[发明专利]一种面向边缘计算的设备调取方法与装置

说明书

本发明公开了一种面向边缘计算的设备调取方法与装置。在新的生产任务需求指令发出后，依据加工设备的运行状态、当前计划生产任务数、当前完成任务数、单件任务时间等信息建立设备调取资源库；根据新的生产任务所需设备的关联性、依赖性和替代性分析，在设备调取资源库建立边缘侧设备的任务图结构，采用迪杰斯特拉算法Dijkstra算法在新的生产任务完成的前提下，获得生产时间最少的设备调取方案。本发明针对多任务生产中设备调取问题，解决多任务设备调取冲突、调取方案实时性差等问题，具有灵活性和可扩展性，提高多任务生产的设备调度的资源利用率。

技术领域

本发明属于先进制造技术领域，具体涉及一种基于边缘侧生产环境下的生产资源动态调取方法与装置。

背景技术

设备调取是生产系统调度的重要环节，是实现生产计划的重要手段，快速、科学的实现设备调取是实现生产资源优化配置的重要保障。当前的机械制造业生产任务具有多工步、互关联的特性，在多任务和穿插任务的设备调取选择时往往会出现多任务设备调取冲突、调取方案实时性差。

当前设备调取方法更多的考虑多任务间的约束关系以及生产任务的量化假设，但是多任务之间存在动态的竞争关系，设备生产状态也在实时变化，难以实现生产现场快速决策，完成设备调取方案的优化选择。

发明内容

为了解决背景技术中的问题，本发明提供了一种面向边缘计算的设备调取方法，通过建立基于边缘侧数据的设备生产状态模型，实现对生产设备资源的精准把控，基于新的生产任务和设备调取资源库构建加工设备的任务图，以生产时间最少为优化目标实现设备的动态调取。

边缘计算在位置上是云网融合的边缘，与云端相比更靠近生产现场，能实时收集生产现场的状态；其应用在边缘侧发起，能产生更快的网络服务响应。

本发明采用技术方案如下：

一、一种面向边缘计算的设备调取方法包括以下步骤：

1)获取新的生产任务；

2)采集加工设备的运行数据；

3)根据加工设备的运行数据建立设备调取资源库；

4)根据新的生产任务构建加工设备的任务图；

5)采用迪杰斯特拉算法Dijkstra遍历加工设备的任务图，输出设备调取优化方案。

所述步骤2)具体为：

启动边缘侧数据采集平台，通过采集设备获取生产车间中各台加工设备的运行数据，并存储于资源库中；

所述运行数据组为：

INFO(Status,Task_full,Task_now,Time_avg)

其中，Status为设备运行状态，Status＝0表示设备损坏，Status＝1表示设备工作中，Status＝2表示设备闲置；Task_full为设备的总任务数，记设备对单件工件加工开始到加工结束为一个单位数；Task_now为设备已完成任务数和Time_avg为单件任务时间，记设备对所有单件工件加工开始到加工结束的平均时间为单件任务时间Time_avg。

所述步骤3)具体为：将闲置的加工设备和在当前任务截至时间Time_end可完成加工并有剩余时间的设备加入到设备调取资源库，为后续加工设备的任务图搭建建立基础；

根据每台加工设备的设备运行状态、设备的总任务数、设备已完成任务数、单件任务时间以及设备当前任务截止时间Time_end判断加工设备是否进入设备调取资源库，判断的公式如下：