面向智能生產維護的大數據建模分析方法

劉偉杰 吉衛喜,2 張朝陽,2

1.江南大學機械工程學院，無錫，214122 2.江蘇省食品先進制造裝備技術重點實驗室，無錫，214122

0 引言

制造過程大數據作為車間的一類生產資源，是反映生產系統本質特征和運行規律的依據，它推動了以智能生產維護為代表的新興制造模式的發展，引起廣泛的關注。張潔等[1]針對智能車間中產生的生產數據，提出“關聯+預測+調控”的車間運行分析與決策新模式。姚錫凡等[2]分析制造中存在的大數據問題，結合大數據分析技術提出了“主動制造”。邵景峰等[3]對多源紡織大數據融合技術難點進行了處理。周昊飛等[4]提出了基于深度學習網絡的大數據制造過程智能監控方法。目前，針對離散制造大數據的探索較少，且在信息集成貫通方面存在缺陷，不能從離散制造流程本身的特征出發克服復雜制造系統復雜性帶來的困難，對制造工序、制造系統生產能力的全過程分析預測研究不足。

離散制造系統是一個以完成規定的生產計劃為目標，由參與工序制造的制造資源組成的具有離散加工裝配特點的有機整體。離散制造是單個項目的生產，制造過程中制造資源的數據輸入是間斷性的，產品復雜多樣，所衍生的制造過程數據量大且不統一[5]。本文基于已有研究成果，以某電梯零部件離散制造車間制造系統預知維護需求為背景，從車間智能運作維護需求與制造過程大數據特性出發，基于車間智能終端搭建制造過程大數據業務流程框架，實現對多層次制造過程大數據的采集、標記與封裝；建立數據分析模型，針對參與工序制造過程的制造系統所涵蓋的制造資源的資源類型與生產可靠度，分析工序制造過程的相似性；最后搭建一套適用于離散車間生產管理的工況可視化監控系統，實現多層次、多目標車間制造系統的工況監測與預知維護。

1 制造過程數據分析與處理框架設計

1.1 需求分析

某電梯零部件生產車間已經具備較完善的數字化生產管理系統。如圖1所示，設備數據層為底層，采集毫秒級的設備狀態時序數據，如設備振動、功率、切削力、切削參數等；第二層為過程數據層，采集相關物料、人員操作、傳感控制數據；第三層為指標層，采集在線質量監測數據、生產效率、生產進度以及制造消耗數據；頂層為用戶對產品的反饋數據。該車間擁有數控加工設備32臺，實行兩班制(14h)，每個加工設備產生數據記錄的速度約為9條每秒，根據制造過程數據表中的字段類型推算出每條記錄的平均數據量為650 B。該制造車間每天產生的數據量為8 786.9 MB，則該企業4個車間每天產生的數據總量可達35GB。

圖1 制造過程數據層次概念圖Fig.1 Hierarchical concept of manufacturing process data

制造過程大數據具有如下特點：

(1)具有跨尺度、多關聯、強機理的特征。車間的自動化水平處于單元級，從工裝、倉庫到車間生產現場的空間跨度大，業務流程的時間跨度大；工業系統強調動態協調性，車間生產管理系統呈現多系統平臺特性，數據分布離散，基于數據的實時動態管理效果差；制造數據知識發現與制造機理融合能力差，不能為生產管理持續改進與自我優化提供支撐。

(2)在大量制造過程數據環境下，多維、非線性、價值密度低的大數據特性突顯。離散制造產品的復雜多樣性使得制造過程數據的不確定性因素難以估測，導致制造工況難以把握，難以從大量數據中獲得有利于車間制造系統制造工況智能識別的數據依據。

