用于自動化制造加工系統的在線預測與在線加工計劃生成系統和方法技術方案

本發明專利技術涉及一種用于自動化制造加工系統的在線預測與在線加工計劃生成系統和方法。本系統包括用于存儲現場實時狀態的數據庫服務器，用于實時預測的數據庫服務器，用于存儲離散事件仿真模型參數的數據庫服務器，用于生成加工計劃的服務器，對加工過程進行預測服務器，用于現場數據采集的數據采集接口和用于和用戶交互的用戶接口。本發明專利技術通過實時分析預測出的未來設備使用情況，根據加工等待約束條件進行在線加工時間搜索，有效的避開設備使用的高峰期，減少加工等待時間。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一類自動化制造加工系統生產排產和調度系統和方法，尤其是一種。
技術介紹
在制造、加工等行業中，廣泛存在著一類加工工序事先確定，加工過程中部分工序需要使用的設備數量有限，且不同的加工工序可能使用同一類設備，在加工量較大時會出現因為設備分配完而導致部分工件產生加工等待時間的情況。而存在一類加工流程，需要盡可能減少加工等待時間，甚至不允許出現加工等待時間。上述問題屬于流水車間調度問題，理論上的研究給出了一些求解方法，但是目前還沒有一種能夠廣泛適用于各種制造加工系統，并且能夠用于實時或準實時計算的算法。尤其是由于該問題是一類NP難問題，隨著問題規模的增大，計算所需的時間將大量增加。對于這類自動化制造加工系統及加工流程需求，目前一般采用根據經驗確定較合理的加工周期和加工量避免出現加工等待。然而隨著加工流程的復雜度以及加工量的增力口，人工制定加工計劃的難度增加，根據經驗制定加工計劃的有效性及生產效率得不到保證，人工靜態制定的加工計劃在面臨突發情況(如設備出現故障、產品加工與計劃產生較大偏差)時，生產管理者難以及時根據當前狀況重新制定加工計劃，從而影響生產效率及產品質量。另外根據經驗確定加工周期與加工量的方法制定加工計劃，對于未來加工過程的預測相對穩定，沒有體現對加工狀態實時預測的迫切需求，當加工過程中出現突發情況時，無法及時充分考慮對未來的影響，也無法對前序環節(如原料配送)和后續環節(如物流配送)進行及時調整，將對整個企業產生巨大影響。
技術實現思路
本專利技術的目的在于針對現有技術的上述缺陷，提供一種用于自動化制造加工系統的在線預測與在線加工計劃生產系統和方法，根據自動化加工系統的當前情況自動進行加工狀態的在線預測以及在線加工計劃的生成。為了解決以上技術問題，本專利技術是通過以下技術方案實現的: 一種用于自動化制造加工系統的在線預測與在線加工計劃生成系統，包括現場設備，其特征在于:有現場實時狀態數據庫服務器、實時預測數據庫服務器、離散事件仿真模型數據庫服務器、加工計劃生成服務器、加工過程預測服務器、現場數據采集接口和用戶接口通過以太網與所述現場設備連接并彼此之間相互連接； 所述現場實時狀態數據庫服務器存儲了從現場數據采集接口采集到的實時加工狀態信息；所述實時預測數據庫服務器存儲了由加工計劃預測服務器基于現場實時狀態數據庫服務器中的數據運用離散事件仿真模型預測出的未來加工狀態信息； 所述離散事件仿真模型數據庫服務器存儲加工過程預測服務器用到的所有離散事件仿真模型的參數信息，并由加工過程預測服務器或用戶接口根據需要進行調整； 所述加工計劃生成服務器負責根據現場實時狀態數據庫服務器和實時預測數據庫服務器中的數據生成加工計劃，提供多種加工計劃生成策略可供選擇； 所述加工過程預測服務器負責根據現場實時狀態數據庫服務器中的數據運用離散事件仿真模型數據庫服務器中的離散事件仿真模型對未來的加工狀態進行預測，并將預測結果存儲到實時預測數據庫服務器； 所述現場數據采集接口負責獲取現場各個工件與設備狀態信息，并負責更新現場實時狀態數據庫服務器中的加工狀態數據； 所述用戶接口負責完成所有與用戶進行交互的功能。所述現場實時狀態數據庫服務器、實時預測數據庫服務器、離散事件仿真模型數據庫服務器、加工計劃生成服務器、加工過程預測服務器、現場數據采集接口、用戶接口集中于一臺或多臺計算機以降低成本。所述實時加工狀態信息包括工件完整的加工流程、加工狀態、加工開始時間與加工結束時間等工件信息，各種設備數量、設備狀態、設備 所述實時加工狀態信息包括工件完整的加工流程、加工狀態、加工開始時間與加工結束時間等工件信息，各種設備數量、設備狀態和設備使用情況。所述用戶接口提供訪問接口以方便使用各種手持終端移動訪問。所述用戶接口負責手工輸入加工計劃、確認自動生成的加工計劃、選擇加工計劃生成策略、修改系統參數、查看/打印現場實時狀態信息、查看/打印加工過程預測信息。所述用戶接口使用C/S架構的方式使用各種編程語言開發的客戶端程序進行訪問，也可以使用Β/s架構的方式，使用網頁瀏覽器的方式進行訪問。