基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法、系统及云平台与流程

本发明涉及数字工厂和人工智能，具体而言，涉及一种基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法、系统及云平台。

背景技术：

1、在家居产业领域，随着消费者对家居产品品质和个性化需求的不断提升，传统家居制造模式面临着严峻的挑战。为了应对这些挑战，家居产业正加速向数字化、智能化转型，流程工业数字工厂的概念逐渐在家居制造领域得到应用。然而，尽管数字工厂技术为家居生产带来了诸多便利，但在实际运作中，如何高效地管理和利用业务数据，以优化生产流程、提升生产效率和产品质量，仍然是家居产业面临的重要问题。

2、传统的家居生产管理方式往往依赖于人工经验和纸质记录，缺乏对生产流程的精确控制和数据分析。这种管理方式在处理简单、重复的生产任务时可能尚能胜任，但在面对复杂多变的生产环境和消费者个性化需求时，便显得力不从心。特别是在家居制造过程中，存在大量的空间协同操作节点，如设备间的物料传递、部件的精准定位与组装等，这些节点的操作效率和准确性直接影响到整个生产线的运行效率和产品质量。

技术实现思路

1、为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请实施例的目的在于提供一种基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法、系统及云平台。

2、根据本申请的一个方面，提供一种基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法，所述方法包括：从流程工业数字工厂中获取x个标准生产流程数据以及目标数字工厂生产线的生产线运行配置数据；x为正整数，每个标准生产流程数据中均包含预定义的生产操作数据；从所述x个标准生产流程数据中，提取x组标准空间协同操作节点各自关联的操作驱动指令数据，从所述生产线运行配置数据中，提取所述目标数字工厂生产线的基础空间协同操作节点对应的基础操作数据；一个标准生产流程数据对应一组标准空间协同操作节点的操作驱动指令数据；基于所述x组标准空间协同操作节点各自关联的操作驱动指令数据和所述基础空间协同操作节点对应的基础操作数据，将所述x个标准生产流程数据各自关联的预定义的生产操作数据映射到所述生产线运行配置数据中，生成所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据；以所述目标数字工厂生产线在所述生产线运行配置数据中的表征矢量为限制依据，基于所述x个参考生产线优化数据，生成所述目标数字工厂生产线的目标生产线启用数据。

3、依据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于流程工业数字工厂的业务数据管理系统，包括云平台和与所述云平台通信连接的流程工业数字工厂；所述云平台具体用于：从所述流程工业数字工厂中获取x个标准生产流程数据以及目标数字工厂生产线的生产线运行配置数据；x为正整数，每个标准生产流程数据中均包含预定义的生产操作数据；从所述x个标准生产流程数据中，提取x组标准空间协同操作节点各自关联的操作驱动指令数据，从所述生产线运行配置数据中，提取所述目标数字工厂生产线的基础空间协同操作节点对应的基础操作数据；一个标准生产流程数据对应一组标准空间协同操作节点的操作驱动指令数据；基于所述x组标准空间协同操作节点各自关联的操作驱动指令数据和所述基础空间协同操作节点对应的基础操作数据，将所述x个标准生产流程数据各自关联的预定义的生产操作数据映射到所述生产线运行配置数据中，生成所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据；以所述目标数字工厂生产线在所述生产线运行配置数据中的表征矢量为限制依据，基于所述x个参考生产线优化数据，生成所述目标数字工厂生产线的目标生产线启用数据。

4、依据本申请实施例的一个方面，提供了一种云平台，所述云平台包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质中存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令由所述处理器加载并执行以实现上述各种可选实现方式中提供的方法。

5、依据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。

6、在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，本申请实施例通过从流程工业数字工厂中获取标准生产流程数据和目标数字工厂生产线的运行配置数据，实现了对生产流程的精确管理和优化。具体地，提取了标准空间协同操作节点的操作驱动指令数据以及基础空间协同操作节点的基础操作数据，并通过映射操作将这些数据整合到目标数字工厂生产线的配置中，生成了多个参考生产线优化数据。最终，基于目标数字工厂生产线的表征矢量，本发明生成了目标生产线启用数据。通过整合和优化标准生产流程数据，能够生成更加高效的生产线配置方案，减少生产过程中的冗余操作和等待时间，从而提高整体生产效率。并且，能够准确分析生产线上的空间协同操作节点，并基于这些空间协同操作节点的操作需求进行资源配置，确保资源的高效利用，避免资源浪费。通过映射标准生产流程数据到目标生产线配置中，能够确保生产操作的一致性和规范性，从而降低生产过程中的质量风险，提升产品质量。由此生成的目标生产线启用数据具有高度的灵活性和可调整性，能够根据市场需求和生产环境的变化进行快速调整，满足多样化的生产需求。通过优化生产流程和资源配置，有助于降低生产过程中的能耗、物料消耗和人工成本，从而降低整体运营成本。

