基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统技术方案

本发明专利技术涉及智能工厂数据处理领域，具体涉及一种基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，实现了对工厂中的资源数据以及行为过程进行数字化、可视化的展示，为决策者提供了直观的决策依据，提高了工厂智能化的应用发展。基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，包括：资源对象库、过程行为库、规则脚本库以及计算逻辑引擎；资源对象库包括工厂的资源基础数据；过程行为库包括工厂的行为过程数据；规则脚本库用于配置可视化数据的规则；计算逻辑引擎用于根据配置可视化数据的规则对资源基础数据以及行为过程数据进行逻辑处理计算，并将逻辑处理计算后的结果发送至外部相应监控终端进行可视化监控。本发明专利技术适用于智能工厂的可视化配置。视化配置。视化配置。

【技术实现步骤摘要】
基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统


[0001]本专利技术涉及智能工厂数据处理领域，具体涉及一种基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统。

技术介绍

[0002]在工业4.0的大背景下,全球数字化工厂已成大趋势,结合中国工业现状来看，未来十年，中国工业4.0领域将有充足发展的三类公司有：
[0003]第一类是智能工厂，分为两种，第一种是传统的工厂转型成智能工厂，第二种是智能工厂；
[0004]第二类是解决方案公司，为制造业公司提供智能工厂顶层设计、转型路径图、软硬件一体化实施的工业4.0解决方案公司；
[0005]第三类是技术供应商，包括工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统；
[0006]除这三类以外，虚拟现实、人工智能、知识工作自动化等技术供应商也会面临巨大的发展前景。
[0007]现有技术如专利号CN111932819A、名称为“一种基于智能工厂平台iPlat的可视化识别系统”使用入侵检测、目标识别以及无标示物流识别，并且提供若干智能识别模块来完成上述功能；但是并没有对工厂生产过程中各种数据进行有效利用，无法对工厂中的资源数据以及行为过程进行数字化、可视化的展示，也就无法为决策者提供直观的决策依据，极大地限制了工厂智能化的发展。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是提供一种基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，实现了对工厂中的资源数据以及行为过程进行数字化、可视化的展示，为决策者提供了直观的决策依据，提高了工厂智能化的应用发展。
[0009]本专利技术采取如下技术方案实现上述目的，基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，包括：资源对象库、过程行为库、规则脚本库以及计算逻辑引擎；
[0010]所述资源对象库包括工厂的资源基础数据；
[0011]所述过程行为库包括工厂的行为过程数据；
[0012]所述规则脚本库用于配置可视化数据的规则；
[0013]所述计算逻辑引擎用于根据配置可视化数据的规则对资源基础数据以及行为过程数据进行逻辑处理计算，并将逻辑处理计算后的结果发送至外部相应监控终端进行可视化监控。
[0014]进一步的是，所述资源基础数据包括：生产设备信息、产线信息、物料信息、人员信息以及生产排程信息。
[0015]进一步的是，所述行为过程数据包括：产品过站信息、产品质检消息以及产品返工
信息。
[0016]进一步的是，所述逻辑处理包括自动化处理、定时任务处理、分时计算处理、故障警告处理以及走向预测处理。
[0017]进一步的是，所述计算逻辑引擎内含K-Means算法和/或Apriori算法和/或决策树和/或逻辑回归和/或关联规则。
[0018]进一步的是，所述计算逻辑引擎使用K-Means算法和/或Apriori算法和/或决策树和/或逻辑回归和/或关联规则，并根据配置可视化数据的规则对资源基础数据以及行为过程数据进行逻辑处理计算。
[0019]进一步的是，基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统还包括配置管理模块，所述配置管理模块用于为系统配置数据输出模板、数据接口以及数据库。
[0020]进一步的是，所述资源对象库以及过程行为库通过配置管理模块输出实时数据，所述计算逻辑引擎用于根据规则脚本库配置可视化数据的规则对实施数据进行逻辑处理计算。
[0021]进一步的是，所述配置管理模块包括基础配置单元以及数据配置单元；所述基础配置单元包括模板配置、数据接口配置以及支持外部服务配置；所述数据配置单元包括多种数据库配置。