離散制造過程大數據的規模小、數據基礎較好，為實現對工況更好的決策、診斷及反饋，需要建立更優的生產過程數據模型，提高過程大數據的利用可靠性與全面性[6]。

1.2 車間大數據業務流程處理框架設計

綜合離散制造車間數據管理與應用需求[7]，為以MES為主的車間生產管理系統提供快速、精準的數據服務，提出圖2所示的車間大數據業務流程框架。智能代理層[8]針對車間制造過程大數據的數據采集、存儲、管理的需求，實現制造數據的軟處理、軟組織，為特定生產分析需求提供直接數據儲備，提高數據利用效率，降低上層數據處理負擔。智能代理層智能終端數據激活上傳請求后，將處理后的描述信息與生產過程原始數據一同上傳到數據服務層，以保證制造過程數據管理的實時性、完整性和正確性。數據服務層首先在分布式文件系統(hadoop distributed file system，HDFS)存儲底層上傳的源數據，然后基于核心計算框架(MapReduce)實現數據處理，最后由開源數據庫(hadoop database，HBase)將處理后的數據進一步組織，并為其他車間層數字信息管理平臺提供訪問接口與數據依據。

圖2 車間大數據業務流程框架Fig.2 Workshop big data process framework

智能代理層以車間數控設備處PC為載體，采集、集成參與該工序制造過程的制造系統數據。人員登錄后，加載加工中心的生產任務信息，配置相關制造資源；基于RS232接口實現設備的通信，實時采集設備加工過程生產的狀態數據，上傳下載NC程序；通過RS485與Modbus協議獲取智能電表與相關工業傳感器數據、設備工裝數據，實時清洗與描述高速采集的制造過程數據；基于智能標簽實現在制品流轉信息、人員信息、工裝信息的實時獲取，以及過程質量信息的實時錄入；基于車間局域網實時獲取車間其他軟件系統，以及與本工序相關的制造工藝信息和生產計劃信息。智能代理層業務流程如圖3所示。

圖3 智能代理層過程大數據采集與軟組織流程Fig.3 Big data acquisition and soft organizational process in the process of intelligent agent layer

2 制造過程數據采集模型與離群點檢測

為適應大數據價值密度低、多維等特征，本文從底層數據封裝入手，在車間智能代理層建立制造過程數據采集模型(manufacturing process collection model，MPCM)，對數據特征統一描述包裝、集成為工序制造過程數據集后，運用基于聚類的方法對離群特征值進行識別、標記與量化，為制造系統可靠度分析提供數據支撐。

2.1 制造過程數據采集模型

在車間已有的傳感器監測系統基礎上，在底層數據融合與數據特征提取后，車間數據智能代理層接口對數據進行分類包裝，形成統一的MPCM對象，便于數據的自動識別、歸集分類。數據采集實體模型為

Mpcm(Id,Vp,Tm,De,Loc,Fp)

(1)

其中，Id為實體數據屬性,包含數據編號;Vp為數據類型;Tm為發生時間;De為數據描述;Loc為發生位置;Fp為功能分類。該模型從時空與功能多角度描述了數據對象內部數據構成。

蝸桿的實時加工過程中，智能終端經圖3所示流程采集工序制造過程數據，在智能代理層終端進行數據采集處理后，產生數據記錄(12, double, t1, 2000.0, m1, s)，該記錄表示在t1時刻，磨床m1的主軸轉速s=2000 r/min。

智能代理層在執行工序制造過程數據集成的過程中，根據數據記錄中的實體數據屬性，經約簡運算寫入到智能代理層相應工序制造過程與設備歷史信息數據集中,最終數據集成到工序制造過程數據集與設備生產過程數據集，便于實現數據的快速變換與調用。

2.2 基于聚類的離群點檢測

工序制造過程數據集包含的設備制造狀態數據是描述工序制造過程的重要依據，而這類設備制造狀態數據集通常包含一定數量的離群點。很多數據挖掘方法都將其視為噪聲丟棄，但離散制造過程中少見的數據或許蘊含著制造過程追溯的巨大研究價值。

離散制造的工藝流程復雜，制造過程數據之間的動態關聯性強，而基于聚類的離群點檢測方法可自動捕捉不同特征變量之間的關系，滿足離散制造數據分析處理的需求，因此針對工序中某一零件制造過程的離群點進行檢測[9]。基于聚類方法的檢測步驟與案例分析如下。

2.2.1算法描述

(1)選擇工序零件數據集與聚類中心數量K，進行數據預處理。

(2)確認準則函數：

(2)

