一种跨设备集成优化的SPC系统及方法与流程

本发明涉及工业制造领域，具体为一种跨设备集成优化的spc系统及方法。

背景技术：

1、在当前的工业生产和制造环境中，随着物联网、大数据和智能制造等技术的飞速发展，企业正不断追求更精细化的质量管理和更高程度的生产自动化。统计过程控制(statisticalprocesscontrol,spc)作为一种科学的质量管理工具，已被广泛应用在生产线上，通过连续监测生产过程的关键质量特性数据，及时发现并修正过程中的变异，从而确保产品符合规格要求并持续改善生产效能。

2、然而，传统的spc系统往往针对单个设备或者独立的工作站设计，难以适应现代工业生产体系中的分布式、多设备协作的特点。在多元化、复杂化的智能工厂架构下，不同的生产设备可能由不同供应商提供，且各自拥有独立的数据采集和处理能力，这导致了数据孤岛现象的普遍存在，影响了整体生产过程质量的全局视角和综合调控。

3、此外，由于各设备间缺乏有效的数据共享和联动机制，当单一设备层面的spc无法全面反映整个生产线乃至全厂的生产状态时，可能错过潜在的交互影响效应和系统性问题，因此，如何有效地整合跨设备的质量数据，构建一套能够在不同设备间无缝衔接并实现协同优化的spc系统，已成为业界面临的重要挑战和急需解决的技术难题。

4、综上所述，开发一种能够跨越多设备边界，实现数据集成、分析与优化的统计过程控制系统具有显著的现实意义和应用价值，它将有助于打破传统spc的局限性，推动智能制造向着更高效、更智能的方向发展。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种跨设备集成优化的spc系统及方法，解决了由于各设备间缺乏有效的数据共享和联动机制，当单一设备层面的spc无法全面反映整个生产线乃至全厂的生产状态时，可能错过潜在的交互影响效应和系统性问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种跨设备集成优化的spc系统，包括数据采集与标准化模块、跨设备通信与数据整合中心模块、协同分析与优化算法引擎模块、实时监控与反馈控制模块、系统扩展与维护模块，所述数据采集与标准化模块用于在每台生产设备上安装具备数据输出功能的传感器和plc控制器，所述跨设备通信与数据整合中心模块搭建基于mqtt协议的物联网通信网络，在云端服务器或本地数据中心设置数据库系统以存储和整合各设备上报的数据，所述协同分析与优化算法引擎模块，开发基于深度学习的spc算法模型，用于识别设备间交互影响和预测产品质量波动，所述实时监控与反馈控制模块构建web或移动应用界面显示实时更新的spc图表，并通过api接口向设备发出控制指令，所述系统扩展与维护模块，采用微服务架构设计系统，使新设备可以快速加入网络，并具有自诊断和远程维护能力。

3、优选的，所述数据采集与标准化模块用于实时监测和记录关键质量参数，所述关键质量参数包括产量、精度、温度和速度。

4、数据采集与标准化模块：在每台设备上部署智能传感器和数据采集终端，用于实时监测和记录关键质量参数，如产量、精度、温度、速度等。设计通用数据接口和协议，确保不同设备产生的数据能够按照统一的标准格式进行转化和传输。

5、优选的，所述跨设备通信与数据整合中心模块的构建基于工业互联网、物联网或局域网络的通信网络，所述算法引擎为针对跨设备数据联合分析的spc算法模型。

6、跨设备通信与数据整合中心：构建基于工业互联网、物联网或局域网络的通信网络，保证设备间数据的安全、稳定、高效传输，在云端或本地设立数据中心，集中存储并整合来自各设备的质量数据，消除数据孤岛现象，协同分析与优化算法引擎：开发专门针对跨设备数据联合分析的spc算法模型，结合机器学习、人工智能等先进技术，识别设备间相互作用和潜在的质量关联，根据设备间数据的相关性分析，建立系统级别的质量控制模型，实现对整个生产线或工艺流程的综合优化。

7、优选的，所述实时监控与反馈控制模块包括以下步骤；

8、建立可视化监控界面；

9、实时展示各设备以及整个生产过程的spc指标。

10、建立可视化监控界面，实时展示各设备以及整个生产过程的spc指标，便于操作人员直观了解生产状态，当系统检测到潜在质量问题时，自动触发报警并生成相应的优化策略，通过双向通信系统将控制指令实时发送回各相关设备，实现闭环控制和动态调整。

