[发明专利]用于模块化设备的资源管理在审
| 申请号: | 202111412803.4 | 申请日: | 2021-11-25 |
| 公开(公告)号: | CN114547962A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
| 发明(设计)人: | 马塞洛·迪克斯;卡塔琳纳·斯塔克;罗兰·布劳恩;米夏埃尔·瓦希;斯滕·格鲁纳;马里奥·霍尼克;尼古拉·肖赫 | 申请(专利权)人: | ABB瑞士股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27 |
| 代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 李辉 |
| 地址: | 瑞士*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 模块化 设备 资源管理 | ||
1.一种用于模块化设备的计算机实现的资源管理方法,所述方法包括:
接收标识要作为包括一个或多个模块的模块管线的一部分而被组装到所述模块化设备中的所需模块类型的数据;以及
执行优化算法,以基于一个或多个预定优化标准,来从具有所需模块类型的多个模块中选择用于包括在所述模块管线中的模块。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括模拟一个或多个候选管线的操作,所述一个或多个候选管线各自包括具有所需模块类型的所述多个模块中的至少一个模块。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述优化标准包括容量、能耗、以及服务时间中的一项或多项,并且其中所述优化算法标识所述候选管线的所述模拟操作中的一个或多个瓶颈或低效率。
4.根据权利要求2或3所述的方法,包括向用户呈现所述模拟的结果并且接收所述用户对所述候选管线的选择。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述优化算法利用机器学习模型,所述机器学习模型被训练为基于模块属性和所收集的与模块相关的使用数据中的一项或多项来选择用于包括在模块管线中的模块。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述优化算法执行局部优化以仅优化所述模块管线。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中所述优化算法执行全局优化,以选择多个所需类型的模块以被组装到所述模块化设备中的相应模块管线中。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述预定优化标准包括以下项中的一项或多项:产品质量;吞吐量;容量;资源/材料效率;能效;能耗;服务时间;正常运行时间;装备可用性;故障平均间隔时间;服务和装备利用率;最小化模块使用。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述优化算法利用所述多个模块的模块属性,所述模块属性包括以下项中的一项或多项:模块功能;模块参数;模块使用数据;输入/输出属性;过程参数;校准参数。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述优化算法利用所收集的与模块化设备中的所述多个模块的先前使用相关的使用数据,所收集的使用数据与以下项中的一项或多项相关:故障平均间隔时间;模块正常运行时间;服务和装备利用率;先前校准参数;频繁设备背景;维护执行;材料/介质处理;化学反应的应用目的和限制;模块可用性时间表;维护周期/间隔。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述优化算法利用指示先前模块组合的性能的数据来选择用于包括在所述模块管线中的所述模块。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述优化算法从具有所需模块类型的所述多个模块中选择用于包括在所述模块管线中的多个候选模块,并且根据所述一个或多个预定优化标准对所述候选模块排名。
13.一种计算设备,包括处理器,所述处理器被配置为执行根据前述权利要求中任一项所述的方法。
14.一种计算机可读介质,包括指令,所述指令在由计算设备执行时,使得所述计算设备能够执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法。
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