[发明专利]基于交付满足的工厂设备预防性维护排班系统和方法

说明书

本发明提供了一种基于交付满足的工厂设备预防性维护排班系统及方法，包括：主数据管理模块：基于设备预防性维护业务流程，调用及管理设备预防性维护计算所需要的所有主数据信息，进行抽取、转化及加载处理工作；业务数据管理模块：调用外部系统设备预防性维护的相关业务数据信息，进行抽取、转化及加载处理工作，以全面考虑订单交付、生产计划执行以及设备维护方法。本发明通过使用运筹优化算法，全局考虑需求交付要求、生产计划、维修班组技能和排班、预防性维护频次、维护时间、维护工单优先级、需求优先级等因素，从而实现了交付满足率最大、设备产能利用率最大、成本最低的设备预防性维护排班计划计算。

技术领域

本发明涉及汽车行业智能制造领域，具体地，涉及基于交付满足的工厂设备预防性维护排班系统及方法。

背景技术

本系统主要是在制造业客户生产需求往多品种小批量发展的过程中设备数量渐增、设备复杂度、柔性化、精密化渐高的背景下，一方面整合工厂生产计划和设备预防性维护相关的业务数据和主数据，通过设备预防性维护计划模型，自动输出设备预防性排班指令；另一方面在计划制定并下发后，基于历史的计划实际执行情况及客户需求交付情况，通过规则自学习模型，丰富设备预防性维护排班计算模型的目标库、场景库及约束库。

申请号为201410259496.4的中国专利，公开了“设备预防性维护与柔性作业车间控制集成优化方法”的这种系统，其主要功能点侧重预防性维护方案制定时作业车间内部生产连续、内部成本控制集成，跟本系统一致的是都考虑到了设备预防性维护与设备生产的集成优化，但本系统在此基础上进一步实现了客户交付需求和前两者的联动优化。

申请号为201811463448.1的中国专利，公开了“一种设备预防性维护管理方法”的这种方法，其主要功能点侧重对设备本身以及设备维护方法的系统管理，设备预防性维护计划的人工设置，跟本系统相同的是都成功将设备预防性维护数据从线下管理转为系统管理，不同的是本系统还通过策略自学习模型实现了从人工经验到系统策略的转化，同时将策略应用于设备跟生产的联动优化计算。

申请号为201510075051.5的中国专利，公开了“基于约束理论的港口装卸设备智能预防性维护系统及方法”的这种方法，其主要功能点侧重在通过调整因子法预测设备故障率并以最小化维护消耗为目标规划出设备层的预防性维护排程，在输入端对维护时间段进行灵活配置，跟系统一样都采用一定的算法对设备被预防性维护计划进行优化计算，不同的是本系统针对的是汽车行业及制造业，且计划计算并下发后，会实时监控工单完成状态并做出相应处理。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于交付满足的工厂设备预防性维护排班系统及方法。

根据本发明提供的一种基于交付满足的工厂设备预防性维护排班系统，其特征在于，包括：

主数据管理模块：基于设备预防性维护业务流程，调用及管理设备预防性维护计算所需要的所有主数据信息，进行抽取、转化及加载处理工作；

业务数据管理模块：调用外部系统设备预防性维护的相关业务数据信息，进行抽取、转化及加载处理工作，以全面考虑订单交付、生产计划执行以及设备维护方法；

设备预防性维护排班计划计算模块：系统定时或用户手动触发设备预防性维护计算，接入设备预防性维护及客户需求相关主数据及业务数据，通过运筹优化算法模型，使用运筹优化算法，对预防性维护计划进行求解，并允许用户根据业务场景进行输入数据的配置，进行多次模拟试算；

工单管理模块：对模型计算出的预防性维护工单进行展示、管理以及编辑；

工单执行跟踪模块：监控生产工单执行情况、设备预防性维护工单执行情况；

策略自学习模块：通过深度学习，获得优化策略；

工单分解计算模块：在跟踪工单执行状态后，依据工单完成情况对工单进行分解，生成新的预防性维护工单并下发执行。