一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统的制作方法

本发明涉及制衣物联网技术领域，尤其涉及一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统。

背景技术：

目前成衣制造分为多个环节，依次包括面料运输、裁剪、裁片储运、线外工序、车缝、后整、仓储、分拣等环节，而仅在车缝、后整、仓储环节采用智能吊挂系统实现，其他环节不是由人工实现就是由单独的智能系统，如面料储运智能系统、如分拣智能系统实现。现有技术尚未有形成一整套有序、可追溯的智能管控系统，无法从全局监控成衣制造进程状态是处于面料传送阶段、吊挂阶段、分拣阶段等，进而无法进行订单进程的全局管理。现有单个厂内需要每条生产线的pc端配备一个管理员，多个厂将需要更多管理员，由于各环节并未形成统一的全局管理，使得人员管理冗余且低效。

从生产端获取生产销售数据以便管理者制定生产、销售策略，但目前只能对单个厂进行分析，对于多厂间的数据无法共享，无法进行区域大数据分析，无法制定区域生产、销售策略。对于订单完成困难的情况，由于各厂信息不可共享，无法对厂间订单任务完成进度有效、及时地监管，进而无法适时进行优化调度。这样造成各生产端的资源无法合理利用，影响生产、销售数量，并增大了生产成本。

技术实现要素：

本发明针对现有技术存在的问题，提出了一种高效监管单个厂的进度和多个厂间进度协调，以及多厂大数据采集分析的基于物联网技术的云端控制吊挂系统。

本发明是通过以下技术方案得以实现的：

本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统，包括云平台和若干分布于不同地域生产端的吊挂终端，若干吊挂终端分别与云平台连接；其中，

所述云平台包括：

信息采集模块，用于接收来自所述吊挂终端发送来的生产数据；以及

数据管理模块，根据所述信息采集模块接收的生产数据进行数据管理分析；

所述吊挂终端包括：

吊挂传送机构，用于传送衣架，所述衣架设有信息识别装置；

设于所述吊挂传送机构上的多个工作站，

设于所述吊挂传送机构首端和末端工作站的信号传感装置，以及

设于其他工作站的信息解码装置，用于解码所述信息识别装置内的信息；

所述信号传感器、所述信息解码装置分别与所述信息采集模块连接。

作为优选，所述数据管理模块包括进度管理子模块，

所述进度管理子模块包括：

订单进程监控单元，根据信号传感装置传送来的进站、出站信号分析订单完成状态；

订单进程计算单元，根据信号传感装置传送来的进站、出站信号、以及根据信息解码装置形成的衣架传送路线，计算订单完成时间。

作为优选，所述数据管理模块包括协调管理子模块，

所述协调管理子模块包括：

存储单元，用于存储各生产端信息，所述生产端信息包括产品内容、生产进程状态、生产速率；

调度单元，根据所述存储单元内存储的生产端信息，将未能完成的订单派发给在订单预定完成时间内能够完成的生产端；

所述进度管理子模块还包括订单进程判断单元，若订单进程计算单元计算的订单完成时间超过订单预定完成时间，则触发所述协调管理子模块。

作为优选，所述进度管理子模块还包括订单余量计算单元，当所述订单进程判断单元判断出生产端无法在订单预定完成时间内完成订单时，所述订单余量计算单元计算未能完成的订单量及订单完成的剩余时间；

