T-CI 299-2024 离散制造产品质量智能管控技术规范

CCSL702024-03-18发布中国国际科技促进会发布I III 12规范性引用文件 13术语和定义 14离散制造生产过程数据采集 25离散制造生产过程数据分析与可视化 66设备故障检测与预测性维护 87产品质量溯源 13本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由河南科技大学提出。本文件由中国国际科技促进会归口。本文件起草单位：河南科技大学、龙门实验室、中航光电科技股份有限公司、中信重工机械股份有限公司、机械工业第六设计研究院有限公司、三六零数字安全科技集团有限公司、洛阳理工学院、东南大学、河南群智信息技术有限公司。本文件主要起草人：张明川、吴庆涛、郑瑞娟、冀治航、张波利、杨磊、刘勇、朱军龙、余洋、魏宝、张建新、刘牧华、王国勇、赵旭辉、董璐、刘波、张晨璐、冯嘉美、张茉莉。为拓展离散制造产品质量智能管控技术的应用，以及进一步实现离散制造与信息技术紧密结合，同时为了顺应我国离散制造产品质量管控技术的智能化提升和升级改造需求，本文件制定了离散制造产品质量智能管控技术规范。本文件针对离散制造产品质量管控，主要包括生产过程数据采集（设备数据采集、物料生产过程数据分析与可视化、异常检测（设备异常检测、人员行为异常检测）和设备预测性维护、产品质量溯源等。1离散制造产品质量智能管控技术规范本文件规定了离散制造产品质量智能管控的术语和定义、离散制造生产过程数据采集、离散制造生产过程数据分析与可视化、设备故障检测与预测性维护、产品质量溯源。本文件适用于离散制造的产品质量智能管控。2规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1离散制造discreteManufacturing离散制造是一种新的生产方式，其特点是产品由多个独立的零部件组成，每个零部件的加工装配过程独立，最后经过部件装配和总装配阶段后形成最终成品。3.2质量智能管控qualityIntelligentControl质量智能管控是运用人工智能、大数据分析等先进技术，通过实时监测和智能反馈，提高产品质量水平的管理方法。3.3生产过程数据采集productionProcessDataCollection生产过程数据采集是指在生产过程中，使用各种传感器、仪器或设备来收集有关生产环境、设备状态、工艺参数等方面的数据。3.4生产过程数据分析与可视化productionProcessDataAnalysisandVisualization生产过程数据分析与可视化是一种将生产过程中采集到的数据进行深入研究、理解和展示的方法。3.5质量溯源技术qualityTraceabilityTechnology质量溯源技术是一种通过获取、追踪和记录产品生产和流通环节中的相关信息，以确保产品质量和安全，并提供透明度和可追溯性的技术手段。24离散制造生产过程数据采集4.1设备数据采集技术要求4.1.1生产设备数据采集技术要求面向离散制造过程，本文件所提供的生产设备数据采集技术要求如图1所示。图1生产设备数据采集技术要求设备层利用网络通信协议（如TCP/IP）将设备层与协议转换模块相连接，给每个生产设备均配备独立的协议转换模块。语义规范层将从各个生产设备中采集到的私有协议数据输入到相应的协议转换模块，建立数学模型并统一语义规范，之后将处理过的数据输入到通信服务器并存储。客户层通过应用层协议（如HTTP）客户与应用服务器进行通信，并经过交互界面向应用服务器发送指令。应用服务器寻址到对应的通信服务器，调用相应的数据并返回给客户。34.1.2检测设备数据采集技术要求面向离散制造过程，本文件所提供的检测设备数据采集技术要求如图2所示。设备层根据检测设备的特点采用网络通信协议（如TCP/IP）或通信接口（如USB）将数据传输到检测数据采集端。语义规范层通过格式转换模块将其转换为统一的格式数据，使其能被标记语言（如XML）同一框架处理。客户层通过应用层协议（如HTTP）客户层与应用服务器进行交互。图2检测设备数据采集技术要求4.2物料数据采集技术要求面向离散制造过程，本文件所提供的物料数据采集技术要求如图3所示。4.2.1设备层包括仓储货架、AGV小车、各门类物料、自动堆垛机以及RFID标签等物料资源相关设备。44.2.2感知层利用RFID读写器、条码扫描仪等智能感知设备，识别设备层的物料资源，并传输识别信息到通信层，同时将通信层指令数据写入RFID卡内。感知层通过通信接口（如RS-232）与通信层相连接。4.2.3通信层通过通信接口（如RS-232）与服务层相连，并利用无线通信（如ZigBee）主副模块分别完成对数据的读写操作以及对RFID的识别。4.2.4服务层包括数据库服务器、RFID中间件服务器、企业物料管理系统、交换机等组件，其中数据库服务器负责存储和管理物料资源的相关数据，RFID中间件服务器负责处理RFID数据，交换机则用于将各个组件进行互联并形成车间局域网。图3物料数据采集技术要求4.3产品数据采集技术要求面向离散制造过程，本文件所提供的产品质量数据采集技术要求如图4所示。54.3.1采集工序零部件信息采用条码扫描、RFID、机器视觉等技术获取工序零部件信息。4.3.2监测工序节点质量信息利用数字化检测设备获取零部件的生产过程数据和质量检验数据，实时监测零部件生产过程中各个工序节点的质量控制状态。4.3.3关联工序零部件与质量信息将工序零部件信息与质量数据进行关联，之后通过工业网络将生产过程质量信息传输至质量数据库图4产品质量数据采集技术要求4.4人员数据采集技术要求面向离散制造过程，本文件提供的人员数据采集技术要求如图5所示。