技术特征：

1.一种基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：从流程工业数字工厂中获取x个标准生产流程数据以及目标数字工厂生产线的生产线运行配置数据；x为正整数，每个标准生产流程数据中均包含预定义的生产操作数据；从所述x个标准生产流程数据中，提取x组标准空间协同操作节点各自关联的操作驱动指令数据，从所述生产线运行配置数据中，提取所述目标数字工厂生产线的基础空间协同操作节点对应的基础操作数据；一个标准生产流程数据对应一组标准空间协同操作节点的操作驱动指令数据；基于所述x组标准空间协同操作节点各自关联的操作驱动指令数据和所述基础空间协同操作节点对应的基础操作数据，将所述x个标准生产流程数据各自关联的预定义的生产操作数据映射到所述生产线运行配置数据中，生成所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据；以所述目标数字工厂生产线在所述生产线运行配置数据中的表征矢量为限制依据，基于所述x个参考生产线优化数据，生成所述目标数字工厂生产线的目标生产线启用数据。

2.根据权利要求1所述的基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法，其特征在于，所述基于所述x组标准空间协同操作节点各自关联的操作驱动指令数据和所述基础空间协同操作节点对应的基础操作数据，将所述x个标准生产流程数据各自关联的预定义的生产操作数据映射到所述生产线运行配置数据中，生成所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据，包括：从所述x组标准空间协同操作节点中，获取每组标准空间协同操作节点对应的标准映射操作节点；基于所述每组标准空间协同操作节点的操作驱动指令数据和对应的标准映射操作节点的操作驱动指令数据，确定所述每组标准空间协同操作节点对应的操作映射参数数据；基于所述x组标准空间协同操作节点各自关联的操作映射参数数据，对所述基础空间协同操作节点对应的基础操作数据进行优化，生成所述目标数字工厂生产线的x组优化空间协同操作节点各自关联的优化操作数据；一组优化空间协同操作节点的优化操作数据与一个标准生产流程数据中的预定义的生产操作数据对应；提取第c组优化空间协同操作节点中的空间注意力协同操作节点；c为不大于x的正整数；依据所述第c组优化空间协同操作节点中的空间注意力协同操作节点的辐射区域，确定第c个适配基准点；以所述第c个适配基准点分别与所述第c组优化空间协同操作节点之间的相对位置关系为转换依据，对所述第c组优化空间协同操作节点对应的优化操作数据进行维度适配处理，生成所述目标数字工厂生产线的第c组平面协同操作节点的映射操作数据；从所述目标数字工厂生产线的每组平面协同操作节点中，筛选出反映针对所述目标数字工厂生产线的关键操作区域的平面协同操作节点；基于从所述每组平面协同操作节点中提取获得的平面协同操作节点，确定所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据。

3.根据权利要求2所述的基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法，其特征在于，所述操作驱动指令数据包括位置调整阵列、姿态调整阵列和操作状态参数；所述基于所述每组标准空间协同操作节点的操作驱动指令数据和对应的标准映射操作节点的操作驱动指令数据，确定所述每组标准空间协同操作节点对应的操作映射参数数据，包括：对所述每组标准空间协同操作节点的位置调整阵列和对应的标准映射操作节点的位置调整阵列进行偏离运算，生成所述每组标准空间协同操作节点对应的位置偏移阵列；对所述每组标准空间协同操作节点的操作状态参数和对应的标准映射操作节点的操作状态参数进行偏离运算，生成所述每组标准空间协同操作节点对应的操作状态偏移参数；将所述每组标准空间协同操作节点对应的操作状态偏移参数、位置偏移阵列和姿态调整阵列，输出为所述每组标准空间协同操作节点对应的操作映射参数数据。

4.根据权利要求2所述的基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法，其特征在于，所述x组标准空间协同操作节点各自关联的标准映射操作节点均为首组标准空间协同操作节点，所述首组标准空间协同操作节点是从所述x个标准生产流程数据中最早启用的标准生产流程数据中提取到的；所述操作映射参数数据包括操作状态偏移参数、位置偏移阵列和姿态调整阵列；所述基础操作数据包括位置调整阵列和操作状态参数；所述基于所述x组标准空间协同操作节点各自关联的操作映射参数数据，对所述基础空间协同操作节点对应的基础操作数据进行优化，生成所述目标数字工厂生产线的x组优化空间协同操作节点各自关联的优化操作数据，包括：对第a组标准空间协同操作节点对应的位置偏移阵列和所述基础空间协同操作节点对应的位置调整阵列进行融合计算，生成所述目标数字工厂生产线的第a组优化空间协同操作节点对应的位置调整阵列；a为不大于x的正整数；对所述第a组标准空间协同操作节点对应的操作状态偏移参数和所述基础空间协同操作节点对应的操作状态参数进行融合计算，生成所述第a组优化空间协同操作节点对应的操作状态参数；将所述第a组标准空间协同操作节点对应的姿态调整阵列，输出为所述第a组优化空间协同操作节点对应的姿态调整阵列；将所述目标数字工厂生产线的第a组优化空间协同操作节点对应的位置调整阵列、操作状态参数和姿态调整阵列，输出为所述第a组优化空间协同操作节点对应的优化操作数据。

