面向智能生产维护的大数据建模分析方法

刘伟杰 吉卫喜,2 张朝阳,2

1.江南大学机械工程学院，无锡，214122 2.江苏省食品先进制造装备技术重点实验室，无锡，214122

0 引言

制造过程大数据作为车间的一类生产资源，是反映生产系统本质特征和运行规律的依据，它推动了以智能生产维护为代表的新兴制造模式的发展，引起广泛的关注。张洁等[1]针对智能车间中产生的生产数据，提出“关联+预测+调控”的车间运行分析与决策新模式。姚锡凡等[2]分析制造中存在的大数据问题，结合大数据分析技术提出了“主动制造”。邵景峰等[3]对多源纺织大数据融合技术难点进行了处理。周昊飞等[4]提出了基于深度学习网络的大数据制造过程智能监控方法。目前，针对离散制造大数据的探索较少，且在信息集成贯通方面存在缺陷，不能从离散制造流程本身的特征出发克服复杂制造系统复杂性带来的困难，对制造工序、制造系统生产能力的全过程分析预测研究不足。

离散制造系统是一个以完成规定的生产计划为目标，由参与工序制造的制造资源组成的具有离散加工装配特点的有机整体。离散制造是单个项目的生产，制造过程中制造资源的数据输入是间断性的，产品复杂多样，所衍生的制造过程数据量大且不统一[5]。本文基于已有研究成果，以某电梯零部件离散制造车间制造系统预知维护需求为背景，从车间智能运作维护需求与制造过程大数据特性出发，基于车间智能终端搭建制造过程大数据业务流程框架，实现对多层次制造过程大数据的采集、标记与封装；建立数据分析模型，针对参与工序制造过程的制造系统所涵盖的制造资源的资源类型与生产可靠度，分析工序制造过程的相似性；最后搭建一套适用于离散车间生产管理的工况可视化监控系统，实现多层次、多目标车间制造系统的工况监测与预知维护。

1 制造过程数据分析与处理框架设计

1.1 需求分析

某电梯零部件生产车间已经具备较完善的数字化生产管理系统。如图1所示，设备数据层为底层，采集毫秒级的设备状态时序数据，如设备振动、功率、切削力、切削参数等；第二层为过程数据层，采集相关物料、人员操作、传感控制数据；第三层为指标层，采集在线质量监测数据、生产效率、生产进度以及制造消耗数据；顶层为用户对产品的反馈数据。该车间拥有数控加工设备32台，实行两班制(14h)，每个加工设备产生数据记录的速度约为9条每秒，根据制造过程数据表中的字段类型推算出每条记录的平均数据量为650 B。该制造车间每天产生的数据量为8 786.9 MB，则该企业4个车间每天产生的数据总量可达35GB。

图1 制造过程数据层次概念图Fig.1 Hierarchical concept of manufacturing process data

制造过程大数据具有如下特点：

(1)具有跨尺度、多关联、强机理的特征。车间的自动化水平处于单元级，从工装、仓库到车间生产现场的空间跨度大，业务流程的时间跨度大；工业系统强调动态协调性，车间生产管理系统呈现多系统平台特性，数据分布离散，基于数据的实时动态管理效果差；制造数据知识发现与制造机理融合能力差，不能为生产管理持续改进与自我优化提供支撑。

(2)在大量制造过程数据环境下，多维、非线性、价值密度低的大数据特性突显。离散制造产品的复杂多样性使得制造过程数据的不确定性因素难以估测，导致制造工况难以把握，难以从大量数据中获得有利于车间制造系统制造工况智能识别的数据依据。

