【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及生產線管理，具體是涉及一種基于大數據的生產線運維管理系統。
技術介紹
1、生產線管理在現代制造業中占據著至關重要的地位，合理的生產流程和任務分配能夠有效地提高生產效率和減少產能過剩的問題，此外，面對市場需求的變化，企業需要快速調整生產計劃、優化生產布局和資源配置，研究具有高度靈活性和應變能力的生產線運維管理系統也將變得尤為重要。
2、現有的生產線管理系統主要聚焦在生產線設備上的故障預防和生產線檢測方面，缺乏分析客戶需求端和生產端之間的一個供需平衡，在實際生產過程中依靠工作人員的主觀評判，導致在實際生產中出現生產方式混亂、產能過剩和生產不達標等問題，造成資源浪費和生產效益低下，不利于企業的長期發展。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，提供一種基于大數據的生產線運維管理系統，本技術方案解決了上述
技術介紹
中提出的缺乏分析客戶需求端和生產端之間的一個供需平衡，在實際生產過程中依靠工作人員的主觀評判，導致在實際生產中出現生產方式混亂、產能過剩和生產不達標等問題。
2、為達到以上目的，本專利技術采用的技術方案為：
3、一種基于大數據的生產線運維管理系統，包括：
4、生產和存儲模塊，所述生產和存儲模塊用于根據客戶需求，計算最優的生產與存儲計劃；
5、最優生產量模塊，所述最優生產量模塊用于基于大數據，計算每個生產線最優生產量；
6、生產計劃制定模塊，所述生產計劃制定模塊用于根據最優的生產、存儲計劃和生產線最優
7、記錄與反饋模塊，所述記錄與反饋模塊用于建立生產日志清單，對實際的生產情況進行記錄和反饋；
8、云端存儲、整理和分析模塊，所述云端存儲、整理和分析模塊用于建立云端數據庫平臺，對生產日志進行存儲、整理和分析。
9、優選的，所述生產和存儲模塊具體包括：
10、需求分析單元，所述需求分析單元用于根據客戶需求量和生產與存儲情況，建立階段性清單，其中，階段數為n，第i階段的客戶需求量用ni來表示，所述階段性清單包括：生產單個產品單元的費用，存儲單個產品單元的費用，階段數、每個階段的顧客需求量；
11、生產費用最優指標單元，所述生產費用最優指標單元用于基于生產和存儲的信息，構建每個階段產生費用的指標函數和篩選最優的指標函數；
12、狀態轉移單元，所述狀態轉移單元用于根據每個階段的庫存量、生產量和顧客需求量，建立狀態轉移方程；
13、最優生產與存儲計劃單元，所述最優生產與存儲計劃單元用于通過計算，篩選出最優的生產與存儲計劃，即最優的sk、xk的值以及最小費用的值。
14、優選的，所述每個階段產生費用的指標函數為：
15、
16、其中，g(sk?xk)為第k階段的費用，a為生產單個產品單元的費用，b為存儲單個產品單元的費用，sk為狀態變量，即第k階段初的庫存量，xk為決策變量，即第k階段的生產量；
17、所述最優的指標函數為：
18、fk(sk)＝min{g(sk?xk)+fk+1(sk+1)}?xk∈xk(sk)
19、其中，fk(sk)指的是從第k階段到第n階段指標函數的最優解，g(sk?xk)為第k階段的費用，fk+1(sk+1)為第k+1階段的費用；
20、所述狀態轉移方程為：
21、sk+1＝sk+xk-dk
22、其中，sk+1為第k階段的庫存量，sk為第k階段初的庫存量，xk為第k階段的生產量，dk為第k階段的顧客需求量。
23、優選的，所述最優生產量模塊具體包括：
24、線性回歸單元，所述線性回歸單元用于基于大數據，構建生產量、生產效率、事故量以及延誤時間的線性關系；
25、誤差處理單元，所述誤差處理單元用于構建真實值與預測值之間的誤差關系式，其中，誤差是服從均值為0，方差為σ2的高斯分布；
26、目標函數單元，所述目標函數單元用于基于高斯分布函數，構建關于參數的目標函數；
27、最優生產量預測單元，所述最優生產量預測單元用于基于梯度下降算法，找到真實值與預測值之間的最優解，然后根據最優解，預測出每條生產線在生產效率、事故量和延誤時間的幾個特征項的影響下的最優的生產量。
28、優選的，所述生產量、生產效率、事故量以及延誤時間的線性表達式為：
29、
30、其中，y為每個階段生產線生產量的預測值，αi為第i個特征項的參數，xi為第i個特征項；
31、所述真實值與預測值之間的誤差關系式為：
32、yε＝|yz-y|
33、其中，yε為真實值與預測值之間的誤差，yz為大數據記錄的實際數值，y為每個階段生產線生產量的預測值；
34、所述參數的目標函數為：
35、
36、其中，fα為預測值與實際值之間的關系，yz為大數據記錄的實際數值，y為每個階段生產線生產量的預測值，m為預測值與實際值之間的關系的樣本數量；
37、所述梯度下降算法的表達式為：
38、αt＝αt-1-β*ht
39、其中，αt為t時刻的某一個特征項的參數值，αt-1為t-1時刻的某一個特征項的參數值，β為梯度下降過程中的下降步長，ht為目標函數在t時刻的梯度，其中，ht由目標函數求偏導數計算得到。
40、優選的，所述根據最優的生產、存儲計劃和生產線最優量，制定每個生產線的工作計劃具體包括：
41、根據上述的最優的生產與存儲計劃和每個生產線最優生產量的計算結果，確定每個生產線在階段性工作中的任務量；
42、通過平均的方式將階段性任務量平均到每一天的生產量，并設定為每個生產線日均工作量的初始值。
43、優選的，所述建立生產日志清單，對實際的生產情況進行記錄和反饋具體包括：
44、在每個生產線設置生產日志清單報送點，填寫每天生產線的相關生產信息；
45、通過云端將反饋來的相關生產信息上傳到數據庫中，其中，所述生產日志清單包括：每日的生產量、工作時長、異常事故次數、延誤時間、生產效率、負責人、日期。
46、優選的，所述建立云端數據庫平臺，對生產日志進行存儲、整理和分析具體包括：
47、構建云端數據庫平臺，對歷史和更新中的生產日志數據進行存儲、整理和分析；
48、對每個生產線每日報送的生產日志清單按照內容進行記錄、分類和統計；
49、將每個生產線每日的實際工作情況與預測情況進行對比：
50、當實際日均產量小于預測量時，則表示現有的分配方式難以完成任務，需要按照剩余產量求平均的方式，對后續產量進行再分配；
51、當實際日均產量等于預測量時，則表示當日產量符合標準，無需進行再分配；
52、當實際日均產量大于預測量時，則表示本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述生產和存儲模塊具體包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述每個階段產生費用的指標函數為：
4.根據權利要求3所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述最優生產量模塊具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述生產量、生產效率、事故量以及延誤時間的線性表達式為：
6.根據權利要求5所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述根據最優的生產、存儲計劃和生產線最優量，制定每個生產線的工作計劃具體包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述建立生產日志清單，對實際的生產情況進行記錄和反饋具體包括：
8.根據權利要求7所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述建立云端數據庫平臺，對生產日志進行存儲、整理
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述生產和存儲模塊具體包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述每個階段產生費用的指標函數為：
4.根據權利要求3所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述最優生產量模塊具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于大數據的生產線運維管理系統，其特征在于，所述生產量、生...
【專利技術屬性】
技術研發人員：姜柳，李國賓，徐紅艷，
申請(專利權)人：廣東沁樺智能環境技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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