一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法

摘要

本发明提供了一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，包括如下步骤：数据采集：通过传感器设备采集生产过程中的数据；数据处理：将采集到的数据上传到数据仓库，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现数据中的潜在问题和规律；模型建立；实时监测：通过数据可视化、报表、预警方式，对生产过程进行实时监测，及时发现生产异常情况，进行预警和提醒；数字化精益诊断平台可以通过对生产过程的实时监测和分析，发现生产过程中的问题和瓶颈，优化生产流程，提高生产效率和产量。同时，通过人力资源数据的监测和分析，可以评估员工的工作表现，提高员工效率和工作质量。

说明书

技术领域

本发明涉及精益生产技术领域，具体为一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法。

背景技术

数字化精益诊断平台目前应用的技术包括工业物联网技术、大数据技术、人工智能技术、云计算技术、可视化技术等多种技术，这些技术可以支持数字化精益诊断平台的实时监测、数据处理和分析、模型建立和优化、数据可视化和决策支持等功能。

监测和控制不及时：传统生产管理方式下，监测和控制主要依靠人工操作和经验判断，不能及时发现生产过程中的问题和瓶颈，导致问题扩大和影响生产效率和质量。数据质量低：传统生产管理方式下，数据采集主要依靠人工记录和统计，存在数据质量低、不准确、不完整等问题，无法满足精准监测和分析的要求。决策效果低：传统生产管理方式下，决策主要依靠人工经验和感觉，缺乏数据支持和决策依据，决策效果低，难以实现生产过程的优化和改进。相比之下，数字化精益诊断平台可以通过数字化、智能化和精益化的方式，解决传统生产管理方式存在的问题，提高生产效率、产品质量和决策效果。因此，数字化精益诊断平台是一个重要的背景技术，可以支持企业实现数字化、智能化和精益化的生产管理。

发明内容

本发明提供一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，旨在解决上述背景技术提出的问题。

本发明是这样实现的，一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，包括如下步骤：数据采集：通过传感器设备采集生产过程中的数据；

数据处理：将采集到的数据上传到数据仓库，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现数据中的潜在问题和规律；

模型建立：根据数据特征和需求，选择适当的建模方法和工具，建立预测模型和趋势分析模型，预测生产过程中出现的问题；

实时监测：通过数据可视化、报表、预警方式，对生产过程进行实时监测，及时发现生产异常情况，进行预警和提醒。

分析改进：根据模型预测和实时监测结果，分析生产过程中存在的问题和瓶颈，提出改进措施，优化生产流程，降低生产浪费、意外停机浪费、不良品率和库存浪费；

持续改进：根据改进措施的效果，不断调整和完善生产流程和质量管理体系，实现持续改进和优化。

优选的，所述生产过程中的数据包括：

生产效率数据：生产速度、产量、生产周期和生产能力利用率，用于衡量生产效率和生产能力；

设备状态数据：设备运行状态、设备开关机时间和设备维修时间，用于了解设备的运行状况和维护情况；

品质数据：产品合格率、不良品率和返工率，用于评估产品的质量和生产过程中的问题；

物流数据：物料供应、库存量和物料消耗，用于优化物流管理和减少库存浪费；

人力资源数据：工作时长、员工效率和员工考勤，用于评估员工的工作表现和管理人力资源；

环境数据：温度、湿度和空气质量，用于监测生产环境的安全和稳定性。

优选的，所述数据处理包括，数据清洗：通过数据清洗，去除无效、重复、缺失不必要的数据，保留可靠、准确的数据，以提高数据质量和可用性；

数据转换：对采集到的原始数据进行转换，将数字信号或模拟信号转换为计算机可识别的数据格式，或将不同数据类型进行统一格式转换，以便数据的处理和分析。

优选的，所述模型建立包括采用数据处理后的数据进行特征选择，建立模型之前，需要对数据特征进行选择和提取，以确定模型的输入变量和输出变量，即建立模型的目标和方法；根据数据特征和预测需求，选择适合的建模方法和工具；在确定建模方法和工具后，需要对模型进行训练和测试，以验证模型的准确性和可用性；通过模型评估指标，评估模型的性能和可靠性，并对模型进行调整和优化；将建立好的模型应用到生产过程中，对生产数据进行预测和趋势分析，以发现生产过程中的问题和潜在风险，为管理决策提供依据。