离散制造过程大数据的规模小、数据基础较好，为实现对工况更好的决策、诊断及反馈，需要建立更优的生产过程数据模型，提高过程大数据的利用可靠性与全面性[6]。

1.2 车间大数据业务流程处理框架设计

综合离散制造车间数据管理与应用需求[7]，为以MES为主的车间生产管理系统提供快速、精准的数据服务，提出图2所示的车间大数据业务流程框架。智能代理层[8]针对车间制造过程大数据的数据采集、存储、管理的需求，实现制造数据的软处理、软组织，为特定生产分析需求提供直接数据储备，提高数据利用效率，降低上层数据处理负担。智能代理层智能终端数据激活上传请求后，将处理后的描述信息与生产过程原始数据一同上传到数据服务层，以保证制造过程数据管理的实时性、完整性和正确性。数据服务层首先在分布式文件系统(hadoop distributed file system，HDFS)存储底层上传的源数据，然后基于核心计算框架(MapReduce)实现数据处理，最后由开源数据库(hadoop database，HBase)将处理后的数据进一步组织，并为其他车间层数字信息管理平台提供访问接口与数据依据。

图2 车间大数据业务流程框架Fig.2 Workshop big data process framework

智能代理层以车间数控设备处PC为载体，采集、集成参与该工序制造过程的制造系统数据。人员登录后，加载加工中心的生产任务信息，配置相关制造资源；基于RS232接口实现设备的通信，实时采集设备加工过程生产的状态数据，上传下载NC程序；通过RS485与Modbus协议获取智能电表与相关工业传感器数据、设备工装数据，实时清洗与描述高速采集的制造过程数据；基于智能标签实现在制品流转信息、人员信息、工装信息的实时获取，以及过程质量信息的实时录入；基于车间局域网实时获取车间其他软件系统，以及与本工序相关的制造工艺信息和生产计划信息。智能代理层业务流程如图3所示。

图3 智能代理层过程大数据采集与软组织流程Fig.3 Big data acquisition and soft organizational process in the process of intelligent agent layer

2 制造过程数据采集模型与离群点检测

为适应大数据价值密度低、多维等特征，本文从底层数据封装入手，在车间智能代理层建立制造过程数据采集模型(manufacturing process collection model，MPCM)，对数据特征统一描述包装、集成为工序制造过程数据集后，运用基于聚类的方法对离群特征值进行识别、标记与量化，为制造系统可靠度分析提供数据支撑。

2.1 制造过程数据采集模型

在车间已有的传感器监测系统基础上，在底层数据融合与数据特征提取后，车间数据智能代理层接口对数据进行分类包装，形成统一的MPCM对象，便于数据的自动识别、归集分类。数据采集实体模型为

Mpcm(Id,Vp,Tm,De,Loc,Fp)

(1)

其中，Id为实体数据属性,包含数据编号;Vp为数据类型;Tm为发生时间;De为数据描述;Loc为发生位置;Fp为功能分类。该模型从时空与功能多角度描述了数据对象内部数据构成。

蜗杆的实时加工过程中，智能终端经图3所示流程采集工序制造过程数据，在智能代理层终端进行数据采集处理后，产生数据记录(12, double, t1, 2000.0, m1, s)，该记录表示在t1时刻，磨床m1的主轴转速s=2000 r/min。

智能代理层在执行工序制造过程数据集成的过程中，根据数据记录中的实体数据属性，经约简运算写入到智能代理层相应工序制造过程与设备历史信息数据集中,最终数据集成到工序制造过程数据集与设备生产过程数据集，便于实现数据的快速变换与调用。

2.2 基于聚类的离群点检测

工序制造过程数据集包含的设备制造状态数据是描述工序制造过程的重要依据，而这类设备制造状态数据集通常包含一定数量的离群点。很多数据挖掘方法都将其视为噪声丢弃，但离散制造过程中少见的数据或许蕴含着制造过程追溯的巨大研究价值。

离散制造的工艺流程复杂，制造过程数据之间的动态关联性强，而基于聚类的离群点检测方法可自动捕捉不同特征变量之间的关系，满足离散制造数据分析处理的需求，因此针对工序中某一零件制造过程的离群点进行检测[9]。基于聚类方法的检测步骤与案例分析如下。

2.2.1算法描述

(1)选择工序零件数据集与聚类中心数量K，进行数据预处理。

(2)确认准则函数：

(2)