式中，E為數據庫所有對象的平方誤差總和；p為給定數據對象；ci為類簇Ci的聚類中心點；d2(ci,p)為空間點之間的歐幾里德距離。

(3)K-means聚類。

(4)獲取所有簇的中心集合。

(5)計算簇中對象到其質心的相對距離：

Dij=d(ci,pj)/mi

(3)

其中，mi為第i個類簇內所有特征點與中心點歐幾里德距離的中位數；pj為j個類簇內的單一特征點。

(6)比較每個特征點對應的Dij與閾值ε，若Dij>ε，則將該特征點標記為離群點。

(7)統計該數據集中所有異常特征點，假設共有N個離群點，則零件i制造過程對應的數據集中，所有離群點相對距離Dn對ε的偏離系數為

(4)

2.2.2實例分析

為驗證上述方法的有效性，本文將某蝸桿零件磨削工序中采集到的設備制造狀態數據集作為實驗數據。該數據集中包括4個數據源：磨削深度D、切削壓力pC、設備振動特征值V與機床實時功率P。實驗共選取1530組實驗數據，部分實驗數據如表2所示。由表2可知，磨削深度在某一階段為定值，因此依據磨削深度屬性設置K=3，閾值ε=2，采用Python編程實現上述算法，可得基于制造工布的制造數據聚類效果,如圖4所示，基于相對距離的離散點檢測效果如圖5所示。

表1 設備制造過程數據集部分內容

圖4 數據聚類的效果Fig.4 Data clustering effect

圖5 Outlier detection effect based on relative distanceFig.5 基于相對距離的離群點檢測效果

經實例驗證，數據分析正確率為88.6%，對于數據量大、制造過程特征明顯的制造過程數據，基于聚類的離群點檢測方法具有收斂穩定、執行速度快、準確性高的優點。在車間制造端依靠智能終端對數據進行預處理，降低了數據服務層的數據分析處理壓力，可有效提高數據利用效率，為工序過程設備可靠性分析與預知維護提供基礎。

3 零件工序過程相似性分析

從數據分析需求出發，在數據服務層建立工序數據特征模型(process data feature model，PDFM)，依據PDFM分析多層次工序制造過程的相似性，標記車間生產過程相似工序，擴大車間制造工序特征庫的樣本容量，提高智能分析、預測算法的準確率，為實現可靠的智能運作維護提供依據。

3.1 工序級數據特征模型

車間日常生產活動中，工序作為執行生產派工任務的最小單位，也是成本歸集、生產能力評價的基礎出發點。PDFM描述零件從本道工序任務開始到轉移至下一道工序過程中產生的制造數據，對生產數據進行分析，并抽象成描述該工序制造過程生產特征的用客戶端視圖，PDFM可體現不同工序生產過程的差異性，蘊含了作用于工序生產過程中設備、工裝的生產能力衍變規律，是工序能力評價、零件生產質量、生產效率追溯的依據。PDFM具體描述為

P∶={Ppi,f(Pr,t),u(Oee(Pq,Pe,Pc),t)}

(5)

其中，Ppi為單一工序過程，下標i標識零件工藝路線中的單一工序；f(Pr,t)為加工至t時刻的制造資源集合Pr的生產可靠度；u(Oee(Pq,Pe,Pc),t)為零件在t時刻的加工中心的設備綜合利用率；Pq表示t時刻質量水平，Pe表示t時刻生產效率水平，Pc表示t時刻生產成本水平。

針對以上PDFM模型，做以下說明：

(1)Ppi={Ppi1,Ppi2,…，Ppin}為一批零件的同一工序計劃下所制定工單對應的全部零件集合。一批零件的全工藝過程SP={Ppi|i=1,2,…，n}，其中，Ppi、Ppin皆為有序的矢量集合。

(2)Pr={Pr1,Pr2,…，Prn}表示參與工序Ppi制造與檢測過程中的所有工人、設備、工裝夾具等制造資源的集合。考慮加工工序的工序特征差異以及制造流程的時序性，假設有制造資源a、b(a、b代表單一制造資源不同時刻的狀態) 參與工序Ppi制造過程，且滿足有任意Pra≠Prb。

