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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-07-30
(54)【発明の名称】ＩｏＴ設備集中制御管理システム
(51)【国際特許分類】
G05B 19/418 20060101AFI20240723BHJP
【ＦＩ】
G05B19/418 Z
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023509389
(86)(22)【出願日】2022-08-05
(85)【翻訳文提出日】2023-02-08
(86)【国際出願番号】 CN2022110419
(87)【国際公開番号】W WO2023240770
(87)【国際公開日】2023-12-21
(31)【優先権主張番号】202210688144.5
(32)【優先日】2022-06-17
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】520448452
【氏名又は名称】浙大城市学院
(74)【代理人】
【識別番号】100216471
【弁理士】
【氏名又は名称】瀬戸 麻希
(72)【発明者】
【氏名】柯海豊
(72)【発明者】
【氏名】張高燕
(72)【発明者】
【氏名】兪雪永
【テーマコード（参考）】
3C100
【Ｆターム（参考）】
3C100AA21
3C100AA29
3C100BB13
3C100BB31
(57)【要約】
本発明はＩｏＴ装置の集中制御管理システムを開示し、その中でＩｏＴ制御端末は以下を
含む：制御モジュール、内部の第１収集ユニットは生産装置の多次元機械パラメータを収
集し、機械パラメータ集合を獲得し、内部の第１制御ユニットは最適化後の最適機械パラ
メータ集合に基づいて生産装置を調整する、制御モジュールで得られた機械パラメータ集
合をインテリジェント制御端末に伝達し、インテリジェント制御端末伝達の最適化機械パ
ラメータ集合を制御モジュールに伝達するための信号モジュール、インテリジェント制御
端末は、作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ集合を得るための第
２収集ユニット、生産パラメータ集合及び機械パラメータ集合に基づいて動的基準を設定
するための第１処理ユニットを含む。
含む：制御モジュール、内部の第１収集ユニットは生産装置の多次元機械パラメータを収
集し、機械パラメータ集合を獲得し、内部の第１制御ユニットは最適化後の最適機械パラ
メータ集合に基づいて生産装置を調整する、制御モジュールで得られた機械パラメータ集
合をインテリジェント制御端末に伝達し、インテリジェント制御端末伝達の最適化機械パ
ラメータ集合を制御モジュールに伝達するための信号モジュール、インテリジェント制御
端末は、作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ集合を得るための第
２収集ユニット、生産パラメータ集合及び機械パラメータ集合に基づいて動的基準を設定
するための第１処理ユニットを含む。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ＩｏＴ制御端末と、及びインテリジェント制御端末と、を含み、ＩｏＴ制御端末は、
内部の第１収集ユニットは生産設備の多次元機械パラメータを収集し、機械パラメータ
集合を取得し、内部の第１制御ユニットは最適化最適化機械パラメータ集合に基づいて生
産設備を調整する制御モジュールと、
制御モジュールで得られた機械パラメータ集合をインテリジェント制御端末に転送する
ために、インテリジェント制御端末が伝送する最適化機械パラメータ集合を制御モジュー
ルに伝送する信号モジュールと、を含み、
インテリジェント制御端末は、
作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ集合を得るために用いられ
る第２収集ユニットと、
生産パラメータ集合及び機械パラメータ集合に基づいて動的基準を設定するための第１
処理ユニットと、
生産パラメータの変化に基づいて、現在の動的平衡状態が動的基準を満たすか否かを判
断するための第１判断ユニットと、
動的平衡状態が動的基準を満たす場合、現在の機械パラメータ集合を維持し、動的平衡
状態が動的基準を満たしていない場合、動的基準に基づいて機械パラメータ集合を最適化
する第２処理ユニットと、を含み、
作業環境の多次元生産パラメータを収集することは、
作業者の勤務情報を収集し、第１生産パラメータを獲得することと、
作業者の単周期生産能力時間曲線情報を収集し、第１人工パラメータを獲得することと
、
作業者の単周期労働時間情報を収集し、第２人工パラメータを獲得することと、
第１人工パラメータ及び第２人工パラメータに基づいて、第２生産パラメータを得るこ
とと、
ステーションの半製品堆積量を収集し、第３生産パラメータを獲得することと、
第１生産パラメータ、第２生産パラメータ及び第３生産パラメータを生産パラメータ集
合とすることと、を含む、
ＩｏＴ設備集中制御管理システム。
【請求項2】
第１収集ユニットが生産装置の多次元機械パラメータを収集することは、生産設備の起動停止状態を収集し、第１機械パラメータを獲得することと、
設備の最新メンテナンス後の作業時間を収集し、第１設備メンテナンスパラメータを獲得
することと、
設備のメンテナンスサイクル間隔を収集し、第２設備メンテナンスパラメータを獲得する
ことと、
第１設備メンテナンスパラメータ及び第２設備メンテナンスパラメータに基づいて、第２
機械パラメータを取得することと、
設備の生産能力効率情報を収集し、第３機械パラメータを獲得することと、
第１機械パラメータ、第２機械パラメータ及び第３機械パラメータを機械パラメータ集合
とすることと、を含む、
請求項１に記載のＩｏＴ設備集中制御管理システム。
【請求項3】
生産パラメータ集合及び機械パラメータ集合に基づいて、動的基準を設定することは、第１生産パラメータ及び第３機械パラメータに基づいて、第１動的平衡効率を得ることと
、
第２生産パラメータを用いて第１動的平衡効率を調整し、第２動的平衡効率を得ることと
、
第３生産パラメータを用いて第２動的平衡効率を調整し、第３動的平衡効率を得ることと
、
第１機械パラメータと第２機械パラメータに基づいて機械調整ノードを取得することと、
機械調整ノードを用いて第３動的平衡効率を調整することと、
調整後の第３動的平衡効率を動的基準とすることと、を含む、
請求項１に記載のＩｏＴ設備集中制御管理システム。
【請求項4】
第２生産パラメータを用いて第１動的平衡効率を調整し、第２動的平衡効率を得ることは、
第１人工パラメータに基づいて有効生産能力減衰モデルを構築し、有効生産能力減衰モデ
ルは複数の時間軸同期のオブジェクトモデルを含むことと、
第２人工パラメータを有効生産能力減衰モデルに導入し、調整式に基づいて第１生産パラ
メータの重み係数を動的に調整し、それぞれ計算した後、複数の余剰生産能力結果を得る
ことと、
得られた複数の余剰生産能力の結果を連結して計算し、第２動的平衡効率を得ることと、
を含み、
ここで、調整式は、
【請求項5】
動的基準に基づいて、機械パラメータ集合を最適化することは、グローバル最適化モデルを構築し、グローバル最適化モデルには複数の機械パラメータ集
合が含まれることと、
グローバル最適化モデル内で現在採用されている機械パラメータ集合に対してタイミング
を漸進的に調整し、複数回最適化反復を行い、グローバル最適化モデル内に複数組の最適
化機械パラメータ集合を生成することと、
最適化機械パラメータ集合がプリ集合条件に合致するかどうかを判断し、合致すれば最適
化機械パラメータ集合をオプション最適化結果とし、合致しなければ反復最適化を継続す
ることと、
プリ集合最適化条件を満たすオプション最適化結果の数がプリ集合値に達するまで、複数