式中，E为数据库所有对象的平方误差总和；p为给定数据对象；ci为类簇Ci的聚类中心点；d2(ci,p)为空间点之间的欧几里德距离。

(3)K-means聚类。

(4)获取所有簇的中心集合。

(5)计算簇中对象到其质心的相对距离：

Dij=d(ci,pj)/mi

(3)

其中，mi为第i个类簇内所有特征点与中心点欧几里德距离的中位数；pj为j个类簇内的单一特征点。

(6)比较每个特征点对应的Dij与阈值ε，若Dij>ε，则将该特征点标记为离群点。

(7)统计该数据集中所有异常特征点，假设共有N个离群点，则零件i制造过程对应的数据集中，所有离群点相对距离Dn对ε的偏离系数为

(4)

2.2.2实例分析

为验证上述方法的有效性，本文将某蜗杆零件磨削工序中采集到的设备制造状态数据集作为实验数据。该数据集中包括4个数据源：磨削深度D、切削压力pC、设备振动特征值V与机床实时功率P。实验共选取1530组实验数据，部分实验数据如表2所示。由表2可知，磨削深度在某一阶段为定值，因此依据磨削深度属性设置K=3，阈值ε=2，采用Python编程实现上述算法，可得基于制造工布的制造数据聚类效果,如图4所示，基于相对距离的离散点检测效果如图5所示。

表1 设备制造过程数据集部分内容

图4 数据聚类的效果Fig.4 Data clustering effect

图5 Outlier detection effect based on relative distanceFig.5 基于相对距离的离群点检测效果

经实例验证，数据分析正确率为88.6%，对于数据量大、制造过程特征明显的制造过程数据，基于聚类的离群点检测方法具有收敛稳定、执行速度快、准确性高的优点。在车间制造端依靠智能终端对数据进行预处理，降低了数据服务层的数据分析处理压力，可有效提高数据利用效率，为工序过程设备可靠性分析与预知维护提供基础。

3 零件工序过程相似性分析

从数据分析需求出发，在数据服务层建立工序数据特征模型(process data feature model，PDFM)，依据PDFM分析多层次工序制造过程的相似性，标记车间生产过程相似工序，扩大车间制造工序特征库的样本容量，提高智能分析、预测算法的准确率，为实现可靠的智能运作维护提供依据。

3.1 工序级数据特征模型

车间日常生产活动中，工序作为执行生产派工任务的最小单位，也是成本归集、生产能力评价的基础出发点。PDFM描述零件从本道工序任务开始到转移至下一道工序过程中产生的制造数据，对生产数据进行分析，并抽象成描述该工序制造过程生产特征的用客户端视图，PDFM可体现不同工序生产过程的差异性，蕴含了作用于工序生产过程中设备、工装的生产能力衍变规律，是工序能力评价、零件生产质量、生产效率追溯的依据。PDFM具体描述为

P∶={Ppi,f(Pr,t),u(Oee(Pq,Pe,Pc),t)}

(5)

其中，Ppi为单一工序过程，下标i标识零件工艺路线中的单一工序；f(Pr,t)为加工至t时刻的制造资源集合Pr的生产可靠度；u(Oee(Pq,Pe,Pc),t)为零件在t时刻的加工中心的设备综合利用率；Pq表示t时刻质量水平，Pe表示t时刻生产效率水平，Pc表示t时刻生产成本水平。

针对以上PDFM模型，做以下说明：

(1)Ppi={Ppi1,Ppi2,…，Ppin}为一批零件的同一工序计划下所制定工单对应的全部零件集合。一批零件的全工艺过程SP={Ppi|i=1,2,…，n}，其中，Ppi、Ppin皆为有序的矢量集合。

(2)Pr={Pr1,Pr2,…，Prn}表示参与工序Ppi制造与检测过程中的所有工人、设备、工装夹具等制造资源的集合。考虑加工工序的工序特征差异以及制造流程的时序性，假设有制造资源a、b(a、b代表单一制造资源不同时刻的状态) 参与工序Ppi制造过程，且满足有任意Pra≠Prb。

