[发明专利]一种实时信息驱动的生产设备端制造活动智能导航方法

摘要

本发明提出了一种实时信息驱动的生产设备端制造活动智能导航方法，通过应用物联技术于制造设备端，形成各类制造资源物物互联、互感，改变原有制造资源及加工过程的信息获取方式，提高数据的时效性、规范性和准确性，并根据所获取的实时信息为设备端提供实时操作引导服务和任务队列优化服务：提供全面的设备端实时生产状态信息和正确的生产操作引导，从根本上杜绝因操作不当或物料错装而引起的质量问题；基于所获取的多源实时状态信息，快速的优化设备端待加工任务的序列，降低动态优化的难度，缩短优化时间。

主权项

1.一种实时信息驱动的生产设备端制造活动智能导航方法，其特征在于：采用以下步骤：步骤1：生产设备端接收来自车间管理层分配的任务队列，并按照队列顺序开始进行生产；生产过程中的员工、零部件和承载物料的容器配备有电子标签，生产设备端安装有RFID读写器，采集生产过程中员工、物料、在制品和成品的实时信息；步骤2：为操作员工提供实时信息驱动的加工过程可视化操作引导，具体包括以下步骤：步骤2.1：基于当前任务的加工工艺信息和Petri网技术对生产任务的加工过程进行建模，建立生产任务在设备端操作集的时序关系和约束关系；步骤2.2：建立与设备端上的操作集相关的多媒体信息库，多媒体信息库包括视频演示、工艺图纸、文字描述，并依据步骤2.1建立的时序关系将多媒体信息库与步骤2.1建立的加工过程Petri模型进行关联；步骤2.3：依据采集的在制品实时信息，基于该任务的Petri网模型，捕获当前时刻操作进程，调用多媒体信息库中的该操作的多媒体信息，为操作员工提供加工过程可视化操作引导；步骤3：依据当前队列中的加工任务工艺流程信息，找到每项任务上游工序和下游工序所在的设备，获取每项任务上游工序的完工时间以及下游工序的开工时间步骤4：针对步骤3所采集的上游工序完工时间和下游工序的开工时间动态优化待加工任务的序列，具体包括以下步骤：步骤4.1：初始化：依据实时数据和每项任务的加工时间p_j，更新任务的交货期并按d_j由小到大排序，并截取排序后的前m项任务，m≤6；步骤4.2：计算前m项任务交货期偏移度Δd_j表示两次调度任务交货期的变化量表示任务j初始的交货期；步骤4.3：按照规则生成满足约束的任务队列集Q{q₁,q₂,q₃…}，所述规则为：若则任务i排在任务j之前，并采用如下步骤确定每个队列下的任务开始加工时间：步骤4.3.1：依据机器唯一性和工件唯一性约束，以每项任务的最早可开始加工时间为初始开始加工时间；步骤4.3.2：计算每项任务的E_j和Δ_j，其中E_j表示任务j的提前时间，Δ_j表示任务j的开始时间向后移动一个单位导致惩罚的变化；按照任务序列得到第一个Er＞0任务r，并找出距离任务r最近的时间间隙t_s，s+1，r≤s≤m，时间间隙t_s，s+1表示任务s完工到任务s+1开始的间隔时间，任务s为任务r之后的一项任务；步骤4.3.3：求取最小的满足的任务u，r≤u≤s，并固定任务r,r+1,…,u的开始加工时间，若u＝m，则进入步骤4.4，否则，跳转到步骤4.3.2；若不存在这样的任务u，则进行步骤4.3.4；步骤4.3.4：将任务r,r+1,…,s的开始加工时间分别增加min{E_r,…E_u,t_s，s+1}，跳转到步骤4.3.2；步骤4.4：按确定的队列集Q{q₁,q₂,…}及每个队列的任务开始加工时间计算目标函数F＝∑w'E_j+∑w″T_j，其中w'和w'分别表示任务的提前惩罚和滞后惩罚，T_j表示任务j的滞后时间，求得目标函数的最小值minF＝min{F(q₁),F(q₂),…}，以及minF下的队列q_i；步骤5：用优化后的加工任务队列q_i更新设备端现加工任务队列，跳转到步骤2，直到所有任务加工完成。