回反復最適化を実行することと、
複数組のオプション最適化結果を比較し、最適化機械パラメータ集合を得ることと、を含
む、
請求項１に記載のＩｏＴ設備集中制御管理システム。
【請求項6】
グローバル最適化モデルを構築することは、動的基準に基づいて、第１最適化制約を設定することと、
第３生産パラメータに基づいて、第２最適化制約条件を設定することと、
第２生産パラメータに基づいて、多種の機械パラメータ集合を調整することと、
第１最適化制約、第２最適化制約、および調整後の機械パラメータ集合に基づいて、グロ
ーバル最適化モデルを構築することと、を含む、
請求項６に記載のＩｏＴ設備集中制御管理システム。
【請求項7】
最適化機械パラメータ集合がプリ集合条件を満たすか否かを判断することは、最適化機械パラメータ集合をグローバル最適化モデルにインポートして計算し、対応する
最適化計算結果を得ることと、ここで、最適化計算結果は最適化機械パラメータ集合を運
転パラメータとする下の機械調整ノードオフ集合値及び第３生産パラメータ変化量を含み
、
第３生産パラメータ変化量がプリ集合結果を満たすか否かを判断し、プリ集合結果を満た
す場合、現在の最適化機械パラメータ集合をオプション最適化結果に入力し、満たさない
場合、反復最適化を続けることと、を含む、
請求項６に記載のＩｏＴ設備集中制御管理システム。
【請求項8】
プロセッサを含み、プロセッサはメモリと結合し、
メモリはプログラムを記憶するために使用され、プログラムがプロセッサによって実行さ
れるとき、システムに請求項１～８のいずれかのシステムのステップを実行させる、
請求項１に記載のＩｏＴ設備集中制御装置。
【請求項9】
記憶媒体にはコンピュータプログラムが格納されており、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、請求項１から８のいずれかのシステムのステップが実現
される、請求項１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明はＩｏＴ制御分野に関し、具体的にはＩｏＴ設備集中制御管理システム、制御装置
及びコンピュータ可読記憶媒体である。
及びコンピュータ可読記憶媒体である。
【背景技術】
【0002】
モノのインターネット、ＩｏＴと略称して、各種情報センサー、無線周波数識別技術、グ
ローバル測位システム、赤外線センサー、レーザースキャナーなどの各種装置と技術を通
じて、リアルタイムに監視、接続、相互作用を必要とするあらゆる物体や過程を収集する
ことを指す。その音、光、熱、電気、力学、化学、生物、位置など様々な必要な情報を収
集する。さまざまな可能性のあるネットワーク接続を通じて、物と物、物と人のユビキタ
ス接続を実現する。物品とプロセスに対するインテリジェント知覚、識別、管理を実現す
る。ＩｏＴは、インターネット、従来の電気通信網などに基づく情報媒体である。これに
より、独立してアドレス指定できる通常の物理オブジェクトすべてが相互接続ネットワー
クを形成することができる。
ローバル測位システム、赤外線センサー、レーザースキャナーなどの各種装置と技術を通
じて、リアルタイムに監視、接続、相互作用を必要とするあらゆる物体や過程を収集する
ことを指す。その音、光、熱、電気、力学、化学、生物、位置など様々な必要な情報を収
集する。さまざまな可能性のあるネットワーク接続を通じて、物と物、物と人のユビキタ
ス接続を実現する。物品とプロセスに対するインテリジェント知覚、識別、管理を実現す
る。ＩｏＴは、インターネット、従来の電気通信網などに基づく情報媒体である。これに
より、独立してアドレス指定できる通常の物理オブジェクトすべてが相互接続ネットワー
クを形成することができる。
【0003】
設備遠隔制御は、ＩＴシステムと自動化制御の結合応用である。設備内の電気スイッチを
コントローラ内の信号ポイントに自己制御システムを介して暴露する。そして上位機通信
原理により機器のスイッチング信号を制御し、さらに遠隔制御を実現する。
コントローラ内の信号ポイントに自己制御システムを介して暴露する。そして上位機通信
原理により機器のスイッチング信号を制御し、さらに遠隔制御を実現する。
【0004】
管理者が全体の運転状況パラメータに基づいて設備を調整するのに便利である。従来技術
ではプリ集合システムによる分類配置が一般的であり、手動で選択調整を行う必要があり
、また既存のプリ集合システムは生産能力の調整精度が劣っている。半製品と生産能力の
バランスを取るためには、粗い分類調整または直接停止操作しかできないことが多く、実
行結果の正確な自動調整は困難である。
ではプリ集合システムによる分類配置が一般的であり、手動で選択調整を行う必要があり
、また既存のプリ集合システムは生産能力の調整精度が劣っている。半製品と生産能力の
バランスを取るためには、粗い分類調整または直接停止操作しかできないことが多く、実
行結果の正確な自動調整は困難である。
【発明の概要】
【0005】
本願は、既存のＩｏＴ制御技術に存在する人工主観操作に依存し、調整効果が悪いという
技術的問題を解決するためのＩｏＴ設備集中制御管理システムを提供する。
上記の問題点に鑑みて、本願はＩｏＴ設備集中制御管理システムを提供する。
技術的問題を解決するためのＩｏＴ設備集中制御管理システムを提供する。
上記の問題点に鑑みて、本願はＩｏＴ設備集中制御管理システムを提供する。
【0006】
本出願の第１態様は、ＩｏＴ設備集中制御管理システムを提供し、システムはＩｏＴ設備
集中制御装置に応用し、システムはＩｏＴ制御端末及びインテリジェント制御端末を含み
、ＩｏＴ制御端末は、制御モジュールを含み、内部の第１収集ユニットは生産装置の多次
元機械パラメータを収集し、機械パラメータ集合を獲得し、内部の第１制御ユニットは最
適化機械パラメータ集合に基づいて生産設備を調整する、制御モジュールで得られた機械
パラメータ集合をインテリジェント制御端末に伝達し、インテリジェント制御端末伝達の
最適化機械パラメータ集合を制御モジュールに伝達するための信号モジュール、インテリ
ジェント制御端末は、作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ集合を
得るための第２収集ユニット、生産パラメータ集合及び機械パラメータ集合に基づいて動
的基準を設定するための第１処理ユニットと、生産パラメータの変化に基づいて、現在の
動的平衡状態が動的基準を満たすか否かを判断するための第１判断ユニットと、動的平衡
状態が動的基準を満たす場合、現在の機械パラメータ集合を維持し、動的平衡状態が動的
基準を満たさない場合、動的基準に基づいて機械パラメータ集合を最適化するための第２
処理ユニットと、を含む。
集中制御装置に応用し、システムはＩｏＴ制御端末及びインテリジェント制御端末を含み
、ＩｏＴ制御端末は、制御モジュールを含み、内部の第１収集ユニットは生産装置の多次
元機械パラメータを収集し、機械パラメータ集合を獲得し、内部の第１制御ユニットは最
適化機械パラメータ集合に基づいて生産設備を調整する、制御モジュールで得られた機械
パラメータ集合をインテリジェント制御端末に伝達し、インテリジェント制御端末伝達の
最適化機械パラメータ集合を制御モジュールに伝達するための信号モジュール、インテリ
ジェント制御端末は、作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ集合を
得るための第２収集ユニット、生産パラメータ集合及び機械パラメータ集合に基づいて動
的基準を設定するための第１処理ユニットと、生産パラメータの変化に基づいて、現在の
動的平衡状態が動的基準を満たすか否かを判断するための第１判断ユニットと、動的平衡
状態が動的基準を満たす場合、現在の機械パラメータ集合を維持し、動的平衡状態が動的
基準を満たさない場合、動的基準に基づいて機械パラメータ集合を最適化するための第２
