本發(fā)明涉及柔性制造系統(tǒng)，尤其涉及一種基于智能化fms的托盤庫(kù)產(chǎn)線系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前制造業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)智能化、柔性化的發(fā)展趨勢(shì)，企業(yè)需要應(yīng)對(duì)多品種、小批量生產(chǎn)需求，提高生產(chǎn)效率和響應(yīng)能力。傳統(tǒng)的生產(chǎn)線模式面臨著產(chǎn)品種類與生產(chǎn)線適應(yīng)性不匹配、人工操作效率低下、庫(kù)存管理不當(dāng)?shù)葐?wèn)題。

2、而柔性制造系統(tǒng)fms是一種高度自動(dòng)化的制造系統(tǒng)，它能夠?qū)崿F(xiàn)多品種小批量生產(chǎn)，適應(yīng)市場(chǎng)需求變化和工程設(shè)計(jì)變更。然而智能化fms在設(shè)計(jì)和實(shí)時(shí)過(guò)程中，存在著從立項(xiàng)、決策至設(shè)備到位的各個(gè)環(huán)節(jié)，相關(guān)的多方均處于點(diǎn)對(duì)點(diǎn)解決問(wèn)題的文件類操作過(guò)程，沒(méi)有一個(gè)可視化、互動(dòng)操作的推演過(guò)程。因此，所形成的智能化fms，其性能方面需在生產(chǎn)中不斷調(diào)整完善，而在功能的冗余擴(kuò)展方面，受到系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)所考慮的產(chǎn)品族類的限制，隨時(shí)面臨著，是否能在很短的開(kāi)發(fā)周期內(nèi)生產(chǎn)出較低成本、較高質(zhì)量以及不同品種產(chǎn)品的能力問(wèn)題。

3、因此，亟需研發(fā)一種基于智能化fms的托盤庫(kù)產(chǎn)線系統(tǒng)，來(lái)克服現(xiàn)有技術(shù)中的缺點(diǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中解決fms在實(shí)時(shí)操作、功能拓展等方面的挑戰(zhàn)，從而提升生產(chǎn)效率和響應(yīng)能力，滿足多品種小批量生產(chǎn)的需求，本發(fā)明提供了這樣一種基于智能化fms的托盤庫(kù)產(chǎn)線系統(tǒng)，其特征在于，包括有數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與分析模塊、托盤運(yùn)輸模塊、產(chǎn)線仿真模塊和人機(jī)協(xié)作模塊；

2、所述數(shù)據(jù)采集模塊，在智能化fms托盤庫(kù)產(chǎn)線中安裝多個(gè)傳感器，獲取生產(chǎn)線中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；

3、所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊，用于對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊收集到的各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提??；并對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取最優(yōu)的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案；

4、所述托盤運(yùn)輸模塊，用于控制agv小車按照所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊中的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案，進(jìn)行自主路徑規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)托盤的智能存取和自動(dòng)化運(yùn)輸；

5、所述產(chǎn)線仿真模塊，用于建立智能化fms托盤庫(kù)產(chǎn)線的數(shù)字孿生模型，通過(guò)所述數(shù)字孿生模型對(duì)所述智能化fms托盤庫(kù)產(chǎn)線進(jìn)行虛擬調(diào)試、故障預(yù)測(cè)和維護(hù)策略優(yōu)化；

6、所述人機(jī)協(xié)作模塊，用于向操作人員提供人機(jī)交互界面，并基于ar技術(shù)，為操作人員提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和操作指引。

7、進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)采集模塊還使用rfid技術(shù)和二維碼識(shí)別技術(shù)為每個(gè)托盤和物料進(jìn)行標(biāo)識(shí)和全程追蹤；

8、所述數(shù)據(jù)采集模塊在每個(gè)傳感器上設(shè)置有獨(dú)立的唯一標(biāo)識(shí)符，用于對(duì)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和區(qū)分；

9、所述數(shù)據(jù)采集模塊將rfid和二維碼與傳感器的唯一標(biāo)識(shí)符相結(jié)合，形成每個(gè)托盤和物料的唯一標(biāo)識(shí)，同時(shí)將標(biāo)識(shí)信息和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)；

