基于MES系统的智能制造执行过程数据处理系统及方法与流程

基于mes系统的智能制造执行过程数据处理系统及方法
技术领域
1.本发明涉及生产过程监控技术领域，具体为一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理系统及方法。


背景技术：

2.随着社会的发展，人们在各行各业均能满足自身的基本生活需要，因此，造成了人们对工作的选择性多的现状，进而受个人情绪的影响，企业的人员流动量较大，尤其是制造业，员工随时可能会选择辞职，而新加入的员工由于没有来得及办理工卡，因此企业无法具体对第二天的人数进行统计，同时由于新员工与老员工对企业的熟悉程度不同，每日的个人产能也不相同，进而企业对第二日的总产能无法较为清晰的进行估算。
3.针对上述情况，我们需要一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理系统及方法，能够根据企业当日原材料的消耗情况，对企业次日的出勤的新、老员工人数进行预估，进而对次日的总产能进行预估，加深对企业产能的了解，进而方便对企业产能做出规划。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理系统，包括：数据采集模块、当天产能预估模块、校准分析模块、次日产能预估模块，所述数据采集模块用于对当天原料的消耗情况进行数据采集；所述当天产能预估模块通过数据采集模块采集的数据对企业当天产能进行预估；所述校准分析模块对企业当天实际产能进行采集，并根据企业当天实际产能与企业当天预估产能对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量进行校准；所述次日产能预估模块获取校准分析模块的校准结果及数据采集模块采集的数据对企业次日产能进行预估。
6.本发明通过各个模块的协同合作，共同实现了对企业员工人数的估算及对企业次日的产能进行估算，进而提前对原材料进行调度，避免影响企业生产的正常进行；在mes系统的智能制造执行过程中，对企业生产过程中预估产能是比较重要的一个环节，当生产过程中无法准确预估产能时，就无法对原材料进行调配，不仅会严重影响企业生产的进行，导致产量的衰减，也会影响下一工序的正常生产，还会造成人力资源的浪费，增加了企业的生产成本，在对原材料进行调度时，需要对生产产能提前进行精确预估，若预估的量小于实际员工产能，则会造成人力资源浪费，增加生产成本，若预估的量大于实际员工产能，则会造
成原材料堆积，占用员工的生产空间，影响员工的生产效率，因此，在mes系统的智能制造执行过程中，需要对企业次日的产能进行较为精确的预估，以方便提前对原材料进行调配。
7.进一步的，所述数据采集模块在对当天原料的消耗情况进行数据采集时，采集内容包括当天持工卡打卡员工人数、当天原料总消耗量及前三天每天原料总消耗量的平均增长率。
8.本发明数据采集模块对当天原料的消耗情况进行数据采集时，采集当天持工卡打卡员工人数是为了统计企业的老员工人数，正常情况下，在员工入职一段时间后，都会办理对应的工卡，通过统计每天考勤时持工卡打卡的员工人数即可得到当天持工卡打卡员工人数，即该企业的老员工人数；统计当天原料总消耗量是因为正常情况下，企业的新、老员工每天消耗的原材料的量是基本上是固定的，因此通过当天原料总消耗量就能够估算出当天未持工卡打卡员工消耗的原材料总量，即刚入职还未办理工卡的新员工当天消耗的原材料总量，进而得到刚入职还未办理工卡的新员工人数，因此通过当天持工卡打卡员工人数和当天原料总消耗量这两个数据就可以大致估算出企业的人员分布情况，即新老员工的人数情况；采集前三天每天原料总消耗量的平均增长率是为了对次日的原料总消耗量进行估算，进而进一步对次日企业的总产能进行估算，确保估算数据的准确性。
9.进一步的，所述当天产能预估模块获取数据采集模块采集的当天持工卡打卡员工人数及当天原料总消耗量，所述当天产能预估模块调取数据库中的原料消耗情况中持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量，所述当天产能预估模块调取数据库中的原料消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量，将当天原料总消耗量减去当天持工卡打卡员工人数与持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量的乘积，将所得的差除以未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量，得到当天未持工卡打卡员工人数，即。
10.本发明当天产能预估模块通过当天原料总消耗量及原料消耗情况中持工卡打卡员工、未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量、就可以得到当天未持工卡的就餐人数，进而对企业当天员工人数分布情况进行大致估算，进而为估算企业当天产能情况提供有效依据。使用和是因为新老员工由于对企业的熟悉情况及对生产过程的熟练度不同，会导致新老员工个人每天消耗的原材料存在较大的差异，因此需要分别获取对应每天消耗的原材料的量，便于提高对新老员工人数的估算精度。