5.根据权利要求2所述的基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法，其特征在于，首组标准空间协同操作节点对应标准映射操作节点为所述首组标准空间协同操作节点，第b组标准空间协同操作节点对应的标准映射操作节点为第b-1组标准空间协同操作节点，所述首组标准空间协同操作节点是从所述x个标准生产流程数据中最早启用的标准生产流程数据中提取到的，所述第b-1组标准空间协同操作节点对应的标准生产流程数据的启用时间，位于所述第b组标准空间协同操作节点对应的标准生产流程数据的启用时间之前，b为大于1，且不大于x的整数；所述基于所述x组标准空间协同操作节点各自关联的操作映射参数数据，对所述基础空间协同操作节点对应的基础操作数据进行优化，生成所述目标数字工厂生产线的x组优化空间协同操作节点各自关联的优化操作数据，包括：基于所述首组标准空间协同操作节点对应的操作映射参数数据，对所述基础空间协同操作节点对应的优化操作数据进行优化，生成所述目标数字工厂生产线的首组优化空间协同操作节点对应的优化操作数据；基于所述第b组标准空间协同操作节点对应的操作映射参数数据，对第b-1组优化空间协同操作节点对应的优化操作数据进行更新，生成所述目标数字工厂生产线的第b组优化空间协同操作节点对应的优化操作数据。

6.根据权利要求2所述的基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法，其特征在于，所述优化操作数据包括操作状态参数、位置调整阵列和姿态调整阵列；所述以所述第c个适配基准点分别与所述第c组优化空间协同操作节点之间的相对位置关系为转换依据，对所述第c组优化空间协同操作节点对应的优化操作数据进行维度适配处理，生成所述目标数字工厂生产线的第c组平面协同操作节点的映射操作数据，包括：将所述第c组优化空间协同操作节点对应的位置调整阵列和所述第c组优化空间协同操作节点对应的姿态调整阵列进行融合处理，生成所述第c组优化空间协同操作节点对应的转换阵列；基于所述第c组优化空间协同操作节点对应的转换阵列，对所述第c组优化空间协同操作节点对应的操作状态参数进行映射处理，生成所述目标数字工厂生产线的第c组平面协同操作节点的初始映射操作数据；基于所述第c个适配基准点分别与所述第c组优化空间协同操作节点之间的相对位置关系，对所述目标数字工厂生产线的第c组平面协同操作节点的初始映射操作数据进行更新，生成所述目标数字工厂生产线的第c组平面协同操作节点的映射操作数据。

7.根据权利要求1所述的基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法，其特征在于，所述以所述目标数字工厂生产线在所述生产线运行配置数据中的表征矢量为限制依据，基于所述x个参考生产线优化数据，生成所述目标数字工厂生产线的目标生产线启用数据，包括：利用图自编码器，对所述x个参考生产线优化数据进行编码表示，生成所述x个参考生产线优化数据各自关联的编码表示矢量；生成包括所述目标数字工厂生产线在所述生产线运行配置数据中的表征矢量的引导特征数据；对所述x个参考生产线优化数据各自关联的编码表示矢量进行干扰添加，生成所述x个参考生产线优化数据各自关联的干扰编码表示矢量；利用生产线启用估计网络的自聚焦单元，对所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据各自关联的干扰编码表示矢量进行赋权操作，生成所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据各自关联的赋权干扰编码表示矢量；利用所述生产线启用估计网络的交互聚焦单元，基于所述引导特征数据，对所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据各自关联的赋权干扰编码表示矢量进行干扰去除，生成所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据各自关联的干扰去除编码表示矢量；利用所述生产线启用估计网络的时序单元，基于所述x个参考生产线优化数据各自关联的启用时间，对所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据各自关联的干扰去除编码表示矢量进行调整，生成所述目标数字工厂生产线的x个估计生产线优化数据各自关联的编码表示矢量；利用解码器，对所述目标数字工厂生产线的x个估计生产线优化数据各自关联的编码表示矢量进行解码表示，生成所述目标数字工厂生产线的目标生产线启用数据。

