TCI 299-2024 離散制造產(chǎn)品質(zhì)量智能管控技術(shù)規(guī)范

CCSL702024-03-18發(fā)布中國國際科技促進會發(fā)布I III 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語和定義 14離散制造生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)采集 25離散制造生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)分析與可視化 66設(shè)備故障檢測與預(yù)測性維護 87產(chǎn)品質(zhì)量溯源 13本文件按照GB/T1.1-2020《標準化工作導(dǎo)則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔(dān)識別專利的責(zé)任。本文件由河南科技大學(xué)提出。本文件由中國國際科技促進會歸口。本文件起草單位：河南科技大學(xué)、龍門實驗室、中航光電科技股份有限公司、中信重工機械股份有限公司、機械工業(yè)第六設(shè)計研究院有限公司、三六零數(shù)字安全科技集團有限公司、洛陽理工學(xué)院、東南大學(xué)、河南群智信息技術(shù)有限公司。本文件主要起草人：張明川、吳慶濤、鄭瑞娟、冀治航、張波利、楊磊、劉勇、朱軍龍、余洋、魏寶、張建新、劉牧華、王國勇、趙旭輝、董璐、劉波、張晨璐、馮嘉美、張茉莉。為拓展離散制造產(chǎn)品質(zhì)量智能管控技術(shù)的應(yīng)用，以及進一步實現(xiàn)離散制造與信息技術(shù)緊密結(jié)合，同時為了順應(yīng)我國離散制造產(chǎn)品質(zhì)量管控技術(shù)的智能化提升和升級改造需求，本文件制定了離散制造產(chǎn)品質(zhì)量智能管控技術(shù)規(guī)范。本文件針對離散制造產(chǎn)品質(zhì)量管控，主要包括生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)采集（設(shè)備數(shù)據(jù)采集、物料生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)分析與可視化、異常檢測（設(shè)備異常檢測、人員行為異常檢測）和設(shè)備預(yù)測性維護、產(chǎn)品質(zhì)量溯源等。1離散制造產(chǎn)品質(zhì)量智能管控技術(shù)規(guī)范本文件規(guī)定了離散制造產(chǎn)品質(zhì)量智能管控的術(shù)語和定義、離散制造生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)采集、離散制造生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)分析與可視化、設(shè)備故障檢測與預(yù)測性維護、產(chǎn)品質(zhì)量溯源。本文件適用于離散制造的產(chǎn)品質(zhì)量智能管控。2規(guī)范性引用文件本文件沒有規(guī)范性引用文件。3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1離散制造discreteManufacturing離散制造是一種新的生產(chǎn)方式，其特點是產(chǎn)品由多個獨立的零部件組成，每個零部件的加工裝配過程獨立，最后經(jīng)過部件裝配和總裝配階段后形成最終成品。3.2質(zhì)量智能管控qualityIntelligentControl質(zhì)量智能管控是運用人工智能、大數(shù)據(jù)分析等先進技術(shù)，通過實時監(jiān)測和智能反饋，提高產(chǎn)品質(zhì)量水平的管理方法。3.3生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)采集productionProcessDataCollection生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)采集是指在生產(chǎn)過程中，使用各種傳感器、儀器或設(shè)備來收集有關(guān)生產(chǎn)環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)等方面的數(shù)據(jù)。3.4生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)分析與可視化productionProcessDataAnalysisandVisualization生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)分析與可視化是一種將生產(chǎn)過程中采集到的數(shù)據(jù)進行深入研究、理解和展示的方法。3.5質(zhì)量溯源技術(shù)qualityTraceabilityTechnology質(zhì)量溯源技術(shù)是一種通過獲取、追蹤和記錄產(chǎn)品生產(chǎn)和流通環(huán)節(jié)中的相關(guān)信息，以確保產(chǎn)品質(zhì)量和安全，并提供透明度和可追溯性的技術(shù)手段。2語義規(guī)范層語義規(guī)范層數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)輸入4.1.1.3客戶層3根據(jù)檢測設(shè)備的特點采用網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議(如TCP/IP)或通信接口(如USB)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綑z測數(shù)4.1.2.3客戶層語義規(guī)范層44.2.2感知層層，同時將通信層指令數(shù)據(jù)寫入RFID卡內(nèi)。感知層通過通信接口(如RS-232)與通信層相連接。4.2.3通信層通過通信接口(如RS-232)與服務(wù)層相連，并利用無線通信(如ZigBee)主副模塊分別完成對數(shù)4.2.4服務(wù)層包括數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、RFID中間件服務(wù)器、企業(yè)物料管理系統(tǒng)、交換機等組件，其中負責(zé)存儲和管理物料資源的相關(guān)數(shù)據(jù)，RFID中間件服務(wù)器負責(zé)處理RFID數(shù)據(jù)，交換機則用于將各個服服務(wù)層通信層通信接口通信接口圖3物料數(shù)據(jù)采集技術(shù)要求4.3產(chǎn)品數(shù)據(jù)采集技術(shù)要求面向離散制造過程，本文件所提供的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)采集技術(shù)要求如圖4所示。