[0022]本专利技术对工厂中资源对象库以及过程行为库中的资源基础数据及行为过程数据进行了有效利用，通过脚本库用于配置可视化数据的规则，可视化数据可以自由选择，在通过计算逻辑引擎根据配置可视化数据的规则对资源基础数据以及行为过程数据进行逻辑处理计算，并将得到的处理计算数据发送到相应的监控终端进行可视化展示，决策者就可以根据可视化的直观数据对工厂中的各个环节进行分析，为决策者提供直观的决策依据，极大地限制了智能化的发展。
附图说明
[0023]图1是本专利技术基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统的主流程示意框图。
[0024]图2是本专利技术计算逻辑引擎做逻辑处理计算时的流程示意框图。
[0025]图3是本专利技术基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统整体架构框图。
具体实施方式
[0026]本专利技术基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，包括：资源对象库、过程行为库、规则脚本库以及计算逻辑引擎；
[0027]资源对象库包括工厂的资源基础数据；
[0028]过程行为库包括工厂的行为过程数据；
[0029]规则脚本库用于配置可视化数据的规则；
[0030]计算逻辑引擎用于根据配置可视化数据的规则对资源基础数据以及行为过程数据进行逻辑处理计算，并将逻辑处理计算后的结果发送至外部相应监控终端进行可视化监控。
[0031]资源基础数据包括：生产设备信息、产线信息、物料信息、人员信息以及生产排程信息。
[0032]行为过程数据包括：产品过站信息、产品质检消息以及产品返工信息。
[0033]逻辑处理包括自动化处理、定时任务处理、分时计算处理、故障警告处理以及走向预测处理。
[0034]计算逻辑引擎内含K-Means算法和/或Apriori算法和/或决策树和/或逻辑回归和/或关联规则。
[0035]计算逻辑引擎使用K-Means算法和/或Apriori算法和/或决策树和/或逻辑回归和/或关联规则，并根据配置可视化数据的规则对资源基础数据以及行为过程数据进行逻辑处理计算。
[0036]其中，K-Means算法是一个聚类算法，聚类分析属于设计构建组群的算法，对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低；在分类中使用到的最多是决策树方法，根据所定资源库类别重复执行数据样本作为树根直到达到目标；针对异常数据,通过建立逻辑回归模型，反复训练取得回归系数,再对资源数据进行计算达到要求；Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。
[0037]基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统还包括配置管理模块，所述配置管理模块用于为系统配置数据输出模板、数据接口以及数据库。
[0038]所述资源对象库以及过程行为库通过配置管理模块输出实时数据，所述计算逻辑引擎用于根据规则脚本库配置可视化数据的规则对实施数据进行逻辑处理计算。
[0039]所述配置管理模块包括基础配置单元以及数据配置单元；所述基础配置单元包括模板配置、数据接口配置以及支持外部服务配置；所述数据配置单元包括多种数据库配置。
[0040]本专利技术基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统的主流程示意框图如图1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，其特征在于，包括：资源对象库、过程行为库、规则脚本库以及计算逻辑引擎；所述资源对象库包括工厂的资源基础数据；所述过程行为库包括工厂的行为过程数据；所述规则脚本库用于配置可视化数据的规则；所述计算逻辑引擎用于根据配置可视化数据的规则对资源基础数据以及行为过程数据进行逻辑处理计算，并将逻辑处理计算后的结果发送至外部相应监控终端进行可视化监控。2.根据权利要求1所述的基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，其特征在于，所述资源基础数据包括：生产设备信息、产线信息、物料信息、人员信息以及生产排程信息。3.根据权利要求2所述的基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，其特征在于，所述行为过程数据包括：产品过站信息、产品质检消息以及产品返工信息。4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，其特征在于，所述逻辑处理包括自动化处理、定时任务处理、分时计算处理、故障警告处理以及走向预测处理。5.根据权利要求4所述的基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统，其特征在于，所述计算逻辑引擎内含K...

【专利技术属性】
技术研发人员：郅慧，符欣，贾生武，
申请(专利权)人：四川长虹电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：