8.根据权利要求7所述的基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法，其特征在于，所述方法还包括：从基础生产线启用数据中，获取范例数字工厂生产线的范例生产线运行配置数据以及y个范例生产线优化数据；y为正整数；利用初始图自编码器，对所述y个范例生产线优化数据各自关联的y组平面协同操作节点的映射操作数据进行编码，生成所述y个范例生产线优化数据各自关联的编码表示矢量；利用初始生产线启用估计网络，以所述范例数字工厂生产线在所述范例生产线运行配置数据中的表征矢量为限制依据，基于所述y个范例生产线优化数据各自关联的编码表示矢量，生成所述范例数字工厂生产线的y个估计生产线优化数据各自关联的编码表示矢量；基于所述y个范例生产线优化数据各自关联的编码表示矢量，确定所述y个范例生产线优化数据各自关联的协同操作逻辑区；基于所述y个范例生产线优化数据各自关联的协同操作逻辑区，确定所述y个范例生产线优化数据各自关联的操作标识阵列；对所述y个范例生产线优化数据各自关联的操作标识阵列与所述y个范例生产线优化数据各自关联的编码表示矢量进行融合处理，生成所述y个范例生产线优化数据各自关联的操作节点特征；对所述y个范例生产线优化数据各自关联的操作标识阵列与所述y个估计生产线优化数据各自关联的编码表示矢量进行融合处理，生成所述y个估计生产线优化数据各自关联的操作节点特征；对所述y个范例生产线优化数据各自关联的操作节点特征和所述y个估计生产线优化数据各自关联的操作节点特征进行特征距离计算，生成第一训练误差；基于所述y个范例生产线优化数据各自关联的编码表示矢量和y个估计生产线优化数据各自关联的编码表示矢量，确定第二训练误差；对所述第一训练误差和所述第二训练误差进行融合计算，生成全局训练误差；当所述全局训练误差大于门限值时，基于所述全局训练误差，对所述初始生产线启用估计网络中的神经元权重信息和所述初始图自编码器中的神经元权重信息进行更新；当依据更新后的初始生产线启用估计网络和更新后的初始图自编码器所获得的全局训练误差不大于所述门限值时，将更新后的初始生产线启用估计网络，输出为所述生产线启用估计网络，将更新后的初始图自编码器，输出为所述图自编码器。

9.一种基于流程工业数字工厂的业务数据管理系统，其特征在于，包括云平台和与所述云平台通信连接的流程工业数字工厂；所述云平台具体用于：从所述流程工业数字工厂中获取x个标准生产流程数据以及目标数字工厂生产线的生产线运行配置数据；x为正整数，每个标准生产流程数据中均包含预定义的生产操作数据；从所述x个标准生产流程数据中，提取x组标准空间协同操作节点各自关联的操作驱动指令数据，从所述生产线运行配置数据中，提取所述目标数字工厂生产线的基础空间协同操作节点对应的基础操作数据；一个标准生产流程数据对应一组标准空间协同操作节点的操作驱动指令数据；基于所述x组标准空间协同操作节点各自关联的操作驱动指令数据和所述基础空间协同操作节点对应的基础操作数据，将所述x个标准生产流程数据各自关联的预定义的生产操作数据映射到所述生产线运行配置数据中，生成所述目标数字工厂生产线的x个参考生产线优化数据；以所述目标数字工厂生产线在所述生产线运行配置数据中的表征矢量为限制依据，基于所述x个参考生产线优化数据，生成所述目标数字工厂生产线的目标生产线启用数据。

10.一种云平台，其特征在于，所述云平台包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质中存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令由所述处理器加载并执行以实现权利要求1-8中任意一项所述的基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法。

技术总结本申请实施例提供一种基于流程工业数字工厂的业务数据管理方法、系统及云平台，首先从流程工业数字工厂中获取多个标准生产流程数据以及目标数字工厂生产线的运行配置数据。随后，从标准生产流程数据中提取出标准空间协同操作节点的操作驱动指令数据，并从生产线运行配置数据中提取基础空间协同操作节点的基础操作数据，由此将标准生产流程中的预定义生产操作数据映射到目标生产线的配置中，生成多个参考生产线优化数据。最后，以目标生产线在配置数据中的表征矢量为限制依据，结合参考优化数据，生成目标生产线的启用数据，通过智能分析和优化，实现了家居产业生产流程的精准控制和高效管理，显著提高了生产效率和产品质量。技术研发人员：请求不公布姓名受保护的技术使用者：清远欧派集成家居有限公司技术研发日：技术公布日：2025/1/13