【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生产管理，具体是一种基于数字工位产线的智能安灯监测方法及系统。
技术介绍
1、在当前的制造行业中，随着数字化转型的加速推进，企业对于生产过程的智能化、精细化管理需求日益迫切。然而，许多企业在实现这一目标的过程中，面临着专业能力不足的挑战。特别是在数字工位产线的管理上，由于缺乏有效的监测手段和管理工具，企业往往难以实时掌握生产线的运行状态，难以及时发现并解决潜在问题，从而导致生产效率低下、资源浪费以及产品质量不稳定等一系列问题。
2、为了解决这一问题，企业开始探索基于数字工位产线的智能安灯监测系统。这种系统通过集成先进的传感器技术、物联网技术、大数据分析以及人工智能算法，能够实现对生产线上各个环节的实时监测和智能预警。企业可以根据自身的生产需求和期望，设置相应的监测指标和处理期望。这些期望不仅涵盖了生产线的整体运行效率、产品质量等宏观层面，还深入到每一个工位、每一道工序的细微之处。
3、但是在实际应用中，因为部分企业内缺乏专业人员，导致不能及时的根据企业需求对智能安灯监测系统进行调整，灵活性差，影响企业的使用体验；因此，如何更好的服务企业使用智能安灯监测系统，实现对生产的智能管控，成为当前需要解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述方案存在的问题，本专利技术提供了一种基于数字工位产线的智能安灯监测方法及系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，包括期望模块、安灯
4、所述期望模块用于用户设置监测期望，并对所述监测期望进行分析，获得期望展示数据，将所述期望展示数据向用户进行展示，确定目标期望；根据所述目标期望对应的期望展示数据进行优化处理。
5、进一步地，监测期望的设置方法包括：
6、获取用户的生产线信息；按照所述生产线信息匹配相应的历史生产期望数据，根据所述历史生产期望数据统计具有的各种历史监测期望；将所述历史监测期望进行分类，获得若干个期望分类，为所述期望分类设置对应的期望项；
7、根据所述期望项对应的历史监测期望设置潜在期望集合，所述潜在期望集合由相应的潜在期望组成；根据期望项以及潜在期望集合建立用户期望库；
8、根据所述用户期望库生成期望辅助设置界面，用户根据所述期望辅助设置界面设置监测期望，所述监测期望由各个期望项的单项期望组成。
9、进一步地，期望辅助设置界面的生成方法包括：
10、根据所述用户期望库识别具有的潜在期望，获取所述潜在期望对应的历史生产监测数据；根据所述历史生产监测数据设置所述潜在期望的难度值和效果值；
11、根据优先公式计算所述潜在期望的优先值，优先公式为：
12、ya=b1×xg-b2×100×nd；
13、式中：ya为优先值；b1、b2均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1；xg为效果值；nd为难度值；
14、按照优先值从高到低的顺序对潜在期望集合内的潜在期望进行排序，获得所述期望项的期望序列；
15、实时识别用户正在应用的监测期望，标记为实施期望；根据所述实施期望在所述期望序列内进行对应标记；根据期望项和期望序列生成期望辅助设置界面。
16、进一步地，难度值的设置方法包括：
17、建立完成识别模型，所述完成识别模型的表达式为：；
18、式中：(si，q)为输入数据，si表示相应潜在期望对应的历史生产监测数据，i=1、2、……、n，n为历史生产监测数据的数量；q为相应潜在期望；si→q表示相应历史生产监测数据完成所述潜在期望；输出数据为完成识别值wa(si，q)，完成识别值为1或0；
19、通过所述完成识别模型对潜在期望对应的历史生产监测数据进行分析，获得相应的完成识别值；
20、将所述完成识别值进行分类，获得若干个完成识别分类；
21、计算所述完成识别分类内完成识别值的平均值，标记为分类代表值；根据所述分类代表值设置所述潜在期望的难度值。
22、进一步地，效果值的设置方法包括：
23、由平台方指定参照主体；根据所述参照主体识别相应潜在期望的参照标准；
24、将历史生产监测数据与参照标准进行比较，确定所述潜在期望的差异值；
25、根据效果值公式计算相应的效果值，效果值公式为：
26、xg=(1+η)×xz；
27、式中：xg为相应潜在期望的效果值；η为差异值；xz为参照标准对应的效果值。
28、进一步地，对监测期望进行分析的方法包括：
29、识别所述监测期望对应的各个单项期望，根据所述单项期望采集对应的期望素材数据；根据所述期望素材数据对所述单项期望进行比较分析，获得所述单项期望对应的期望差距数据；
30、根据所述期望差距数据向用户推荐相应的优化方式；将各个所述单项期望对应的优化方式和期望差距数据整合为期望展示数据。
31、进一步地，目标期望的确定方法包括：
32、由用户根据所述期望展示数据确定是否应用所述监测期望；
33、当用户确定应用所述监测期望时，将所述监测期望标记为目标期望；
34、当用户确定不应用所述监测期望时，由用户对所述监测期望进行调整，获取新的监测期望的期望展示数据，依此类推，直到用户确定目标期望为止。
35、所述安灯监测模块用于进行生产监控处理，获得相应的监控处理记录数据。
36、所述期望监测模块用于根据监控处理记录数据进行目标期望监测，确定期望异常数据；识别所述期望异常数据对应的目标单项期望；根据目标单项期望和期望异常数据确定优化方式；将优化方式、目标单项期望和期望异常数据整合为优化调整数据，将所述优化调整数据向用户进行展示，由用户根据所述优化调整数据进行优化调整。
37、进一步地，期望异常数据的确定方法包括：
38、定义期望异常数据，所述期望异常数据为没有完成目标期望的监控处理记录数据；
39、建立期望异常识别模型，所述期望异常识别模型的表达式为：；
40、式中：ksj为相应监控处理记录数据，j=1、2、……、m，m为监控处理记录数据的数量；输出数据为期望异常值wb(ksj)，期望异常值为1或0；
41、通过所述期望异常识别模型对所述监控处理记录数据进行分析，获得所述监控处理记录数据的期望异常值；
42、将期望异常值为1的监控处理记录数据标记为期望异常数据。
43、一种基于数字工位产线的智能安灯监测方法，方法包括：
44、由用户设置监测期望，并对监测期望进行分析，获得期望展示数据，将期望展示数据向用户进行展示，确定目标期望；根据目标期望对应的期望展示数据进行优化处理；
45、设置安灯监测模块，通过安灯监测模块本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，包括期望模块、安灯监测模块和期望监测模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，监测期望的设置方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，期望辅助设置界面的生成方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，难度值的设置方法包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，效果值的设置方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，对监测期望进行分析的方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，目标期望的确定方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，期望异常数据的确定方法包括：
9.一种基于数字工位产线的智能安灯监测方法，其特征在于，应用于如权利要
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，包括期望模块、安灯监测模块和期望监测模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，监测期望的设置方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，期望辅助设置界面的生成方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于，难度值的设置方法包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于数字工位产线的智能安灯监测系统，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨新宇，于大伟，刘明坤，张辉，王赞，
申请(专利权)人：山东融科数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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