用于预测车辆制造过程的过程序列的方法和系统与流程

本公开涉及设计用于车辆的制造过程。

背景技术：

1、本部分中的陈述仅提供了与本公开相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。

2、设计新的制造过程可能是耗时的过程，因为工程师试图确定如何在多个工作站之间分配零件、工具和组装产品的步骤。更具体地，制造过程被定义为一个或多个过程段，其中每个过程段包括要以特定顺序执行的多个过程步骤。

3、设计制造过程中的一个可能因素包括了解步骤的优先级。优先级被定义为为了组装产品而需要执行的步骤的顺序，因为如果一些零件无序安装，则可能没有足够的间隙来安装它们。例如，关于车辆，在安装仪表板之后将难以安装电气布线和连接件。另外，许多动态因素可能增加设计制造过程的复杂性。例如，新的制造过程可以包括新的过程(即，新的过程段)。在没有任何历史参考的情况下，新过程的资源分配由领域专家确定。另外，现有过程(即，已知的过程段或已知的组装步骤)的资源分配可能是不确定的，因为现有过程通常被划分并分布在多个工作站上。本公开解决与设计制造过程相关的这些和其他问题。

技术实现思路

1、本部分提供了对本公开的总体概述并且不是对其全部范围或其所有特征的全面公开。

2、在一种形式中，本公开涉及一种预测用于组装产品的制造过程的顺序的方法。所述方法包括获得用于制造过程的目标计划，其中目标计划定义要在制造过程期间执行的过程段。所述过程段由用于执行过程段的多个过程步骤定义。所述方法还包括基于目标计划从历史过程数据库中检索多个替代过程段，其中历史过程数据库存储用于已知制造过程的多个历史过程段。每个历史过程段由以序列顺序提供的用于执行历史过程段的多个已知过程步骤定义，其中所述多个替代过程段是从多个历史过程段中选择的。所述方法还包括：针对多个替代过程段中的每个替代过程段，基于数据分析模型确定段相似性值，所述数据分析模型被配置为提供表示替代过程段与目标计划的过程段之间的文本相似性和序列相似性的定量值；以及基于多个替代过程段的段相似性值和序列推断模型来生成定义用于执行制造过程的过程序列的目标过程，所述序列推断模型将目标计划的过程段分类为由多个替代过程段定义的序列。目标过程包括定义目标计划的过程段的多个选定过程步骤和一个或多个工作站的数据。

3、在一种形式中，为了确定段相似性值，数据分析模型还包括：使用自然语言过程模型将指示替代过程段的数据与指示过程段的数据进行比较以确定序列模式；以及基于序列模式为替代过程段确定过程相似性值。

4、在一种形式中，使用通用句子编码器来确定过程相似性值。

5、在一种形式中，目标计划标识要用于过程段的一个或多个部件，并且历史过程段中的每一者标识要用于历史过程段的一个或多个已知部件。

6、在一种形式中，所述方法还包括使用字符串匹配模型将一个或多个已知部件与目标计划的一个或多个部件进行比较以确定部件相似性值，其中段相似性值是过程相似性值与部件相似性值的总和。

7、在一种形式中，字符串匹配模型采用莱文斯坦距离(levenshtein distance)。

8、在一种形式中，目标计划由多个所述过程段定义，并且所述方法还包括将所述过程段中的每一者分类为新颖过程段或记录的过程段。所述方法还包括从历史过程数据库中检索新颖过程段的一个或多个代理过程段，其中所述一个或多个代理过程段是基于新颖过程段的一个或多个部件从多个历史过程段中选择的。所述新颖过程段的一个或多个部件中的至少一个部件与在代理过程段中提供的至少一个部件匹配。多个替代过程段是为目标计划的记录的过程段而选择的。所述方法还包括针对一个或多个代理过程段基于数据分析模型来确定代理过程段的总体代理相似性值，其中目标过程是进一步基于代理过程段的总体代理相似性值和序列推断模型而生成的。

