一种离散车间可视化生产管理方法与流程

本发明涉及可视化生产管理，具体为一种离散车间可视化生产管理方法。

背景技术：

1、离散车间(discrete event simulation)是一种用于模拟和分析离散事件系统的方法。离散事件系统是指由一系列离散的、不连续的事件组成的系统，其中每个事件在某个特定时刻发生，并且可能对系统状态产生影响。

2、离散车间模拟通常用于研究和优化生产和运营过程，特别是涉及到离散事件的系统，如制造车间、物流系统、服务中心等。它可以帮助分析人员了解系统中的瓶颈、优化资源利用、评估不同决策策略的影响等，在离散车间模拟中，系统中的事件按照一定的顺序进行处理，每个事件都可能引发其他事件的发生。模拟可以基于随机数生成器来模拟事件之间的随机性，以更接近实际系统的行为。通过运行多次模拟实验，可以收集并分析大量的数据，评估系统的性能指标，并提供决策支持。

3、但是传统的车间生产管理方法中的数据采集通常依赖于人工记录和手动输入，容易出现错误和不准确的数据，缺乏实时性和准确性，同时其中的生产状态和关键指标通常以纸质报表或简单的图表形式进行展示，无法提供实时的、直观的、全面的生产监控，操作者往往需要花费大量时间和精力来整理和分析数据，难以及时发现异常情况和调整生产策略，这就导致了即使对这些数据进行整理和分析也无法充分挖掘数据中的潜在模式和规律，限制了对生产过程的深入分析和决策支持能力，因此亟须一种具有可视化分析和决策支持的离散车间生产管理方法来解决此类问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的数据采集缺乏实时性和准确性，无法提供全面生产监控，难以及时发现异常情况和调整生产策略的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

3、本发明提供了数据采集和处理，使用传感器、监测设备采集离散车间数据，监测数据包括设备状态、生产进度、质量指标，将采集到的数据进行预处理和清洗；

4、可视化展示和监控，基于采集到的数据，设计可视化界面，并将数据反馈到可视化界面中；

5、数据分析和决策支持，利用可视化界面提供的数据，进行数据分析和挖掘，具体步骤如下：

6、步骤1.数据分析和挖掘

7、采集离散车间的数据，并将其存储在数据结构中，数据结构选用数据库和数据框架；

8、选用描述统计、相关性分析、回归分析的统计分析方法对数据进行探索性分析，

9、选用聚类分析、分类算法、关联规则挖掘的数据挖掘技术从数据中发现隐藏模式和规律；

10、根据数据分析结果按需生成可视化图表、图形和可交互的可视化界面；

11、步骤2.决策支持功能

12、使用优化算法结合可视化界面的输入和数据分析结果，生成决策支持建议；

13、基于优化目标和约束条件，使用遗传算法进行决策和优化；

14、将决策支持建议以可视化方式呈现给操作者，按需选择图表、仪表盘形式展示优化结果和预测效果；

15、故障报警和异常处理，设置故障和异常的阈值，当数据超过阈值时，触发相应的故障报警；

16、可视化分析和优化，利用可视化界面提供的数据，进行生产过程的分析和优化。

17、本发明进一步地设置为：所述数据采集和处理具体步骤如下：

18、步骤1.使用传感器、监测设备采集离散车间数据

19、根据离散车间的需求和监测目标，选择对应的传感器和监测设备，并进行安装和配置；

20、确定需要采集的数据类型，包括设备状态数据、生产进度数据、质量指标数据；

21、以满足数据采集的实时性和精度要求为前提，设置传感器和监测设备的采样频率和采集时间间隔；

22、步骤2.将采集到的数据进行预处理和清洗

23、对采集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和补充缺失值；

24、本发明进一步地设置为：所述可视化展示和监控具体步骤如下：

25、步骤1.根据离散车间的需求和关键指标，确定需要展示的数据内容和可视化形式，生产进度、设备利用率、质量指标选用图表、仪表盘、进度条进行展示；

26、步骤2.选用javascript和html构建web界面，使用python和相关库，选用(matplotlib、plotly、dash)构建可视化图表；

27、步骤3.实时监控生产设备的状态和生产进度，将数据反馈到可视化界面中，具体的：

28、建立与数据采集系统的连接，获取实时数据更新；

29、使用websocket将采集到的数据传输到可视化界面中，进行实时更新；

30、根据数据的变化，选用态图表、实时刷新方式更新可视化界面中相应的数据展示元素；

31、提供操作者与界面的交互功能，包括放大缩小、筛选、切换视图；

32、本发明进一步地设置为：所述故障报警和异常处理具体步骤如下：

33、步骤1.设置故障和异常的阈值，并监测实时数据

34、根据离散车间的设备和工艺特性，设置故障和异常的阈值；

35、实时监测离散车间的关键数据，包括温度、压力、振动，当监测到数据超过预设的阈值时，触发相应的故障报警；

36、步骤2.在可视化界面中标示出故障和异常情况，并提供处理建议

37、在可视化界面上，选用图表、图形和颜色编码标示出故障和异常情况；

38、根据故障和异常的类型和严重程度，提供对应处理建议，处理建议选用文字提示、警告框和弹出窗口，向操作者提供解决方案和指导；

39、本发明进一步地设置为：所述可视化分析和优化具体包括：利用可视化界面提供的数据，进行生产过程的分析和优化和基于分析结果，制定改进方案并实施；

40、本发明进一步地设置为：所述利用可视化界面提供的数据，进行生产过程的分析和优化具体步骤如下：

41、使用可视化工具加载和展示生产过程的关键数据，包括生产线的产量、设备利用率、工艺参数；

42、运用可视化工具进行数据探索和分析，包括绘制图表、制作仪表盘、构建热力图；

43、本发明进一步地设置为：所述基于分析结果，制定改进方案并实施具体步骤如下：

44、根据分析结果，制定具体的改进方案和目标；

45、在可视化界面中展示改进方案的预期效果；

46、实施改进方案，并通过可视化界面持续监测和评估改进措施的实施效果。

47、采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：

48、本发明通过数据分析和挖掘，挖掘潜在的规律和趋势，为决策提供支持，并通过优化算法生成决策建议，同时设置故障和异常的阈值，并及时监测实时数据，能够及时发现和处理故障和异常，减少生产中断，提高生产稳定性和可靠性，利用可视化界面提供的数据进行生产过程的分析和优化，帮助发现改进潜力，并在界面中展示改进效果，持续监测和评估改进措施的实施效果，该方法提供了数据驱动的分析和优化手段，能够帮助改进生产过程，提高生产效率和质量，解决了现有技术中存在的数据采集缺乏实时性和准确性，无法提供全面生产监控，难以及时发现异常情况和调整生产策略的问题。