5檢測任務(wù)下發(fā)檢測數(shù)據(jù)接收通信接口通64.4.2視頻數(shù)據(jù)傳輸4.4.3后端視頻監(jiān)控中心管理服務(wù)器管理服務(wù)器存儲服務(wù)器解碼服務(wù)器監(jiān)視器后端視頻監(jiān)控中心前端視頻數(shù)據(jù)采集遠距離監(jiān)控點近距離監(jiān)控點視頻數(shù)據(jù)傳輸光纖收發(fā)器光纖收發(fā)器中心交換機交換機圖5人員數(shù)據(jù)采集技術(shù)要求5離散制造生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)分析與可視化5.1.1離散制造車間主要數(shù)據(jù)離散制造車間主要數(shù)據(jù)如圖6所示。7人人員基本信息設(shè)備基本信息人員位置信息人員狀態(tài)信息物料質(zhì)量信息人員位置信息人員狀態(tài)信息物料質(zhì)量信息設(shè)備狀態(tài)信息設(shè)備位置信息設(shè)備狀態(tài)信息設(shè)備位置信息據(jù)編名材數(shù)物料基本信息碼稱料量編名材數(shù)在制品質(zhì)量信息在制品質(zhì)量信息物料狀態(tài)信息成品質(zhì)量信息成品質(zhì)量信息物料位置信息物料位置信息圖6離散制造車間主要數(shù)據(jù)采用歸一化等方法將數(shù)據(jù)映射到一個共同的數(shù)值范圍內(nèi)，以滿足后續(xù)數(shù)據(jù)分析任務(wù)的要求。8如表1所示。折線圖直方圖加工合格率、設(shè)備加工合格率、環(huán)形圖故障統(tǒng)計分析、各工位加工時間柱形圖帶平滑線的散點圖XX圖7設(shè)備故障檢測流程6.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理96.1.3模型訓(xùn)練利用支持向量機、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最近鄰等機器學(xué)習(xí)方法，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練與分析，建立設(shè)備異常檢測模型。6.1.4故障檢測利用設(shè)備異常檢測模型，對生產(chǎn)設(shè)備的運行數(shù)據(jù)進行實時分析，監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)。在離散制造車間中，具體的檢測方法應(yīng)根據(jù)場景和設(shè)備而定，表2列舉了一些常用的檢測方法，表3列舉了一些常用的設(shè)備異常情況與對應(yīng)的解決技術(shù)要求。表2部分設(shè)備異常檢測技術(shù)要求值值表3設(shè)備異常解決技術(shù)要求況，并根據(jù)負載情況調(diào)整設(shè)備的工作狀態(tài)等等。電氣故障可通過定期檢修、更換老化電線、使用高質(zhì)量的電氣的電流電壓情況，并及時進行維護等等?？赏ㄟ^定期校準傳感器、使用高質(zhì)量的傳感器部件、使用多個傳感器對同一參數(shù)進行監(jiān)測，以提高監(jiān)測的準確性和可靠性等等。可通過定期更新軟件、備份程序、使用高質(zhì)量的控制據(jù)監(jiān)測結(jié)果進行調(diào)整等等。6.2人員行為異常檢測方法及處理技術(shù)要求在離散制造車間場所中，對人員異常行為進行辨識，可降低異常事件的發(fā)生。本文件所提供的人員行為異常檢測流程如圖8所示。圖8人員行為異常檢測流程6.2.1數(shù)據(jù)收集收集人員視頻的實時行為數(shù)據(jù)，如傳感器數(shù)據(jù)、攝像頭數(shù)據(jù)等信息，具體方法可參見4.4節(jié)。6.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理對收集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等操作，其有助于減少數(shù)據(jù)噪聲、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和降低計算成本。具體方法可參見5.1節(jié)。6.2.3模型訓(xùn)練利用自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)方法，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練與分析，建立人員行為異常檢測模型。6.2.4行為異常檢測利用人員行為異常檢測模型，對操作人員的行為數(shù)據(jù)進行實時分析，監(jiān)測人員的行為狀態(tài)。在離散制造生產(chǎn)過程中，針對不同的人員行為異常，可采取相應(yīng)的解決技術(shù)要求。本文件所提供的人員行為異常解決技術(shù)要求如表4所示，具體技術(shù)要求如下：表4人員行為異常解決技術(shù)要求維護管理與執(zhí)行健康度預(yù)測數(shù)據(jù)采集維護管理與執(zhí)行健康度預(yù)測設(shè)備圖9預(yù)測性維護流程圖數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練健康度預(yù)測圖10健康度預(yù)測流程圖6.3.2.2健康度預(yù)測6.3.3設(shè)備維護6.3.3.2實施維護操作根據(jù)維護計劃，監(jiān)控計劃的操作執(zhí)行。6.3.3.3記錄維護過程根據(jù)維護操作，記錄維護的實施過程。6.3.3.4評估維護效果根據(jù)維護記錄，建立一個完善的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，利用收集到的數(shù)據(jù)進行分析，并建立預(yù)測模型以評估設(shè)備的健康狀況和故障風(fēng)險，根據(jù)分析結(jié)果和合作反饋，不斷優(yōu)化維護計劃。7產(chǎn)品質(zhì)量溯源7.1產(chǎn)品記錄管理辦法產(chǎn)品質(zhì)量溯源技術(shù)包括采集、記錄、分析和追溯相關(guān)信息。建立和實施產(chǎn)品質(zhì)量管理辦法，對產(chǎn)品生產(chǎn)過程進行全面管理，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量溯源。本文件所提供的產(chǎn)品記錄管理辦法分為三類。7.1