一种配置参数化输入与方案可视化输出的虚拟换线方法与流程

本发明涉及快速换线技术领域，尤其涉及一种配置参数化输入与方案可视化输出的虚拟换线方法。

背景技术

随着经济社会的发展，消费者对产品的多样化、个性化需求越来越大，使得制造业各行业竞争日益激烈，相关产品迭代频率变快，制造商不得不采用小批量多品种的生产方式来迅速的响应市场需求。而生产线频繁的转换产品增加了设备的等待时间，降低了设备的利用率，使得产线产能未能充分释放，减少了成品产量，因此有了快速换线技术。

但是传统的快速换线技术存在缺陷，对于整个换线过程，无法作到全局性的掌控，对内外作业没有进行准确区分，致使调试前的准备阶段和调试阶段花费了大量时间。

技术实现要素：

本发明的目的在于提出一种配置参数化输入与方案可视化输出的虚拟换线方法，解决了传统的快速换线的分析方法不够系统性、全局性和透明化的不足，能大大缩短生产线的换线时间。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种配置参数化输入与方案可视化输出的虚拟换线方法，包括以下步骤：

步骤一：规划场地布局；

步骤二：对专机设备进行建模；

步骤三：进行整线动态设计；

步骤四：运动控制系统与虚拟设备联调；

步骤五：构建虚拟换线系统；

步骤六：对虚拟换线系统进行迭代优化设计。

优选的，在步骤五中，构建虚拟换线系统包括搭建虚拟换线系统的“产线特征-设备配置”关联模式挖掘引擎，基于该挖掘引擎，自动配置生产线中各专机设备在主流水线上的位置，并自动规划用来搬运和替换生产线上的各专机设备的agv小车运动轨迹，自动生成换线方案，将换线方案进行可视化输出。

优选的，搭建虚拟换线系统的“产线特征-设备配置”关联模式挖掘引擎包括以下步骤：

步骤a：采集生产线的订单信息、工艺流程、设备数量、作业数量、生产节拍、各生产设备加工时间、产线运输速度、各生产设备间距和生产物料种类的生产配置参数原始信息数据；

步骤b：根据目标任务，所述目标任务包括换线时间或者生产节拍，对统计的产线配置数据进行预处理；

步骤c：根据机器学习模型，对步骤二中各个专机设备建立的模型进行训练，然后统计测试数据，选择适合目标任务的最佳模型；

步骤d：对步骤c中所选择的最佳模型进行评估和分析，调整该最佳模型的参数，使之达到最优。

优选的，在步骤六中，对虚拟换线系统进行迭代优化设计包括在虚拟换线系统上输入大量生产线的历史配置信息参数化的数据，经过虚拟换线系统的换线方案可视化输出，对换线方案进行结果分析、适应性分析、合理性评估，对比预期的换线要求与技术指标，判断是否满足换线需求。

优选的，所述技术指标包括但不限于瓶颈工艺、负荷分析、产线平衡、生产节拍和换线时间。

优选的，在步骤一中，规划场地布局包括依据生产车间建筑物结构，结合生产车间物流形式、制造工艺工程、生产组织形式、设备几何形态、现场工人和生产环境，进行生产线的整体布局。

优选的，在步骤二中，对专机设备进行建模包括依据生产线的各个专机设备，完成专机设备的三维建模，包括动件与不动件的分类建模，完成中间设备的设计，中间设备包括传输环节和缓存环节，并在三维虚拟设计平台上进行整线虚拟装配。

优选的，在步骤三中，进行整线动态设计包括完成专机设备与中间设备的动作规划、完成制品物流与运动规划和逻辑运动脚本的编制与封装，并进行离线模拟运行。

优选的，在步骤四中，运动控制系统与虚拟设备联调包括依据三维虚拟设计平台中的软件plc与实物控制系统中的实物plc或者运动控制卡进行i/o对接，并给予数字孪生技术，由实物控制系统对三维虚拟设计平台上的虚拟设备进行逻辑驱动，验证虚拟设备与实物设备的逻辑一致性。

