[发明专利]一种基于MES大数据的催化剂智能制造方法

说明书

本发明涉及催化剂智能制造技术领域，具体公开了一种基于MES大数据的催化剂智能制造方法，其中，包括：获取MES系统数据库中预先录入的首检合格品的生产参数和过程关键工艺参数；当新产品上线时，通过PDA识别新产品的产品信息，并根据预先录入的所述首检合格品的过程关键工艺参数自动匹配新产品的过程关键工艺参数；根据所述首检合格品的生产参数对所述新产品进行首检，获得新产品首检的生产参数；将所述新产品首检的生产参数存储至所述MES系统数据库中。本发明提供的基于MES大数据的催化剂智能制造方法实现了制造过程的降本增效。

技术领域

本发明涉及催化剂智能制造技术领域，尤其涉及一种基于MES大数据的催化剂智能制造方法。

背景技术

随着工业4.0时代的到来，车间生产已从传统的自动化、数字化向智能化发展；随着环保标准的提高，国6排放标准的实施，越来越多的催化剂新产品导入生产。对于催化剂制造过程，如何快速应对新品以及缩短生产过程换型时间将决定催化剂生产成本以及交付能力的高低。先行的新品导入或新批次产品上线，不论是安排工艺验证还是过程的多组调试，都会导致生产时间的浪费，延长导入周期或增加换型时间，导致生产效率降低。另外，制造执行系统(Manufaturing Executive System，MES)虽然已记录了大量实际生产数据，但是这些记录仅作为过程追溯使用，在指导后续生产上并未有效利用。

发明内容

本发明提供了一种基于MES大数据的催化剂智能制造方法，解决相关技术中存在的生产效率低且MES并未有效利用的问题。

作为本发明的一个方面，提供一种基于MES大数据的催化剂智能制造方法，其中，包括：

获取MES系统数据库中预先录入的首检合格品的生产参数和过程关键工艺参数；

当新产品上线时，通过PDA识别新产品的产品信息，并根据预先录入的所述首检合格品的过程关键工艺参数自动匹配新产品的过程关键工艺参数；

根据所述首检合格品的生产参数对所述新产品进行首检，获得新产品首检的生产参数；

将所述新产品首检的生产参数存储至所述MES系统数据库中。

进一步地，所述首检合格品的过程关键工艺参数包括：浆液物性参数、产品型号、生产设备、打浆行程和抽吸负压。

进一步地，所述根据预先录入的所述首检合格品的过程关键工艺参数自动匹配新产品的过程关键工艺参数，包括：根据参数最优原则将所述新产品的过程关键工艺参数与所述首检合格品的过程关键工艺参数进行自动匹配。

进一步地，所述根据参数最优原则将所述新产品的过程关键工艺参数与所述首检合格品的过程关键工艺参数进行自动匹配，包括：

根据新产品上线物料物性及生产设备，在所述MES系统数据库中进行检索，按照生产设备相同或同类、浆液物性参数最接近的原则进行参数直接赋值或运算。

进一步地，所述参数最优原则包括按照优先级由高到低排列的：同一配方同一设备同一固含近似粘度、同一配方同类设备同一固含近似粘度、同一配方同一设备近似固含近似粘度、同一配方同类设备近似固含近似粘度、近似配方同一设备同一固含近似粘度、近似配方同类设备同一固含近似粘度、近似配方同一设备近似固含近似粘度和近似配方同类设备近似固含近似粘度。

进一步地，所述新产品包括TWC、DOC、SCR、GPF和DPF中的任意一种。

进一步地，所述产品型号包括产品直径在93mm～330mm之间，以及产品高度在62mm～152.4mm之间的产品。

进一步地，所述生产设备包括：A类、F类和H类设备中的任意一种。