基于工业物联网的生产流程管理方法、系统、设备及介质与流程

本技术涉及物联网的，尤其是涉及基于工业物联网的生产流程管理方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、生产自动化，是指不需要人直接参与操作，而由机械设备、仪表和自动化装置来完成产品的全部或部分加工的生产过程。根据自动化的程度，可分为半自动化生产和全自动化生产；前者是在生产过程中部分采用自动化技术，部分由人工操作；后者是生产的全过程的全部工序，包括上料、下料、包装、运输等都不需要人直接参加操作，只是间接地监督机器工作。

2、目前，自动化生产线的管理主要通过现场的工作人员进行管理，这些工作人员会定时查看各个加工设备的状态和生产线上的产品情况，但生产线上的加工设备数量通常较多，导致工作人员无法及时发现加工设备可能出现的问题，管理力度较低，且此种管理方式费时费力，管理效率较低，难以满足自动化生产线对高效率的管理要求。

技术实现思路

1、为了提高对生产流程的管理力度，本技术提供基于工业物联网的生产流程管理方法、系统、设备及介质。

2、第一方面，本技术提供了基于工业物联网的生产流程管理方法，采用如下的技术方案：

3、基于工业物联网的生产流程管理方法，用于工业物联网系统，所述工业物联网系统包括管理平台，所述方法由管理平台执行，包括：

4、获取各个加工设备的各项故障指标数据，并根据各项所述故障指标数据确定各个加工设备的故障评估值；

5、对于每一个加工设备，判断所述加工设备的所述故障评估值是否大于对应的预设值，若是，则将所述加工设备作为目标加工设备，并根据所述目标加工设备确定非目标加工设备；

6、根据所述目标加工设备的各项所述故障指标数据确定所述目标加工设备的最优工作参数，并根据所述最优工作参数确定各个所述非目标加工设备对应的适配工作参数；

7、根据所述最优工作参数和所述适配工作参数生成参数调节指令，以将所述目标加工设备的当前工作参数调节至所述最优工作参数，且将各个所述非目标加工设备的当前工作参数调节至所述对应的适配工作参数。

8、通过采用上述技术方案，获取各个加工设备的各项故障指标数据，并根据各项故障指标数据确定各个加工设备的故障评估值；对于每一个加工设备，判断加工设备的故障评估值是否大于对应的预设值，若是，则将加工设备作为目标加工设备，并根据目标加工设备确定非目标加工设备，接着根据目标加工设备的各项故障指标数据确定目标加工设备的最优工作参数，并根据最优工作参数确定各个非目标加工设备对应的适配工作参数，然后最优工作参数和适配工作参数生成参数调节指令，以将目标加工设备的当前工作参数调节至最优工作参数，且将各个非目标加工设备的当前工作参数调节至对应的适配工作参数。相对于人工管理的方式，通过本技术的方法能够在加工设备出现故障前对加工设备的各项工作参数进行调整，提高了对生产流程的管理力度，同时更加省时省力，提高了管理效率，更能满足自动化生产线对高效率的管理要求。

9、可选的，所述获取各个加工设备的各项故障指标数据，并根据各项所述故障指标数据确定各个加工设备的故障评估值的步骤，包括：

10、获取各个加工设备的各项故障指标数据，所述各项故障指标数据包括工作电流、加工设备监测点的监测温度和振动强度；

11、对各项所述故障指标数据进行归一化处理，得到各项所述故障指标数据对应的归一化数值；

12、根据各项所述故障指标数据对应的预设权重和所述归一化数值计算各个加工设备的故障评估值。

13、通过采用上述技术方案，为了得到加工设备的故障评估值，先获取各个加工设备的各项故障指标数据，然后对各项故障指标数据进行归一化处理，得到各项故障指标数据对应的归一化数值，最后根据各项故障指标数据对应的预设权重和归一化数值进行计算，从而各个加工设备的故障评估值。

14、可选的，所述根据所述目标加工设备的各项所述故障指标数据确定所述目标加工设备的最优工作参数的步骤，包括：

15、获取所述目标加工设备的历史数据，所述历史数据包括历史工作参数和历史故障指标数据，并按照预设比例对所述历史工作参数进行划分，形成训练数据集、验证数据集和测试数据集；