(3)生产可靠度f(Pr,t)主要从设备、刀具、量辅具、人员的历史加工检测精度等级，以及生产异常失效进行衡量。人员可靠度随时间的波动较小，可近似为静态值H，其他资源的可靠度评定依据定时截尾有替换情形下的指数寿命型数据可靠性评估方法[10]。根据历史数据，求其该时段状态下的可靠性置信区间[λu,RL]解释如下：

设n个制造资源经维修后投入使用，在使用过程中不能满足生产需求时，则认为失效。n个失效制造资源的寿命为T1、T2、…、Tn，假设在预设时间T内，有Z(Z为随机变量)个产品失效，则总试验时间TA=nT。

产品置信度γ的失效率置信上限：

(6)

产品置信度γ的可靠性置信下限：

(7)

η=nT/t0

设某制造资源有m类精度等级指标(如尺寸精度、运动精度、传动精度、定位精度等)，在时间TZ内加工的零件数为k，则资源可靠度为

(8)

式中，ACi为制造过程中第i个制造资源实际达到的精度等级；AHi为第i类精度等级指标下该制造资源可达到的精度等级最大值。

3.2 基于PDFM的工序制造过程相似性分析

3.2.1相似元模型

特征相似元：设元素ai属于系统A，元素bi属于系统B，R为ai、bi共有特征，则称ai、bi为系统A、B间的相似元素，由ai、bi组合而成的相似元可表示为ui(ai，bi)。设R1、R2、…、Rn为ai、bi共有的n个特征，Uj(ai)、Uj(bi)表示ai、bi对Rj的特征值，则ai、bi对Rj的相似度为

(9)

设特征值Rj对应权重为dj，将ai、bi中所有相似元素加权求和，得ui(ai，bi)的全局相似度：

(10)

上述模型要求A、B系统需要有相同的特征数量，而在离散制造过程中，一道工序对应的制造资源数量是不相等的。以刀具为例，单把刀具特征包括刀具制造特征与刀具可用度特征，一道工序的完成又需要多把刀具参与，在进行刀具相似性分析时，需同时考虑刀具路线、刀具切削热、切削参数等刀具特征，这体现出离散制造的机理性特征。设工序系统A含x把刀具，工序系统B含y把刀具，路线重合度k表示A、B系统含有相同型号且刀具使用顺序相同的刀具数，则刀具路线相似度为

(11)

(12)

选取刀具组合中可靠度最小的刀具作为整条刀具路线的可靠度：

Uj=min(fj)

(13)

本研究不考虑参与工序加工过程的其他制造资源集合(设备、人员、量具、夹具等)的机理性特征，只通过制造资源型号的重合度来评估其相似性。

3.2.2指标权重确定与相似度评价

结合PDFM，工序制造过程特征可分为工序制造特征Ppi相似性、制造资源Pri相似性。在计算工序系统相似性之前需确认各指标权重，考虑到离散制造的特点，采用层次分析法与熵值理论相结合的方法实现特征权重dj的分配[11]。

(1)基于层次分析法确定主观权重，首先建立标度值对应表(表2)，假设收回m份专家调查问卷，共有n个需要决策的指标，基于表2进行评分，然后元素两两比较分别赋值，形成判断矩阵

表2 标度值及其含义

D=[dij]m×n。

(14)

由此得主观权重wz=[wz1wz2…wzn]T。

(2)基于熵值理论确定客观权重，基于信息论方法求解第i个元素的熵Hi，则第i个元素的客观权重为

(15)

i=1,2,…，n

由此得客观权重向量wk=[wk1wk2…wkn]T。

(3)设最终权重w=[w1w2…wn]T，利用最小二乘法计算综合权重，构建拉格朗日函数，令其对wi和λ的偏导等于0，解方程得

(16)

e=(1,1,…，1)Tc=(c1,c2,…，cn)T

i=1,2，…，n

结合企业预知维护需求，通过专家打分对定性指标赋值，通过技术人员数据分析确定定量指标的百分制数值，基于式(14)～式(16)计算各级相似元和各特征指标权重，如表3所示。