所述协调管理子模块还包括调度推荐单元，根据所述存储单元内存储的生产端信息、以及未能完成的订单量及订单完成的剩余时间生成生产端推荐列表；

所述调度单元根据调度推荐单元的生产端推荐列表将未能完成的订单派发给优选生产端。

作为优选，所述数据管理模块包括区域数据统计分析子模块；

所述区域数据统计分析子模块包括：

统计单元，用于统计各生产端不同产品的生产量、生产内容；

分析单元，根据所述统计单元的统计信息分析各生产端生产内容、位置、数量的分布情况，形成订单派发推荐模型。

作为优选，所述数据管理模块包括区域数据统计分析子模块；

所述区域数据统计分析子模块包括：

统计单元，用于统计各生产端不同产品的生产量、生产内容、生产时间、成本；

分析单元，根据所述统计单元的统计信息分析各生产端生产内容、位置、数量的分布情况、生产时间、成本，形成订单派发推荐模型。

作为优选，所述区域数据统计分析子模块还包括标准单元，根据所述统计单元针对不同生产内容筛选出生产时间快且生成成本低的生产端并形成标准生产模式。

作为优选，所述云平台还包括订单派发模块，根据所述标准生产模式选择合适生产端派发生产订单。

作为优选，所述云平台还包括：

订单请求模块，用于接收需求端发送来的订单请求，所述订单请求包含产品内容、数量、交货日期；

订单响应模块，用于接收生产端针对订单请求模块的订单请求信息所响应的接单请求；

订单派发模块，根据所述标准生产模式在发送接单请求的生产端间筛选出优选生产端进而派发生产订单。

作为优选，所述云端控制吊挂系统还包括物流端，物流端有多个物流节点，每个物流节点设有用于扫描物流包裹的扫描装置，所述扫描装置与信息采集模块连接；

所述数据管理模块还包括物流速度计算子模块，结合生产端与需求端的地理距离计算物流配送时间；

所述订单派发模块，根据所述标准生产模式和物流速度计算子模块计算的物流配送时间，在发送接单请求的生产端间筛选出优选生产端进而派发生产订单

本发明具有以下有益效果：

本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统，利用云端共享单个厂内各条生产线数据、以及多个厂的生产线数据，便于监管单个厂的生产进度、多厂之间的生产进度，并根据订单需求协调各厂生产进度；并且能将采集到的多厂数据进行区域大数据分析，了解不同产品在区域的生产分布位置情况、销量情况、生产效率情况，进而形成优化生产策略。

附图说明

图1为现有技术智能吊挂系统的系统框图；

图2为本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统一实施方式下的系统框图；

图3为本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统另一实施方式下的系统框图；

图4为本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统另一实施方式下的系统框图；

图5为本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统中进度管理子模块的框图；

图6为本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统中协调管理子模块的框图；

图7为本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统中区域数据统计分析子模块的框图。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

目前很多成衣服装生产企业采用电脑智能化的吊挂系统来提高生产效率，如图1所示的现有技术智能吊挂系统。该吊挂系统在单个厂内应用，每条生产线的吊挂系统都配备一台pc机，吊挂系统与pc机之间通过can-bus现场总线连接；并且多条生产线的吊挂系统之间互不干扰。这样每个生产线需要配备一个管理人员，多条生产线则需要多个管理人员。当需要调整吊挂系统运行速度等其他生产线指令调控时，则需要多个管理人员分别对各生产线，通过各自的pc机进行调控，无法实时、有效完成整个厂内的全局进程管理和生产线之间的协调管理。并且，厂内全部数据整合，乃至多个厂数据整合，并对整合的数据进行分析管理，现有技术均是无法实现。

为此，本发明基于物联技术和云端控制提出了一种新型智能吊挂系统。每条生产线的吊挂系统不再单独配备pc机，而是依次通过can-bus现场总线、工业以太网总线与云平台连接，使得每天生产线上的数据共享于云平台上。这样，无论是单个厂还是多个厂都能基于物联技术和云端控制实现智能管理。

图2示出了本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统一实施方式下的系统框图。所述系统包括云平台和若干分布于不同地域生产端的吊挂终端，若干吊挂终端分别与云平台连接。所述吊挂终端可采集生产线上的生产数据给云平台进行数据分析，云平台根据分析结果或订单请求管控吊挂终端。