処理ユニットと、を含む。
【0007】
本願の第２態様は、プログラムを記憶するためのプロセッサ、プロセッサとメモリとの結
合により、プログラムがプロセッサによって実行されるときにシステムに第１態様のシス
テムのような機能を実行させるためのメモリと、プログラムを記憶するためのメモリと、
を含む、ＩｏＴ設備集中制御装置を提供する。
合により、プログラムがプロセッサによって実行されるときにシステムに第１態様のシス
テムのような機能を実行させるためのメモリと、プログラムを記憶するためのメモリと、
を含む、ＩｏＴ設備集中制御装置を提供する。
【0008】
本願の第３態様は、ＩｏＴベースの遠隔インテリジェント統合制御装置を提供し、記憶媒
体にコンピュータプログラムが記憶され、コンピュータプログラムがプロセッサによって
実行されると、第１態様のシステムのような機能を実現する。
体にコンピュータプログラムが記憶され、コンピュータプログラムがプロセッサによって
実行されると、第１態様のシステムのような機能を実現する。
【0009】
本明細書で提供される１つまたは複数の技術的シナリオは、少なくとも次のような技術的
効果または利点を有する。
本出願の実施例はモノのネットワーク制御端末の多次元機械パラメータを収集し、機械パ
ラメータ集合を獲得し、更に作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ
集合を獲得し、そして生産パラメータ集合と機械パラメータ集合に基づいて、動的基準を
設置し、設置完了後のモノのネットワーク制御端末は機械パラメータ集合に基づいて生産
を行い、そして生産パラメータ集合の変化に基づいて、現在の動的平衡状態が動的基準を
満たしているかどうかを判断し、動的平衡状態が動的基準を満たしていれば、現在の機械
パラメータ集合を維持し、動的平衡状態が動的基準を満たしていなければ、動的基準に基
づいて、機械パラメータ集合を最適化し、最適化後の機械パラメータ集合を用いてＩｏＴ
制御端末を調整し、それによって機械設備の動作状態を最適化する。
本出願の実施例は多次元機械パラメータ及び多次元生産パラメータを収集することにより
、全体の生産ラインの作業状況をすべて制御し、生産ライン設備の故障又はメンテナンス
の原因が停止すべきでないため、生産ライン自動化部分のすでに生産された半製品の堆積
状況及び人工環節部分の当日余剰有効労働能力を結合してすべて分析し、そして全体最適
化モデルを構築し、機械設備のメンテナンスノードとメンテナンス冗長時間を統一的に計
画し、それによって自動化パイプライン部分の生産能力を任意の時刻に自動的に調節する
ことができ、かつパイプラインの人工エネルギーの変化と事前設定生産能力の変化の情況
を満たすことができる。
効果または利点を有する。
本出願の実施例はモノのネットワーク制御端末の多次元機械パラメータを収集し、機械パ
ラメータ集合を獲得し、更に作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ
集合を獲得し、そして生産パラメータ集合と機械パラメータ集合に基づいて、動的基準を
設置し、設置完了後のモノのネットワーク制御端末は機械パラメータ集合に基づいて生産
を行い、そして生産パラメータ集合の変化に基づいて、現在の動的平衡状態が動的基準を
満たしているかどうかを判断し、動的平衡状態が動的基準を満たしていれば、現在の機械
パラメータ集合を維持し、動的平衡状態が動的基準を満たしていなければ、動的基準に基
づいて、機械パラメータ集合を最適化し、最適化後の機械パラメータ集合を用いてＩｏＴ
制御端末を調整し、それによって機械設備の動作状態を最適化する。
本出願の実施例は多次元機械パラメータ及び多次元生産パラメータを収集することにより
、全体の生産ラインの作業状況をすべて制御し、生産ライン設備の故障又はメンテナンス
の原因が停止すべきでないため、生産ライン自動化部分のすでに生産された半製品の堆積
状況及び人工環節部分の当日余剰有効労働能力を結合してすべて分析し、そして全体最適
化モデルを構築し、機械設備のメンテナンスノードとメンテナンス冗長時間を統一的に計
画し、それによって自動化パイプライン部分の生産能力を任意の時刻に自動的に調節する
ことができ、かつパイプラインの人工エネルギーの変化と事前設定生産能力の変化の情況
を満たすことができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本願が提供するＩｏＴ設備集中制御管理システムにおけるシステムフロー図である。
【図2】本願が提供するＩｏＴ設備集中制御管理システムにおける動的基準を取得するためのフローチャート。
【図3】本願が提供するＩｏＴ設備集中制御管理システムにおける機械パラメータ集合の最適化のためのフローチャート
【図4】本願が提供するＩｏＴ設備集中制御装置の概略構成図である。
【図5】本願が提供するＩｏＴ設備集中制御管理システムの構成図である。
【図6】本願の例示的な電子機器の構成図である。
【0011】
［符号の説明］
１００ ＩｏＴ制御端末
１１０ 制御モジュール
１１１ 第１収集ユニット
１１２ 第１制御ユニット
１２０ 通信インタフェース
２００ インテリジェント制御端末
２１０ 最適化モジュール
２１１ 第２収集ユニット
２１２ 第１処理ユニット
２１３ 第１判定ユニット
２１４ 第２処理ユニット
３００ 電子機器
３０１ メモリ
３０２ プロセッサ
３０３ 通信インタフェース
３０４ バスアーキテクチャ
１００ ＩｏＴ制御端末
１１０ 制御モジュール
１１１ 第１収集ユニット
１１２ 第１制御ユニット
１２０ 通信インタフェース
２００ インテリジェント制御端末
２１０ 最適化モジュール
２１１ 第２収集ユニット
２１２ 第１処理ユニット
２１３ 第１判定ユニット
２１４ 第２処理ユニット
３００ 電子機器
３０１ メモリ
３０２ プロセッサ
３０３ 通信インタフェース
３０４ バスアーキテクチャ
【発明を実施するための形態】
【0012】
具体的な実施形態
本願は、既存のＩｏＴ制御技術に存在する人工主観操作に依存し、調整効果が悪いという
技術的問題を解決するためのＩｏＴ設備集中制御管理システムを提供する。
本出願の実施例はモノのネットワーク制御端末の多次元機械パラメータを収集し、機械パ
ラメータ集合を獲得し、更に作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ
集合を獲得し、そして生産パラメータ集合と機械パラメータ集合に基づいて、動的基準を
設置し、設置完了後のモノのネットワーク制御端末は機械パラメータ集合に基づいて生産
を行い、そして生産パラメータ集合の変化に基づいて、現在の動的平衡状態が動的基準を
満たしているかどうかを判断し、動的平衡状態が動的基準を満たしていれば、現在の機械
パラメータ集合を維持し、動的平衡状態が動的基準を満たしていなければ、動的基準に基
づいて機械パラメータ集合を最適化し、最適化機械パラメータ集合を用いてＩｏＴ制御端
末を調整し、それによって機械設備の動作状態を最適化する。
本願の基本原理を説明した後、以下に添付図面を参照して本願中の技術案を明確に、完全
に説明するが、明らかに、説明された実施形態は本願のすべての実施形態ではなく、本願
の一部の実施形態にすぎない。
本願は、既存のＩｏＴ制御技術に存在する人工主観操作に依存し、調整効果が悪いという
技術的問題を解決するためのＩｏＴ設備集中制御管理システムを提供する。
本出願の実施例はモノのネットワーク制御端末の多次元機械パラメータを収集し、機械パ
ラメータ集合を獲得し、更に作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ
集合を獲得し、そして生産パラメータ集合と機械パラメータ集合に基づいて、動的基準を
設置し、設置完了後のモノのネットワーク制御端末は機械パラメータ集合に基づいて生産