有益效果：

1、使得换线过程更具透明性和系统性，可以模拟整个换线过程，实现生产线预换产，对换线时间进行预测，对换线过程进行优化；

2、减少设备等待时间，缩短换线时间；

3、简化生产计划，有助于均衡生产和实施准时化生产方式。

附图说明

图1是本发明的系统框架图；

图2是本发明的构建虚拟换线流程图；

图3是本发明的“产线特征-设备配置”关联模式挖掘引擎构建流程图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

在本发明中，如图1所示，首先，根据对产线的工艺流程和加工设备等产线参数进行分析，对主流水线与各专机设备进行三维建模；然后对各个专机设备的工艺动作进行分析，依据工艺动作对三维模型进行处理；接着编写专机设备的逻辑运动脚步并进行封装，将各个单机设备与实际控制系统进行联机调试，用来验证虚拟设备模型与实物设备的一致性。然后在以上基础上，通过将产线特征参数化和换线方案可视化，研发“产线特征-设备配置”关联模式挖掘的虚拟换线系统的执行引擎；最后输入大量的产线配置参数历史数据，通过对换线方案的结果进行分析以及与预期的换线指标进行对比，实现对虚拟换线系统进行迭代优化。

具体实施例如下：

本实施例的一种配置参数化输入与方案可视化输出的虚拟换线方法，包括以下步骤：

步骤一：如图2中的s1所示，规划场地布局；规划场地布局包括依据生产车间建筑物结构，结合生产车间物流形式、制造工艺工程、生产组织形式、设备几何形态、现场工人和生产环境，进行生产线的整体布局。

步骤二：如图2中的s2所示，对专机设备进行建模；包括依据生产线的各个专机设备，完成专机设备的三维建模，包括动件与不动件的分类建模，完成中间设备的设计，中间设备包括传输环节和缓存环节，并在三维虚拟设计平台上进行整线虚拟装配。

步骤三：如图2中的s3所示，进行整线动态设计；包括完成专机设备与中间设备的动作规划、完成制品物流与运动规划和逻辑运动脚本的编制与封装，并进行离线模拟运行。

步骤四：如图2中的s4所示，运动控制系统与虚拟设备联调；包括依据三维虚拟设计平台中的软件plc与实物控制系统中的实物plc或者运动控制卡进行i/o对接，并给予数字孪生技术，由实物控制系统对三维虚拟设计平台上的虚拟设备进行逻辑驱动，验证虚拟设备与实物设备的逻辑一致性。

步骤五：如图2中的s5所示，构建虚拟换线系统；构建虚拟换线系统包括搭建虚拟换线系统的“产线特征-设备配置”关联模式挖掘引擎，首先对产品生产过程数字化处理，包括步骤a：如图3中的s51所示，采集生产线的订单信息、工艺流程、设备数量、作业数量、生产节拍、各生产设备加工时间、产线运输速度、各生产设备间距和生产物料种类的生产配置参数原始信息数据；

步骤b：如图3中的s52所示，根据目标任务，所述目标任务包括换线时间或者生产节拍，对统计的产线配置数据进行预处理；

步骤c：如图3中的s53所示，根据机器学习模型，对步骤二中各个专机设备建立的模型进行训练，然后统计测试数据，选择适合目标任务的最佳模型；

步骤d：如图3中的s54所示，对步骤c中所选择的最佳模型进行评估和分析，调整该最佳模型的参数，使之达到最优。

基于“产线特征-设备配置”关联模式挖掘引擎，自动配置生产线中各专机设备在主流水线上的位置，并自动规划用来搬运和替换生产线上的各专机设备的agv小车运动轨迹，自动生成换线方案，再配合步骤一至步骤四，将换线方案进行可视化输出。

步骤六：如图2中的s6所示，对虚拟换线系统进行迭代优化设计；包括在虚拟换线系统上输入大量生产线的历史配置信息参数化的数据，经过虚拟换线系统的换线方案可视化输出，对换线方案进行结果分析、适应性分析、合理性评估，对比预期的换线要求与技术指标，技术指标包括但不限于瓶颈工艺、负荷分析、产线平衡、生产节拍和换线时间，最后判断是否满足换线需求。

以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。