所述吊挂终端包括吊挂传送机构、设于吊挂传送机构上的多个工作站、设于所述吊挂传送机构首端和末端工作站的信号传感装置、以及设于其他工作站的信息解码装置。所述吊挂传送机构用于传送衣架，衣架上运输有待加工的裁片、已加工部分的衣料、成衣等，所述衣架设有信息识别装置，可以为rfid记忆芯片或电子信息标签，用于记录该衣架承载产品的加工信息。所述信号传感装置，可以为光发射头和光接收头，通过衣架传送来到首端工作站或末端工作站时阻隔信号传感装置的信号接收，如红外光接收，则认为衣架已进站或出站，则是信号传感装置发送进站或出站信号给云平台。所述信息解码装置，用于读取信号识别装置内的信息，将记录该衣架承载产品的加工信息上传给云端。例如，加工信息为[衣架1，工作台2-缝合袖管-已完成，工作台4-缝纽扣-未完成，…]，云端接收到此加工信息可了解衣架1加工状态和下一环节的加工工序，并发送将衣架运送到工作台4的指令进行缝纽扣工序。除了衣架1需要进行缝纽扣工序外，其他还有衣架2、衣架3，而工作台14也可进行缝纽扣工序，则云端对采集到衣架信息把控整个生产线的进度，智能调度加工工作台，使衣架不再传送到处于忙碌状态的原有工作台，而是转移到另一空闲工作台进行相同工序加工，当执行完成后刷新信息识别装置内信息，如衣架1在工作台14完成缝纽扣，加工信息为[衣架1，工作台2-缝合袖管-已完成，工作台14-缝纽扣-完成，…]。

所述云平台包括信息采集模块、数据管理模块。所述信息采集模块用于接收来自所述吊挂终端发送来的生产数据，包括信号传感装置发送来的进站、出站信号、以及信息解码装置发送来的加工信息。所述数据管理模块根据所述信息采集模块接收的生产数据进行数据管理分析。

具体地，如图5，所述数据管理模块包括进度管理子模块。所述进度管理子模块包括订单进程监控单元、订单进程计算单元。所述订单进程监控单元根据信号传感装置传送来的进站、出站信号分析订单完成状态。订单信息预先存储于数据管理模块内，包括订单内容、数量、预定完成时间。每当衣架传送进站，进站信号经采集后反馈给订单进程监控单元，订单进程监控单元统计已进入加工的衣架数量；当衣架传送出站，出站信号经采集后反馈给订单进程监控单元，订单进程监控单元统计已加工完成的衣架数量，用于分析获得订单完成的数量、正在加工的数量、尚未加工的数量。所述订单进程计算单元，根据信号传感装置传送来的进站、出站信号，以及根据信息解码装置形成的衣架传送路线，计算订单完成时间。同一批订单内相同产品的加工流程是一致，对于已完成加工的产品，不论是衣架上的信息识别装置还是云端均记录有产品加工流程，进而可通过信息采集模块中的吊挂终端衣架传送路线形成单元形成该产品的衣架传送路线，各个工作站的间隔距离预先设定，则可知走完整个衣架传送路线的距离。所述订单进程计算单元根据衣架传送速度和衣架传送路线计算完成整个订单预计完成时间，并结合进站、出站信号来获知未完成订单预计完成的时间。云平台可通过所述订单进程监控单元、订单进程计算单元获知单个厂以及多个厂的订单进程状态、订单完成时间等。

所述数据管理模块还包括协调管理子模块。所述进度管理子模块还包括订单进程判断单元。所述订单进程判断单元用于判断订单进程计算单元计算的订单完成时间超过订单预定完成时间，则触发所述协调管理子模块。例如，订单进程判断单元判断计算出的整个订单完成时间是否超过整个订单预定完成时间，若是，则在任务派发时将一个完整订单分拆成两份或多份给多个生产端，预先进行多厂端进程协调管理。又例如，订单进程判断单元判断计算出的未完成订单预计完成时间超过订单预定完成的剩余可用时间(即订单预定完成时间减去已过去的时间，如订单预定完成时间为15天，已加工了6天，则订单预定完成的剩余可用时间为9天)，则在订单执行期间进行紧急调度，原生产端继续按照当前速率执行订单数量，且数量仅完成为原数量的80％，剩下的20％由云平台调配其他生产端承担。调配选出的生产端可根据生产端当前其他生产进程状态是否空闲或忙碌，以及生产速率，进而择优选取可在剩余可用时间内完成剩余订单任务的生产端。

