[发明专利]一种基于MES与CMMS大数据的自动化生产线综合效能评价方法

说明书

本发明涉及一种基于MES与CMMS大数据的自动化生产线综合效能评价方法，属于工业大数据平台与智慧工厂建设技术领域。包括生产线综合效能OLE与PUR(OLE)评价模型建立，相关数据提取，生产线综合效能OLE、PUR(OLE)评价，生产线运行状态判断，以及问题源搜索。本发明充分利用MES和CMMS记录的工业大数据，自动评价生产线的综合生产效率和实际运行能力，自动分析造成生产线综合效能异常的问题源，解决了传统生产线性能优化工作目标局限导致资源分配不合理，以及问题源分析过程需人为参与导致的工作效率较低、智能化程度较差的问题。

技术领域

本发明属于工业大数据平台与智慧工厂建设技术领域，具体涉及一种基于MES与CMMS大数据的自动化生产线综合效能评价方法。

背景技术

生产线性能评价是系统性能优化的前提，随着生产系统自动化的发展，生产线制造执行系统(MES)和设备维护管理系统(CMMS)已经能够利用其所记录的大量生产数据对生产线整体及线上设备的可用度、生产效率和合格品率进行自动评估，从而协助设备维护人员判断生产线整体可用度、生产效率或合格品率的薄弱环节，指导设备维护，以实现生产线整体性能的提升。

然而目前MES和CMMS只从生产线可用度、生产效率和合格品率三个方面单独评价生产线的性能，因此生产线维护人员只能根据生产线单一性能的表现从MES和CMMS中调取所有设备的性能表现，通过排查相应性能薄弱的设备并对其进行提升达到对生产线该方面性能的优化。如此仅根据生产线单一性能表现开展生产线维护工作，会使企业过分关注生产线单一性能而忽略其综合生产能力，从而出现企业为追求生产线单一性能的提升投入过多不必要的人力和物力，导致资源浪费的情况。因此合理评价生产线的综合生产能力，并以其为目标判断影响它的关键设备及相关性能对生产线维护工作十分重要。

此外，当前MES和CMMS只对生产线整体和线上设备进行性能评价，无法自动分析导致生产线性能表现异常的问题源，需要人为逐层排查才能做出判断，且分析过程仅凭维护人员的工作经验，对生产线自身固有能力的参考性较差。这样依赖人工、主观性强、判断标准模糊的分析过程不仅严重降低了生产线性能优化的工作效率，影响了问题源分析结果的准确性，且十分不利于工厂的智能化发展。

因此，充分利用MES与CMMS所记录的大量生产数据和设备信息，提供一个自动化生产线综合效能评价方法是极为必要的。

发明内容

本发明提供一种基于MES与CMMS大数据的自动化生产线综合效能评价方法，以解决生产线性能优化工作目标局限导致的资源浪费问题，充分利用MES与CMMS所记录的大量生产数据和设备信息，自动化分析生产线的综合生产效率和实际运行能力，并且能够自动识别影响生产线综合效能的具体问题源，实现了生产线综合性能评价及问题源分析过程的自动化，提升了生产线性能优化工作的工作效率，对智慧工厂建设起到了良好的推动作用。

本发明采取的技术方案是：包括以下步骤：

步骤一、建立生产线综合效能OLE与PUR(OLE)评价模型；

步骤二、从生产线MES和CMMS数据库提取OLE、PUR(OLE)评价模型中各参数涉及的相关生产数据和相关设备性能参数；

步骤三、计算模型参数，评价生产线综合效能OLE与PUR(OLE)；

步骤四、判断生产线运行状态，对于综合效能异常的生产线进一步明确生产线问题性能及相应的问题区段；

步骤五、分析生产线问题区段内与生产线问题性能相关的设备性能表现，从而排查导致生产线综合效能异常的问题源。

本发明所述步骤一中建立生产线综合效能OLE与PUR(OLE)评价模型具体如下：

1.1)所述的生产线综合效能OLE是生产线综合生产效率评价指标，表示生产线有效产出合格产品的时间利用率，具体评价模型为：