9、在一种形式中，所述序列推断模型是基于贝叶斯推断的模型。

10、在一种形式中，生成目标过程还包括基于池化模型从由替代过程段定义的序列中选择期望序列，其中所述期望序列与其他序列相比具有最高的相似性值。

11、在一种形式中，本公开涉及一种预测用于组装产品的制造过程的序列的方法。所述方法包括获得用于制造过程的目标计划，其中目标计划定义要在制造过程期间使用一个或多个部件来执行的过程段。所述过程段由以序列顺序提供的用于执行所述过程段的多个过程步骤定义。对于过程段，目标计划包括目标过程数据和标识要用于过程段的一个或多个部件的目标部件数据。所述方法还包括基于目标过程数据从历史过程数据库中检索多个替代过程段，其中历史过程数据库使用一个或多个已知部件存储用于已知制造过程的多个历史过程段。每个历史过程段由以序列顺序提供的用于执行历史过程段的多个已知过程步骤定义。多个替代过程段是从多个历史过程段中选择的，并且历史过程段包括已知过程数据、已知部件数据和分配的工作站数据。所述方法还包括针对多个替代过程段中的每个替代过程段基于数据分析模型来确定段相似性值，其中数据分析模型被配置为提供表示替代过程段与目标计划的过程段之间的文本相似性和序列相似性的定量值。所述方法还包括基于多个替代过程段的段相似性值和序列推断模型来生成定义用于执行制造过程的过程序列的目标过程，所述序列推断模型将目标计划的过程段分类为由多个替代过程段定义的序列。目标过程包括定义目标计划的过程段的多个选定过程步骤和一个或多个工作站的数据。

12、在一种形式中，用于确定段相似性值的数据分析模型还包括：使用自然语言过程模型将已知过程数据与目标过程数据进行比较以确定序列模式；基于序列模式确定已知过程数据相对于目标过程数据的过程相似性值；以及使用字符串匹配模型将已知部件数据与目标部件数据进行比较以确定部件相似性值，其中段相似性值是过程相似性值与部件相似性值的总和。

13、在一种形式中，字符串匹配模型采用莱文斯坦距离。

14、在一种形式中，使用通用句子编码器来确定过程相似性值。

15、在一种形式中，对于多个过程步骤中的每一者，目标过程数据包括描述相应过程步骤和过程时间的文本数据串。对于多个已知过程步骤中的每一者，已知过程数据包括描述相应的已知过程步骤和已知过程步骤的已知过程时间的文本数据串，并且自然语言过程模型采用通用句子编码器来定义数值向量以处理已知过程数据的和目标过程数据的文本数据串。

16、在一种形式中，所述序列推断模型是基于贝叶斯推断的模型。

17、在一种形式中，目标计划由多个所述过程段定义，所述方法还包括基于过程段的目标过程数据和多个历史过程段的已知过程数据来将所述过程段中的每一者分类为新颖过程段或记录的过程段。所述方法还包括基于新颖过程段的目标部件数据从历史过程数据库中检索新颖过程段的一个或多个代理过程段，其中所述一个或多个代理过程段是基于目标部件数据和已知部件数据从多个历史过程段中选择的。代理过程段的已知部件数据与在新颖过程段的目标部件数据中提供的至少一个部件匹配。多个替代过程段是为目标计划的记录的过程段而选择的。所述方法还包括针对一个或多个代理过程段基于数据分析模型来确定代理过程段的总体代理相似性值，其中目标过程是进一步基于代理过程段的总体代理相似性值和序列推断模型而生成的。

18、在一种形式中，目标过程数据包括过程段的过程标识，并且已知过程数据包括相应的历史过程段的已知过程标识。响应于过程标识与已知过程标识匹配而将多个过程段中的过程段分类为记录的过程段。所述方法还包括响应于过程标识与历史数据库中的已知过程段的已知过程标识不匹配而将多个过程段中的过程段分类为新颖过程段。

19、在一种形式中，目标部件数据包括指示工具标识、工具名称、制造零件标识、制造零件名称或其组合的数据。所述方法还包括：已知部件数据包括指示已知工具标识、已知工具名称、已知制造零件标识、已知制造零件名称或其组合的数据，并且代理过程段的已知部件数据与新颖过程段的目标部件数据的至少一个数据匹配。

20、在一种形式中，目标部件数据包括指示工具标识、工具名称、制造零件标识、制造零件名称或其组合的数据。已知部件数据包括指示已知工具标识、已知工具名称、已知制造零件标识、已知制造零件名称或其组合的数据。

21、在一种形式中，生成目标过程还包括基于池化模型从由替代过程段定义的序列中选择期望序列，其中所述期望序列与其他序列相比具有最高的相似性值。

22、根据本文中提供的描述，另外的适用领域将变得显而易见。应当理解，描述和具体示例仅意图用于说明目的，而不意在限制本公开的范围。