一种基于智能制造场景的知识图谱方法与流程

1.本发明涉及一种基于智能制造场景的知识图谱方法。


背景技术：

2.智能制造是传统制造产业升级改造实现生成过程自动化、智能化、精密化和绿色化的有力工具，是培育和发展战略性新兴产业的重要支撑，也是衡量一个国家工业化水平的重要标志。
3.目前，智能制造功能单一，无法对生产线的不良率进行追溯。因此，一种基于智能制造场景的知识图谱方法亟待提出。


技术实现要素：

4.为解决现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于智能制造场景的知识图谱方法。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：
6.本发明提供一种基于智能制造场景的知识图谱方法，包括以下步骤：
7.s1、生产任务知识：生产任务模块采用生产策略根据生产需求和智能制造生产线的设备数据生成生产任务单；
8.s2、实时生产数据：数据采集模块采集智能制造生产线上不同批次每类原材料的编号数据、工位报警数据、原材料不良率损耗数据、质检报告数据、生产人员操作数据和质检人员操作数据；
9.s3、原材料不良率及设备故障数据：数据处理模块将步骤s2采集的所有数据通过生产策略获得不同批次每类原材料对应的不良率损耗数据、以及根据工位报警数据获得对应工位上设备故障情况；
10.s4、工作日记数据：存储模块将每天智能制造生产线上采集的数据生成工作日记文件，并进行存储。
11.作为本发明的一种优选技术方案，还包括以下步骤：
12.s5、设备寿命数据：数据采集模块采集智能制造生产线所有工位上设备的机号、购买时间、生产时长，根据设备的使用寿命，在设备到达使用期限时发出更换提醒。
13.作为本发明的一种优选技术方案，还包括以下步骤：
14.s6、原材料存储数据：将原材料的供货商数据、原材料名称、原材料数量和原材料存储位置存储于存储模块中。
15.作为本发明的一种优选技术方案，还包括以下步骤：
16.s7、生产进度数据：根据完成的生产进度调节生产任务单。
17.本发明相较于现有技术，具有以下有益效果：
18.本发明通过生产任务模块自动生成生产任务单，然后对原材料、工位报警数据、质检数据和操作人员进行监管，并生成工作日记进行存储，实现生产任务自动分发，并做到每
个零件的生产工序进行追溯。
附图说明
19.图1是本发明一种的结构示意图。
具体实施方式
20.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
21.实施例1
22.为了达到本发明的目的，如图1所示，在本实施例提供一种基于智能制造场景的知识图谱方法，包括以下步骤：
23.s1、生产任务知识：生产任务模块采用生产策略根据生产需求和智能制造生产线的设备数据生成生产任务单；
24.s2、实时生产数据：数据采集模块采集智能制造生产线上不同批次每类原材料的编号数据、工位报警数据、原材料不良率损耗数据、质检报告数据、生产人员操作数据和质检人员操作数据；
25.s3、原材料不良率及设备故障数据：数据处理模块将步骤s2采集的所有数据通过生产策略获得不同批次每类原材料对应的不良率损耗数据、以及根据工位报警数据获得对应工位上设备故障情况；
26.s4、工作日记数据：存储模块将每天智能制造生产线上采集的数据生成工作日记文件，并进行存储。
27.本实施例通过生产任务模块自动生成生产任务单，然后对原材料、工位报警数据、质检数据和操作人员进行监管，并生成工作日记进行存储，实现生产任务自动分发，并做到每个零件的生产工序进行追溯。
28.实施例2
29.为了进一步地优化本发明的实施效果，其余与实施例1相同，不同之处在于，本实施例还包括以下步骤：
30.s5、设备寿命数据：数据采集模块采集智能制造生产线所有工位上设备的机号、购买时间、生产时长，根据设备的使用寿命，在设备到达使用期限时发出更换提醒。
31.实施例3
32.为了进一步地优化本发明的实施效果，其余与实施例2相同，不同之处在于，本实施例还包括以下步骤：
33.s6、原材料存储数据：将原材料的供货商数据、原材料名称、原材料数量和原材料存储位置存储于存储模块中。
34.将原材料的各种信息进行存储，便于生产任务单的生成，也便于查找和管理。
35.实施例4
36.为了进一步地优化本发明的实施效果，其余与实施例3相同，不同之处在于，本实施例还包括以下步骤：
37.s7、生产进度数据：根据完成的生产进度调节生产任务单。
38.根据完成的生产进度及时调整生产任务单，进一步提高生产效率。
39.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。


技术特征：
1.一种基于智能制造场景的知识图谱方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、生产任务知识：生产任务模块采用生产策略根据生产需求和智能制造生产线的设备数据生成生产任务单；s2、实时生产数据：数据采集模块采集智能制造生产线上不同批次每类原材料的编号数据、工位报警数据、原材料不良率损耗数据、质检报告数据、生产人员操作数据和质检人员操作数据；s3、原材料不良率及设备故障数据：数据处理模块将步骤s2采集的所有数据通过生产策略获得不同批次每类原材料对应的不良率损耗数据、以及根据工位报警数据获得对应工位上设备故障情况；s4、工作日记数据：存储模块将每天智能制造生产线上采集的数据生成工作日记文件，并进行存储。2.根据权利要求1所述的基于智能制造场景的知识图谱方法，其特征在于，还包括以下步骤：s5、设备寿命数据：数据采集模块采集智能制造生产线所有工位上设备的机号、购买时间、生产时长，根据设备的使用寿命，在设备到达使用期限时发出更换提醒。3.根据权利要求1所述的基于智能制造场景的知识图谱方法，其特征在于，还包括以下步骤：s6、原材料存储数据：将原材料的供货商数据、原材料名称、原材料数量和原材料存储位置存储于存储模块中。4.根据权利要求1所述的基于智能制造场景的知识图谱方法，其特征在于，还包括以下步骤：s7、生产进度数据：根据完成的生产进度调节生产任务单。

技术总结
本发明公开了一种基于智能制造场景的知识图谱方法，包括以下步骤：S1、生产任务知识；S2、实时生产数据；S3、原材料不良率及设备故障数据；S4、工作日记数据。本发明通过生产任务模块自动生成生产任务单，然后对原材料、工位报警数据、质检数据和操作人员进行监管，并生成工作日记进行存储，实现生产任务自动分发，并做到每个零件的生产工序进行追溯。做到每个零件的生产工序进行追溯。做到每个零件的生产工序进行追溯。


技术研发人员：张星星 王典威 李婷
受保护的技术使用者：江苏赛西科技发展有限公司
技术研发日：2021.12.14
技术公布日：2022/3/8