(3)生產可靠度f(Pr,t)主要從設備、刀具、量輔具、人員的歷史加工檢測精度等級，以及生產異常失效進行衡量。人員可靠度隨時間的波動較小，可近似為靜態值H，其他資源的可靠度評定依據定時截尾有替換情形下的指數壽命型數據可靠性評估方法[10]。根據歷史數據，求其該時段狀態下的可靠性置信區間[λu,RL]解釋如下：

設n個制造資源經維修后投入使用，在使用過程中不能滿足生產需求時，則認為失效。n個失效制造資源的壽命為T1、T2、…、Tn，假設在預設時間T內，有Z(Z為隨機變量)個產品失效，則總試驗時間TA=nT。

產品置信度γ的失效率置信上限：

(6)

產品置信度γ的可靠性置信下限：

(7)

η=nT/t0

設某制造資源有m類精度等級指標(如尺寸精度、運動精度、傳動精度、定位精度等)，在時間TZ內加工的零件數為k，則資源可靠度為

(8)

式中，ACi為制造過程中第i個制造資源實際達到的精度等級；AHi為第i類精度等級指標下該制造資源可達到的精度等級最大值。

3.2 基于PDFM的工序制造過程相似性分析

3.2.1相似元模型

特征相似元：設元素ai屬于系統A，元素bi屬于系統B，R為ai、bi共有特征，則稱ai、bi為系統A、B間的相似元素，由ai、bi組合而成的相似元可表示為ui(ai，bi)。設R1、R2、…、Rn為ai、bi共有的n個特征，Uj(ai)、Uj(bi)表示ai、bi對Rj的特征值，則ai、bi對Rj的相似度為

(9)

設特征值Rj對應權重為dj，將ai、bi中所有相似元素加權求和，得ui(ai，bi)的全局相似度：

(10)

上述模型要求A、B系統需要有相同的特征數量，而在離散制造過程中，一道工序對應的制造資源數量是不相等的。以刀具為例，單把刀具特征包括刀具制造特征與刀具可用度特征，一道工序的完成又需要多把刀具參與，在進行刀具相似性分析時，需同時考慮刀具路線、刀具切削熱、切削參數等刀具特征，這體現出離散制造的機理性特征。設工序系統A含x把刀具，工序系統B含y把刀具，路線重合度k表示A、B系統含有相同型號且刀具使用順序相同的刀具數，則刀具路線相似度為

(11)

(12)

選取刀具組合中可靠度最小的刀具作為整條刀具路線的可靠度：

Uj=min(fj)

(13)

本研究不考慮參與工序加工過程的其他制造資源集合(設備、人員、量具、夾具等)的機理性特征，只通過制造資源型號的重合度來評估其相似性。

3.2.2指標權重確定與相似度評價

結合PDFM，工序制造過程特征可分為工序制造特征Ppi相似性、制造資源Pri相似性。在計算工序系統相似性之前需確認各指標權重，考慮到離散制造的特點，采用層次分析法與熵值理論相結合的方法實現特征權重dj的分配[11]。

(1)基于層次分析法確定主觀權重，首先建立標度值對應表(表2)，假設收回m份專家調查問卷，共有n個需要決策的指標，基于表2進行評分，然后元素兩兩比較分別賦值，形成判斷矩陣

表2 標度值及其含義

D=[dij]m×n。

(14)

由此得主觀權重wz=[wz1wz2…wzn]T。

(2)基于熵值理論確定客觀權重，基于信息論方法求解第i個元素的熵Hi，則第i個元素的客觀權重為

(15)

i=1,2,…，n

由此得客觀權重向量wk=[wk1wk2…wkn]T。

(3)設最終權重w=[w1w2…wn]T，利用最小二乘法計算綜合權重，構建拉格朗日函數，令其對wi和λ的偏導等于0，解方程得

(16)

e=(1,1,…，1)Tc=(c1,c2,…，cn)T

i=1,2，…，n

結合企業預知維護需求，通過專家打分對定性指標賦值，通過技術人員數據分析確定定量指標的百分制數值，基于式(14)～式(16)計算各級相似元和各特征指標權重，如表3所示。

