基于工业物联网的制造流程管理方法、系统、设备及介质与流程

本申请涉及工业物联网，尤其涉及基于工业物联网的制造流程管理方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、工业物联网是将具有感知、管控能力的各类采集、控制传感器或控制器，通过物联感知和通信技术融入到工业生产过程各个环节，从而提高生产效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。

2、目前将工业物联网运用在智能制造车间内时，可便于后台管理人员实时掌握车间运行状况，以便快速统一调度，以保证生产正常运行，而在制造流程中，产品质量和生产效率一直是工业制造的首要追求，目前制造车间一般配置多台设备运行，以形成自动化生产线，当产品质量或生产效率出现问题时，现有工业制造管理方法难以准确排查出故障设备，需要人工逐个去排查，而设备数量较多，导致故障设备排查效率低。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供基于工业物联网的制造流程管理方法、系统、设备及介质，旨在解决现有工业制造管理方法针对产品质量或生产效率出现问题时的故障设备排查效率较低的技术问题。

2、为实现上述目的，本申请提供一种基于工业物联网的制造流程管理方法，包括以下步骤：

3、获取在预设周期产出的目标产品的合格率和生产率；

4、将合格率与预设的合格阈值比较，若合格率小于合格阈值，获取目标产品中缺陷产品的产品图像；

5、根据产品图像，获取与缺陷产品相关联的设备类型；其中，设备类型包括生产设备和质检设备；

6、对多台生产设备进行故障检测和/或对多台质检设备进行故障检测，将故障检测不合格的生产设备和/或质检设备标记为第一故障设备；

7、将生产率与预设的产率阈值比较，若生产率小于产率阈值，对多台生产设备进行产量检测，将产量检测不合格的生产设备标记为第二故障设备。

8、可选地，根据产品图像，获取与缺陷产品相关联的设备类型，包括：

9、根据产品图像，获取缺陷程度值；其中，缺陷程度值表示缺陷产品的缺陷部分与标准产品的比值；

10、将缺陷程度值与预设的第一标准阈值比较；

11、若缺陷程度值大于或等于第一标准阈值，则识别与缺陷产品相关联的设备类型为生产设备；

12、若缺陷程度值小于第一标准阈值，则识别与缺陷产品相关联的设备类型为质检设备。

13、可选地，根据产品图像，获取缺陷程度值，包括：

14、对产品图像进行灰度处理，以获得灰度图像；

15、对灰度图像进行降噪处理；

16、对降噪处理后的灰度图像进行阈值分割，以获得黑白图像；

17、将黑白图像与预设的数据库比较，以获取缺陷程度值。

18、可选地，对多台生产设备进行故障检测，包括：

19、对每台生产设备产出预设数量的目标产品进行检测，以获得缺陷产品的数量；

20、将缺陷产品的数量与预设的第二标准阈值比较；

21、若缺陷产品的数量大于或等于第二标准阈值，则将对应的生产设备识别为第一故障设备。

22、可选地，对多台质检设备进行故障检测，包括：

23、对每台质检设备以及标准设备输入同样数量的样本产品；其中，样本产品中掺杂有多个缺陷产品，标准设备为无故障的质检设备；

24、获取每台质检设备检测样本产品的实测缺陷率以及标准设备检测样本产品的标准缺陷率；

25、将实测缺陷率与标准缺陷率比较；

26、若实测缺陷率大于或等于标准缺陷率，则将对应的质检设备识别为第一故障设备。

27、可选地，对多台生产设备进行产量检测，包括：

28、获取每台生产设备在预设时间的产品生产量；

29、将产品生产量与预设的标准产值比较；

30、若产品生产量小于标准产值，则将对应的生产设备识别为第二故障设备。

31、可选地，若所有生产设备对应的产品生产量均大于或等于标准产值，还包括：

32、获取多组产品生产量数据的平均产量值；

33、将平均产量值与预设的标准平均值比较；其中，标准平均值大于标准产值；

34、若平均产量值小于标准平均值，将产品生产量按数值大小进行排名，将产品生产量排名末n位的对应生产设备识别为故障设备；其中，n为大于0的正整数。

35、为实现上述目的，本申请还提供一种基于工业物联网的制造流程管理系统，包括依次通信连接的用户平台、服务平台、管理平台、传感网络平台和设备对象平台，设备对象平台包括：