を行い、そして生産パラメータ集合の変化に基づいて、現在の動的平衡状態が動的基準を
満たしているかどうかを判断し、動的平衡状態が動的基準を満たしていれば、現在の機械
パラメータ集合を維持し、動的平衡状態が動的基準を満たしていなければ、動的基準に基
づいて機械パラメータ集合を最適化し、最適化機械パラメータ集合を用いてＩｏＴ制御端
末を調整し、それによって機械設備の動作状態を最適化する。
本願の基本原理を説明した後、以下に添付図面を参照して本願中の技術案を明確に、完全
に説明するが、明らかに、説明された実施形態は本願のすべての実施形態ではなく、本願
の一部の実施形態にすぎない。
【0013】
実施例１
図１に示すように、本願は、ＩｏＴ制御端末１００及びインテリジェント制御端末２００
を含むＩｏＴ設備集中制御管理システムを提供し、システムフローは：
Ｓ１００：ＩｏＴ制御端末１００の多次元機械パラメータを収集し、機械パラメータ集合
を獲得する。
図４は、本願の実施例におけるモノネットワーク制御端末１００の可能な構成概略図を示
す。モノネットワーク制御端末１００は、従来技術における任意の構成のモノネットワー
ク制御端末であってもよく、単独のモノネットワーク制御端末であってもよく、パイプラ
イン伝送帯、生産加工、分流及び輸送調整などの装置に設置するモノネットワーク制御端
末であってもよく、パイプライン機械自動化部分の生産効率を制御し、パイプライン機械
自動化部分の生産能力と人工段階の生産能力をマッチングさせるために使用される。
本願の実施形態では、図４に示すように、ＩｏＴ制御端末１００は、通信インタフェース
１２０及び制御モジュール１１０を含む。ここで、通信インタフェース１２０は、受信し
た信号をＩｏＴ制御端末１００に送信し、ＩｏＴ制御端末１００が収集したパラメータを
データ信号方式で他のマッチング通信インタフェース１２０に送信するためのものであり
、通信インタフェース１２０間のマッチング方式は、無線データ接続であってもよいし、
有線インタフェース接続であってもよいし、他の任意の接続方式であってもよい。この通
信インタフェース１２０の間では、接続されたＩｏＴ制御端末１００が収集した設備メン
テナンス残り時間及び現在の生産レートパラメータを最適化モジュール２１０に接続され
た通信インタフェース１２０に転送し、さらに最適化モジュール２１０をグローバル最適
化モデルに基づいて最適化し、受信した最適化機械パラメータ集合を接続された制御モジ
ュール１１０に転送し、これにより、制御モジュール１１０が制御する装置に対してパラ
メータ調整が行われる。
制御モジュール１１０は、設備回路に直接内蔵か、データバンドを介して回路接続を行い
、設備許可を取得した後、設備プロセッサから設備の機械パラメータを直接読み取り、機
械パラメータを通信インタフェース１２０にすべて転送し、通信インタフェース１２０か
ら最適化機械パラメータ集合を受信と、最適化機械パラメータ集合を設備プロセッサに上
書きし、そして、設備プロセッサにおける元の実行基準を上書きし、設備が最適化機械パ
ラメータ集合を基準にして動作するようにする。
オプションで、上述の機械パラメータは設備の現在の電源投入状態、現在の生産効率及び
次のメンテナンス間隔を含む。そのため、制御モジュール１１０を通じて周期的に現在の
電源投入状態、現在の生産効率及び次のメンテナンス間隔を取得し、機械パラメータ集合
を構成し、機械の有効生産能力と実際の生産量を知ることができ、さらにこの機械パラメ
ータ集合の制御下の設備生産能力が人工生産段階の生産能力と一致できるかどうかを分析
することができる。
Ｓ２００：作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ集合を獲得する。
本出願の実施例において、目標環境は現在のパイプラインにおける人工的な部分であり、
例示的には、目標環境は手作業による組立、手作業による品質検査、手作業による組立な
どの環境であることができる。
本出願の実施例において、上述の多次元生産パラメータは主に見張り人数、見張り人の生
産能力時間曲線、見張り時間及び作業場の現在の半製品の堆積量を含む。具体的には、作
業員は人工作業期間中に連続作業時間の増加に伴って疲労感を生じ、さらに集中力の低下
を招き、それによって前の作業効率を維持できなくなり、強制的に高効率を維持すること
は不良品率の向上を招き、製品の良品率を保証するために、人工段階の作業効率は作業員
の有効作業効率に基づいて調節しなければならない。この職場はパイプラインの人工品質
検査の一環であり、品質検査製品は肉眼で瑕疵を観察できる小包装日用品であり、小包装
日用品がパイプラインを通過する時、品質検査員は両眼を合わせて両手を動かして迅速に
検査を行い、勤務時間の推移につれて、品質検査員の両眼は疲労し、集中度が低下し、こ
れ以上有効なパイプライン製品を持続的に検査することができず、瑕疵品が漏れやすい場
合、このとき、パイプラインの速度を減速させ、パイプラインの検視速度を検査員の現在
の作業状況に一致させ、作業の有効性を保証する。
目的作業環境の多次元生産パラメータを分析することにより、作業環境の有効作業効率を
分析することができ、さらに残りの有効生産能力を分析し判断するデータ基礎とすること
ができる。
図１に示すように、本願は、ＩｏＴ制御端末１００及びインテリジェント制御端末２００
を含むＩｏＴ設備集中制御管理システムを提供し、システムフローは：
Ｓ１００：ＩｏＴ制御端末１００の多次元機械パラメータを収集し、機械パラメータ集合
を獲得する。
図４は、本願の実施例におけるモノネットワーク制御端末１００の可能な構成概略図を示
す。モノネットワーク制御端末１００は、従来技術における任意の構成のモノネットワー
ク制御端末であってもよく、単独のモノネットワーク制御端末であってもよく、パイプラ
イン伝送帯、生産加工、分流及び輸送調整などの装置に設置するモノネットワーク制御端
末であってもよく、パイプライン機械自動化部分の生産効率を制御し、パイプライン機械
自動化部分の生産能力と人工段階の生産能力をマッチングさせるために使用される。
本願の実施形態では、図４に示すように、ＩｏＴ制御端末１００は、通信インタフェース
１２０及び制御モジュール１１０を含む。ここで、通信インタフェース１２０は、受信し
た信号をＩｏＴ制御端末１００に送信し、ＩｏＴ制御端末１００が収集したパラメータを
データ信号方式で他のマッチング通信インタフェース１２０に送信するためのものであり
、通信インタフェース１２０間のマッチング方式は、無線データ接続であってもよいし、
有線インタフェース接続であってもよいし、他の任意の接続方式であってもよい。この通
信インタフェース１２０の間では、接続されたＩｏＴ制御端末１００が収集した設備メン
テナンス残り時間及び現在の生産レートパラメータを最適化モジュール２１０に接続され
た通信インタフェース１２０に転送し、さらに最適化モジュール２１０をグローバル最適
化モデルに基づいて最適化し、受信した最適化機械パラメータ集合を接続された制御モジ
ュール１１０に転送し、これにより、制御モジュール１１０が制御する装置に対してパラ
メータ調整が行われる。
制御モジュール１１０は、設備回路に直接内蔵か、データバンドを介して回路接続を行い
、設備許可を取得した後、設備プロセッサから設備の機械パラメータを直接読み取り、機
械パラメータを通信インタフェース１２０にすべて転送し、通信インタフェース１２０か
ら最適化機械パラメータ集合を受信と、最適化機械パラメータ集合を設備プロセッサに上
書きし、そして、設備プロセッサにおける元の実行基準を上書きし、設備が最適化機械パ
ラメータ集合を基準にして動作するようにする。
オプションで、上述の機械パラメータは設備の現在の電源投入状態、現在の生産効率及び
次のメンテナンス間隔を含む。そのため、制御モジュール１１０を通じて周期的に現在の
電源投入状態、現在の生産効率及び次のメンテナンス間隔を取得し、機械パラメータ集合