11、优选的，所述系统扩展与维护模块包括以下步骤；

12、设计模块化、可扩展的系统架构；

13、提供系统自我诊断与维护功能；

14、根据新的生产需求和技术创新进行灵活配置与优化。

15、系统扩展与维护：设计模块化、可扩展的系统架构，易于新增设备接入和已有设备的功能升级。提供系统自我诊断与维护功能，确保长期稳定运行，并可根据新的生产需求和技术创新进行灵活配置与优化。

16、本发明的一种跨设备集成优化的统计过程控制方法，该方法用于晶圆行业和半导体技术，包括以下步骤：在每台生产设备上安装具备数据输出功能的传感器和plc控制器；

17、使用opcua协议将原始数据转化为标准格式；

18、搭建基于mqtt协议的物联网通信网络，确保设备间的低延迟、高可靠数据交换；

19、在云端服务器和本地数据中心设置数据库系统以存储和整合各设备上报的数据；

20、开发基于深度学习的spc算法模型，用于识别设备间交互影响和预测产品质量波动。

21、优选的，所述传感器包括温度传感器、压力传感器、位置传感器和加速度传感器，所述plc控制器包括通信模块和逻辑控制模块，所述原始数据包括数字信号、模拟信号和文本数据。

22、在每台生产设备上安装具备数据输出功能的传感器和plc控制器，比如在一台精密加工机床上安装刀具磨损检测传感器、工件尺寸测量仪等。所有原始数据通过opcua(开放平台通信统一架构)协议，统一转化为标准格式，如json或xml，以便后续处理和传输，采用微服务架构设计系统，方便新设备通过注册并接入api快速加入网络，同时，系统具有自诊断和远程维护能力，可通过ota(over-the-air)方式进行软件更新和故障排查。

23、优选的，所述设置数据库系统以存储和整合各设备上报的数据包括以下步骤；

24、构建web或移动应用界面；

25、显示实时更新的spc图表。

26、构建web或移动应用界面，显示实时更新的spc图表，如控制图、帕累托图等，当某项spc指标超出控制限时，系统将通过api接口直接向对应设备发出控制指令，如自动更换刀具或调整工艺参数。

27、优选的，所述数据库系统包括mysql和mongodb。

28、搭建基于mqtt(messagequeuingtelemetrytransport)协议的物联网通信网络，确保设备间的低延迟、高可靠数据交换。在云端服务器或者本地数据中心设置数据库系统，例如使用mysql或mongodb来存储和整合各设备上报的数据。

29、优选的，所述spc算法模型包括控制图、多变量控制图、时间序列分析，

30、开发一套基于深度学习的spc算法模型，训练模型以识别设备间交互影响和预测产品质量波动，例如，可以运用时间序列分析和关联规则挖掘，发现机床加工参数变化如何影响下游装配质量和最终产品硬度。

31、本发明提供了一种跨设备集成优化的spc系统及方法。具备以下

32、有益效果：

33、1、本发明通过集成各个生产设备的数据，本发明能够提供一个覆盖整个生产链的全局质量控制视图，不仅着眼于单个设备的性能表现，更能揭示和控制设备之间的互动效应，实现对整个生产系统的协同优化，从而有效防止由于局部最优而导致的整体次优情况，实时监测各个设备的关键质量参数，并通过算法模型实时分析潜在的质量问题，使得管理者能够提前预见和快速响应生产过程中的异常，减少废品率和停机时间，显著提高生产效率和产品质量。

34、2、本发明通过精细化的质量管理，本发明能够减少不必要的资源浪费，如过度加工、过早更换设备部件等，同时通过预防性维护和适时调整工艺参数，降低了维护和更换成本，直接提高了经济效益，系统能够根据实时数据分析结果，智能生成优化建议并直接反馈至生产设备，实现动态闭环控制，提升了生产系统的自主性和智能化水平。

35、3、本发明通过标准化的数据采集和通信协议，本发明能够轻松接入多种类型的生产设备，简化了系统集成过程，增强了系统的扩展性和灵活性，适应未来生产环境的变化和新技术的应用，凭借先进的spc技术和跨设备集成优化能力，企业能够在竞争激烈的市场环境中凸显出更高的生产效率、更低的成本和更好的产品质量，从而提升自身的市场占有率和品牌影响力。