【摘要】：得益于云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展、融合與應(yīng)用,在制造業(yè)領(lǐng)域中,一種新的模式—“云制造”被提出。云制造正推動(dòng)著傳統(tǒng)的制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Execution System,MES)向智能制造系統(tǒng)轉(zhuǎn)化。特別是我國全面實(shí)施“中國制造2025”重大戰(zhàn)略以來,制造業(yè)企業(yè)不斷地將新技術(shù)融入到制造過程,逐步解決了傳統(tǒng)MES的許多難題,從而MES也得到了迅速發(fā)展,但是新技術(shù)應(yīng)用于傳統(tǒng)MES也產(chǎn)生了一系列新的問題。為此,從以下三方面對制造執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行深入的研究。首先,為使MES系統(tǒng)適應(yīng)制造大數(shù)據(jù)環(huán)境,從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面對其進(jìn)行了改進(jìn),提出了適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境的存儲(chǔ)方案。針對MES系統(tǒng)對生產(chǎn)過程的管理建立在大量的制造數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的特點(diǎn),將非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫進(jìn)行結(jié)合,共同作為MES系統(tǒng)的存儲(chǔ)介質(zhì)。這種優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式,既解決了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化特征數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題,又具有高效的數(shù)據(jù)訪問能力和高擴(kuò)展性。通過對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ),可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的快速訪問,提高系統(tǒng)處理速度和響應(yīng)時(shí)間。同時(shí)對海量歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),也使得企業(yè)可以從更加宏觀的角度對生產(chǎn)進(jìn)行管理,使車間的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析更加有意義。其次,為了有效地解決制造企業(yè)中車間生產(chǎn)異常難以有效管控的問題,提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車間生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)方法。并對導(dǎo)致生產(chǎn)異常的影響因素,建立了高效合理的分類體系,根據(jù)各個(gè)影響因素的具體特征,給出了相應(yīng)的量化方法。通過對各種影響因素和生產(chǎn)異常的分析,以優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式為基礎(chǔ),建立了生產(chǎn)異常預(yù)測模型,使其可以對質(zhì)量和交付期異常進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測。該模型以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為預(yù)測核心,使用數(shù)據(jù)庫中的影響因素和生產(chǎn)異常信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)生產(chǎn)信息作為預(yù)測數(shù)據(jù)。該方法可以在加工生產(chǎn)過程中對產(chǎn)品質(zhì)量和交付期可能產(chǎn)生的異常進(jìn)行監(jiān)控和跟蹤,為生產(chǎn)管理提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后,為進(jìn)一步降低各種異常影響因素對加工生產(chǎn)的影響,對影響因素與生產(chǎn)異常的相關(guān)關(guān)系,以及這種關(guān)系的強(qiáng)弱進(jìn)行研究和分析,得出了各種異常影響因素的重要程度。并針對設(shè)備、工序、人員等主要異常影響因素關(guān)聯(lián)實(shí)體進(jìn)行研究,提出了相應(yīng)的影響因素處理方法。以設(shè)備為例,從關(guān)鍵切削設(shè)備入手,提出了一整套基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵設(shè)備刀具剩余壽命預(yù)測方法,從設(shè)備高效維護(hù)的角度降低了設(shè)備對加工生產(chǎn)的影響,同時(shí)也達(dá)到了避免異常發(fā)生的目的。綜上所述,本文從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、異常發(fā)現(xiàn)和異常處理三個(gè)方面,對現(xiàn)有MES系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn),并針對異常發(fā)現(xiàn)和處理提出了具體的解決方案,使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,將人工智能技術(shù)應(yīng)用到了MES系統(tǒng)中。通過對方案中所提出的模型進(jìn)行測試,驗(yàn)證了該方法的可行性,該方法能夠?yàn)榻鉀Q制造企業(yè)的其它生產(chǎn)制造問題提供有益的借鑒和參考。
【圖文】：

第 2 章 智能車間生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)與處理系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)2.1 MES 與智能車間異常發(fā)現(xiàn)及處理系統(tǒng)智能車間異常發(fā)現(xiàn)與處理系統(tǒng)依附于 MES 系統(tǒng)中，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 2-1 所示。

支持高并發(fā)的讀寫操作。同時(shí)，系統(tǒng)使用了內(nèi)存數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的 Redis 數(shù)據(jù)庫，來存儲(chǔ)最近時(shí)刻產(chǎn)加工信息和異常預(yù)測過程中需要的加工數(shù)據(jù)。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫訪問速度，，使得數(shù)據(jù)存取不再是系統(tǒng)運(yùn)行速度的瓶頸，通過實(shí)時(shí)的傳遞生產(chǎn)數(shù)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度。Redis 數(shù)據(jù)庫是完全運(yùn)行在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫，提供了豐富存儲(chǔ)數(shù)據(jù)類型有良好的數(shù)據(jù)同步能力，可以將數(shù)據(jù)復(fù)制到任意數(shù)量的從服務(wù)器中。的數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)上，仍能保持事務(wù)操作的原子性。在采集系統(tǒng)運(yùn)行過程中，SFC 采集模塊將采集到的生產(chǎn)加工信息存儲(chǔ)庫中，生產(chǎn)加工信息包括生產(chǎn)加工過程中的物料信息，設(shè)備信息，人訂單信息，生產(chǎn)任務(wù)信息，生產(chǎn)異常等信息，如圖 2-2 所示。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP183;TH18

【參考文獻(xiàn)】

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1 何耿煌;吳沖滸;劉獻(xiàn)禮;張守全;鄒伶俐;;可轉(zhuǎn)位刀片斷屑槽斷屑性能及其槽構(gòu)技術(shù)研究[J];哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào);2015年03期

2 邵景峰;賀興時(shí);王進(jìn)富;白曉波;雷霞;劉聰穎;;大數(shù)據(jù)環(huán)境下的紡織制造執(zhí)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2015年05期

3 宋亞奇;周國亮;朱永利;李莉;王劉旺;王德文;;云平臺(tái)下輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化與并行處理[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2015年02期

4 陳臣;;一種基于新型存儲(chǔ)的數(shù)字圖書館分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)[J];現(xiàn)代情報(bào);2015年01期

5 李青云;余文;;關(guān)系型數(shù)據(jù)庫到H Base的轉(zhuǎn)換設(shè)計(jì)[J];信息網(wǎng)絡(luò)安全;2015年01期

6 劉獻(xiàn)禮;劉銘;何耿煌;嚴(yán)復(fù)鋼;程耀楠;劉利;;重型切削過程硬質(zhì)合金刀片的沖擊破損行為[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2014年23期

7 尹超;郭晨;趙旭;;微車后橋關(guān)鍵工序生產(chǎn)異常損失評估及預(yù)警方法[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2014年10期

8 尹超;甘德文;梁忠權(quán);費(fèi)逸超;;復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品關(guān)鍵裝配工序物料質(zhì)量損失評估及預(yù)警方法[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2014年06期

9 閃四清;毛中慧;辛騰龍;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)裝配車間異常事件預(yù)警[J];航空制造技術(shù);2014年08期

10 凌海峰;王西山;;求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的兩階段參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法[J];中國機(jī)械工程;2013年24期

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4 付文靜;基于HBase的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)查詢技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

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本文編號：2611166