を構成し、機械の有効生産能力と実際の生産量を知ることができ、さらにこの機械パラメ
ータ集合の制御下の設備生産能力が人工生産段階の生産能力と一致できるかどうかを分析
することができる。
Ｓ２００：作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ集合を獲得する。
本出願の実施例において、目標環境は現在のパイプラインにおける人工的な部分であり、
例示的には、目標環境は手作業による組立、手作業による品質検査、手作業による組立な
どの環境であることができる。
本出願の実施例において、上述の多次元生産パラメータは主に見張り人数、見張り人の生
産能力時間曲線、見張り時間及び作業場の現在の半製品の堆積量を含む。具体的には、作
業員は人工作業期間中に連続作業時間の増加に伴って疲労感を生じ、さらに集中力の低下
を招き、それによって前の作業効率を維持できなくなり、強制的に高効率を維持すること
は不良品率の向上を招き、製品の良品率を保証するために、人工段階の作業効率は作業員
の有効作業効率に基づいて調節しなければならない。この職場はパイプラインの人工品質
検査の一環であり、品質検査製品は肉眼で瑕疵を観察できる小包装日用品であり、小包装
日用品がパイプラインを通過する時、品質検査員は両眼を合わせて両手を動かして迅速に
検査を行い、勤務時間の推移につれて、品質検査員の両眼は疲労し、集中度が低下し、こ
れ以上有効なパイプライン製品を持続的に検査することができず、瑕疵品が漏れやすい場
合、このとき、パイプラインの速度を減速させ、パイプラインの検視速度を検査員の現在
の作業状況に一致させ、作業の有効性を保証する。
目的作業環境の多次元生産パラメータを分析することにより、作業環境の有効作業効率を
分析することができ、さらに残りの有効生産能力を分析し判断するデータ基礎とすること
ができる。
【0014】
本発明の実施形態によって提供されるシステムにおけるフローＳ２００は、
Ｓ２１０：作業者の勤務情報を収集し、第１生産パラメータを獲得する、
Ｓ２２０：作業者の単周期生産能力時間曲線情報を収集し、第１人工パラメータを獲得す
る、
Ｓ２３０：作業員の単周期労働時間情報を収集し、第二人工パラメータを獲得する、
Ｓ２４０：第１人工パラメータ及び第２人工パラメータに基づいて、第２生産パラメータ
を獲得する、
Ｓ２５０：ステーションの半製品堆積量を収集し、第３生産パラメータを獲得する、
Ｓ２６０：第１生産パラメータ、第２生産パラメータ及び第３生産パラメータを生産パラ
メータ集合とする。
具体的には、現在の生産環境における一時帰休者数、一時帰休者の生産能力時間曲線、一
時帰休時間及びステーションの現在の半製品の堆積量を収集、測定し、現在の生産環境内
の生産パラメータ集合とする。
例示的には、当該作業員の在職期間のミス率を周期的に統計し、最高値と最低値を取り除
き、残りの値を平均値にし、ミスを勤務時間に基づいて分布し、さらに当該作業者の単周
期生産能力時間曲線情報を得て、後続のミスに基づいて群点から調節し、当該人工パイプ
ラインの一環が複数人共同操作を採用する場合、この段階のすべての人を１つの全体と見
なして全体の単周期生産能力時間曲線測定を行うことができる。
上記の第１生産パラメータ、第２生産パラメータ及び第３生産パラメータを現在の生産環
境内の生産パラメータ集合とし、この生産パラメータ集合は生産環境内の余剰有効生産能
力を反映することができる。本出願の実施例は、機械パラメータ集合の汚染度を最適化す
るデータ基盤として機能することができる作業環境の多次元生産パラメータを収集するこ
とにより、最適化機械パラメータ集合の調整の正確性を向上させることができる。
Ｓ２１０：作業者の勤務情報を収集し、第１生産パラメータを獲得する、
Ｓ２２０：作業者の単周期生産能力時間曲線情報を収集し、第１人工パラメータを獲得す
る、
Ｓ２３０：作業員の単周期労働時間情報を収集し、第二人工パラメータを獲得する、
Ｓ２４０：第１人工パラメータ及び第２人工パラメータに基づいて、第２生産パラメータ
を獲得する、
Ｓ２５０：ステーションの半製品堆積量を収集し、第３生産パラメータを獲得する、
Ｓ２６０：第１生産パラメータ、第２生産パラメータ及び第３生産パラメータを生産パラ
メータ集合とする。
具体的には、現在の生産環境における一時帰休者数、一時帰休者の生産能力時間曲線、一
時帰休時間及びステーションの現在の半製品の堆積量を収集、測定し、現在の生産環境内
の生産パラメータ集合とする。
例示的には、当該作業員の在職期間のミス率を周期的に統計し、最高値と最低値を取り除
き、残りの値を平均値にし、ミスを勤務時間に基づいて分布し、さらに当該作業者の単周
期生産能力時間曲線情報を得て、後続のミスに基づいて群点から調節し、当該人工パイプ
ラインの一環が複数人共同操作を採用する場合、この段階のすべての人を１つの全体と見
なして全体の単周期生産能力時間曲線測定を行うことができる。
上記の第１生産パラメータ、第２生産パラメータ及び第３生産パラメータを現在の生産環
境内の生産パラメータ集合とし、この生産パラメータ集合は生産環境内の余剰有効生産能
力を反映することができる。本出願の実施例は、機械パラメータ集合の汚染度を最適化す
るデータ基盤として機能することができる作業環境の多次元生産パラメータを収集するこ
とにより、最適化機械パラメータ集合の調整の正確性を向上させることができる。
【0015】
Ｓ３００：生産パラメータ集合及び機械パラメータ集合に基づいて、動的基準を設定する
。
この生産パラメータ集合に反映される作業環境の余剰有効生産能力及び半製品堆積量に基
づいて、対応する動的基準を設定し、この余剰有効生産能力は小さいほど反映され、半製
品堆積量が大きいほど、該当する動的基準は相応するほど低くなる。
生産段階では、人工の毎日の作業時間は限られており、かつ作業時間内の作業量も限られ
ているが、機械設備は無停止で生産することができるので、人工の作業時間の時に、半製
品の堆積量をできるだけ減らすべきである。
この動的基準は作業環境の現在の余剰有効生産能力と半製品の堆積量に基づいて計算され
、機械パラメータ集合を参考として結合しているため、得られた動的基準はよりスマート
で、毎日の生産目標と現在の生産状況によりよく適合することができる。
。
この生産パラメータ集合に反映される作業環境の余剰有効生産能力及び半製品堆積量に基
づいて、対応する動的基準を設定し、この余剰有効生産能力は小さいほど反映され、半製
品堆積量が大きいほど、該当する動的基準は相応するほど低くなる。
生産段階では、人工の毎日の作業時間は限られており、かつ作業時間内の作業量も限られ
ているが、機械設備は無停止で生産することができるので、人工の作業時間の時に、半製
品の堆積量をできるだけ減らすべきである。
この動的基準は作業環境の現在の余剰有効生産能力と半製品の堆積量に基づいて計算され
、機械パラメータ集合を参考として結合しているため、得られた動的基準はよりスマート
で、毎日の生産目標と現在の生産状況によりよく適合することができる。
【0016】
図２に示すように、本願の実施形態によって提供されるシステムにおけるフローＳ３００
は、
Ｓ３１０：第１生産パラメータ及び第３機械パラメータに基づいて、第１動的平衡効率を
得る、
Ｓ３２０：第２生産パラメータを用いて第１動的平衡効率を調整し、第２動的平衡効率を
獲得する、
Ｓ３３０：第３生産パラメータを用いて第２動的平衡効率を調整し、第３動的平衡効率を
獲得する、
Ｓ３４０：第１機械パラメータと第２機械パラメータに基づいて機械調整ノードを取得す
る、
Ｓ３５０：機械調整ノードを用いて第３動的平衡効率を調整する、
Ｓ３６０：調整後の第３動的平衡効率を動的基準とする。
具体的には、異なる作業環境によって、職場、作業効率の違いは生産に対する影響力が異
なり、また異なる製品は堆積保管に対する要求が異なり、例示的には、袋入りパンなどの
食品加工業界に対して、人工段階は品質検査や分装などの段階に存在することが多く、品
