比较，不断调整和优化空间变换卷积网络(stn-cnn)，提高材料状态监控与自适应调节的精度和效率。

19、进一步的，所述空间变换卷积网络(stn-cnn)包括：

20、定位网络：定位网络的任务是预测变换参数θ，定义输入图像变换以提高后续网络层的性能，计算公式为：θ＝floc(x)；

21、其中，x是输入图像或特征图，floc是定位网络，θ是变换参数矩阵；

22、网格生成器：根据定位网络预测的变换参数θ，网格生成器产生对应于输出图像的坐标网格，对于输出图像中的每个像素i，计算对应于输出图像坐标i在输入图像中的位置计算公式为：

23、

24、其中，是目标位置的坐标，tθ是由θ参数化的仿射变换矩阵；

25、采样器：利用网格生成器产生的坐标网格从输入图像中采样得到变换后的输出图像，通过双线性插值实现，计算公式为：

26、

27、其中，是变换后图像在坐标i和通道c处的值，是输入图像在(n,m)处通道c的值，h和w分别是输出图像的高度和宽度。

28、进一步的，所述定位网络floc采用全连接网络，通过线性层和回归层来预测参数，计算公式为：

29、floc(x)＝w2·g(w1·x+b1)+b2；

30、其中，w1,w2和b1,b2分别是两个全连接层的权重和偏置，g是激活函数。

31、进一步的，所述s23中的自适应调节与生产调度优化包括：

32、数据分析：对调整的输入图像提取材料特征，使用生成对抗网络gan分析材料特征与加工参数之间的关系，评估材料的加工适性；

33、自适应调节：根据分析结果，自动识别材料是否处于最佳加工状态，若材料状态偏离最佳加工条件，通过控制设备自动调整生产环境条件(如温度、湿度)和生产参数(如压力、速度)；

34、生产调度优化：将分析结果反馈至mes系统，mes系统根据这些信息自动更新生产调度计划，优化生产线上的作业顺序和资源分配，包括材料加工适性、预期产量和紧急订单优先级。

35、进一步的，所述生成对抗网络gan包括：

36、设计gan架构：定义生成器g和判别器d的架构，生成器负责生成具有材料特性的图像，判别器负责区分真实图像(实际材料图像)和生成器生成的图像；

37、训练gan：生成器接收随机噪声信号和加工参数作为输入，生成材料的图像，判别器评估接收到的图像是真实的还是由生成器生成的，生成器g和判别器d的损失函数是对抗过程的核心，计算为：

38、

39、其中，d(x)是判别器输出的真实图像的概率估计，g(z)是生成器根据输入噪声z生成的图像，pdata是真实图像的数据分布，pz是输入噪声的先验分布；

40、评估加工适性：判别器被训练成评估材料的加工适性。

41、进一步的，所述s3中的数据分析与预测包括：

42、s31，数据准备和预处理：收集生产过程中的相关数据，包括材料状态图像、设备参数(如温度、压力等)、环境条件，形成时间序列数据集；

43、s32，特征提取：利用transformer模型的自注意力机制来处理时间序列数据集，从而提取出特征，自注意力计算公式为：

44、

45、其中，q,k,v分别代表查询(query)、键(key)和值(value)矩阵，dk是键k的维度；

46、s33，建立预测模型：基于transformer编码器层构建模型进行特征提取和关系分析的过程中，transformer编码器层的前馈网络ffn计算公式为：

47、ffn(x′)＝max(0,x′wa+ba)wb+bb；

48、其中，x′表示从自注意力机制得到的输入特征，为前馈网络的输入，wa,wb是前馈网络中的权重矩阵，ba,bb是前馈网络中的偏置项；

49、s34，生产过程优化：根据预测模型的输出，采用线性规划方法来优化生产线的调度和参数设置，线性规划的目标函数和约束表示为：

50、minimize z＝ctd；

51、subject to ad≤b；

52、d≥0；

53、其中，d是决策变量向量，c是成本系数向量，a是约束条件的系数矩阵，b是约束条件的值向量，z是需要最小化的目标函数；

54、s35，反馈和持续改进：根据实际生产结果与预测结果的比较，不断调整和优化transformer模型和线性规划的参数，提高预测准确性和优化效果。

55、进一步的，所述s4中的生产调度优化包括：

56、s41，集成实时监控结果：将mes系统中的材料状态监控数据实时集成，包括生产设备的运行数据和环境监测数据；

57、s42，反馈机制：根据材料状态监控数据，结合先前的生产数据和历史故障记录，通过反馈机制实时评估生产线的状态；

58、s43，自动调整生产计划：mes系统利用反馈信息自动调整生产计划，对生产线的作业顺序、资源分配和机器参数设定进行优化；

59、s44，优化目标：通过动态调整，实现生产过程的持续优化，最大化生产效率。

60、本发明的有益效果：

61、本发明，通过实时集成mes系统中的材料状态和生产设备运行数据，提升了汽车内球笼生产的自动化和智能化水平，利用空间变换卷积网络能够实时评估材料状态，确保在加工过程中材料处于最佳状态，此外，通过自适应调节反馈机制的引入，允许mes系统自动更新生产调度和参数设置，这不仅最大化了生产效率，还保证了产品质量，同时还能降低不良品率，为企业带来经济效益和竞争优势。

62、本发明，通过transformer模型和自注意力机制，能够深入捕捉生产过程中的复杂依赖关系，并预测潜在的设备故障和生产瓶颈，这种预测不仅及时且准确，可以在问题发生前进行预警，使得维护工作更加主动，减少意外停机时间，通过线性规划对生产调度进行优化，确保资源被高效利用，减少生产过程中的浪费。

63、本发明，通过不断的反馈循环和生产计划的自动调整，提供了极大的灵活性来响应实时生产需求的变化，允许制造过程动态适应新的生产条件和市场需求，保持生产线的高效运转。