[发明专利]船舶建造计划优化方法、系统、储存介质及计算机设备有效

专利信息
申请号: 202110432814.2 申请日: 2021-04-21
公开(公告)号: CN113408045B 公开(公告)日: 2023-03-24
发明(设计)人: 鲁仁全;任鸿儒;陆宽;李鸿一;李军毅;宋业鼎 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: G06F30/15 分类号: G06F30/15;G06F30/20;G06F119/20
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 刘俊
地址: 510090 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 船舶 建造 计划 优化 方法 系统 储存 介质 计算机 设备
【权利要求书】:

1.一种船舶建造计划优化方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1,获取初始船舶建造总计划,将所述初始船舶建造总计划分解为工程与效率计划层、造船生产计划层以及船舶建造影响因素计划层;

S2,将所述工程与效率计划层逐步细化分解为大日程计划、中日程计划以及小日程计划,根据所述大日程计划、中日程计划以及小日程计划建立计划网络图;

S3,根据所述大日程计划以及造船生产计划层建立计划线;

S4,对所述船舶建造影响因素计划层中的影响因素进行归类,根据归类结果收集船舶制造业大数据;

S5,对所述船舶制造业大数据进行大数据建模,整合所述计划网络图、计划线以及大数据建模的结果获得优化后的船舶建造总计划;

所述船舶制造业大数据包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据;所述结构化数据为来自于现有船舶制造业数据库中的具备统一表示模式的数据,所述非结构化数据包括船舶产品的三维模型及对应的衍生数据,所述半结构化数据包括设备检修记录、产品质量检测结果、安装记录和各种设备的事件日志、开发日志、计划执行日志;

所述步骤S5包括以下步骤:

S51,对所述结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据进行数据集成,获得船舶制造业大数据初始模型;

S52,对所述船舶制造业大数据初始模型进行去噪以及数据分析,搭建出分别与所述结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据对应的数据网络图、计划数据、设备运行状态数据;

S53,对所述数据网络图、计划数据、设备运行状态数据进行大数据建模获得船舶制造业大数据深度模型;

S54,运用APS系统对所述船舶制造业大数据深度模型进行处理,建立计划模型以及设备异常监控模型;

S55,整合所述计划网络图、计划线、计划模型以及设备异常监控模型获得优化后的船舶建造总计划。

2.根据权利要求1所述的船舶建造计划优化方法,其特征在于,所述大日程计划包括开工日期到交船日期之间材料、主设备、外购件以及外协件交货期的时间节点;

所述中日程计划包括船舶生产建造过程中的设备纳期工序计划、下料加工工序计划、部件装配工序计划、分段制作工序计划、分段预舾装工序计划、船台搭载工序计划及各工序计划对应的时间节点;

所述小日程计划包括所述中日程计划中各工序计划中的单作业、单设备的时间节点。

3.根据权利要求2所述的船舶建造计划优化方法,其特征在于,所述步骤S3包括以下步骤:

S31,以所述大日程计划的交船日期为基准,采取倒序排法串联所述造船生产计划层中的关键任务构建初始建造计划线表;所述关键任务包括合同设计、技术设计、生产设计、分段加工制造、船台分段合拢、码头舾装以及试船;

S32,结合船厂现有资源,对所述初始建造计划线表进行分段划分,建立计划线;所述计划线的工序包括主机及其他关键设备选择、一般配套设备选择、原材料选择、各分段和管系加工。

4.根据权利要求3所述的船舶建造计划优化方法,其特征在于,在所述步骤S4中的归类结果包括:资源需求量因素、配送与物流管控因素、建造质量因素、加工能力因素、设备调度因素、设备故障维修管控因素、不可预测因素以及资源约束因素。

5.根据权利要求1所述的船舶建造计划优化方法,其特征在于,所述结构化数据以及半结构化数据通过数据仓库技术进行采集,所述非结构化数据采用基于流的方式进行采集;

在所述步骤S51中,以混合存储模型“Hadoop+NoSQL+RDBMS”的形式,通过Spark计算引擎对所述结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据进行数据集成,获得船舶制造业大数据初始模型。

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