16、根据所述训练数据集、所述验证数据集和所述测试数据集对预先建立的故障指标模型进行训练，得到经训练的故障指标模型；

17、根据所述验证数据集对所述经训练的故障指标模型进行优化，得到经优化的故障指标模型；

18、根据所述测试数据集对所述经优化的故障指标模型进行测试，得到经测试的故障指标模型；

19、将所述目标加工设备的各项所述故障指标数据输入至所述经测试的故障指标模型中，得到所述目标加工设备的最优工作参数。

20、通过采用上述技术方案，为了得到目标加工设备的最优工作参数，先获取目标加工设备的历史数据，历史数据包括历史工作参数和历史故障指标数据，并按照预设比例对历史工作参数进行划分，形成训练数据集、验证数据集和测试数据集，然后根据训练数据集、验证数据集和测试数据集对预先建立的故障指标模型进行训练，得到经训练的故障指标模型，接着根据验证数据集对经训练的故障指标模型进行优化，得到经优化的故障指标模型，然后根据测试数据集对经优化的故障指标模型进行测试，得到经测试的故障指标模型，然后将目标加工设备的各项故障指标数据输入至经测试的故障指标模型中，从而得到目标加工设备的最优工作参数。

21、可选的，所述根据所述最优工作参数确定各个所述非目标加工设备对应的适配工作参数的步骤，包括：

22、获取所述目标加工设备的目标设备类型，并根据所述目标设备类型获取所述目标加工设备对应的第一对照表；所述第一对照表包括所述目标加工设备的第一工作参数与所述目标加工设备的第一加工速度，所述第一对照表用于表示所述第一工作参数与所述第一加工速度之间的第一映射关系；

23、将所述最优工作参数在所述第一对照表中进行匹配，得到所述目标加工设备的目标加工速度；

24、获取各个所述非目标加工设备的非目标设备类型，并根据所述非目标设备类型获取各个所述非目标加工设备对应的第二对照表；所述第二对照表包括所述非目标加工设备的第二工作参数与所述非目标加工设备的第二加工速度，所述第二对照表用于表示所述第二工作参数与所述第二加工速度之间的第二映射关系；

25、将所述目标加工速度在所述第二对照表中进行匹配，得到各个所述非目标加工设备对应的适配工作参数。

26、通过采用上述技术方案，为了各个非目标加工设备对应的适配工作参数，先获取目标加工设备的目标设备类型，并根据目标设备类型获取目标加工设备对应的第一对照表，第一对照表包括目标加工设备的第一工作参数与目标加工设备的第一加工速度，第一对照表用于表示第一工作参数与第一加工速度之间的第一映射关系，然后将最优工作参数在第一对照表中进行匹配，得到目标加工设备的目标加工速度，接着获取各个非目标加工设备的非目标设备类型，并根据非目标设备类型获取各个非目标加工设备对应的第二对照表，第二对照表包括非目标加工设备的第二工作参数与非目标加工设备的第二加工速度，第二对照表用于表示第二工作参数与第二加工速度之间的第二映射关系，然后将目标加工速度在第二对照表中进行匹配，从而得到各个非目标加工设备对应的适配工作参数。

27、可选的，在所述获取各个加工设备的各项故障指标数据，并根据各项所述故障指标数据确定各个加工设备的故障评估值的步骤之前，还包括：

28、获取订单信息，并根据所述订单信息得到待加工产品的产品加工信息；所述产品加工信息包括产品加工类型、产品加工参数、产品加工总量和产品加工期限；

29、根据所述产品加工信息确定产品加工计划；

30、获取加工设备信息，并根据所述加工设备信息和所述产品加工计划生成生产线的流程控制参数；所述流程控制参数包括各个加工设备的工作参数。

31、通过采用上述技术方案，为了对整个生产流程进行管理，先获取订单信息，并根据订单信息得到待加工产品的产品加工信息，接着根据产品加工信息确定产品加工计划，然后获取加工设备信息，并根据加工设备信息和产品加工计划生成生产线的流程控制参数，流程控制参数包括各个加工设备的工作参数，从而根据流程控制参数对整个生产流程进行管理和控制。

