[发明专利]一种基于大数据的智能车间的车间自主学习方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据的智能车间的车间自主学习方法，涉及钣金车间设计领域，旨在解决现有技术中，钣金车间的加工效率较低的问题。其技术方案要点是，将生产监控点监控到的监控信息与学习数据库内存储的生产信息进行比对，当监控信息异常时，学习数据库导出相应的解决方案信息，从而使得智能总控模块能够对监控信息的异常情况进行及时的处理，提高了车间的智能化程度，具有能够有效提高车间加工效率的优点。

主权项

1.一种基于大数据的智能车间的车间自主学习方法，其特征在于：所述智能车间包括：设置有学习数据库(101)的智能总控模块(100)；数据采集点(200)，与所述智能总控模块(100)通信连接，用于收集车间的生产信息，所述生产信息包括原材料余量信息、产品质量信息和温湿度信息；所述生产信息存储于学习数据库(101)内，并在所述学习数据库(101)内自动生成相应的解决方案信息；生产监控点(300)，与所述智能总控模块(100)通信连接，用于实时监控车间工况并生成相应的监控信息；将所述监控信息与学习数据库(101)内存储的生产信息进行比对，当所述监控信息异常时，所述学习数据库(101)导出相应的解决方案信息供智能总控模块(100)对监控信息异常的情况进行处理；所述智能总控模块(100)连接有温湿度自动调节模块(400)和报警模块(500)，所述报警模块(500)包括第一报警灯(501)和第二报警灯(502)；所述车间自主学习方法包括：将生产过程分为时间相等的时间段N₁、N₂、N₃…N_Y,其中，Y>1;每个时间段均分为时间相等的生产周期T₁、T₂、T₃…T_X,其中，X>1；当所述数据采集点(200)采集到在时间段N₁的生产周期T_X内原材料余量低于预设的原材料余量阈值时，所述智能总控模块(100)将该预设的原材料余量阈值信息存储于学习数据库(101)内，并在所述学习数据库(101)内自动生成在时间段N_Y的生产周期T_X‑1内提前采购适量原材料的解决方案信息；当所述生产监控点(300)在时间段N_Y的生产周期T_X‑1内监控到当前原材料余量低于学习数据库(101)内记录的预设的原材料余量阈值时，所述学习数据库(101)自动导出提前采购适量原材料的解决方案信息，此时，所述智能总控模块(100)控制第一报警灯(501)发出报警信号。