优选的，所述建模方法包括回归分析、神经网络和决策树，建立预测模型和趋势分析模型。

由于采用上述方案，本发明的有益效果是：提高生产效率：数字化精益诊断平台可以通过对生产过程的实时监测和分析，发现生产过程中的问题和瓶颈，优化生产流程，提高生产效率和产量。同时，通过人力资源数据的监测和分析，可以评估员工的工作表现，提高员工效率和工作质量。

提高产品质量：数字化精益诊断平台可以通过品质数据的监测和分析，评估产品的质量和生产过程中的问题，提出改进措施，降低不良品率和返工率，提高产品质量和客户满意度。

降低成本和风险：数字化精益诊断平台可以通过物流数据的监测和分析，优化物流管理，减少库存浪费，降低物料消耗和采购成本。同时，通过设备状态数据的监测和分析，了解设备的运行状况和维护情况，提前发现设备故障和维修需求，降低维修成本和生产停机时间。

提高决策效果：数字化精益诊断平台可以通过数据可视化和报表预警等方式，为企业管理层提供决策支持，快速发现问题和风险，及时采取措施，优化生产和管理，提高决策效果和企业竞争力。

附图说明

图1是本发明流程示意图。

实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示：一种精益生产管控平台数字化精益诊断方法，包括如下步骤：数据采集：通过传感器设备采集生产过程中的数据；

数据处理：将采集到的数据上传到数据仓库，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现数据中的潜在问题和规律；

模型建立：根据数据特征和需求，选择适当的建模方法和工具，建立预测模型和趋势分析模型，预测生产过程中出现的问题；

实时监测：通过数据可视化、报表、预警方式，对生产过程进行实时监测，及时发现生产异常情况，进行预警和提醒。

分析改进：根据模型预测和实时监测结果，分析生产过程中存在的问题和瓶颈，提出改进措施，优化生产流程，降低生产浪费、意外停机浪费、不良品率和库存浪费；

持续改进：根据改进措施的效果，不断调整和完善生产流程和质量管理体系，实现持续改进和优化。

在本实施方式中：数字化精益诊断方法的主要目标是通过数据采集、处理、建模、实时监测和分析改进等步骤，优化生产流程和降低生产成本，从而实现持续改进和优化。

具体来说，该方法包括以下步骤：

数据采集：通过传感器设备采集生产过程中的数据，包括生产设备的运行状态、生产过程的关键参数和指标等。这些数据可以通过各种传感器设备实时采集，例如温度、湿度、压力、振动、电流等数据。

数据处理：将采集到的数据上传到数据仓库，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现数据中的潜在问题和规律。数据处理可以使用各种数据处理工具和技术，例如数据挖掘、机器学习等技术。

模型建立：根据数据特征和需求，选择适当的建模方法和工具，建立预测模型和趋势分析模型，预测生产过程中出现的问题。例如，可以使用时间序列分析、回归分析、神经网络等方法建立模型，预测生产中可能出现的问题，例如设备故障、生产过程中的不良品率等。

实时监测：通过数据可视化、报表、预警方式，对生产过程进行实时监测，及时发现生产异常情况，进行预警和提醒。例如，可以使用仪表盘、报表等方式，实时监测生产过程中的关键指标，发现异常情况并进行预警。

分析改进：根据模型预测和实时监测结果，分析生产过程中存在的问题和瓶颈，提出改进措施，优化生产流程，降低生产浪费、意外停机浪费、不良品率和库存浪费。例如，可以通过优化生产计划、改进设备维护等方式，降低生产成本，提高生产效率。

持续改进：根据改进措施的效果，不断调整和完善生产流程和质量管理体系，实现持续改进和优化。例如，可以通过收集反馈、定期评估等方式，不断改进生产过程和质量管理体系，实现持续改进和优化。

本申请中数字化精益诊断方法通过数据采集、处理、建模、实时监测和分析改进等步骤，帮助企业优化生产流程，降低生产成本，提高生产效率，降低生产风险，从而实现持续改进和优化，为企业提供更高的竞争力和可持续发展。同时，该方法也可以促进企业数字化转型和智能化升级，提高企业生产管理水平，提高生产效率和质量，降低成本和风险。