36、率值获取模块，用于获取在预设周期产出的目标产品的合格率和生产率；

37、比较及获取模块，用于将合格率与预设的合格阈值比较，若合格率小于合格阈值，获取目标产品中缺陷产品的产品图像；

38、设备类型识别模块，用于根据产品图像，获取与缺陷产品相关联的设备类型；其中，设备类型包括生产设备和质检设备；

39、第一检测模块，用于对多台生产设备进行故障检测和/或对多台质检设备进行故障检测，将故障检测不合格的生产设备和/或质检设备标记为第一故障设备；

40、第二检测模块，用于将生产率与预设的产率阈值比较，若生产率小于产率阈值，对多台生产设备进行产量检测，将产量检测不合格的生产设备标记为第二故障设备。

41、为实现上述目的，本申请还提供一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现上述的方法。

42、为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现上述的方法。

43、本申请所能实现的有益效果如下：

44、本申请通过获取在预设周期产出的目标产品的合格率和生产率，针对合格率管控，先将合格率与预设的合格阈值比较，若合格率小于合格阈值，则需要排查出导致合格率下降的对应设备，本申请通过获取目标产品中缺陷产品的产品图像，根据产品图像，可确认与缺陷产品相关联的设备类型，主要包括生产设备和质检设备，从而可先缩小排查范围，提高排查效率和准确率，然后根据确认的设备类型，对多台生产设备进行故障检测和/或对多台质检设备进行故障检测，然后将故障检测不合格的生产设备和/或质检设备标记为故障设备，以便于后续故障维修；针对生产率，通过将生产率与预设的产率阈值比较，若生产率小于产率阈值，对多台生产设备进行产量检测，将产量检测不合格的生产设备标记为故障设备，因此，本申请可在线排查故障设备，从而提高了产品质量或生产效率出现问题时的故障设备排查效率。

技术特征：

1.一种基于工业物联网的制造流程管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于工业物联网的制造流程管理方法，其特征在于，所述根据所述产品图像，获取与所述缺陷产品相关联的设备类型，包括：

3.如权利要求2所述的基于工业物联网的制造流程管理方法，其特征在于，所述根据所述产品图像，获取缺陷程度值，包括：

4.如权利要求1或2所述的基于工业物联网的制造流程管理方法，其特征在于，所述对多台所述生产设备进行故障检测，包括：

5.如权利要求1或2所述的基于工业物联网的制造流程管理方法，其特征在于，所述对多台所述质检设备进行故障检测，包括：

6.如权利要求1所述的基于工业物联网的制造流程管理方法，其特征在于，所述对多台所述生产设备进行产量检测，包括：

7.如权利要求6所述的基于工业物联网的制造流程管理方法，其特征在于，若所有所述生产设备对应的所述产品生产量均大于或等于所述标准产值，还包括：

8.一种基于工业物联网的制造流程管理系统，其特征在于，包括依次通信连接的用户平台、服务平台、管理平台、传感网络平台和设备对象平台，所述设备对象平台包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了基于工业物联网的制造流程管理方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取在预设周期产出的目标产品的合格率和生产率；将合格率与预设的合格阈值比较，若合格率小于合格阈值，获取目标产品中缺陷产品的产品图像；根据产品图像，获取与缺陷产品相关联的设备类型；其中，设备类型包括生产设备和质检设备；对多台生产设备进行故障检测和/或对多台质检设备进行故障检测，将故障检测不合格的生产设备和/或质检设备标记为第一故障设备；将生产率与预设的产率阈值比较，若生产率小于产率阈值，对多台生产设备进行产量检测，将产量检测不合格的生产设备标记为第二故障设备，本申请具有提高了故障设备排查效率的优点。

技术研发人员：邵泽华,权亚强,梁永增,刘红建
受保护的技术使用者：成都秦川物联网科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17