如图6，所述协调管理子模块包括存储单元、调度单元。所述存储单元用于存储各生产端信息，所述生产端信息包括产品内容、生产进程状态、生产速率。所述产品内容包括款式，如男款或女款；款型，如短袖衬衫、长袖汗衫、裙子、西服；数量。所述生产进程状态信息获得、更新是通过信号传感装置和信息解码装置实时读取更新获得。如位于首个工作站的信号传感装置上传进站信号，则该产品的生产进程为进入吊挂加工状态；如衣架1完成工作台2-缝合袖管的工序，但尚未进行下一工序，且下一工作台处的信息解码装置也未识别到传送来的衣架，云平台也未发送进入下一工序的控制指令，则衣架1的生产进程为缝合袖管完成状态，且衣架1停留在工作台2位置。所述生产速率根据订单进程计算单元计算订单完成时间来确定某类产品在一生产端完成的平均生产速率，以便云平台评估该生产端是否能够完成订单任务，是否能够调度支援其他生产端完成剩余订单任务。所述调度单元根据所述存储单元内存储的生产端信息，将未能完成的订单派发给在订单预定完成时间内能够完成的生产端，实现多厂跨区域地远端智能协调管理。另外，该协调管理子模块也可用于单个厂内多个生产线之间、生产线多个工作站的协调。

进一步，所述进度管理子模块还包括订单余量计算单元。所述协调管理子模块还包括调度推荐单元。所述订单余量计算单元在当所述订单进程判断单元判断出生产端无法在订单预定完成时间内完成订单时，计算未能完成的订单量及订单完成的剩余时间。所述调度推荐单元根据所述存储单元内存储的生产端信息、以及未能完成的订单量及订单完成的剩余时间生成生产端推荐列表。所述生产端推荐列表可以根据生产端完成速率的快慢，进行优先级排列。所述调度推荐单元根据行程的生产端推荐列表，可默认将排在首个的生产端作为优选生产端，调度单元对优选生产端派发未能完成的订单。所述生产端推荐列表还可以根据生产端完成速率，生产端与需求端之间的地理距离等综合因素结合，形成优先级排列。该综合因素利用综合评分作为优先级排列的依据，如速率排名得分乘以速率权重，地理距离排名得分乘以距离权重，两者之和为综合评分，其中，速率排名得分、地理距离排名得分按排名顺序从首到末以10分值递减分配。

所述数据管理模块还包括区域数据统计分析子模块。如图7，所述区域数据统计分析子模块包括统计单元和分析单元。该区域数据统计分析子模块主要对各生产端的数据进行统一汇总并进行大数据分析，以了解制衣生产情况，以便合理派发制衣订单，有利于单个管理方全局管理多个生产端生产情况，提高制衣效率，减少损失，降低生产成本。具体地，所述统计单元用于统计各生产端不同产品的生产量、生产内容。所述分析单元根据所述统计单元的统计信息分析各生产端生产内容、位置、数量的分布情况，形成订单派发推荐模型。例如，该订单派发推荐模型是基于生产端位置、生产内容形成，如长江以北地区a生产大衣，能完成订单数量600，长江以北地区b生产大衣，能完成订单数量500，长江以南地区c生产大衣，能完成订单数量200，长江以南地区d生产衬衫，能完成订单数量300。则当有订单用于生产大衣时，则订单派发推荐模型推荐内容包括长江以北地区a、长江以北地区b、长江以南地区c的生产内容、位置、数量信息，且按照数量从多到低顺序排列。则当有订单涉及需求端位于长江以南地区，则订单派发推荐模型推荐内容包括长江以南地区c、长江以北地区b、长江以北地区a的生产内容、位置、数量信息，且按照地理位置距离需求端由近至远顺序排列。

进一步考虑生产效率和成本因素，所述统计单元还统计各生产端不同产品的生产时间、成本；所述分析单元根据所述统计单元的统计信息分析各生产端生产内容、位置、数量的分布情况、生产时间、成本，形成订单派发推荐模型。