11.进一步的，所述当天产能预估模块查询数据库中持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，所述当天产能预估模块分别查询数据库中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，计算当天持工卡打卡员工人数与持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量
的乘积，将所得乘积除以持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，得到持工卡打卡员工当天的总产能，即，计算当天未持工卡打卡员工人数与未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量的乘积，将所得乘积除以未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，得到未持工卡打卡员工当天的总产能，即，进而得到企业当天预估产能为。
12.本发明当天产能预估模块自动查询数据库中预制的新老员工平均每人成功生产一件产品消耗的原材料量，持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，再结合已经求得的当天未持工卡打卡员工人数，就可以得到企业当天预估产能，该估算方式从员工人数及员工对原材料的消耗情况这两个方面进行综合考虑，使得对企业当天产能的估算结果更加准确。设置及两个量是因为新老员工对产品生产过程的熟练程度不同，因此同样成功完成一件产品时，两者对原材料的消耗情况也存在差异，一般情况下，值要小于。
13.进一步的，所述校准分析模块对企业当天实际产能及前三天每天实际产能的平均增长率进行采集，将企业当天实际产能与企业当天预估产能进行比较，判断与差的绝对值除以得到的商与第一预设值的大小关系，当小于第一预设值时，判定企业预估产能在误差范围之内，不需要对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量进行校准；当大于等于第一预设值时，判定企业预估产能超出误差范围，需要对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量进行校准。
14.本发明校准分析模块会将企业当天的实际产能与企业当天的预估产能进行比较，进而判断两者之间的差异，当差异达到一定条件时，为确保之后估算数值的准确性，则需要对未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，该方式中采用求取与差的绝对值是因为可能大于，也可能小于，因此通过求得的绝对值与的商与第一预设值进行比较，准确性会更高，否则当小于且大于等于第一预设值时，校
准分析模块依旧不会对进行校准，进而使得最终得到的预估结果与实际结果的偏差会很大；在进行校准的时候，选择校准，是因为在生产过程中，总会存在失误的情况，有时生产失误会直接导致产品生产失败，进而导致产品报废，而对产品生产过程的熟练度则直接影响这一因素，对应的是新员工，其对产品的生产过程的掌握不稳定，因此需要经常校准，同时校准分析模块对进行校准能够使得对企业产能的预估更加精准。而不对值进行校准，是因为对应的老员工，其对产品的生产过程已经熟悉，因此老员工的生产情况会比较稳定，对应的值也较为稳定，因此不需要进行校准。
15.进一步的，所述校准分析模块对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量校准的方法包括以下步骤：s1.1、获取企业当天预估产能的计算公式，对进行逆向推导，得到；s1.2、将企业当天实际产能的值替换公式中的，得到新的值，记为，即；s1.3、用的值替换原有的的值，得到校准后的值。
16.本发明通过q1的计算公式进行逆向推导，得到的计算公式，将计算公式中的q1的值替换成q的值，是因为q1的值相对于q的值不准确，对进行校准，需要通过公式获取准确的值，即q的值对应情况下的值。
17.进一步的，所述次日产能预估模块获取持工卡打卡员工次日的流失率、数据采集模块中前三天每天原料总消耗量的平均增长率、校准分析模块中前三天每天实际产能的平均增长率及校准后的值，计算次日预估持工卡打卡员工人数，计算次日预估原料总消耗量，计算次日预估未持工卡打卡员工人数，将次日预估原料总消耗量减去次日预估持工卡打卡员工人数与持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量的乘积，将所得的差除以未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量，得到次日预估未持工卡打卡员工人数，即，根据次日预估持工卡打卡员工人数与持工卡打卡员工平均每人每天消