質検査段階に対して、仕事の集中度の要求が高く、仕事のミスは全体の製品に大きな影響
を与え、そのため、動的基準を低くし、さらに仕事の強度を下げ、仕事の有効性を保証す
る必要があるが、分装は集中度が低く、仕事のミス率は製品に与える影響が小さく、適切
に動的基準を高め、仕事の効率を高めることができるが、一部の半製品を長時間堆積する
べきではない職場については、半製品を迅速に処理し、半製品の変質、汚染または失効を
避けるために、半製品の堆積量を指標値として動的基準の調整を行うべきである。
そこで、異なる作業環境内で、第１動的平衡効率、第２動的平衡効率、第３動的平衡効率
を調整する際に異なる指標値を選択して重み付け計算を行う。
本発明の実施形態によって提供されるシステムにおけるフローＳ３２０は、
Ｓ３２１：第１人工パラメータに基づいて有効生産能力減衰モデルを構築し、有効生産能
力減衰モデルは複数の時間軸同期の対象モデルを含む、
Ｓ３２２：第２人工パラメータを有効生産能力減衰モデルに導入し、調整式に基づいて第
１生産パラメータの重み係数を動的に調整し、それぞれ計算した後、複数の余剰生産能力
結果を得る。
Ｓ３２３：得られた複数の余剰生産能力結果を連結計算し、第２動的平衡効率を得る。
具体的には、第１人工パラメータと平均作業効率を結合する後、長期目標を大まかに計算
し、長期目標の参考とし、それを基礎として有効生産能力減衰モデルを構築することがで
きる。平均作業効率は正確な計算の精度を備えておらず、長期目標の大まかな計算にしか
適していないため、第２人工パラメータを重み係数として有効生産能力減衰モデルに導入
する必要がある。そして調整式に基づいて第１生産パラメータの重み係数を動的に調整す
る。
調整式は次のとおりである。
。
具体的には、ｆ（ｘ）は第１人工パラメータであり、それは作業環境の違いによって、具
体的には定数であってもよく、また、その作業員の在職期間のミス率に対して周期的な統
計を行い、最高値と最低値を取り除き、そして残りの値に対して平均値を取り、ミスを作
業時間に基づいて分布し、さらにその作業者の単周期生産能力時間曲線情報を得て、そし
て後続のミス離群点に基づいて調節し、この人工パイプラインの一環として複数人の共同
操作を採用する場合、この一環のすべての人員を１つの全体と見なして全体の単周期生産
能力時間曲線の測定を行うことができ、値の推移につれて具体的な数値が変化し、きめ細
かい計算を行い、最終結果の正確度に重要な意義を持つ。
現在の上述の作業環境の作業品質に対する要求、およびその作業環境の作業効率に対する
需要度に基づいて、異なる指標値を絶対目標値または重み付け計算として選択し、調整の
たびに複数の指標値を絶対目標値として同時に設定したり、異なる生産任務に基づいて組
合せ重み付け計算を行ったりすることができる。
例示的には、半製品を長時間堆積させるべきでない一部の職場については、半製品堆積量
を指標値として動的基準の調整を行い、半製品堆積量を絶対目標値とし、さらに人工段階
部分の人工職場退勤後の残りの半製品堆積量を絶対目標値より低くしなければならない。
その中で、例示的に、作業効率を重み付け計算し、作業効率を高め、さらに生産能力を高
め、それによって人工環節の生産能力が指標とする半製品の堆積量を絶対目標値より低く
するのに十分である。
オプションで、各指標は生産計画に基づいてそれぞれ重み配分を行うことができ、デフォ
ルト値を使用してデフォルト最適化を行うこともでき、各指標の間には相互に関連があり
、重み配分を調整することで異なる生産能力結果を実現することができる。
調整後の前記第３動的平衡効率を動的基準とする。本願実施例が提供するシステムは、異
なる生産環境及び職場要求を分析することにより指標値の確定を行い、さらに絶対目標値
を設定し、異なる需要に基づいて重み付け計算を行い、そして多次元生産パラメータに基
づいて職場環境を分析し、多次元機械パラメータの分析結果と結合して、個性化された動
態基準を得ることができ、職場、及び生産目標などの多方面の需要に符合し、現在の機械
生産能力が人工生産能力と一致するかどうかをより的確かつ正確に分析判断することがで
きる。
は、
Ｓ３１０：第１生産パラメータ及び第３機械パラメータに基づいて、第１動的平衡効率を
得る、
Ｓ３２０：第２生産パラメータを用いて第１動的平衡効率を調整し、第２動的平衡効率を
獲得する、
Ｓ３３０：第３生産パラメータを用いて第２動的平衡効率を調整し、第３動的平衡効率を
獲得する、
Ｓ３４０：第１機械パラメータと第２機械パラメータに基づいて機械調整ノードを取得す
る、
Ｓ３５０：機械調整ノードを用いて第３動的平衡効率を調整する、
Ｓ３６０：調整後の第３動的平衡効率を動的基準とする。
具体的には、異なる作業環境によって、職場、作業効率の違いは生産に対する影響力が異
なり、また異なる製品は堆積保管に対する要求が異なり、例示的には、袋入りパンなどの
食品加工業界に対して、人工段階は品質検査や分装などの段階に存在することが多く、品
質検査段階に対して、仕事の集中度の要求が高く、仕事のミスは全体の製品に大きな影響
を与え、そのため、動的基準を低くし、さらに仕事の強度を下げ、仕事の有効性を保証す
る必要があるが、分装は集中度が低く、仕事のミス率は製品に与える影響が小さく、適切
に動的基準を高め、仕事の効率を高めることができるが、一部の半製品を長時間堆積する
べきではない職場については、半製品を迅速に処理し、半製品の変質、汚染または失効を
避けるために、半製品の堆積量を指標値として動的基準の調整を行うべきである。
そこで、異なる作業環境内で、第１動的平衡効率、第２動的平衡効率、第３動的平衡効率
を調整する際に異なる指標値を選択して重み付け計算を行う。
本発明の実施形態によって提供されるシステムにおけるフローＳ３２０は、
Ｓ３２１：第１人工パラメータに基づいて有効生産能力減衰モデルを構築し、有効生産能
力減衰モデルは複数の時間軸同期の対象モデルを含む、
Ｓ３２２：第２人工パラメータを有効生産能力減衰モデルに導入し、調整式に基づいて第
１生産パラメータの重み係数を動的に調整し、それぞれ計算した後、複数の余剰生産能力
結果を得る。
Ｓ３２３：得られた複数の余剰生産能力結果を連結計算し、第２動的平衡効率を得る。
具体的には、第１人工パラメータと平均作業効率を結合する後、長期目標を大まかに計算
し、長期目標の参考とし、それを基礎として有効生産能力減衰モデルを構築することがで
きる。平均作業効率は正確な計算の精度を備えておらず、長期目標の大まかな計算にしか
適していないため、第２人工パラメータを重み係数として有効生産能力減衰モデルに導入
する必要がある。そして調整式に基づいて第１生産パラメータの重み係数を動的に調整す
る。
調整式は次のとおりである。
具体的には、ｆ（ｘ）は第１人工パラメータであり、それは作業環境の違いによって、具
体的には定数であってもよく、また、その作業員の在職期間のミス率に対して周期的な統
計を行い、最高値と最低値を取り除き、そして残りの値に対して平均値を取り、ミスを作
業時間に基づいて分布し、さらにその作業者の単周期生産能力時間曲線情報を得て、そし
て後続のミス離群点に基づいて調節し、この人工パイプラインの一環として複数人の共同
操作を採用する場合、この一環のすべての人員を１つの全体と見なして全体の単周期生産
能力時間曲線の測定を行うことができ、値の推移につれて具体的な数値が変化し、きめ細
かい計算を行い、最終結果の正確度に重要な意義を持つ。
現在の上述の作業環境の作業品質に対する要求、およびその作業環境の作業効率に対する
需要度に基づいて、異なる指標値を絶対目標値または重み付け計算として選択し、調整の
たびに複数の指標値を絶対目標値として同時に設定したり、異なる生産任務に基づいて組
合せ重み付け計算を行ったりすることができる。
例示的には、半製品を長時間堆積させるべきでない一部の職場については、半製品堆積量
を指標値として動的基準の調整を行い、半製品堆積量を絶対目標値とし、さらに人工段階
