产品网络化制造链的云端化信息矩阵构建方法与流程

本发明属于电子数据处理技术领域，涉及一种产品制造过程信息矩阵结构树模型，尤其涉及一种产品网络化制造链的云端化信息矩阵及其应用构建方法，主要是面向网络化制造的产品制造过程信息采集、存储及分析方法。

背景技术：

随着制造业“信息化”和“智能化”的不断深入，网络化制造、协同制造、众包众筹以及云制造等新的制造模式层出不穷，新制造模式均呈现出“个性化”和“离散化”的发展趋势。在网络化制造的环境下，产品制造过程都是以“制造链”的形式存在，所以建立一套产品网络化制造链的信息获取、存储及分析的系统，以实现“制造链”上下游企业间信息共享的实时性，制造过程的敏捷化和制造信息的增值。

当前，在制造领域使用最广的还是一维条形码，其本身所含信息量很少，产品的大量信息常常存储在远程的数据库服务器。目前国内外的一些现场产品信息查询终端，大多数将部分产品的信息下载存储到现场终端设备，然后通过查询终端设备中的数据来显示相应产品信息。但是上述形式存在着信息存储空间有限、产品信息完整性和实时性差等不足。二维条形码技术作为一种成熟、低廉的产品自动化识别技术，提供了快速、准确的数据编码和数据采集手段，在各个领域得到广泛的应用；近年来随着移动互联网的快速发展，尤其是在社交和移动支付领域的应用尤为普及。采用二维条形码技术很好地解决上述二者的不足，二维条形码具有以下优点：1)高密度编码，信息容量大(qr标准下最大尺寸是version40,即尺寸为177*177的二维码，按照40*40的标准来算的话，理论上的物理容量约3706个字节)；2)编码范围广；3)容错能力强，具有纠错功能；4)译码可靠性高；5)可引入加密措施；6)成本低，易制作，持久耐用。

网络化制造环境下产品在“制造链”上的移动都是通过物流来完成的。采用批量运输产品如果仅仅用二维码来记录单个产品信息，那么在物流过程中将会占据很长的时间。结合运用rfid和二维码技术可以很好地解决这一问题，在产品的制造加工过程中用二维码来记录产品加工信息，而在物流过程中用rfid电子标签来记录产品物流信息。通过二维码与rfid电子标签的绑定便可以完整记录产品制造过程中所有信息。

本发明主要应用于网络化制造环境下，通过本发明的方法建立产品制造过程信息矩阵结构树模型，将产品空间上离散的制造信息集成云端。再对集成的信息进行分析、处理，让参与离散型制造模式的企业共享集成的信息，从而为企业带来更多的附加值。

技术实现要素：

本发明的目的是提供产品网络化制造链的云端化信息矩阵及其应用方法。通过在本发明中，产品是按照根据订单拆解成一个或者多个批次进行生产，二维码用来唯一记录单个产品制造信息，rfid标签用于记录单个批次的物流信息。结合rfid标签与二维码的优点可以快速获取产品制造过程信息，并可以在移动端进行相应数据操作。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

1)确定产品生产订单，根据企业实际生产安排确定工厂，绑定rfid读写器编号与工厂编号，

绑定二维码读写设备与工位编号。绑定好的rfid读写器、工厂和二维码读写器的对应关系如下：

其中：

a)rreaderid表示rfid读写器的编号；

b)factoryid表示产品制造过程中不同工厂的编号；

c)creaderid表示同一工厂不同工位上二维码读写器的编号。

d)表示rfid读写器编号与工厂编号之间是一对多的关系，因为rfid电子标签主要用于记录物流信息，所以一般单个工厂至少有两台以上的rfid读写器，分别用于记录产品到达与产品离开时的状态信息。

e)表示二维码读写设备编号与工厂编号之间是一对多的关系，具体的m可以表示某一工厂的工位数。

2)产品粘贴二维码，并初始化二维码信息。初始化的过程是将产品的静态信息和动态信息的链接生成特定的二维码，扫描二维码便可以获取产品的静态信息以及访问云端存储的连接。