表3 相似元與特征指標分配

(4)相似度計算，權重指標確定后，根據式(9)依次計算各級相似元的相似程度，再依據加權求和的方法計算工序的相似程度指標Q，若Q>0.88，則認為兩工序屬高度相似。

4 系統開發與實例驗證

車間底層智能生產系統的設計在現有的過程制造大數據體量的基礎上，通過梳理離散制造的數據特點以及業務流程，基于過程數據采集模型、工序數據特征模型，實現底層數據預處理、數據可視化以及工序層面的數據挖掘分析。通過相似工序檢索分析，實現對當前工序制造工況的可靠監控。

車間智能代理層智能生產決策系統的主要功能有生產預警、數據采集與模型配置、數據預處理與通信管理、制造資源維護管理、NC文檔管理、人員管理、生產狀態可視化、圖紙工藝可視化、工藝流轉可視化、工序挖掘分析可視化，可為其他軟硬件提供訪問接口。生產管理者通過選擇工序檢索屬性來檢索歷史相似工序，依據過去的生產數據對當前制造系統的制造工況進行多層次、多目標評價，及時發現潛在生產問題進行預知維護，如啟發管理者發起備刀換刀、設備檢修、人員調度、生產調度等生產維護行為，以保證生產效益最大化，實例運行與系統應用如圖7、圖8所示，圖中4個功能區域功能解釋如下。

(1)數據處理窗口在配置完成通信參數后，實現對原始數據的篩選、包裝、探索分析；然后進行數據預處理方法選擇與預處理參數配置，實現數據的清洗、標記、集成與規約；最后，通過選擇分析模型與配置模型參數,實現基于歷史數據的實時工序數據挖掘分析。

(2)工序評價窗口基于數據處理窗口中的數據處理流程，通過配置相似工序匹配條件，可視化數據集搜索結果，實現相應的相似工序生產指標分析與評價，便于管理者動態掌握制造系統當前的生產能力水平。

(3)在制造狀態窗口實現工序制造過程相應特征參數離群點的檢測統計、離群點相對距離的時序分析、成本耗能、設備綜合利用效率(overall equipment effectiveness, OEE)、切削加工參數，實現設備生產狀態的實時可視化，基于歷史相似工序數據對關鍵制造參數動態檢測預警，通過圖形用戶界面(graphical user interface, GUI)使制造過程中的報質檢、報缺料、報離崗、報檢修等行為可被車間管理層實時感知，方便管理人員快速到位解決。

(4)工藝流轉窗口實時顯示零件工藝流程計劃信息，通過識別碼實現在線動態報工、工序流轉，通過智能標簽實現在制品實時跟蹤，實現車間物流透明化管理。

通過運用以上數據分析模型與底層智能生產系統，該企業車間在保證生產效益的前提下，平均延長制造資源1.8%的使用壽命，通過相似性分析擴大10%～20%的工序樣本，提高生產預知維護準確率1.4%，降低生產維護成本0.13%。該方法有效降低了生產維護成本，提高了車間生產效益。

圖6 數據處理與工序評價窗口(界面圖)Fig.6 Data processing and process evaluation window

圖7 制造狀態與工藝流轉窗口(界面圖)Fig.7 Manufacturing status and process flow window

5 結語

本研究針對離散制造車間大數據預處理以及車間生產預知維護需求，在智能代理層實現對制造資源層工序制造信息的采集、異常點標記與工序數據封裝，實現了工序制造過程相關的質量、效益、安全等制造過程信息與制造資源特征的全采集。通過建立的PDFM，從零件制造特征、制造資源特征、制造資源可靠度等多個生產層次，實現對車間工序制造過程特征的封裝描述，基于PDFM并利用改進的相似元模型實現相似工序的挖掘分析。在智能代理終端開發了圖形用戶界面，實時監控工序制造工況，實現離散車間制造系統工序工況的多層次、多目標動態管理與監控。在實現車間多目標動態維護與調度方面還需進一步研究探索。