部分の人工職場退勤後の残りの半製品堆積量を絶対目標値より低くしなければならない。
その中で、例示的に、作業効率を重み付け計算し、作業効率を高め、さらに生産能力を高
め、それによって人工環節の生産能力が指標とする半製品の堆積量を絶対目標値より低く
するのに十分である。
オプションで、各指標は生産計画に基づいてそれぞれ重み配分を行うことができ、デフォ
ルト値を使用してデフォルト最適化を行うこともでき、各指標の間には相互に関連があり
、重み配分を調整することで異なる生産能力結果を実現することができる。
調整後の前記第３動的平衡効率を動的基準とする。本願実施例が提供するシステムは、異
なる生産環境及び職場要求を分析することにより指標値の確定を行い、さらに絶対目標値
を設定し、異なる需要に基づいて重み付け計算を行い、そして多次元生産パラメータに基
づいて職場環境を分析し、多次元機械パラメータの分析結果と結合して、個性化された動
態基準を得ることができ、職場、及び生産目標などの多方面の需要に符合し、現在の機械
生産能力が人工生産能力と一致するかどうかをより的確かつ正確に分析判断することがで
きる。
【0017】
Ｓ４００：ＩｏＴ制御端末は機械パラメータ集合に基づいて生産を行い、生産パラメータ
集合の変化に基づいて、現在の動的平衡状態が動的基準を満たすかどうかを判断する。
前述の現在主観的に設定された指標値及び以前に設定された機械パラメータ集合に基づい
て、機械設備を制御して生産を行う。この時、機械設備と人工操作環節の同時作業に伴い
、生産パラメータ集合は同期的に変動し、主観的に設定された検査間隔を経た後、現在の
機械パラメータ集合をグローバル最適化モデルに導入して結果シミュレーションを行い、
機械の生産能力結果が人工段階の生産能力と一致するかどうかを判断する。
人工生産段階において意外な状況が発生して個体効率の向上または低下を招く可能性があ
るが、全体の人工段階の持ち場基数に対して、影響が発生する状況は低く、もし大きな全
体的な影響が発生した場合、主観的に指標値を変更し、重み付け計算を結合して全体的な
調節を行うこともでき、そのため、間隔性は現在の機械パラメータ集合の最適化に対して
、後続時間における全体生産の生産状況を所望の状況に近づけることができる。
本願実施例では、全体生産を行う際に、実際の生産を行うのではなく、前述の生産パラメ
ータ集合、機械パラメータ集合に基づいて数学モデルを構築し、全体生産を行った結果を
シミュレーションすることができ、全体生産能力の推定と時間の節約に便利である。
集合の変化に基づいて、現在の動的平衡状態が動的基準を満たすかどうかを判断する。
前述の現在主観的に設定された指標値及び以前に設定された機械パラメータ集合に基づい
て、機械設備を制御して生産を行う。この時、機械設備と人工操作環節の同時作業に伴い
、生産パラメータ集合は同期的に変動し、主観的に設定された検査間隔を経た後、現在の
機械パラメータ集合をグローバル最適化モデルに導入して結果シミュレーションを行い、
機械の生産能力結果が人工段階の生産能力と一致するかどうかを判断する。
人工生産段階において意外な状況が発生して個体効率の向上または低下を招く可能性があ
るが、全体の人工段階の持ち場基数に対して、影響が発生する状況は低く、もし大きな全
体的な影響が発生した場合、主観的に指標値を変更し、重み付け計算を結合して全体的な
調節を行うこともでき、そのため、間隔性は現在の機械パラメータ集合の最適化に対して
、後続時間における全体生産の生産状況を所望の状況に近づけることができる。
本願実施例では、全体生産を行う際に、実際の生産を行うのではなく、前述の生産パラメ
ータ集合、機械パラメータ集合に基づいて数学モデルを構築し、全体生産を行った結果を
シミュレーションすることができ、全体生産能力の推定と時間の節約に便利である。
【0018】
Ｓ５００：動的平衡状態が動的基準を満たす場合、現在の機械パラメータ集合を維持し、
動的平衡状態が動的基準を満たさない場合、動的基準に基づいて、機械パラメータ集合を
最適化する。
現在の発生パラメータ集合を用いた空気浄化が上述の浄化検査基準の基準を満たしていれ
ば、現在の発生パラメータ集合が目標環境内の空気浄化需要を満たすことができることを
説明すれば、その発生パラメータ集合に従って空気浄化を継続することができる。
現在の発生パラメータ集合を用いた空気浄化が上述の浄化検査基準の基準を満たしていな
い場合、現在の発生パラメータ集合は目標環境内の空気浄化需要を満たすことができず、
発生パラメータ集合を最適化する必要があることを説明する。
図３に示すように、本願の実施形態によって提供される方法におけるステップＳ５００は
、
Ｓ５１０：グローバル最適化モデルを構築し、ここで、グローバル最適化モデルには多種
の機械パラメータ集合が含まれる、
Ｓ５２０：グローバル最適化モデル内で現在採用されている機械パラメータ集合に対して
タイミングの漸進調整を行い、複数回最適化反復を行い、グローバル最適化モデル内で複
数組の最適化機械パラメータ集合を生成する、
Ｓ５３０：最適化機械パラメータ集合がプリ集合条件に合致するかどうかを判断し、合致
すれば最適化機械パラメータ集合をオプション最適化結果とし、合致しなければ反復最適
化を継続する、
Ｓ５４０：プリ集合最適化条件を満たすオプション最適化結果数がプリ集合値に達するま
で、複数回反復最適化を行う、
Ｓ６５０：複数組のオプション最適化結果を比較し、最適化機械パラメータ集合を得る。
グローバル最適化モデルには、現在最適化が行われている実行可能なドメインと、そのモ
デル内で最適化が行われることを保証する関連制約が含まれます。本願の実施形態では、
グローバル最適化モデル内の最適化機械パラメータ集合は、上述のプリ集合条件を満たし
、その他の最適化条件を満たす必要がある。
本発明の実施形態によって提供される方法におけるステップＳ５１０は、
Ｓ５１１：動的基準に基づいて、第１最適化制約条件を設定する、
Ｓ５１２：第３生産パラメータに基づいて、第２最適化制約条件を設定する、
Ｓ５１３：第２生産パラメータに基づいて、多種の機械パラメータ集合を調整する、
Ｓ５１４：第１最適化制約条件、第２最適化制約条件及び調整後の機械パラメータ集合に
基づいて、獲得グローバル最適化モデルを構築する。
動的平衡状態が動的基準を満たさない場合、動的基準に基づいて、機械パラメータ集合を
最適化する。
現在の発生パラメータ集合を用いた空気浄化が上述の浄化検査基準の基準を満たしていれ
ば、現在の発生パラメータ集合が目標環境内の空気浄化需要を満たすことができることを
説明すれば、その発生パラメータ集合に従って空気浄化を継続することができる。
現在の発生パラメータ集合を用いた空気浄化が上述の浄化検査基準の基準を満たしていな
い場合、現在の発生パラメータ集合は目標環境内の空気浄化需要を満たすことができず、
発生パラメータ集合を最適化する必要があることを説明する。
図３に示すように、本願の実施形態によって提供される方法におけるステップＳ５００は
、
Ｓ５１０：グローバル最適化モデルを構築し、ここで、グローバル最適化モデルには多種
の機械パラメータ集合が含まれる、
Ｓ５２０：グローバル最適化モデル内で現在採用されている機械パラメータ集合に対して
タイミングの漸進調整を行い、複数回最適化反復を行い、グローバル最適化モデル内で複
数組の最適化機械パラメータ集合を生成する、
Ｓ５３０：最適化機械パラメータ集合がプリ集合条件に合致するかどうかを判断し、合致
すれば最適化機械パラメータ集合をオプション最適化結果とし、合致しなければ反復最適
化を継続する、
Ｓ５４０：プリ集合最適化条件を満たすオプション最適化結果数がプリ集合値に達するま
で、複数回反復最適化を行う、
Ｓ６５０：複数組のオプション最適化結果を比較し、最適化機械パラメータ集合を得る。
グローバル最適化モデルには、現在最適化が行われている実行可能なドメインと、そのモ