产品的制造过程信息的记录是由二维码和rfid标签共同承担的，产品信息表示如下：

productinfo＝(staticinfodynamicinfo)(1)

其中，staticinfo与产品本身属性相关的信息(简写为si)，在整个生命周期的流程中不会改变。另外staticinfo同时存储在云端和二维码中，所以不用连接云端数据库的时候也是可以获取这部分信息，使得现场人员在断网的条件下也能对被加工的产品进行相应操作。

staticinfo＝(pidnamesizebomidtype…)(2)

其中：

a)pid表示产品编号，具有唯一标识。

b)name、size、bomid和type分别表示产品的名称，尺寸，物料清单和类型。

3)产品经过工厂i各个工位的加工，更新加工信息mii到云端数据库。

其中：mii为产品制造过程中工厂i内的加工信息，其信息是由工厂i内不同工位加工过程中产生的。所以mii也可以表示如下式：

其中：

a)用于表示工厂i的工位j上的制造信息。

b)是状态变量，当标明产品的制造流程中不包含工厂i的工位j，即：

c)值得一提的是，当产品的制造流程中不包括工厂i时，有mii的第一列的值都为0，即那么mii＝(0)。

d)表示某一产品到达工位j的时刻，即产品到达工位j扫码的时刻；表示该产品完成加工后的扫码时刻。那么该产品在工位j实际加工的时间可以近似地表示为：

e)分别表示产品在工厂i的工位j操作工编号。

f)表示产品在工厂i的工位j作为零部件被装配到的另一产品上，取值为该另一产品的编号；值得注意的是，当产品作为零部件装配到其他产品上时，产品的信息便停止更新，即其信息矩阵不再变化。当时，表示产品未装配到任何产品上。

g)表示产品在工厂i的工位j装配上了另一产品，取值为该另一产品的编号。当时，表示产品未装配任何零件。

产品批量打包，粘贴rfid电子标签绑定二维码编号与电子标签编号。整个系统中的产品编号与rfid标签编号的对应关系如下：

其中：

a)rid表示rfid电子标签的编号，具有唯一性；

b)pid表示二维码的编号，也是唯一标识的；

c)表示产品编号与rfid标签编号是多对一的关系，l为批量打包产品数。

物流运输到工厂k，记录物流信息loginfo，并计算到达工厂k的时间tk。loginfo记录形式如下：

其中：

a)lik用于表示工厂i与工厂k之间的物流信息，形式如下：

lik＝(sikridlstiletktradidemid…)(8)

b)sik是lik状态变量，当sik＝0，标明产品的制造流程中工厂i与工厂k之间不存在物流关系，即：

c)lsti表示打包后的批量产品在从工厂i出发的时刻，以电子标签经过物流门的时刻来计；letk表示打包后的批量产品在到达工厂k的时刻，同样以电子标签经过物流门的时刻来计。该批次产品在工厂i与工厂k之间的物流时间便可以计算如下式：

ltik＝letk-lsti(9)

d)tradik和emid分别表示产品在工厂i与工厂k之间运输过程中运输工具编号和操作工编号。

4)当制造加工或者物流过程中产生意外情况，造成产品到达工厂k的实际时间超过预期时间，即时，工厂k则需要对于之前编制的生产计划做调整，以减少因为缺货造成的停工损失。

5)整个流程中所有dynamicinf的变动都会被实时记录到云端数据库，并可以被相关权限的参与人员使用，为生产计划和决策提供更全面、实时的信息。

6)基于产品bom结构图，将采集在云端数据库的产品和零部件的productinfo根据装配关系建立关联关系，最终形成产品制造过程信息矩阵结构树。通过信息矩阵结构树可以完整地记录产品及其零部件的所有制造信息，便于产品进行产品信息追踪。

本发明最终达成的效果是：

1.以一种矩阵的形式来存储产品制造过程中的数据，将产品制造过程中的动态信息分为制造信息和物流信息，采用矩阵形式不仅能更全面地记录产品的制造过程信息，还可以很直观地将数据的产生过程记录下来，方便产品日后的信息追踪。