耗的原材料量的乘积，将所得乘积除以持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，得到持工卡打卡员工当天的总产能，即，计算次日预估未持工卡打卡员工人数与未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量的乘积，将所得乘积除以校准后的值，得到未持工卡打卡员工当天的总产能，即，进而得到企业次日预估产能为。
18.本发明次日产能预估模块中获取持工卡打卡员工次日的流失率是因为企业员工的人员是会发生变动的，尤其是工厂类的企业，人员流动量较大，不仅新员工变更较快，老员工随时可能面临离职的情况，而新员工刚来，还无法办理工卡，本身就是通过老员工的人数进行预估判断的，因此，只需获持工卡打卡员工次日的流失率，不需要对未持工卡打卡人员的次日流失率进行判断。
19.进一步的，所述次日产能预估模块计算校准分析模块中前三天每天实际产能的平均增长率与数据采集模块中前三天每天原料总消耗量的平均增长率的比值，即，对企业次日预估产能进行校准，将乘上，得到的乘积即为校准后的企业次日预估产能。
20.本发明次日产能预估模块中对次日产能的预估值是基于的基础上进行预估的，但是在实际生活中企业前三天每天实际产能的平均增长率与是不相同的，因此获取两者的比值，能够得到校准后的次日产能的预估值相较于校准前次日产能预估值的倍率关系，比如和的值不相同，根据和分别对应两种增长率趋势，按照对应的趋势走向，可以通过和对次日的原料消耗量及产能预估值进行进一步预估，将与相除，能够获得两种增趋势对次日产能造成的误差率，因此将与企业次日预估产能相乘，能够实现对企业次日预估产能的校准，使得最终得到的企业次日预估产能更加准确。
21.一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理方法，所述方法包括以下步骤：s1、通过数据采集模块对当天原料的消耗情况进行数据采集；s2、当天产能预估模块通过数据采集模块采集的数据对企业当天产能进行预估；s3、校准分析模块对企业当天实际产能进行采集，并根据企业当天实际产能与企业当天预估产能对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量进行校准；s4、次日产能预估模块获取校准分析模块的校准结果及数据采集模块采集的数据
对企业次日产能进行预估。
22.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明能够根据企业当日原材料的消耗情况，对企业次日的出勤的新、老员工人数进行预估，进而对次日的总产能进行预估，加深对企业产能的了解，进而方便对企业产能做出规划。
附图说明
23.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1是本发明一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理系统的结构示意图；图2是本发明一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理系统中次日产能预估模块的流程示意图；图3是本发明一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理方法的流程示意图。
具体实施方式
24.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.请参阅图1
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3，本发明提供技术方案：一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理系统，包括：数据采集模块、当天产能预估模块、校准分析模块、次日产能预估模块，所述数据采集模块用于对当天原料的消耗情况进行数据采集；所述当天产能预估模块通过数据采集模块采集的数据对企业当天产能进行预估；所述校准分析模块对企业当天实际产能进行采集，并根据企业当天实际产能与企业当天预估产能对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量进行校准；所述次日产能预估模块获取校准分析模块的校准结果及数据采集模块采集的数据对企业次日产能进行预估。
26.本发明通过各个模块的协同合作，共同实现了对企业员工人数的估算及对企业次日的产能进行估算，进而提前对原材料进行调度，避免影响企业生产的正常进行；在mes系统的智能制造执行过程中，对企业生产过程中预估产能是比较重要的一个环节，当生产过程中无法准确预估产能时，就无法对原材料进行调配，不仅会严重影响企业生产的进行，导致产量的衰减，也会影响下一工序的正常生产，还会造成人力资源的浪费，增加了企业的生产成本，在对原材料进行调度时，需要对生产产能提前进行精确预估，若预估的量小于实际员工产能，则会造成人力资源浪费，增加生产成本，若预估的量大于实际员工产能，则会造成原材料堆积，占用员工的生产空间，影响员工的生产效率，因此，在mes系统的智能制造执行过程中，需要对企业次日的产能进行较为精确的预估，以方便提前对原材料进行调配。