10、數(shù)據(jù)處理與分析模塊獲取托盤數(shù)據(jù)庫(kù)中的標(biāo)識(shí)信息，分析并獲取物料在生產(chǎn)過(guò)程中的位置變化和狀態(tài)更新。

11、進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以獲取最優(yōu)的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案的具體執(zhí)行步驟為：

12、s101：基于數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的rfid和二維碼信息建立托盤和物料的數(shù)字模型，其中數(shù)字模型用于描述托盤和物料在生產(chǎn)過(guò)程中的位置和狀態(tài)特征，并結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)，對(duì)托盤和物料的動(dòng)態(tài)行為進(jìn)行特征提取，提取的特征包括流程時(shí)間、堆存時(shí)間和轉(zhuǎn)運(yùn)路徑；

13、s102：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)線的物料流轉(zhuǎn)情況，根據(jù)托盤和物料的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息建立動(dòng)態(tài)生產(chǎn)模型，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵因素包括異常情況和阻塞點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)；

14、s103：將預(yù)測(cè)得到的生產(chǎn)過(guò)程中的各個(gè)關(guān)鍵因素進(jìn)行融合，形成整體的生產(chǎn)過(guò)程模型，通過(guò)對(duì)所述生產(chǎn)過(guò)程模型進(jìn)行計(jì)算，得到最優(yōu)的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案；

15、s104：將所述最優(yōu)的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案實(shí)施至實(shí)際生產(chǎn)線，并對(duì)生產(chǎn)線執(zhí)行效果進(jìn)行監(jiān)測(cè)，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)輸入至所述生產(chǎn)過(guò)程模型，持續(xù)優(yōu)化托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案。

16、進(jìn)一步地，所述動(dòng)態(tài)生產(chǎn)模型基于離散事件模擬des構(gòu)建；而所述生產(chǎn)過(guò)程模型基于狀態(tài)空間模型構(gòu)建，其中，所述生產(chǎn)過(guò)程模型的狀態(tài)方程為：，

17、觀測(cè)方程為：，

18、其中，表示生產(chǎn)過(guò)程的潛在狀態(tài)，表示潛在狀態(tài)的動(dòng)態(tài)演化，表示外部輸入對(duì)潛在狀態(tài)的影響，表示托盤在生產(chǎn)線上的調(diào)度狀態(tài)，表示外部輸入的關(guān)鍵因素，表示在生產(chǎn)過(guò)程中無(wú)法完全確定和預(yù)測(cè)的隨機(jī)干擾因素，表示生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集過(guò)程中產(chǎn)生的隨機(jī)噪聲，表示能夠觀測(cè)的生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，表示生產(chǎn)過(guò)程中的各種狀態(tài)對(duì)最終觀測(cè)量的影響，表示生產(chǎn)線設(shè)備故障對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的影響。

19、進(jìn)一步地，所述托盤運(yùn)輸模塊根據(jù)托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案中的到達(dá)時(shí)間和位置，為agv小車動(dòng)態(tài)規(guī)劃路徑；承載產(chǎn)品的托盤由agv小車承載，并將托盤及托盤承載的產(chǎn)品進(jìn)行入庫(kù)操作；

20、在所述agv小車按照最優(yōu)的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，所述托盤運(yùn)輸模塊監(jiān)測(cè)所述agv小車是否存在緊急問(wèn)題，所述緊急問(wèn)題包括電量不足和零件損壞；當(dāng)所述agv小車出現(xiàn)緊急問(wèn)題后，托盤運(yùn)輸模塊啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)，替換所述agv小車正在執(zhí)行的托盤庫(kù)產(chǎn)線任務(wù)，確保在托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案的規(guī)劃時(shí)間內(nèi)完成托盤庫(kù)產(chǎn)線任務(wù)。

21、進(jìn)一步地，所述托盤運(yùn)輸模塊根據(jù)數(shù)據(jù)處理與分析模塊中輸出的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案，操控agv小車搭載托盤在指定時(shí)間到達(dá)指定位置，所述托盤運(yùn)輸模塊對(duì)所述agv小車進(jìn)行路徑規(guī)劃具體采用a*算法；所述托盤運(yùn)輸模塊操控agv小車的具體執(zhí)行步驟為：