2.实现了离散型制造模式下分布在不同工厂信息的集成，通过建立一套完善的产品制造过程信息系统，实时采集产品生产过程中的数据，然后储存于云端，共享于产品制造过程参与的所有企业。

3.对集成后的信息进行分析后，便可以使得信息增值。例如通过对产品在每个工厂中每个工位的加工信息的处理，便可以对产品按不同工场做价值流分析，作为工厂优化制造流程的依据。另外，由于信息实现了云端共享，当产品在某一过程中因意外而造成的延迟会第一时间通知到后继工厂。

附图说明

图1为产品制造过程信息处理流程图；

图2为某一产品矩阵制造过程示意图；

图3为产品制造过程模型示意图；

图4为产品a的bom结构图；

图5为基于产品bom的信息矩阵结构树。

具体实施方式

下面结合附图和实施方式对本发明进一步说明。

图1是本发明的具体实施方式，包括步骤如下：

步骤1：本发明中rfid标签被用于不同工厂之间产品批量运输的标识，提高了产品在不同工厂的出入库效率和产品存放的安全性；二维码作为产品标识，记录产品的唯一编码和制造过程信息云端数据库的url，然后通过移动端扫码连接云端数据库便可以获取产品完整的制造过程信息。

步骤2：根据产品的生产流程，确定其在不同工厂的处理流程以及供应链上各个环节前后的位置关系，确定rfid读写器的部署，绑定读写器编号与工厂编号。在同一工厂的不同工位部署二维码扫描设备，用于更新产品信息，并且可以查看当前产品前序工位的加工信息和前序工厂的物流信息。整个系统中，rfid读写器、工厂和二维码读写器的对应关系如下：

其中：

其中：

a)rreaderid表示rfid读写器的编号；

b)companyid表示产品制造过程中不同地点的编号；

c)creaderid表示同一工厂不同工位上二维码读写器的编号。

d)表示rfid读写器编号与工厂编号之间是多对一的关系，因为rfid电子标签主要用于记录物流信息，所以一般单个工厂至少有两台以上的rfid读写器，分别用于记录产品到达与产品离开时的状态信息。

e)表示二维码读写设备编号与工厂编号之间是多对一的关系，具体的m可以表示某一工厂的工位数。

步骤3：产品的制造过程信息的记录是由二维码和rfid标签共同承担的，产品信息表示如公式(1)所示：

productinfo＝(staticinfodynamicinfo)(1)

其中，staticinfo与产品本身属性相关的信息，如公式(2)，在整个生命周期的流程中不会改变。另外staticinfo同时存储在云端和二维码中，所以不用连接云端数据库的时候也是可以获取这部分信息，使得现场人员在断网的条件下也能对被加工的产品进行相应操作。

staticinfo＝(pidnamesizebomidtype…)(2)

其中：

c)pid表示产品编号，具有唯一标识。

d)name、size、bomid和type分别表示产品的名称，尺寸，物料清单和类型。

与staticinfo对应的是dynamicinfo，是生命周期的不同阶段和工厂的加工而生成的信息和不同工厂之间的物流信息，所以dynamicinfo表示形式如公式(3)所示：

dynamicinfo＝(manuinfologinfo)(3)

3.1在本发明中manuinfo的采集和更新是通过二维码技术来实现的，每个工位都设有二维码读写设备用以获取产品的信息，并将加工信息添加到产品的记录中。manuinfo的矩阵表示形式公式(4)所示：

