【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及作业流程，具体地涉及基于一种人机料法环全要素的作业流程控制方法和系统。
技术介绍
1、随着工业4.0和智能制造的兴起，企业对于作业流程的优化需求日益增长。传统的作业流程设计往往依赖于人工经验，缺乏系统性和科学性，难以适应快速变化的市场需求。因此，开发一种能够综合考虑人、机、料、法、环等多个要素，并能自动构建和优化作业流程的方法，对于提升生产效率和降低成本具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种基于人机料法环全要素的作业流程控制方法和系统，该控制方法可以考虑全要素信息，以对流程的控制因素进行优化。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于人机料法环全要素的作业流程控制方法，所述控制方法包括：
3、获取企业在预定项目上的作业信息；
4、提取所述作业信息中的结构信息，以确定作业流程中的节点信息，以得到作业流程的成果；
5、获取影响作业流程的成果的关于人机料法环的全要素信息；
6、根据所述全要素信息，判断其是否对所述作业流程的成果的有影响；
7、在有影响的情况下，构建关于全要素信息对作业流程的预测模型；
8、根据所述预测模型的结果，对所述人机料法环的全要素信息进行优化。
9、可选地，获取影响作业流程的成果的关于人机料法环的全要素信息，包括：
10、获取工作人员随时间变化的工作状态，将所述工作状态转换为数据；
11、获取设备
12、获取物料的仓储数据；
13、获取作业流程中的各项操作步骤和技术规范，并将其转换为数据形式；
14、获取作业流程中的环境参数。
15、可选地，根据所述全要素信息，判断其是否对所述作业流程的成果的有影响，包括：
16、获取关于人机料法环的关于时间秩序的全要素信息；
17、获取作业流程随时间变化的成果；
18、根据公式(1)构建人机料法环的每个要素与作业流程的结果的向量自回归模型：
19、
20、其中yt表示作业流程的结果的当前值，yt-1表示对应的滞后值，xt表示人机料法环中的一个因素的当前值，xt-1表示对应的滞后值，εt和vt表示误差项，α1，α2表示常数项，βij表示回归系数；
21、选择预设的滞后阶数构建所述回归模型；
22、假设h0为所有xt的滞后系数为零，构造f统计量：
23、
24、其中，rssur表示作业流程的结果所构建的自回归模型中的残差平方和，rssr表示加入滞后项xt后的人机料法环中的一个因素构建的自回归模型的残差平方和，n表示滞后期数，k表示人机料法环所构建的自回归模型中待估参数的个数，q表示xt滞后的阶数；
25、将人机料法环和流程的结果带入到上述模型中，并进行f检验，以筛选对流程的结果有影响的因素。
26、可选地，在有影响的情况下，构建关于全要素信息对作业流程的预测模型，包括：
27、获取对所述作业流程的结果有影响的人机料法环中的因素的训练数据；
28、对所述训练数据进行预处理；
29、将预处理后的所述训练数据和作业流程的结果的数据送入到神经网络中，以对所述神经网络进行训练；
30、在训练完成后，能够得到关于所述全要素信息对作业流程影响的预测模型。
31、可选地，根据所述预测模型的结果，对所述人机料法环的全要素信息进行优化，包括：
32、将对所述作业流程有影响的所述人机料法环中的数据作为鸟巢，对应的作业流程的结果作为适应度，以获取作业流程的结果数量最大为目标；
33、对所述人机料法环中的数据的范围进行约束；
34、在约束范围内随机生成影响所述作业流程的结果的多个候选解；
35、根据所述lévy飞行策略更新候选解的位置；
36、根据更新的候选解，将其带入到训练完成后的所述预测模型中，以得到对应的结果，并判断其适应度是否优于某个随机选择的鸟巢的适应度；
37、如果是，则将更新的所述候选解替换原始的鸟巢；
38、以预设概率发现并抛弃不优秀的鸟巢，引入新的鸟巢，并计算其适应度；
39、对鸟巢的位置不断迭代，直至迭代达到最大值，并获取适应度最大的鸟巢；
40、根据适应度最大的鸟巢对应的人机料法环中的数据，对所述作业流程原始的人机料法环中的数据进行调整，以完成对作业流程的优化。
41、可选地，根据所述lévy飞行策略更新候选解的位置，包括：
42、获取初始的鸟巢的位置；
43、根据公式(3)计算更新的鸟巢的位置：
44、
45、其中，表示更新后的鸟巢的位置，xi表示更新前的鸟巢的位置，δ表示步长因子，l(λ)表示lévy分布生成的随机步长。
46、可选地，所述随机步长符合公式(4)的概率分布：
47、
48、其中，w和z是服从标准正态分布的随机变量，λ表示是lévy分布的参数。
49、另一方面，本专利技术还提供一种基于人机料法环全要素的作业流程控制系统，所述控制系统包括：
50、数据获取模块，以获取关于人机料法环的全要素信息；
51、后台控制模块，用于根据所述全要素信息执行如上述所述的一种基于人机料法环全要素的作业流程控制方法。
52、在一方面，本专利技术还提供一种处理器，用于运行程序，其中，所述程序被运行时用于执行：如上述所述的一种基于人机料法环全要素的作业流程控制方法。
53、通过上述技术方案，本专利技术提供的一种基于人机料法环全要素的作业流程控制方法和系统通过获取企业在预定项目上的作业信息，然后可以提取作业信息中的结构信息，从而可以确定作业流程中的节点信息，以得到作业流程的成果。可以获取影响作业流程的成果的关于人机料法环的全要素信息，在得到全要素信息后，可以先判断该全要素信息是否都对作业流程的成果有影响。在有影响的情况下，可以构建关于全要素信息对作业流程的预测模型。在得到预测模型后，可以根据预测模型的结果对该人机料法环的全要素信息进行调整，以优化得到最佳的作业流程的成果。该控制方法可以考虑全要素信息，以对流程控制进行优化。
54、本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种基于人机料法环全要素的作业流程控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，获取影响作业流程的成果的关于人机料法环的全要素信息，包括：
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，根据所述全要素信息，判断其是否对所述作业流程的成果的有影响，包括：
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，在有影响的情况下，构建关于全要素信息对作业流程的预测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，根据所述预测模型的结果，对所述人机料法环的全要素信息进行优化，包括：
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，根据所述Lévy飞行策略更新候选解的位置，包括：
7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述随机步长符合公式(4)的概率分布：
8.一种基于人机料法环全要素的作业流程控制系统，其特征在于，所述控制系统包括：
9.一种处理器，其特征在于，用于运行程序，其中，所述程序被运行时用于执行：如权利要求1-7任意一项所述的一种
...【技术特征摘要】
1.一种基于人机料法环全要素的作业流程控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，获取影响作业流程的成果的关于人机料法环的全要素信息，包括：
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，根据所述全要素信息，判断其是否对所述作业流程的成果的有影响，包括：
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，在有影响的情况下，构建关于全要素信息对作业流程的预测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，根据所述预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：王思宁，夏保冰，魏志丰，吴舟，章立宗，张永建，陈浩，冯来富，张旭阳，姚育，钱一宏，赵峰，赵臻霞，王雅倩，肖特亮，韩雨馨，
申请(专利权)人：北京国网信通埃森哲信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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