表3 相似元与特征指标分配

(4)相似度计算，权重指标确定后，根据式(9)依次计算各级相似元的相似程度，再依据加权求和的方法计算工序的相似程度指标Q，若Q>0.88，则认为两工序属高度相似。

4 系统开发与实例验证

车间底层智能生产系统的设计在现有的过程制造大数据体量的基础上，通过梳理离散制造的数据特点以及业务流程，基于过程数据采集模型、工序数据特征模型，实现底层数据预处理、数据可视化以及工序层面的数据挖掘分析。通过相似工序检索分析，实现对当前工序制造工况的可靠监控。

车间智能代理层智能生产决策系统的主要功能有生产预警、数据采集与模型配置、数据预处理与通信管理、制造资源维护管理、NC文档管理、人员管理、生产状态可视化、图纸工艺可视化、工艺流转可视化、工序挖掘分析可视化，可为其他软硬件提供访问接口。生产管理者通过选择工序检索属性来检索历史相似工序，依据过去的生产数据对当前制造系统的制造工况进行多层次、多目标评价，及时发现潜在生产问题进行预知维护，如启发管理者发起备刀换刀、设备检修、人员调度、生产调度等生产维护行为，以保证生产效益最大化，实例运行与系统应用如图7、图8所示，图中4个功能区域功能解释如下。

(1)数据处理窗口在配置完成通信参数后，实现对原始数据的筛选、包装、探索分析；然后进行数据预处理方法选择与预处理参数配置，实现数据的清洗、标记、集成与规约；最后，通过选择分析模型与配置模型参数,实现基于历史数据的实时工序数据挖掘分析。

(2)工序评价窗口基于数据处理窗口中的数据处理流程，通过配置相似工序匹配条件，可视化数据集搜索结果，实现相应的相似工序生产指标分析与评价，便于管理者动态掌握制造系统当前的生产能力水平。

(3)在制造状态窗口实现工序制造过程相应特征参数离群点的检测统计、离群点相对距离的时序分析、成本耗能、设备综合利用效率(overall equipment effectiveness, OEE)、切削加工参数，实现设备生产状态的实时可视化，基于历史相似工序数据对关键制造参数动态检测预警，通过图形用户界面(graphical user interface, GUI)使制造过程中的报质检、报缺料、报离岗、报检修等行为可被车间管理层实时感知，方便管理人员快速到位解决。

(4)工艺流转窗口实时显示零件工艺流程计划信息，通过识别码实现在线动态报工、工序流转，通过智能标签实现在制品实时跟踪，实现车间物流透明化管理。

通过运用以上数据分析模型与底层智能生产系统，该企业车间在保证生产效益的前提下，平均延长制造资源1.8%的使用寿命，通过相似性分析扩大10%～20%的工序样本，提高生产预知维护准确率1.4%，降低生产维护成本0.13%。该方法有效降低了生产维护成本，提高了车间生产效益。

图6 数据处理与工序评价窗口(界面图)Fig.6 Data processing and process evaluation window

图7 制造状态与工艺流转窗口(界面图)Fig.7 Manufacturing status and process flow window

5 结语

本研究针对离散制造车间大数据预处理以及车间生产预知维护需求，在智能代理层实现对制造资源层工序制造信息的采集、异常点标记与工序数据封装，实现了工序制造过程相关的质量、效益、安全等制造过程信息与制造资源特征的全采集。通过建立的PDFM，从零件制造特征、制造资源特征、制造资源可靠度等多个生产层次，实现对车间工序制造过程特征的封装描述，基于PDFM并利用改进的相似元模型实现相似工序的挖掘分析。在智能代理终端开发了图形用户界面，实时监控工序制造工况，实现离散车间制造系统工序工况的多层次、多目标动态管理与监控。在实现车间多目标动态维护与调度方面还需进一步研究探索。