27.进一步的，所述数据采集模块在对当天原料的消耗情况进行数据采集时，采集内容包括当天持工卡打卡员工人数、当天原料总消耗量及前三天每天原料总消耗量的平均
增长率。
28.本发明数据采集模块对当天原料的消耗情况进行数据采集时，采集当天持工卡打卡员工人数是为了统计企业的老员工人数，正常情况下，在员工入职一段时间后，都会办理对应的工卡，通过统计每天考勤时持工卡打卡的员工人数即可得到当天持工卡打卡员工人数，即该企业的老员工人数；统计当天原料总消耗量是因为正常情况下，企业的新、老员工每天消耗的原材料的量是基本上是固定的，因此通过当天原料总消耗量就能够估算出当天未持工卡打卡员工消耗的原材料总量，即刚入职还未办理工卡的新员工当天消耗的原材料总量，进而得到刚入职还未办理工卡的新员工人数，因此通过当天持工卡打卡员工人数和当天原料总消耗量这两个数据就可以大致估算出企业的人员分布情况，即新老员工的人数情况；采集前三天每天原料总消耗量的平均增长率是为了对次日的原料总消耗量进行估算，进而进一步对次日企业的总产能进行估算，确保估算数据的准确性。
29.进一步的，所述当天产能预估模块获取数据采集模块采集的当天持工卡打卡员工人数及当天原料总消耗量，所述当天产能预估模块调取数据库中的原料消耗情况中持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量，所述当天产能预估模块调取数据库中的原料消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量，将当天原料总消耗量减去当天持工卡打卡员工人数与持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量的乘积，将所得的差除以未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量，得到当天未持工卡打卡员工人数，即。
30.本发明当天产能预估模块通过当天原料总消耗量及原料消耗情况中持工卡打卡员工、未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量、就可以得到当天未持工卡的就餐人数，进而对企业当天员工人数分布情况进行大致估算，进而为估算企业当天产能情况提供有效依据。使用和是因为新老员工由于对企业的熟悉情况及对生产过程的熟练度不同，会导致新老员工个人每天消耗的原材料存在较大的差异，因此需要分别获取对应每天消耗的原材料的量，便于提高对新老员工人数的估算精度。
31.进一步的，所述当天产能预估模块查询数据库中持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，所述当天产能预估模块分别查询数据库中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，计算当天持工卡打卡员工人数与持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量的乘积，将所得乘积除以持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，得到持工卡打卡员工当天的总产能，即，计算当天未持工卡打卡员工人数与未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原
材料量的乘积，将所得乘积除以未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，得到未持工卡打卡员工当天的总产能，即，进而得到企业当天预估产能为。
32.本发明当天产能预估模块自动查询数据库中预制的新老员工平均每人成功生产一件产品消耗的原材料量，持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，再结合已经求得的当天未持工卡打卡员工人数，就可以得到企业当天预估产能，该估算方式从员工人数及员工对原材料的消耗情况这两个方面进行综合考虑，使得对企业当天产能的估算结果更加准确。设置及两个量是因为新老员工对产品生产过程的熟练程度不同，因此同样成功完成一件产品时，两者对原材料的消耗情况也存在差异，一般情况下，值要小于。
33.进一步的，所述校准分析模块对企业当天实际产能及前三天每天实际产能的平均增长率进行采集，将企业当天实际产能与企业当天预估产能进行比较，判断与差的绝对值除以得到的商与第一预设值的大小关系，当小于第一预设值时，判定企业预估产能在误差范围之内，不需要对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量进行校准；当大于等于第一预设值时，判定企业预估产能超出误差范围，需要对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量进行校准。