22、s201：所述托盤運(yùn)輸模塊接收所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊輸出的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案，所述托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案包括托盤的指定目的地和到達(dá)時(shí)間要求；

23、s202：根據(jù)所述托盤的指定目的地和到達(dá)時(shí)間要求，結(jié)合實(shí)時(shí)的生產(chǎn)線狀態(tài)和所述agv小車當(dāng)前所在位置，使用a*算法規(guī)劃出agv小車最優(yōu)的運(yùn)輸路徑；

24、s203：路徑規(guī)劃時(shí)考慮以下因素：

25、agv小車的運(yùn)行速度和負(fù)載能力；

26、生產(chǎn)線內(nèi)部的道路環(huán)境和能夠行駛路徑；

27、避免與其它agv小車的碰撞和干擾；

28、滿足托盤指定目的地和到達(dá)時(shí)間要求；

29、s204：將規(guī)劃好的agv小車路徑發(fā)送至指定agv小車的控制系統(tǒng)，所述agv小車按照規(guī)劃好的路徑自主行駛，完成托盤的運(yùn)輸任務(wù)；

30、s205：實(shí)時(shí)監(jiān)控所述agv小車和托盤的運(yùn)輸過(guò)程，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決運(yùn)輸過(guò)程中出現(xiàn)的異常情況；

31、s206：將所述agv小車的實(shí)際運(yùn)輸情況反饋至所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊，所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊對(duì)所述托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案持續(xù)優(yōu)化。

32、進(jìn)一步地，所述托盤運(yùn)輸模塊發(fā)現(xiàn)并解決運(yùn)輸過(guò)程中出現(xiàn)的異常情況，以保證agv小車準(zhǔn)時(shí)到達(dá)或提前到達(dá)指定位置的執(zhí)行步驟為：

33、s2051：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)agv小車的運(yùn)行狀態(tài)以及托盤的狀態(tài)信息，所述運(yùn)行狀態(tài)包括位置、速度、負(fù)載和電量，所述狀態(tài)信息包括位置、質(zhì)量和完整性；

34、s2052：將實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的agv小車運(yùn)行狀態(tài)和托盤狀態(tài)信息與預(yù)定的正常的工作范圍進(jìn)行對(duì)比分析，判斷存在的故障類型以及嚴(yán)重程度，以確定agv小車和托盤存在的異常情況，所述異常情況包括agv小車故障、撞擊、阻塞和電量不足；

35、s2053：在確定異常情況的實(shí)際信息后，采取對(duì)應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，所述應(yīng)對(duì)措施包括觸發(fā)備用方案和調(diào)整路徑規(guī)劃方案；

36、s2054：將異常情況和處理措施的反饋信息反饋至數(shù)據(jù)處理與分析模塊，對(duì)托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案進(jìn)行優(yōu)化。

37、進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊根據(jù)托盤庫(kù)的具體布局和尺寸，以及托盤的存放需求，基于空間優(yōu)化的托盤存放規(guī)劃算法，以托盤空間利用率作為優(yōu)化目標(biāo)，以每個(gè)托盤必須放置在指定的存儲(chǔ)位置、托盤之間不能存在重疊、托盤不能超出托盤庫(kù)劃定的邊界以及滿足每個(gè)托盤的尺寸和存放要求作為約束目標(biāo)，確定每個(gè)托盤的最佳存放位置；

38、托盤運(yùn)輸模塊根據(jù)每個(gè)托盤的最佳存放位置，制定存放指令；當(dāng)agv小車需要存取托盤時(shí)，根據(jù)存放指令和路徑規(guī)劃，agv小車自主駛?cè)胫付▍^(qū)域，通過(guò)機(jī)械臂和傳感器實(shí)現(xiàn)托盤的裝載和卸載，完成托盤自動(dòng)化搬運(yùn)和存取。

39、進(jìn)一步地，所述產(chǎn)線仿真模塊根據(jù)生產(chǎn)線的數(shù)字孿生模型對(duì)智能化fms托盤庫(kù)產(chǎn)線進(jìn)行虛擬調(diào)試、故障預(yù)測(cè)和維護(hù)策略優(yōu)化的具體流程為：