其中：mii为产品制造过程中工厂i内的加工信息，其信息是由工厂i内不同工位加工过程中产生的。

所以mii也可以表示如下式：

其中：

a)用于表示工厂i的工位j上的制造信息。

b)是状态变量，当标明产品的制造流程中不包含工厂i的工位j，即：

c)值得一提的是，当产品的制造流程中不包括工厂i时，有mii的第一列的值都为0，即那么mii＝(0)。

d)表示某一产品到达工位j的时刻，即产品到达工位j扫码的时刻；表示该产品完成加工后的扫码时刻。那么该产品在工位j实际加工的时间可以近似地表示为：

e)分别表示产品在工厂i的工位j操作工编号。

f)表示产品在工厂i的工位j作为零部件装配到的产品号的产品上。值得注意的是，当产品作为零部件装配到其他产品上时，产品的信息便停止更新，即其信息矩阵不再变化。当时，表示产品未装配到任何产品上。

g)表示产品在工厂i的工位j装配的产品号的零部件。当时，表示产品未装配任何零件。

3.2在本发明中，loginfo是由部署在不同工厂的rfid读写器读取rfid电子标签的方式来实现物流信息获取与更新，批量包装的产品所以每个rfid电子标签编号绑定多个二维码标签编号。整个系统中的二维码、rfid标签的对应关系如下：

其中：

a)rid表示rfid电子标签的编号，具有唯一性；

b)pid表示产品编号，也是唯一标识的；

c)表示产品编号与rfid标签编号是多对一的关系，l为批量打包的产品数量。

3.3loginfo表示形式如公式(7)所示：

其中：

e)lik用于表示工厂i与工厂k之间的物流信息，形式如下：

lik＝(sikridlstiletktradidemid…)(8)

f)sik是lik状态变量，当sik＝0，标明产品的制造流程中工厂i与工厂k之间不存在物流关系，即：

g)lsti表示打包后的批量产品在从工厂i出发的时刻，以电子标签经过物流门的时刻来计；letk表示打包后的批量产品在到达工厂k的时刻，同样以电子标签经过物流门的时刻来计。该批次产品在工厂i与工厂k之间的物流时间便可以计算如下式：

ltik＝letk-lsti(9)

h)tradik和emid分别表示产品在工厂i与工厂k之间运输过程中运输工具编号和操作工编号。

步骤4：按照3.1)和3.2)节中的方式记录产品的manuinfo和loginfo，那么产品的dynamicinfo便可以通过二者的相加得到。计算如下：

步骤5：在完成产品的dynamicinfo记录，结合产品的staticinfo，便记录了一个产品的制造过程的所有信息。为了方便计算，这里先将staticinfo和dynamicinfo的增广为(n+1)×(n+1)维的矩阵。

staticinfo经过变换后的结果如下：

其中：

si＝(pidnamesizebomidtype…)(14)

dynamicinfo经过变换后的结果如下：

步骤6：完成步骤5后便可将产品的制造过程信息叠加到一个矩阵中，即productinfo可以用矩阵表示为：

通过以上矩阵运算便将一个产品的制造过程信息用矩阵表示，而且本发明的信息记录方式全程都是通过二维码扫描设备和rfid读写器来完成的，无需通过现场工作人员输入，大大加快了信息的处理速度；此外，信息是实时通过云来存储，后面工厂或者工位可以查看此前所记录的所有信息。

最终结果是每一个产品都会在productinfo矩阵中形成一天从si到mnn的线路。以图2为例，从产品信息productinfo矩阵中，我们可以知道：该产品的分别在工厂m11、m22、m44和m66等进行了加工，然后通过l12、l24和l46的物流运输串联各工厂。

基于产品bom结构图，将采集在云端数据库的产品和零部件的productinfo根据装配关系建立关联关系，最终形成产品制造过程信息矩阵结构树。通过信息矩阵结构树可以完整地记录产品及其零部件的所有制造信息，便于产品进行产品信息追踪。

分析矩阵中向量的属性可以进一步获取以下更有价值的信息，以时间属性为例：

a)产品的制造加工时间整个制造过程周期便可以计算如下：

某一产品在工厂i增值时间(valueaddedtime)，即各个工位实际加工时间之和：

某一产品在生制造程中的总的增值时间(valueaddedtime)，即各个工厂增值时间之和：

vattotal＝mt1+mt2+mt3+…+mtn(21)

再计算产品在制造过程的非增值时间(non-valueaddingtime)，即产品制造周期减去增值时间：

nat＝ttotal-vattotal(22)