34.本发明校准分析模块会将企业当天的实际产能与企业当天的预估产能进行比较，进而判断两者之间的差异，当差异达到一定条件时，为确保之后估算数值的准确性，则需要对未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，该方式中采用求取与差的绝对值是因为可能大于，也可能小于，因此通过求得的绝对值与的商与第一预设值进行比较，准确性会更高，否则当小于且大于等于第一预设值时，校准分析模块依旧不会对进行校准，进而使得最终得到的预估结果与实际结果的偏差会很大；在进行校准的时候，选择校准，是因为在生产过程中，总会存在失误的情况，有时生产失误会直接导致产品生产失败，进而导致产品报废，而对产品生产过程的熟练度则直接影响这一因素，对应的是新员工，其对产品的生产过程的掌握不稳定，因此需要经常校
准，同时校准分析模块对进行校准能够使得对企业产能的预估更加精准。而不对值进行校准，是因为对应的老员工，其对产品的生产过程已经熟悉，因此老员工的生产情况会比较稳定，对应的值也较为稳定，因此不需要进行校准。
35.进一步的，所述校准分析模块对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量校准的方法包括以下步骤：s1.1、获取企业当天预估产能的计算公式，对进行逆向推导，得到；s1.2、将企业当天实际产能的值替换公式中的，得到新的值，记为，即；s1.3、用的值替换原有的的值，得到校准后的值。
36.本发明通过q1的计算公式进行逆向推导，得到的计算公式，将计算公式中的q1的值替换成q的值，是因为q1的值相对于q的值不准确，对进行校准，需要通过公式获取准确的值，即q的值对应情况下的值。
37.进一步的，所述次日产能预估模块获取持工卡打卡员工次日的流失率、数据采集模块中前三天每天原料总消耗量的平均增长率、校准分析模块中前三天每天实际产能的平均增长率及校准后的值，计算次日预估持工卡打卡员工人数，计算次日预估原料总消耗量，计算次日预估未持工卡打卡员工人数，将次日预估原料总消耗量减去次日预估持工卡打卡员工人数与持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量的乘积，将所得的差除以未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量，得到次日预估未持工卡打卡员工人数，即，根据次日预估持工卡打卡员工人数与持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量的乘积，将所得乘积除以持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量，得到持工卡打卡员工当天的总产能，即，计算次日预估未持工卡打卡员工人数与未持工卡打卡员工平均每人每天消耗的原材料量的乘积，将所得乘积除以校准后的值，得到未持工卡打卡员工当天的总产
能，即，进而得到企业次日预估产能为。
38.本发明次日产能预估模块中获取持工卡打卡员工次日的流失率是因为企业员工的人员是会发生变动的，尤其是工厂类的企业，人员流动量较大，不仅新员工变更较快，老员工随时可能面临离职的情况，而新员工刚来，还无法办理工卡，本身就是通过老员工的人数进行预估判断的，因此，只需获持工卡打卡员工次日的流失率，不需要对未持工卡打卡人员的次日流失率进行判断。
39.进一步的，所述次日产能预估模块计算校准分析模块中前三天每天实际产能的平均增长率与数据采集模块中前三天每天原料总消耗量的平均增长率的比值，即，对企业次日预估产能进行校准，将乘上，得到的乘积即为校准后的企业次日预估产能。
40.本发明次日产能预估模块中对次日产能的预估值是基于的基础上进行预估的，但是在实际生活中企业前三天每天实际产能的平均增长率与是不相同的，因此获取两者的比值，能够得到校准后的次日产能的预估值相较于校准前次日产能预估值的倍率关系，比如和的值不相同，根据和分别对应两种增长率趋势，按照对应的趋势走向，可以通过和对次日的原料消耗量及产能预估值进行进一步预估，将与相除，能够获得两种增趋势对次日产能造成的误差率，因此将与企业次日预估产能相乘，能够实现对企业次日预估产能的校准，使得最终得到的企业次日预估产能更加准确。
41.一种基于mes系统的智能制造执行过程数据处理方法，所述方法包括以下步骤：s1、通过数据采集模块对当天原料的消耗情况进行数据采集；s2、当天产能预估模块通过数据采集模块采集的数据对企业当天产能进行预估；s3、校准分析模块对企业当天实际产能进行采集，并根据企业当天实际产能与企业当天预估产能对当天原料的消耗情况中未持工卡打卡员工平均每人成功生产一件产品消耗原材料量进行校准；s4、次日产能预估模块获取校准分析模块的校准结果及数据采集模块采集的数据对企业次日产能进行预估。
42.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要
素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
43.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。