此外，该数字化精益诊断方法还可以结合其他数字化技术和工具，例如物联网、云计算、大数据等技术，实现更加精细化的生产管理和控制。例如，可以将传感器设备数据上传至云平台，利用云计算和大数据技术进行数据分析和挖掘，实现更加精准的预测和决策。

总之，数字化精益诊断方法是一种重要的生产管控平台，可以帮助企业实现数字化转型和智能化升级，提高生产效率和质量，降低成本和风险，实现持续改进和优化，为企业提供更高的竞争力和可持续发展。

进一步的，所述生产过程中的数据包括：

生产效率数据：生产速度、产量、生产周期和生产能力利用率，用于衡量生产效率和生产能力；

设备状态数据：设备运行状态、设备开关机时间和设备维修时间，用于了解设备的运行状况和维护情况；

品质数据：产品合格率、不良品率和返工率，用于评估产品的质量和生产过程中的问题；

物流数据：物料供应、库存量和物料消耗，用于优化物流管理和减少库存浪费；

人力资源数据：工作时长、员工效率和员工考勤，用于评估员工的工作表现和管理人力资源；

环境数据：温度、湿度和空气质量，用于监测生产环境的安全和稳定性。

在本实施方式中：上述的数据可以帮助企业了解生产过程的实际情况，发现潜在问题，并制定改进措施。具体的：

生产效率数据：包括生产速度、产量、生产周期和生产能力利用率。生产速度是指单位时间内生产的产品数量，产量是指生产出的产品数量，生产周期是指生产一批产品所需的时间，生产能力利用率是指实际生产能力与理论生产能力之比。这些指标可以帮助企业了解生产效率和生产能力的实际情况，发现生产过程中的瓶颈和问题，并制定相应的改进措施。

设备状态数据：包括设备运行状态、设备开关机时间和设备维修时间。这些指标可以帮助企业了解设备的运行状况和维护情况，发现设备故障和维修需求，并制定相应的维护计划和设备更新计划。

品质数据：包括产品合格率、不良品率和返工率。产品合格率是指生产出的产品中合格产品的比例，不良品率是指生产出的产品中不合格产品的比例，返工率是指生产出的产品中需要进行返工的比例。这些指标可以帮助企业评估产品的质量和生产过程中的问题，发现生产过程中的瓶颈和问题，并制定相应的改进措施。

物流数据：包括物料供应、库存量和物料消耗。物料供应是指供应商提供的物料数量和质量，库存量是指存储在企业内部的物料数量，物料消耗是指生产过程中消耗的物料数量。这些指标可以帮助企业优化物流管理和减少库存浪费，发现物料短缺和供应链问题，并制定相应的改进措施。

人力资源数据：包括工作时长、员工效率和员工考勤。工作时长是指员工工作的时间长度，员工效率是指员工单位时间内完成的工作量，员工考勤是指员工工作出勤的情况。这些指标可以帮助企业评估员工的工作表现和管理人力资源，发现人力资源问题并制定相应的改进措施。

环境数据：包括温度、湿度和空气质量。这些指标可以帮助企业监测生产环境的安全和稳定性，发现环境问题并制定相应的改进措施，以保证生产过程的稳定性和员工的安全。

综上所述，生产过程中的数据指标可以为企业提供实时、全面、准确的生产过程数据，帮助企业了解生产过程中的瓶颈和问题，制定相应的改进措施，优化生产流程，降低成本，提高生产效率和质量，为企业提供更高的竞争力和可持续发展。

进一步，所述数据处理包括，数据清洗：通过数据清洗，去除无效、重复、缺失不必要的数据，保留可靠、准确的数据，以提高数据质量和可用性；

数据转换：对采集到的原始数据进行转换，将数字信号或模拟信号转换为计算机可识别的数据格式，或将不同数据类型进行统一格式转换，以便数据的处理和分析。

在本实施方式中：通过数据清洗，去除无效、重复、缺失不必要的数据，保留可靠、准确的数据，以提高数据质量和可用性。数据清洗可以帮助企业过滤掉无效数据和噪声数据，避免对后续数据处理和分析造成干扰。例如，可以去除数据中的重复数据、缺失数据、异常数据等，保留可靠的数据，以提高数据质量和可用性。