所述区域数据统计分析子模块还包括标准单元。所述标准单元根据所述统计单元针对不同生产内容筛选出优选生产端并形成标准生产模式。如按照完成速率对不同生产内容筛选优选生产端，则标准生产模式以此优选生产端为标准。例如，衬衫优选生产端为长江以南地区d，生产速率为每天生产数量为200件，则云平台根据该标准生产模式在多个衬衫生产端间派发新订单任务时，选择合适生产端，或者派发订单任务完成速率以此标准生产模式为准，收到任务的生产端依据该标准生产模式进行厂内生产管理协调。该标准生产模式还可根据生产速率、生产成本最优形成，以便管理方通过云端大数据分析实现低成本生产。

所述云平台还包括订单派发模块，所述订单派发模块根据所述标准生产模式选择合适/优选生产端派发生产订单。该订单派发模块可在已建立合作的生产端之间进行直接智能分配。

图3示出了本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统另一实施方式下的系统框图。基于图2所述云端控制吊挂系统下，所述云平台进一步包括订单请求模块、订单响应模块。所述订单请求模块用于接收需求端发送来的订单请求，所述订单请求包含产品内容、数量、交货日期。所述需求端可以是服装公司或门店。所述订单响应模块，用于接收生产端针对订单请求模块的订单请求信息所响应的接单请求。所述生产端为厂家，当通过云平台获知订单内容时，对于能够完成的订单，其发送接单请求给云平台。此时，云平台收集到多个需求端发送来的多个订单请求，同时也收集到多个生产端发送来的接单请求，其中一个订单请求对应多个接单请求，也可能一个订单请求未有接单请求响应。面对此情况，云平台内的订单派发模块进行智能派发生产订单，根据订单请求、响应情况，结合上述标准生产模式在响应生产端之间筛选出优选生产端进而派发生产订单。如果未有订单响应，则在已建立合作的生产端之间进行直接智能分配；或者将原有订单拆分成2个或多个进行分别分配。

以需求端，门店为例，当门店男士衬衫销售量高导致缺货时，门店方通过装有应用软件的智能设备发布补货请求给云平台，云平台通过订单派发模块进行智能派发生产订单。可依据生产速率、地理距离、生产成本等多因素考虑，让优选生产端完成补货订单任务。

图4示出了本发明一种基于物联网技术的云端控制吊挂系统另一实施方式下的系统框图。图4所示系统基于图3所示系统实现，该系统还包括物流端，物流端有多个物流节点，每个物流节点设有用于扫描物流包裹的扫描装置，所述扫描装置与信息采集模块连接。所述数据管理模块还包括物流速度计算子模块，结合生产端与需求端的地理距离计算物流配送时间。所述订单派发模块根据所述标准生产模式和物流速度计算子模块计算的物流配送时间，在发送接单请求的生产端间筛选出优选生产端进而派发生产订单。筛选的标准是计算依据标准生产模式生产所需时间和物流配送时间之和是否能满足订单预计完成时间，若能满足则派送订单给该生产端。若满足条件的生产端有多个，则形成推荐列表，择优选择优选生产端。若满足条件的生产端不存在，则需将订单拆分成多个，将多个子订单派发给不同生产端完成。

另外，所述数据管理模块还包括物流进程监控子模块，用于采集位于各个物流节点的物流包裹识别信息，用于监控物流进程状态。若出现物流配送滞留、出错信息，可通过该物流进程监控子模块获得，则云平台还可协调物流端的物流进程，如发送短信告知配送员配送错误重新配送，或配送期限通知；还如调度其他较近距离的厂端或门店端的库存重新发货配送。

所述系统不仅在制衣的吊挂系统(包括车缝、后整、仓储环节)、物流环节进行，还可涵盖制衣的面料储运、裁剪、裁片储运、线外工序、分拣等环节。则每个环节都在加工部件上设置类似衣架上的信息识别装置，记录每个环节的加工信息，在每个环节设置类似信息解码装置，用于读取制衣完成进度、更新云端信息，并远端监管每个环节流程。这样，制衣流水从制造-物流一体化管理，高效调配厂内资源和跨区域多厂间资源，提高制衣效率，使得效益最优化。并且本发明基于物联网技术的云端控制吊挂系统，将物流端、生产端、销售端基于云平台实现数据共享、数据集中分析管理，制衣流水实现了制造-物流-销售一体化管理，解决了传统数据无法互通而造成成本高昂、低效、资源浪费等问题。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。