32、可选的，所述根据所述产品加工信息确定产品加工计划的步骤，包括：

33、获取生产线的平均加工速度，并根据所述产品加工总量和所述平均加工速度确定加工总时长；

34、获取工作人员的工作时间段，并根据所述工作时间段、所述产品加工期限和所述加工总时长确定加工设备的加工时间段；

35、根据所述加工时间段和所述产品加工总量确定各个加工时间段的加工数量；

36、根据所述产品加工期限、所述加工时间段和所述加工时间段对应的所述加工数量生成产品加工计划。

37、通过采用上述技术方案，为了生成产品加工计划，获取生产线的平均加工速度，并根据产品加工总量和平均加工速度确定加工总时长，然后获取工作人员的工作时间段，并根据工作时间段、产品加工期限和加工总时长确定加工设备的加工时间段，接着根据加工时间段和产品加工总量确定各个加工时间段的加工数量，最后根据产品加工期限、加工时间段和加工时间段对应的加工数量生成产品加工计划。

38、可选的，所述方法还包括：

39、获取已加工产品的加工数据，并对所述加工数据和所述产品加工参数进行差异性分析，得到加工精度差异信息；所述加工数据包括加工尺寸、加工位置和加工形状；

40、对于每一个已加工产品，获取所述已加工产品的产品种类，并根据所述产品种类获取所述已加工产品的精度要求信息；

41、根据所述加工精度差异信息和所述精度要求信息判断所述已加工产品是否合格，若否，则生成不合格信息。

42、通过采用上述技术方案，为了确定已加工的产品是否合格，获取已加工产品的加工数据，并对加工数据和产品加工参数进行差异性分析，得到加工精度差异信息；对于每一个已加工产品，获取该已加工产品的产品种类，并根据产品种类获取该已加工产品的精度要求信息，然后根据加工精度差异信息和精度要求信息判断该已加工产品是否合格，若该已加工产品不合格，则生成不合格信息，若该已加工产品合格，则生成合格信息。

43、第二方面，本技术还提供了基于工业物联网的生产流程管理系统，采用如下的技术方案：

44、基于工业物联网的生产流程管理系统，包括管理平台，所述管理平台被配置有：

45、故障评估值生成模块，用于获取各个加工设备的各项故障指标数据，并根据各项所述故障指标数据确定各个加工设备的故障评估值；

46、故障评估值判断模块，用于对于每一个加工设备，判断所述加工设备的所述故障评估值是否大于对应的预设值，若是，则将所述加工设备作为目标加工设备，并根据所述目标加工设备确定非目标加工设备；

47、最优工作参数确定模块，用于根据所述目标加工设备的各项所述故障指标数据确定所述目标加工设备的最优工作参数，并根据所述最优工作参数确定各个所述非目标加工设备对应的适配工作参数；

48、参数调节指令生成模块，用于根据所述最优工作参数和所述适配工作参数生成参数调节指令，以将所述目标加工设备的当前工作参数调节至所述最优工作参数，且将各个所述非目标加工设备的当前工作参数调节至所述对应的适配工作参数。

49、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，采用如下的技术方案：

50、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中所述的方法。

51、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：

52、一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第一方面中所述方法的计算机程序。

53、综上所述，本技术至少包括以下有益技术效果：获取各个加工设备的各项故障指标数据，并根据各项故障指标数据确定各个加工设备的故障评估值；对于每一个加工设备，判断加工设备的故障评估值是否大于对应的预设值，若是，则将加工设备作为目标加工设备，并根据目标加工设备确定非目标加工设备，接着根据目标加工设备的各项故障指标数据确定目标加工设备的最优工作参数，并根据最优工作参数确定各个非目标加工设备对应的适配工作参数，然后最优工作参数和适配工作参数生成参数调节指令，以将目标加工设备的当前工作参数调节至最优工作参数，且将各个非目标加工设备的当前工作参数调节至对应的适配工作参数。相对于人工管理的方式，通过本技术的方法能够在加工设备出现故障前对加工设备的各项工作参数进行调整，提高了对生产流程的管理力度，同时更加省时省力，提高了管理效率，更能满足自动化生产线对高效率的管理要求。