对采集到的原始数据进行转换，将数字信号或模拟信号转换为计算机可识别的数据格式，或将不同数据类型进行统一格式转换，以便数据的处理和分析。数据转换可以帮助企业将原始数据转化为可分析和可视化的数据，以便进行数据分析和决策。例如，可以将传感器设备采集到的模拟信号转换为数字信号，或将不同的数据格式转换为统一的数据格式，以方便数据的处理和分析。

数据处理是数字化精益诊断方法中的关键步骤之一，可以帮助企业提高数据质量和可用性，为后续的数据分析和决策提供可靠的数据支持。数据清洗和数据转换是数据处理中的两个重要步骤，需要进行仔细的设计和实施，以确保数据的准确性和可用性。

进一步的，所述模型建立包括采用数据处理后的数据进行特征选择，建立模型之前，需要对数据特征进行选择和提取，以确定模型的输入变量和输出变量，即建立模型的目标和方法；根据数据特征和预测需求，选择适合的建模方法和工具；在确定建模方法和工具后，需要对模型进行训练和测试，以验证模型的准确性和可用性；通过模型评估指标，评估模型的性能和可靠性，并对模型进行调整和优化；将建立好的模型应用到生产过程中，对生产数据进行预测和趋势分析，以发现生产过程中的问题和潜在风险，为管理决策提供依据。

在本实施方式中：数据特征选择：在建立模型之前，需要对数据特征进行选择和提取，以确定模型的输入变量和输出变量。数据特征选择可以帮助企业确定最有用的数据变量，减少数据噪声和冗余，提高模型的准确性和可用性。

建模方法和工具选择：根据数据特征和预测需求，选择适合的建模方法和工具。建模方法和工具的选择可以根据企业的具体需求进行灵活调整，以确保模型的准确性和可用性。

模型训练和测试：在确定建模方法和工具后，需要对模型进行训练和测试，以验证模型的准确性和可用性。模型训练和测试可以帮助企业评估模型的性能和可靠性，并发现模型存在的问题和瓶颈。

模型评估和调整：通过模型评估指标，评估模型的性能和可靠性，并对模型进行调整和优化。模型评估和调整可以帮助企业进一步提高模型的准确性和可用性，发现潜在问题和瓶颈，为管理决策提供更加准确的数据支持。

模型应用：将建立好的模型应用到生产过程中，对生产数据进行预测和趋势分析，以发现生产过程中的问题和潜在风险，为管理决策提供依据。模型应用可以帮助企业实现精益生产和精益管理，提高生产效率和质量，降低成本和风险。

帮助企业建立可靠的预测模型和趋势分析模型，为管理决策提供准确的数据支持。数据特征选择、建模方法和工具选择、模型训练和测试、模型评估和调整、模型应用是模型建立的几个重要步骤，需要进行仔细的设计和实施，以确保模型的准确性和可用性。

进一步的，所述建模方法包括回归分析、神经网络和决策树，建立预测模型和趋势分析模型。

在本实施方式中，采用回归分析、神经网络和决策树的建模方法，用于建立预测模型和趋势分析模型。

其中，回归分析是一种用于建立预测模型的统计方法，它通过对变量之间的关系进行建模，预测一个或多个因变量的值。回归分析可以根据不同的数据类型和模型需求，选择线性回归、多元回归、逻辑回归等不同的回归模型，以预测生产过程中的问题和潜在风险。

神经网络是一种用于建立预测模型的人工智能算法，它通过对数据进行训练和学习，发现变量之间的复杂关系，从而预测一个或多个因变量的值。神经网络可以根据不同的数据类型和模型需求，选择不同的网络结构和算法，以预测生产过程中的问题和潜在风险。

决策树是一种用于建立趋势分析模型的机器学习算法，它通过对数据进行分类和划分，发现变量之间的关系，预测未来的发展趋势。决策树可以根据不同的数据类型和模型需求，选择不同的划分标准和算法，以预测生产过程中的趋势和变化。

在本实施方式中，采用回归分析、神经网络和决策树为建模方法，用于建立预测模型和趋势分析模型。这些方法可以根据不同的数据类型和模型需求进行灵活调整，以确保模型的准确性和可用性。在实际应用中，需要根据企业的具体情况进行选择和优化，以最大化模型的效益和价值。

上述对实施例的描述是为了便于该技术领域的普通技术人员能理解和使用本发明。熟悉本领域技术人员显然可以容易的对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中，而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于上述实施例。本领域技术人员根据本发明的原理，不脱离本发明的范畴所做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。