此外，本專利技術提供了一種用于自動化制造加工系統的在線預測與在線加工計劃生成方法，步驟如下: ①啟動系統，使用用戶接口進行參數配置； ②使用現場數據采集接口對現場數據定時采集，并將結果保存到現場實時狀態數據庫服務器； ③通過加工過程預測服務器將現場實時狀態數據庫服務器中的數據與實時預測數據庫服務器中的數據進行對比，計算離散事件仿真模型補償參數，并將結果保存到離散事件仿真模型數據庫服務器； ④通過加工過程預測服務器根據基于離散事件仿真模型的在線預測方法對未來狀態信息進行預測，并將結果保存到實時預測數據庫服務器，該步驟既可以定時執行，也可以由用戶接口觸發執行，當選擇由用戶接口觸發方式時，如用戶沒有觸發則跳過該步驟； ⑤根據實時預測數據庫服務器中的未來狀態信息，利用加工計劃生成服務器進行加工計劃生成，并將結果返回給用戶接口，該步驟既可以定時執行，也可以由用戶接口觸發執行，當選擇由用戶接口觸發方式時，如用戶沒有觸發則返回所述步驟②。進一步地，所述步驟④中所述基于離散事件仿真模型的在線預測方法，步驟如下: 1)根據現場實時狀態數據庫服務器中的數據初始化離散事件仿真模型狀態； 2)計算下一仿真時刻； 3)計算設備資源分配情況； 4)根據設備資源分配情況更新工件的加工工序、加工狀態； 5)更新設備資源使用情況； 6)更新工件加工工序的開始時間與結束時間； 7)判斷仿真運行結束；如果仿真尚未結束返回步驟2)。更進一步地，一種自動學習現場生產設備和工件的統計特征并自動調整離散事件仿真模型參數實現對預測結果的動態補償的方法，步驟如下: 1)對現場實時狀態數據庫服務器中的已加工數據進行統計特性分析； 2)將統計特性分析結果轉換為補償參數； 3)將補償參數保存到離散事件仿真模型數據庫服務器中。進一步的所述步驟⑤中加工計劃生成服務器進行加工計劃生成方法步驟如下: 1)獲取加工計劃生成的起始與結束時間； 2)獲取所要生成的加工流程數據； 3)獲取實時預測數據庫服務器中的設備使用預測數據； 4)搜索下一個可插入新加工計劃的時間點； 5)加工計劃生成結束判斷；如果步驟4)中搜索得到時間點超過了設定的結束時間則結束加工計劃生成過程；否則執行步驟6)； 6)將當前時間點加入加工計劃； 7)預測新加入的加工計劃未來的加工過程并返回步驟4)。本專利技術與現有技術相比較，具有如下顯而易見的突出實質性特點和顯著優點: 本專利技術的自動化制造加工系統的在線預測與在線加工計劃生成系統和方法通過實時分析預測出的未來設備使用情況，根據加工等待約束條件進行在線加工時間搜索，有效的避開設備使用的高峰期減少加工等待時間，從而改善目前較落后的生產管理現狀，即根據經驗確定加工周期和加工量的靜態加工計劃生成方法，以及面對突發情況無法及時充分預測對未來加工產生的影響并調整加工計劃、前序及后續環節的計劃的現狀。因此，針對這一類自動化制造加工系統及加工流程，根據當前系統的情況自動進行加工過程的在線預測以及在線加工計劃生成具有重要意義。附圖說明圖1是用于自動化制造加工系統的在線預測與在線加工本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種用于自動化制造加工系統的在線預測與在線加工計劃生成系統，包括現場設備(8)，其特征在于：有現場實時狀態數據庫服務器(1)、實時預測數據庫服務器(2)、離散事件仿真模型數據庫服務器(3)、加工計劃生成服務器(4)、加工過程預測服務器(5)、現場數據采集接口(6)和用戶接口(7)通過以太網與所述現場設備(8)連接并彼此之間相互連接；所述現場實時狀態數據庫服務器(1)存儲了從現場數據采集接口(6)采集到的實時加工狀態信息；所述實時預測數據庫服務器(2)存儲了由加工過程預測服務器(5)基于現場實時狀態數據庫服務器(1)中的數據運用離散事件仿真模型預測出的未來加工狀態信息；所述離散事件仿真模型數據庫服務器(3)存儲加工過程預測服務器(5)用到的所有離散事件仿真模型的參數信息，并由加工過程預測服務器(5)或用戶接口(7)根據需要進行調整；所述加工計劃生成服務器(4)負責根據現場實時狀態數據庫服務器(1)和實時預測數據庫服務器(2)中的數據生成加工計劃，提供多種加工計劃生成策略可供選擇；所述加工過程預測服務器(5)負責根據現場實時狀態數據庫服務器(1)中的數據運用離散事件仿真模型數據庫服務器(3)中的離散事件仿真模型對未來的加工狀態進行預測，并將預測結果存儲到實時預測數據庫服務器(2)；所述現場數據采集接口(6)負責獲取現場各個工件與設備狀態信息，并負責更新現場實時狀態數據庫服務器(1)中的加工狀態數據；所述用戶接口(7)負責完成所有與用戶進行交互的功能。...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：費敏銳，翟俊俊，鄧麗，陳息坤，王朝夕，楊文強，
申請(專利權)人：上海大學，
類型：發明
國別省市：