【技术实现步骤摘要】
本申请涉及缝制，特别是涉及基于缝纫计件的智能生产系统、方法、介质及计算机设备。
技术介绍
1、目前服装生产过程的管理普遍严重滞后，由于产业特性习惯以订单为总结单位、人工计件、质检等因素。如果要得知当天的产能、生产良品率等生产数据往往至少需要二天甚至三天，这对于生产的及时管理非常不利。行业目前没有令人信服的人员评价、评级方式，因此需要人数众多的底层管理者进行任务分配。在实际生产中往往以小组的形式生产，由组长分配任务。且组长人数较多且经验丰富，需要大量的人力成本。
2、现有技术通常通过如下几种方式解决，但各有各的弊端：
3、1)管理员通过可视化终端中的web客户端将操作工和工艺按照系统提供的匹配方式，形成一对一或者一对多的任务文件，上传至服务器。
4、2)操作工从服务器获取对应操作工的任务文件，确认任务并开始工作，操作工通过与用户终端连接的采集器获取的缝纫设备的工作数据对第一件产品完成机器学习，同时用户终端将机器学习结果与操作工和对应任务绑定后上传至服务器。
5、3)操作工使用缝纫设备过程中，采集器获取的缝纫设备的工作数据满足机器学习的结果，计件数自动加1，同时用户终端将计件数实时上传至服务器。由此进行计件(cn202011605979.7)。
6、上述现有技术有如下缺点：
7、1)由管理员进行操作工和工艺进行匹配，虽然系统有提供推荐匹配方式，但是没有推荐的具体原因。这会导致推荐的匹配方式可信度低。管理员在进行工艺与人工匹配时无人工的技能信息，只有管理员了解该员
8、2)现有技术只有目前需要缝制的工艺，但没有工人过往缝制的相关工艺的信息，以及工厂曾经做过的工序库等信息，这些信息对工人能力及工序的匹配有促进效果。
9、3)管理员只能得到员工工作件数，无法通过每位员工的缝制件数进行进一步的排产，员工技能培养等进一步调控。没有对生产过程产生正面影响，也没有提高工厂运转效率。
10、4)由操作工的第一个缝制数据作为机器学习对象无法获得正确的数据，工人在第一次缝制时往往不熟练、误操作比较多。以错误的数据作为机器学习对象会对计件结果产生误判。且计件错误后无法修正这就意味着员工依然要不停查看计件结果并且产生错误后依然要手动计件。实用性较差，没有提高员工工作效率。
技术实现思路
1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供基于缝纫计件的智能生产系统、方法、介质及计算机设备，用于解决现有技术中人工操作效率低准确率低等技术问题。
2、为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种基于缝纫计件的智能生产系统，包括：数字板房模块、缝制设备、云服务模块、被管理者终端、管理者终端；所述云服务模块分别与所述数字板房模块、缝制设备、被管理者终端及管理者终端建立通信连接；所述数字板房模块用于在获取订单后执行样衣制作并对所用工序进行拆解，以生成各工序及对应的缝制要求信息；所述缝制设备按照被拆解的每个工序执行相应的缝制任务，并将其在每个工序中的缝制运行参数发送至所述云服务模块后保存至工序库中；所述云服务模块用于从所述工序库中查找与缝制运行参数相匹配的工序，并根据匹配出的工序所对应的工序要求特征来匹配对应的操作人员；在匹配完成后将对应的工艺信息和任务信息发送至所述备管理者终端；所述备管理者终端在接收到所述工艺信息和任务信息后向云服务模块发送其所使用的缝制设备编号；所述云服务模块还根据缝制设备编号查询设备库以获取设备信息，以将操作人员信息、设备信息和工艺信息进行绑定；将操作人员所在工位使用的缝制设备信息及所缝制的工艺信息发送至所述管理者终端。
3、于本申请的第一方面的一些实施例中，所述云服务模块还用于提取缝制过程中缝制设备的运动特征参数，并通过相似度比对算法将之与对应的工序模板进行比对，得到缝制设备的缝制件数并发送至所述管理者终端。
4、于本申请的第一方面的一些实施例中，所述相似度比对算法的计算过程包括：利用欧式距离算法对两个序列的相似度进行不对；对于长度相同的两个序列，计算每两点之间的距离然后求和，距离越小表示相似度越高；对于长度不同的两个序列，利用滑动窗口，复制短序列直至与长序列等长后，再计算每两点之间的距离然后求和，距离越小表示相似度越高。
5、于本申请的第一方面的一些实施例中，所述云服务模块还用于使用技能分析算法对员工的缝制数据进行分析，得到员工的技能矩阵和工作效率等技能分析结果，并保存至人员信息库中。
6、于本申请的第一方面的一些实施例中，所述云服务模块还用于使用异常分析算法得到每个缝制件与工序模板之间的差异，其包括：通过针数的差异识别缝制件的返工情况；或者，通过缝制过程中出现异常的时间点识别缝制件中出现异常的位置。
7、于本申请的第一方面的一些实施例中，所述云服务模块还用于根据每个缝制件的缝制所需时间、电机运行时间，计算得到缝制设备的稼动率和缝制速度信息，发送并显示于所述管理者终端。
