[发明专利]一种基于减少停线原因误判的系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于减少停线原因误判的方法。该方法提供通过数据采集单元采集制造产品的工序的停线数据；通过判断停线原因单元判断停线的原因是否为缺料原因和/或质量原因；收集工序的历史停线数据以及最近更改记录，设备历史运行数据以及维保记录，物料检验记录以及下线记录，制造产品近期更改记录以及更改前后停线数据，工序岗位停线数据以及操作员工培训记录信息；通过分析单元结合步骤S1～S3，所述数据采集单元，收集数据单元的信息，以及人员操作因素，设备因素，物料因素，设计更改，工序调整对停线造成的影响占比，综合估算停线的关键原因。因此本发明解决人工判断停线原因效率不高的问题，提高停线原因判断的准确率。

技术领域

本发明涉及工业生产技术领域，具体而言，涉及一种基于减少停线原因误判的系统及方法。

背景技术

制造型企业的流水线生产过程中，流水线的各岗位各环节因各种异常原因需要点停(短暂停线)的次数很多，点停是影响班次产能和生产效率的重要原因之一。为了减少生产浪费，总结生产经验以提效，通过联动产线上的点停开关采集停线的时间点和次数，并要求每次停线都明确选择停线原因，针对性对产品可生产性或生产工序等方面进行改善，提升生产质量和效率。

目前生产线常见做法是，由生产线员工或质检员选择停线原因，该方法受限于认知或其它主观因素影响，数据的准确性以及可用度不高，清洗难度大。大量的产线数据，仅凭员工主观判断选择的停线原因进行分类统计，容易对后面生产改善产生错误的方向性引导，不利于及时发现关键原因并及时调整。所以需要针对采集到的停线原因，停线时间点，时长，次数，岗位等原始数据做综合分析，结合物流数据，质量测试数据，生产进度数据等对数据进行清洗，识别出有效数据用于提供生产改善依据。

为了解决上述现有技术中的问题，本发明提供一种基于减少停线原因误判的系统及方法，其是基于大数据分析，结合产线现场数据(包括下线记录、测试数据、各工序下线率等)，产品更改记录，物料检验记录等，进行综合运算分析，给出停线原因的预测和判定；同时，通过历史数据训练，持续优化产线数据的模型，提高预测和判定的准确率，达到有效减少生产停线原因误判，并实现自动推送改善建议。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中人工判断停线原因不准确不高效的问题。本发明提供基于减少停线原因误判的系统及方法。该方法提供通过数据采集单元采集制造产品的工序的停线数据；通过判断停线原因单元判断停线的原因，所述判断停线的原因是是否为缺料原因和/或质量原因；通过收集数据单元收集所述工序的历史停线数据以及最近更改记录，所述工序的设备历史运行数据以及维保记录，物料检验记录以及下线记录，制造产品近期更改记录以及更改前后停线数据，所述工序岗位停线数据以及操作员工培训记录信息；通过分析单元结合步骤S1～S3，综合所述数据采集单元，所述收集数据单元的信息，以及人员操作因素，设备因素，物料因素，设计更改，工序调整对停线造成的影响占比，综合估算停线的关键原因。因此本发明能够解决现有技术的凭人员主管判断选择的停线原因不准确的问题。本发明提供的基于减少停线原因误判的方法，通过对生产线生产数据、物料数据、设计数据等基于统计学的分类联动，基于大数据分析自动分类识别停线原因，推送问题点及改善建议。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面提出一种基于减少停线原因误判的系统，包括：

数据采集单元，判断停线原因单元，收集数据单元，分析单元，推送改善建议单元。

所述系统的所述数据采集单元，所述判断停线原因单元，所述收集数据单元，所述分析单元，所述推送改善建议单元依次连接。

具体的，所述数据采集单元用于采集制造产品的工序的停线数据。

所述判断停线原因单元用于判断停线的原因，所述判断停线的原因是是否为缺料原因和/或质量原因。