综合以上便可以进行该产品制造过程中的价值流分析。

b)在系统实际运行过程中，会根据一段时期的历史数据获取产品在各个工厂的平均加工时间和各工厂之间的平均物流时间这些数据可以作为系统运行时预计到达各工厂时间的依据。

以图2为例，产品到达工厂4的估计时刻根据产品当前所处的状态不同，计算有如下两种形式：当产品还在工厂2加工时：

或者，当产品在从工厂2到工厂4的运输过程中时：

c)在产品的制造过程中，一旦订单确定，其到达每一个工厂的时间和物流时间都是可以预计。通过云端的实时分享，后续工厂可以获取当前产品的所在位置和状态，并且可以估算到达其工厂的时间，以此来安排生产。

d)当制造加工或者物流过程中产生意外情况，造成时间的延迟，即时，工厂k则需要对于之前编制的生产计划做调整，以减少因为缺货造成的停工损失。

案例说明

按照实施方式，将本发明的方法通过实例来进行验证。假设现在通过本发明的信息系统生产a产品10000件，产品a的bom图如图4所示。以其中产品a的部件b为例来演示其系统信息采集及分析流程，b在被装配到a之前，可以视为一个产品。具体生产流程如下：

步骤1：确定其在不同工厂的处理流程以及供应链上各个环节前后的位置关系，由公式(25)可以看出，产品b的制造过程要经过m11～m55五个工厂，然后工厂之间以物流来串联。

其中：

a)si＝(b00001b100bom001type…)

b)在产品进入生产流程之前，productinfo中的除了静态信息si，其余均为即：m11～m55都为l12，l23，l34和l45也都为这些信息将会在制造过程中逐步被添加到productinfo矩阵中。

步骤2：当产品开始进入生产流程时，经过工厂1的加工，将会产生制造信息m11。

步骤3：当产品在工厂1生产完成后，通过物流运输到工厂2，其中物流信息记录如下：

l12＝(1r0012017/3/1/8：07：052017/3/1/9：05：26trad001em2001…)(27)

步骤4：当a产品在工厂1生产完成后，按照批量为100将b产品打包，然后一起运往工厂2。

步骤5：重复步骤2和4，便可以获得产品编号b00001的b产品整个制作过程信息：

其中：

a)m11～m55的制造信息如表1：

表1：产品编号b00001的b产品的制造信息汇总表

步骤2：当产品开始进入生产流程时，经过工厂1的加工，将会产生制造信息m11。

b)l12，l23和l34物流信息记录如表2所示：

表2：产品编号b00001的b产品的物流信息汇总表

步骤5：通过以上矩阵运算便将一个产品的制造过程信息用矩阵表示，而且本发明的信息记录方式全程都是通过二维码扫描设备和rfid读写器来完成的，无需通过现场工作人员输入，大大加快了信息的处理速度；此外，信息是实时通过云来存储，后面工厂或者工位可以查看此前所记录的所有信息。

步骤6：经过类似的流程，也可以获取产品a中所有零件和部件的信息矩阵，最终可以获得产品a的信息矩阵结构树，如图5所示。

步骤7：分析矩阵中向量的属性可以进一步获取以下更有价值的信息：

a)产品的制造加工时间整个制造过程周期便可以计算如下：

某一产品在生制造程中的总的增值时间(valueaddedtime)，即各个工厂增值时间之和：

vattotal＝mt1+mt2+mt3+…+mtn＝32m46s(30)

再计算产品在制造过程的非增值时间(non-valueaddingtime)，即产品制造周期减去增值时间：

nat＝ttotal-vattotal＝11h3m29s

综合以上对进行该产品的价值流分析：

b)从表1可以很清晰地看出，产品编号为b00001的部件b是在工厂1的工位4装配了产品编号为d00121的零件d，在工厂3的工位2装配了产品编号为e10471零件e，最后在工厂5的工位3上被装配到产品a上。类似的，对于产品a与各零部件之间的装配关系也是可以从信息矩阵中获取的。当如图5所示的产品信息矩阵结构树建立后，便可以实现产品信息的追踪。