40、s301：利用數(shù)字孿生技術(shù)建立智能化fms托盤庫(kù)產(chǎn)線的數(shù)字孿生模型，所述數(shù)字孿生模型內(nèi)包括設(shè)備布局、工藝流程和料流路徑；

41、s302：在所述數(shù)字孿生模型上對(duì)生產(chǎn)工藝和設(shè)備配置進(jìn)行模擬仿真，測(cè)試不同托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案的可行性和效果；

42、測(cè)試不同托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案的可行性和效果時(shí)，首先設(shè)定不同的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案，再確定測(cè)試的指標(biāo)和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，之后在所述數(shù)據(jù)孿生模型上進(jìn)行模擬仿真，運(yùn)行不同的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案，并監(jiān)測(cè)模擬結(jié)果，比較不同托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案的運(yùn)行結(jié)果，根據(jù)所述運(yùn)行結(jié)果判斷不同的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案的可行性和效果；

43、s303：通過(guò)歷史故障數(shù)據(jù)模擬智能化fms托盤庫(kù)產(chǎn)線中設(shè)備的故障情況，預(yù)測(cè)不同故障情況對(duì)生產(chǎn)線的影響；

44、基于歷史故障數(shù)據(jù)，模擬設(shè)備的各種故障情況以及故障對(duì)生產(chǎn)線產(chǎn)能、生產(chǎn)效率和資源利用率的影響，之后根據(jù)模擬的結(jié)果，采用定量分析方法，量化不同故障對(duì)智能化fms托盤庫(kù)產(chǎn)線的影響；

45、s304：基于不同故障情況對(duì)生產(chǎn)線造成影響的預(yù)測(cè)結(jié)果判定相應(yīng)的故障處理方案和應(yīng)急預(yù)案，通過(guò)比較不同維護(hù)策略的生產(chǎn)效率和資源利用率，以評(píng)估不同維護(hù)策略的效果和成本；

46、s305：通過(guò)模擬分析，優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃和周期，并持續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)字孿生模型的輸出結(jié)果和實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化維護(hù)策略。

47、進(jìn)一步地，所述人機(jī)協(xié)作模塊基于ar技術(shù)為操作人員在生產(chǎn)線上提供實(shí)時(shí)信息和操作指引；將托盤和物料的實(shí)時(shí)位置和狀態(tài)信息通過(guò)ar疊加在生產(chǎn)線實(shí)景中，操作人員通過(guò)觀察生產(chǎn)線實(shí)景了解生產(chǎn)進(jìn)度；同時(shí)人機(jī)協(xié)作模塊針對(duì)包括托盤裝卸和設(shè)備維護(hù)的操作任務(wù)，提供ar動(dòng)畫延時(shí)和文字指引，降低操作難度。

48、有益效果：

49、1、本發(fā)明通過(guò)采用多模塊協(xié)作的架構(gòu)，可以全面追蹤生產(chǎn)過(guò)程中托盤和物料的信息，通過(guò)將生產(chǎn)過(guò)程中的各個(gè)關(guān)鍵因素進(jìn)行融合生成生產(chǎn)過(guò)程模型，并對(duì)生產(chǎn)過(guò)程模型進(jìn)行計(jì)算，得到最優(yōu)的托盤庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)度方案，大幅提升了生產(chǎn)效率和適應(yīng)能力，并滿足現(xiàn)代制造業(yè)多品種小批量生產(chǎn)的需求；

50、2、本發(fā)明通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)建立生產(chǎn)線的數(shù)字孿生模型，并在數(shù)字孿生模型上進(jìn)行虛擬調(diào)試、故障預(yù)測(cè)以及維護(hù)策略優(yōu)化，能夠提前發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的問(wèn)題，并自動(dòng)優(yōu)化調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，減少生產(chǎn)中斷，提高了系統(tǒng)的自主管理和魯棒性，增強(qiáng)了系統(tǒng)應(yīng)對(duì)各種生產(chǎn)異常情況的能力。