一种生产过程中物流数据获取、分析处理和反馈的方法

摘要

本发明公开了一种生产过程中物流数据获取、分析处理和反馈的方法。包括建立射频识别读写器编号、标签编号与工序编号、物料编号之间绑定关系；构建并初始化三个物流矩阵；获取射频识别原始数据；将射频识别原始数据转换为物流事件数据后按照数据输入规则载入至三个物流矩阵；分析三个物流矩阵中元素值，获取物流状态信息；对工序与物料的物流状态进行诊断；按照提示对物料状态异常的工序与物料进行调整；判断作业任务是否完成，若完成则结束。本发明节约了企业的硬件购置成本；实现了对海量物流数据的高效存储与读取；有助于实时全面了解物料的物流状态信息并对异常作出及时的调整，有效提高企业的车间物流监控水平。

主权项

一种生产过程中物流数据获取、分析处理和反馈的方法，其特征在于包括如下步骤：1)确定作业任务中的工序和物料，建立射频识别读写器编号与工序编号之间的绑定关系以及射频识别标签编号与物料编号之间的绑定关系；所述的确定作业任务并建立绑定关系的具体步骤如下：1.1)确定作业任务包含的工序和物料，并对工序和物料进行编号；1.2)每一道工序所在执行位置均安装有各自的一个射频识别读写器并进行编号，使每一个工序编号P_l都只与一个射频识别读写器编号r_y对应绑定；若工序数量有L道，则规定第1道工序P₁为领料出库工序，第l道工序P_l为加工及装配工序或中间检验工序，第L‑1道工序P_L‑1为最终检验工序，第L道工序P_L为完工入库工序，其中2≤l≤L‑2；1.3)作业任务中的每个物料均粘贴有各自的一个射频识别标签并对标签进行编号，使每一个物料编号M_k都只与一个射频识别标签编号Id_x对应绑定；2)分别构建并初始化三个物流矩阵；所述的构建并初始化三个物流矩阵的具体步骤如下：2.1)分别构建三个物流矩阵，三个物流矩阵为物料‑工序矩阵M1、物料‑事件矩阵M2、工序‑事件矩阵M3，作为物流事件数据存储的载体；设定物料数量为K个，工序数量为L道，事件类型有六种，e为事件编号，e取1～6，六种事件分别为领料出库事件、加工及装配事件、返工事件、报废事件、最终检验事件和完工入库事件，则：物料‑工序矩阵M1为一个K行L列矩阵，矩阵的行代表物料编号M_k，矩阵的列代表工序编号P_l，数学表达式为公式(1)：物料‑事件矩阵M2为一个K行6列矩阵，矩阵的行代表物料编号M_k，矩阵的列代表事件编号e，数学表达式为公式(2)：工序‑事件矩阵M3为一个L行6列矩阵，矩阵的行代表工序编号P_l，矩阵的列代表事件编号e，数学表达式为公式(3)：2.2)在初始化时，分别对三个物流矩阵中物料‑工序矩阵M1、物料‑事件矩阵M2、工序‑事件矩阵M3的所有元素进行赋值，赋值为0，令赋值完成时刻为t_n且n＝0；3)对时间序号n做赋值，获取t_n时刻的射频识别原始数据，射频识别原始数据为射频识别读写器编号r_y、射频识别标签编号Id_x和读取时间t_n；4)将射频识别原始数据转换为物流事件数据；所述的转换为物流事件数据的具体步骤如下：将步骤3)中得到的射频识别原始数据传输至数据库服务器并做预处理：4.1)将t_n时刻的射频识别原始数据{Id_x,r_y,t_n}转化为一个物流简单事件E_r(t_n)，转化后为公式(4)：E_r(t_n)＝e(Id_x,r_y,t_n)    (4)；4.2)根据步骤1)中的读写器编号r_y与工序编号P_l的一一对应关系以及射频识别标签编号Id_x与物料编号M_k的一一对应关系将物流简单事件E_r(t_n)转化为一个物流事件E_m(t_n)，得到三个物流事件数据分别为物料编号M_k、工序编号P_l和读取时间t_n，转化后为公式(5)：E_m(t_n)＝{M_k,P_l,t_n}    (5)；5)将物流事件数据按照数据输入规则载入至t_n‑1时刻的三个物流矩阵，载入完成后的矩阵为t_n时刻的三个物流矩阵；所述的载入至三个物流矩阵的具体步骤如下：5.1)对物料执行如下操作：在物料到达工序所在执行位置时，将该物料上的射频识别标签在该工序所在执行位置的射频识别读写器处刷一次；在物料离开工序所在执行位置时，无需再次刷标签，除非物料报废则再次刷标签；5.2)将物流事件E_m(t_n)中的三个物流事件数据，三个物流事件数据即物料编号M_k、工序编号P_l和读取时间t_n，按照以下的数据输入规则载入至t_n‑1时刻的三个物流矩阵：5.2.1)根据物流事件E_m(t_n)提供的物料编号M_k和工序编号P_l，对物料‑工序矩阵M1第k行第l列元素M1^(k,l)根据公式(6)作以下赋值：M1^(k,l)(t_n)＝M1^(k,l)(t_n‑1)+1    (6)，其中M1^(k,l)(t_n)为t_n时刻的物料‑工序矩阵M1第k行第l列元素值；5.2.2)对t_n‑1时刻的物料‑工序矩阵M1第k行第l列元素值M1^(k,l)(t_n‑1)以及工序编号l值按照以下方法进行判断，得到事件编号e：若l＝1，则发生领料出库事件，即e＝1；若2≤l≤L‑2且M1^(k,l)(t_n‑1)＝0，则发生加工及装配事件，即e＝2；若2≤l≤L‑2且M1^(k,l)(t_n‑1)≥1，并且第k个物料的射频识别标签在t_n时刻前的最近一次感应所在的工序不是第l道工序，则发生返工事件，即e＝3；若2≤l≤L‑2且M1^(k,l)(t_n‑1)≥1，并且第k个物料的射频识别标签在t_n时刻前的最近一次感应所在的工序是第l道工序，则发生报废事件，即e＝4；若l＝L‑1，则发生最终检验事件，即e＝5；若l＝L，则发生完工入库事件，即e＝6；5.2.3)根据步骤5.2.2)中得到的物流事件编号e和物流事件E_m(t_n)提供的物料编号k值，对物料‑事件矩阵M2第k行第e列元素M2^(k,e)根据公式(7)作以下赋值：M2^(k,e)(t_n)＝M2^(k,e)(t_n‑1)+1    (7)，其中M2^(k,e)(t_n)为t_n时刻的物料‑事件矩阵M2第k行第e列元素值；5.2.4)根据步骤5.2.2)中得到物流事件编号e和物流事件E_m(t_n)提供的工序编号l值，对工序‑事件矩阵M3第l行第e列元素M3^(l,e)根据公式(8)作以下赋值：M3^(l,e)(t_n)＝M3^(l,e)(t_n‑1)+1    (8)，其中M3^(l,e)(t_n)为t_n时刻的工序‑事件矩阵M3第l行第e列元素值；6)分析步骤5)得到的t_n时刻的三个物流矩阵中元素的值，获取t_n时刻物料的物流状态信息，包括领料出库信息、加工及装配信息、返工信息、报废信息、最终检验信息和完工入库信息；所述的分析三个物流矩阵元素值以获取物料物流状态信息的具体步骤如下：6.1)对物料‑工序矩阵M1进行分析：物料‑工序矩阵M1第k行第l列元素值M1^(k,l)为第k个物料在第l道工序发生的加工及装配次数，其中2≤l≤L‑2；若M1^(k,1)>0，则第k个物料已经领料出库；若M1^(k,l)＝0，则第k个物料未到达过第l道工序所在执行位置；若M1^(k,L‑1)>0，则第k个物料发生过最终检验；若M1^(k,L)＝1，则第k个物料正在完工入库或已经完工入库；6.2)对物料‑事件矩阵M2进行分析：物料‑事件矩阵M2第k行第e列元素值M2^(k,e)为第k个物料发生第e种物流事件的次数；若M2^(k,e)＝0，则第k种物料未发生过第e种物流事件；6.3)对工序‑事件矩阵M3进行分析：工序‑事件矩阵M3第l行第e列元素值M3^(l,e)为第l道工序发生第e种物流事件的次数，其中1≤l≤L；若M3^(l,e)＝0，则第l道工序未发生过第e种物流事件；7)对t_n时刻的工序与物料的物流状态进行诊断，判断物流状态是否异常，若异常则进行步骤8)，若未异常则进行步骤9)；所述的对物流状态进行诊断的具体步骤如下：7.1)将t_n时刻的物料在各道工序的工序返工事件次数M3^(l,3)和工序报废事件次数M3^(l,4)分别与同类物料的工序返工事件次数上限和工序报废事件次数上限进行比较，其中M3^(l,3)中l满足1<l<L‑1，M3^(l,4)中l满足1<l<L：若满足公式(9)则各道工序的物流状态正常，不生成预警信息；否则生成预警信息，预警信息提示工序返工事件次数或工序报废事件次数超过阈值的异常工序，并将异常工序的工序编号P_l、工序返工事件次数M3^(l,3)和报废事件次数M3^(l,4)反馈传送到终端显示设备；${M3}^{(l,3)}\le \overline{{\mathrm{PFG}}_l}$且${M3}^{(l,4)}\le \overline{{\mathrm{PBF}}_l}$     (9)；7.2)将t_n时刻各个物料的物料返工事件次数M2^(k,3)和物料报废事件次数M2^(k,4)分别与同类物料的物料返工事件次数上限和物料报废事件次数上限进行比较，其中1≤k≤K：若满足公式(10)则各个物料的物流状态正常，不生成预警信息；否则生成预警信息，预警信息提示物料返工事件次数或物料报废事件次数超过阈值的异常物料，并将异常物料的物料编号M_k、物料返工事件次数M2^(k,3)和物料报废事件次数M2^(k,4)反馈传送到终端显示设备；${M2}^{(k,3)}\le \overline{{\mathrm{MFG}}_k}$且${M2}^{(k,4)}\le \overline{{\mathrm{MBF}}_k}$    (10)；8)按照终端显示设备的提示，对物料状态异常的工序与物料进行调整，使物流状态恢复正常；9)判断作业任务是否完成；若未完成，则回到步骤3)；若完成，则结束。