[发明专利]基于物联网的离散型车间数字溯源方法

说明书

本发明提供基于物联网的离散型车间数字溯源方法，将实时采集的成品的生产数据、人员数据、质量检测数据通过4G/5G网络上传到云平台数据库中，通过主成分分析找到影响成品质量的主要因素，利用高斯过程完成数据在空间、时间以及空时点的预测，通过空时场重构，还原缺失的时空数据，在空间中进行网格化搜索，找到事件发生位置，进而找到生产异常时空数据；改进异常生产工序，在IRobotSIM仿真环境下模拟仿真，模拟异常时间段生产过程，通过观察生产单元加工制造的实时生产数据与提取的历史数据对比结果，对工艺路线、工艺参数进行闭环整定、修正，利用工业大数据的挖掘技术，从海量时间序列生产制造数据中寻找质量传递的规律，工业大数据价值被充分利用。

技术领域

本发明涉及数字溯源技术领域，尤其涉及基于物联网的离散型车间数字溯源方法。

背景技术

当前我国制造服务的智能化需求日益扩大，在《关于促进制造业成品和服务质量提升的实施意见》中明确提出要大力促进智能制造与服务业的有机融合与互动发展，李伯虎等国内学者提出了融合了云计算、物联网、大数据等技术的“新互联网+大数据+人工智能”的云制造系统。

离散型车间实现数字溯源必须依赖于数据实时采集，然而离散型车间设备众多、种类繁杂、设备间及设备内部通信协议众多，同时部分车间设备自动化程度不高，进行生产加工数据采集异常困难；大多数离散型车间处于扩大数据来源与增加数量的初级阶段，缺少有效的工业大数据分析工具，仅提取到少量有用的生产数据信息，工业大数据价值还未被充分利用。如何实现离散型车间生产过程全面信息化监管，如何利用工业大数据的挖掘技术，从海量时间序列生产制造数据中寻找质量传递的规律，是离散型企业面临的新难题。

发明内容

根据以上技术问题，本发明提供基于物联网的离散型车间数字溯源方法，将实时采集的机械工件、部件和成品的相关数据通过4G/5G网络上传到云平台数据库中，通过主成分分析找到影响成品质量的主要因素，提取生产异常时空数据特征，以异常时空数据特征为溯源线索，锁定缺陷件的序列号和当前位置；通过提取生产异常时间段的历史数据，在IRobotSIM仿真环境下还原仿真，对工艺路线、工艺参数进行闭环整定，具体步骤如下：

一、离散型车间生产线数字建模：该数字建模包括工业机器人三维几何模型、数控加工设备三维几何模型、物流传输设备三维几何模型、生产线组件三维几何模型、IRobotSIM仿真软件API函数和图形元素，根据离散型车间工艺布局要求，按照1：1比例构建工业机器人三维几何模型、数控加工设备三维几何模型、物流传输设备三维几何模型、生产线组件三维几何模型，进行三维几何模型物理位置定位；在工业机器人和数控加工设备采用树形结构建立运动模型与运动关节关联关系，并设置关节运动正向、负向范围和当前位置，为了确保关节的物理运动精度，可对运动模型的运动中心进行位置提取，通过调用IRobotSIM仿真软件API函数和图形元素实现生产过程动作信号指示、加工节拍分析、设备状态指示，实现物理空间到虚拟空间真实映射；

二、进行离散型车间数据采集：在离散型车间内进行数据采集操作，离散型车间内部设置有智能化设备、非智能化车床、人工工位，数据采集包括工件生产数据采集、参与生产人员数据采集、成品质量检测，还在离散型车间内部加装传感器，并使用智能化设备通过现场总线直接进行数据采集；因现场设备接口协议不统一，需要一种支持多网络、多协议的多源数据采集方式；小波物联数据采集方式主要分2种：终端直接接入和工业网关接入，并支持多网络、多协议数据采集，通过对工件全流程生产数据、人员数据、质量检测数据的采集，为离散型车间数字溯源提供大量历史数据；为了提高溯源效率，定义了一种工件虚拟标签编码规则；