4.4.1前端视频数据采集通过网络摄像机对监控区域进行视频数据采集。64.4.2视频数据传输视频数据传输网络由网线、光纤、视频线、交换机等设备组成。通过传输网络将前端监控设备中的视频数据传送到后端监控中心进行视频显示和存储。4.4.3后端视频监控中心将前端采集的视频数据通过解码转化为图像信号传送到监视器上显示出来，同时对视频数据进行存储。图5人员数据采集技术要求5离散制造生产过程数据分析与可视化5.1离散制造车间数据分析技术要求5.1.1离散制造车间主要数据离散制造车间主要数据如图6所示。7图6离散制造车间主要数据5.1.2离散制造车间数据分析数据预处理采用数据过滤、噪声清洗等方法将容量大、价值密度低的制造过程数据转化为生产过程分析可用的数据集。数据统一区间缩放采用归一化等方法将数据映射到一个共同的数值范围内，以满足后续数据分析任务的要求。8数据分析采用机器学习、数据挖掘等方法从制造大数据中学习有价值的信息，获取离散制造生产过程中的潜在规律。5.2离散制造车间数据可视化技术要求根据不同制造要素的特点使用折线图、直方图、环形图等不同的可视化方式来展示其状态变化情况，表1不同制造要素统计结果可视化方式6设备故障检测与预测性维护6.1设备异常检测方法及处理技术要求本文件所提供的设备故障检测流程如图7所示。6.1.1数据收集收集设备的实时运行数据，如传感器数据、状态数据、日志数据等信息，具体方法可参见4.1节。图7设备故障检测流程6.1.2数据预处理对收集到的数据进行预处理，如数据清洗、数据转换等操作，其有助于减少数据噪声、提高数据质量和降低计算成本。具体方法可参见5.1节。96.1.3模型训练利用支持向量机、卷积神经网络、最近邻等机器学习方法，对预处理后的数据进行训练与分析，建立设备异常检测模型。6.1.4故障检测利用设备异常检测模型，对生产设备的运行数据进行实时分析，监测设备的运行状态。在离散制造车间中，具体的检测方法应根据场景和设备而定，表2列举了一些常用的检测方法，表3列举了一些常用的设备异常情况与对应的解决技术要求。表2部分设备异常检测技术要求值值表3设备异常解决技术要求6.2人员行为异常检测方法及处理技术要求在离散制造车间场所中，对人员异常行为进行辨识，可降低异常事件的发生。本文件所提供的人员行为异常检测流程如图8所示。图8人员行为异常检测流程6.2.1数据收集收集人员视频的实时行为数据，如传感器数据、摄像头数据等信息，具体方法可参见4.4节。6.2.2数据预处理对收集到的数据进行预处理，如数据清洗、数据转换等操作，其有助于减少数据噪声、提高数据质量和降低计算成本。具体方法可参见5.1节。6.2.3模型训练利用自编码器、生成对抗网络等机器学习方法，对预处理后的数据进行训练与分析，建立人员行为异常检测模型。6.2.4行为异常检测利用人员行为异常检测模型，对操作人员的行为数据进行实时分析，监测人员的行为状态。在离散制造生产过程中，针对不同的人员行为异常，可采取相应的解决技术要求。本文件所提供的人员行为异常解决技术要求如表4所示，具体技术要求如下：表4人员行为异常解决技术要求6.3设备预测性维护方法及处理技术要求设备运行时，对设备进行周期性、连续性的状态检测和故障诊断活动，判断设备当前的运行状态，并预测设备的未来状态，制定预测性维护计划，确定设备的维护时间、内容、方式、方法、技术和物资。6.3.1预测性维护流程包括数据采集和处理、健康度预测、维护管理与执行阶段。本文件所提供的预测性维护流程如图9所示。图9预测性维护流程图6.3.2设备健康度的预测通常包括训练和预测两个阶段。本文件所提供的健康度预测流程如图10所示。图10健康度预测流程图模型训练利用数据进行训练与分析，建立预测模型。健康度预测利用预测模型，对生产设备的特征数据进行实时分析，监测设备的运行状态，判断设备未来的变化趋势，提前预测故障可能发生的趋势和未来设备的健康度。6.3.3设备维护在维护管理与执行阶段，需要根据设备的健康度预测结果，制定维护计划并执行维护操作。本文件所提供的设备维护流程如图11所示。图11设备维护流程图制定维护计划根据健康度预测结果，将预测结果与离散制造车间设备执行管理进行结合，制定维护的策略。实施维护操作根据维护计划，监控计划的操作执行。记录维护过程根据维护操作，记录维护的实施过程。评估维护效果根据维护记录，建立一个完善的数据收集系统，利用收集到的数据进行分析，并建立预测模型以评估设备的健康状况和故障风险，根据分析结果和合作反馈，不断优化维护计划。7产品质量溯源7.1产品记录管理办法产品质量溯源技术包括采集、记录、分析和追溯相关信息。建立和实施产品质量管理办法，对产品生产过程进行全面管理，实现产品质量溯源。本文件所提供的产品记录管理办法分为三类。7.1.1批次管理法根据原材料、生产过程工单等，将过程中的批次号依次传递并存档。7.1.2日期管理法对于连续性离散生产过程的产品，采用生产、出入库的日期来追溯质量状态。7.1.3连续序号管理法根据产品品号追溯产品的质量档案。7.2溯源技术将上述三个管理方法作为基础，为产品质量追溯提供完善的方法支撑。本文件所提供的产品质量溯源技术要求流程如图12所示。图12产品质量溯源技术要求流程图7.2.1原材料数据管理实现产品入库明细表，记录该产品物料规格、物料数量等基础信息，同时记录批次入库时间；实现库存材料出入库单，记录原材料批次信息，为后续的质量异常问题追溯提供依据。7.2.2离散生产数据管理将人员信息、设备信息以及生产过程信息完成记录。从而在产品制造阶段，针对设备及人员行为的异常问