[发明专利]工业生产过程的控制和/或监测数据的同时数据可视化法在审

专利信息
申请号: 201610812841.1 申请日: 2016-09-09
公开(公告)号: CN107065789A 公开(公告)日: 2017-08-18
发明(设计)人: 吕克·克拉埃 申请(专利权)人: 西门子公司
主分类号: G05B19/418 分类号: G05B19/418
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司11227 代理人: 王艳江,王雪
地址: 德国*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 工业 生产过程 控制 监测 数据 同时 可视化
【说明书】:

技术领域

发明涉及来自对制造执行系统(MES)环境中的工业生产过程进行控制和/或监测的数据的数据可视化领域。

背景技术

在当今的工业自动化领域中,为了提高竞争力,制造企业需要同时减少产品投放市场所需时间、提高过程可视性和生产灵活性、优化预报和调度、以及减少废料、库存水平和停机时间;且同时确保所有全球工厂的最佳的质量和生产效率。

因此,为了实现这些高要求目标,制造企业需要集成式IT基础设施以帮助他们协调全球性规模的生产,并且,如果必要的话,实时地进行协调。制造执行系统(MES)控制和/或监测工业生产过程并且通常已知为整合有商业系统例如企业资源计划(ERP)和生产控制系统的IT层。

为了控制和/或监测处理中的生产过程,用户需要持续地了解工业生产过程的数据。这是通过MES中的数据可视化而得以最佳实现的。

西门子公司在其IT产品系列中提供了范围广泛的MES产品。

如制造企业解决方案协会(国际MESA)定义的,MES系统是通过管理“从投放订单到制造中的点到产品配送成为制成品的点的生产过程”以及通过“经由双向沟通将关于生产活动的任务关键信息提供给整个组织和供应链中的其他人”来“驱动制造过程的有效执行的动态信息系统”。用于开发MES系统的国际标准通常称为ISA-95or S95。

MES系统通常包括的功能为资源的分配和状态、派遣生产订单、数据收集/采集、质量管理、维修管理、性能分析、操作/细节调度、文档控制、劳动管理、流程管理和产品追踪。

因此,由软件供应商开发的MES系统的目标是为制造企业(客户)提供用于测量和控制生产活动的工具以便使制造厂提升盈利能力、提高生产力、提升质量和工艺性能。为了能够使用户——特别是工厂运营者或生产线负责人——在运行时的MES系统中执行一些有用的行为,例如监测来自生产过程的数值或控制工厂设备,需要可理解的且直观的数据可视化。

MES系统设有前端/客户GUI应用程序,其能够被用户用于计划和控制生产过程的制造活动。MES的GUI应用程序内的生产过程的充分可视化对于将来自不同来源的过程、质量和商业信息集合到一个统一的工厂生产状态的实时视图中起着关键作用。实际上,MES的GUI应用程序向用户显示能够总体了解工厂活动的多个参数或场景的图形屏幕(MES屏幕)。

如今,最常通过诸如仅能示出两维数据的组合、有时为三维数据的组合的线形图、条形图、扇形图和散布图之类的二维图形或图表来对工业生产过程的数据进行可视化。有时叠加多个图表以揭示相关性,或将多个图表彼此相邻地结合到仪表板中以力图一次性展示整幅图片。更复杂类型的图表如二维和三维的气泡图、流图和网络图在一个图表中结合多达六维或七维的数据,但是常常被认为太过复杂。

另一种可视化技术使用隐喻作为仅仅与数据相联系的背景。通过这种方法,生产工厂实现了引人注目的链接有典型的关键生产指标(KPI)图表的现实虚拟化。

数据的曲面图的可视化较为常见,但仅仅是数据的纯数学性质的三维表示。

在所提及的常见的数据可视化技术中的过多的抽象表示的混合在视觉上使用户晕头转向,特别是在同时可视化来自多个维度的数据时。这样使得用户难以快速和充分地对KPI数值的变化进行反应。然而,用户通常只有有限的时间可用于做出决定。

发明内容

因此,本发明的目的在于提供一种以可理解的及直观的方式使工业生产过程中的一维或多维数据可视化的方法,这种方法不会使用户晕头转向,从而允许充分控制和/或监测所述工业生产过程。

这一目的是根据本发明通过用于一维或多维数据的可视化的方法而实现的,所述数据来源于对在制造执行系统(MES)的环境下受到控制的工业生产过程进行控制和/或监测,所述可视化通过将所述数据映射至符号而形成虚拟现实景观,所述符号包括在符号库中,其中,为每个符号分配一个数据的值的范围或特定的数据值;所述符号是根据数据的值来选择的。

隐喻共享与它们所代表的字面含义相同的特性且因此是直观的。习语不共享与它们所涉及的字面含义相同的特性,因此要求用户首先有意识地学习它们的含义。为了使数据的信息能够通过允许用户使用其对事物的自然知识来进行解释、与所述数据交互并处理所述数据而变得更易于理解,在本发明的优选实施方式中,符号可以是隐喻和/或习语,每个隐喻和/或习语都代表数据的一个维度或多个维度。这还可以降低对深层次技术知识的需求并允许用户在更高的抽象价值层面上解释信息。

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