8、为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第二方面提供一种基于缝纫计件的智能生产方法，包括：获取根据样衣制作及工序拆解所生成的各工序及对应的缝制要求信息，并将所述各工序及对应的缝制要求信息发送至缝制设备，供缝制设备执行缝制任务；从所述缝制设备接收每个工序中的缝制运行参数后保存至工序库中，并从所述工序库中查找与缝制运行参数相匹配的工序，并根据匹配出的工序所对应的工序要求特征来匹配对应的操作人员；在匹配完成后将对应的工艺信息和任务信息发送至管理者终端，并从所述管理者终端获取对应的缝制设备编号；根据所述缝制设备编号查询设备库以获取设备信息，以将操作人员信息、设备信息和工艺信息进行绑定；将操作人员所在工位使用的缝制设备信息及所缝制的工艺信息发送至管理者终端。
9、为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于缝纫计件的智能生产方法。
10、为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第四方面提供一种计算机设备，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述设备执行所述基于缝纫计件的智能生产方法。
11、如上所述，本申请的基于缝纫计件的智能生产系统、方法、介质及计算机设备，具有以下有益效果：
12、1)本专利技术能够根据上传的工艺信息自动推荐符合条件的员工并给出推荐理由；与此同时，进行自动学习，不断提高推荐与管理人员想法的契合度。
13、2)本专利技术能够生成员工缝制一件所需时间，因此能够帮助管理人员进行订单、生产管理与产量预测。这大大降低了对管理人员的工作门槛和工作强度，无需管理经验也能够预测订单完本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，所述云服务模块还用于提取缝制过程中缝制设备的运动特征参数，并通过相似度比对算法将之与对应的工序模板进行比对，得到缝制设备的缝制件数并发送至所述管理者终端。
3.根据权利要求1所述的基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，所述相似度比对算法的计算过程包括：利用欧式距离算法对两个序列的相似度进行不对；对于长度相同的两个序列，计算每两点之间的距离然后求和，距离越小表示相似度越高；对于长度不同的两个序列，利用滑动窗口，复制短序列直至与长序列等长后，再计算每两点之间的距离然后求和，距离越小表示相似度越高。
4.根据权利要求1所述的基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，所述云服务模块还用于使用技能分析算法对员工的缝制数据进行分析，得到员工的技能矩阵和工作效率等技能分析结果，并保存至人员信息库中。
5.根据权利要求1所述的基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，所述云服务模块还用于使用异常分析算法得到每个缝制件与工序模板之间的
6.根据权利要求1所述的基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，所述云服务模块还用于根据每个缝制件的缝制所需时间、电机运行时间，计算得到缝制设备的稼动率和缝制速度信息，发送并显示于所述管理者终端。
7.一种基于缝纫计件的智能生产方法，其特征在于，包括：
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求7所述基于缝纫计件的智能生产方法。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器及存储器；
...【技术特征摘要】
1.一种基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，所述云服务模块还用于提取缝制过程中缝制设备的运动特征参数，并通过相似度比对算法将之与对应的工序模板进行比对，得到缝制设备的缝制件数并发送至所述管理者终端。
3.根据权利要求1所述的基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，所述相似度比对算法的计算过程包括：利用欧式距离算法对两个序列的相似度进行不对；对于长度相同的两个序列，计算每两点之间的距离然后求和，距离越小表示相似度越高；对于长度不同的两个序列，利用滑动窗口，复制短序列直至与长序列等长后，再计算每两点之间的距离然后求和，距离越小表示相似度越高。
4.根据权利要求1所述的基于缝纫计件的智能生产系统，其特征在于，所述云服务模块还用于使用技能分析算法对员工的缝制数据进行分析，得到员工的技能矩阵...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩安太，曾树杰，栗硕，
申请(专利权)人：杰克科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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