デル内で最適化が行われることを保証する関連制約が含まれます。本願の実施形態では、
グローバル最適化モデル内の最適化機械パラメータ集合は、上述のプリ集合条件を満たし
、その他の最適化条件を満たす必要がある。
本発明の実施形態によって提供される方法におけるステップＳ５１０は、
Ｓ５１１：動的基準に基づいて、第１最適化制約条件を設定する、
Ｓ５１２：第３生産パラメータに基づいて、第２最適化制約条件を設定する、
Ｓ５１３：第２生産パラメータに基づいて、多種の機械パラメータ集合を調整する、
Ｓ５１４：第１最適化制約条件、第２最適化制約条件及び調整後の機械パラメータ集合に
基づいて、獲得グローバル最適化モデルを構築する。
【0019】
具体的には、上記のプリ集合条件によれば、このプリ集合条件は、指標値の違いに応じて
主観的に設定された絶対目標値であり、第１最適化制約条件を設定する。本願実施形態に
おける最適化は、第１機械パラメータ、第２設備メンテナンスパラメータ、第３機械パラ
メータ、異なる第１機械パラメータ、第２機器保守パラメータと第３機械パラメータとは
、複数の組み合わせを構成することができ、さらに複数の機械パラメータ集合を構成する
ことができる。この第１最適化制約条件の下で、多種の機械パラメータ集合は予め設定さ
れた周期の生産を行った後、作業環境内の第３生産パラメータが予め設定された条件に達
することを保証し、かつできるだけ第３機械パラメータを最大化し、さらに全体の生産が
要求に達した場合に生産能力を最大化する必要があるため、第１最適化制約条件も最も主
要な制約条件である。
作業環境の多次元生産パラメータに基づいて、第２最適化制約条件を設定し、この第２最
適化制約条件の下で、最適化によって得られた最適化機械パラメータ集合内の第２生産パ
ラメータは多次元生産パラメータの最大限度を超え、例えば、人工組立段階では、自動化
機械設備の生産能力は人工有効生産能力より高く、人工品質検査の段階では、自動化機械
設備の生産能力は人工有効生産能力より高くてはならない。
上記の第１最適化制約条件と第２最適化制約条件を満たすように設定した後、２つの制約
条件を満たす複数の最適化機械パラメータの集合が得られる。
さらに、ＩｏＴ制御端末１００と同期自動化装置の性能パラメータによれば、当該自動化
装置の生産能力効率はメーカーが設定した閾値を超えることができず、閾値を超えると、
設備の寿命が損なわれ、第２設備メンテナンスパラメータの調整はメーカーが設定した閾
値を超えることができず、閾値を超えると、当該自動化装置はメンテナンスが遅れて老化
速度を速める、寿命に影響を与える。
本出願の実施例では、この性能パラメータ要求には第２設備メンテナンスパラメータと第
３機械パラメータが含まれ、この性能パラメータの要求に従って生産作業を行い、この自
動化設備内の各モジュールが過負荷運転せず、運行寿命を保証することができる。そこで
、この性能パラメータの要求に従って、現在の多種の最適化機械パラメータ集合を調整し
、さらにグローバル最適化モデルを設定する。
このように、第１最適化制約、第２最適化制約、および調整後の機械的パラメータ集合に
基づいて、グローバル最適化モデルを構築する。このグローバル最適化モデルには、第１
最適化制約、第２最適化制約、およびパフォーマンスパラメータの要件を満たす最適化機
械パラメータの複数の集合が含まれています。
ここで、機械パラメータ集合内の第２設備メンテナンスパラメータと第３機械パラメータ
は運転周期内で一定ではなく、時間の経過に応じて変化する可能性がある。例えば、使用
を開始したばかりの間、第２設備メンテナンスパラメータの間隔が長く、同時に第３機械
パラメータの数値が高く、長期的な使用を経た後、その作業効率と使用寿命を保証するた
めに、第２設備メンテナンスパラメータの間隔が短くなければならない。同時に、第３機
械パラメータの数値はそれに応じて低下します。
本願の実施例は多次元の制約条件に基づいて、グローバル最適化モデルを構築することに
より、機械パラメータ集合を最適化する過程で同時に他の複数次元の要求を満たし、絶対
目標値を達成することを保証することができる場合、機械メンテナンス時間の推移をでき
るだけ小さくし、機械をできるだけ定量的にメンテナンスすることができ、しかも上述の
複数の条件を満たす場合に全体の生産能力を最大化することができる。
グローバル最適化モデルの構築が完了したら、グローバル最適化モデル内で最適化を行い
ます。まず、グローバル最適化モデル内で現在採用されている機械パラメータ集合を最適
化の基礎として選択し、その基礎の上でタイミングの漸進調整を行い、その機械パラメー
タ集合が上述のプリ集合条件をすべて満たし、最適化の現在の解となるまで何度も最適化
反復を行う。
次に、プリ集合最適化条件を満たすオプション最適化結果の数がプリ集合値に達するまで
、現在の解に基づいて複数回反復最適化を行います。
本発明の実施形態によって提供される方法におけるステップＳ５３０は、
Ｓ５３１：最適化機械パラメータ集合をグローバル最適化モデルに導入して計算し、対応
する最適化計算結果を得る、
Ｓ５３２：第３生産パラメータ変化量が予め設定された結果を満たすかどうかを判断する
、
Ｓ５３３：プリ集合結果を満たす場合、現在の最適化機械パラメータ集合をオプション最
適化結果に入力し、満たさない場合、反復最適化を継続する。
具体的には、最適化機械パラメータ集合をグローバル最適化モデルに導入し、第３機械パ
ラメータ及び余剰工数に基づいて計算し、計算後に第２機械パラメータを導入し、性能パ
ラメータの要求の下で、第１設備メンテナンスパラメータに対してタイミング調整を行い
、調整後の機械パラメータ集合を現在の最適化計算結果とする。
現在の最適化計算結果がすべてのプリ集合条件を満たしているかどうかを判断し、満足し
ている場合は、現在の最適化計算結果をオプション最適化結果とし、現在の最適化計算結
果に対応する最適化機械パラメータ集合をオプション最適化結果に加えることができるこ
とを示します。
満たされない場合、これは現在の最適化計算結果が無効であることを示し、この最適化計
算結果に再びタイミング調整を行い、新しい最適化計算結果を生成し、プリ集合条件を満
たすオプション最適化結果の数がプリ集合値に達するまで再度判断を行う。
ここで、複数のオプション最適化結果の中で、複数のオプション最適化結果の中で第２設
備メンテナンスパラメータと初期値の変動が最小であることを比較する、複数のオプショ
ン最適化結果のうち第３機械パラメータの最大値と最小値を比較する、複数のオプション
最適化結果における第１人工パラメータの調整値を比較し、主観的に選択された指標値と
重み付け重み付けに基づいて選択することにより、最適化機械パラメータ集合を得る。
本出願の実施例は多次元度の制約条件に基づいて、グローバル最適化モデルを構築し、機
械パラメータ集合を最適化する過程で同時に他の複数次元の要求を満たし、多種のオプシ
ョン最適化結果の中で迅速に比較的に優れたオプション最適化結果を得ることができ、そ
して主観的に選択された指標値と重み付け重みに基づいて選択し、最適化によってグロー
バル最適化最適化最適機械パラメータ集合を得る技術効果を達成する。
主観的に設定された絶対目標値であり、第１最適化制約条件を設定する。本願実施形態に
おける最適化は、第１機械パラメータ、第２設備メンテナンスパラメータ、第３機械パラ
メータ、異なる第１機械パラメータ、第２機器保守パラメータと第３機械パラメータとは
、複数の組み合わせを構成することができ、さらに複数の機械パラメータ集合を構成する
ことができる。この第１最適化制約条件の下で、多種の機械パラメータ集合は予め設定さ
れた周期の生産を行った後、作業環境内の第３生産パラメータが予め設定された条件に達
することを保証し、かつできるだけ第３機械パラメータを最大化し、さらに全体の生産が
要求に達した場合に生産能力を最大化する必要があるため、第１最適化制約条件も最も主
要な制約条件である。
作業環境の多次元生産パラメータに基づいて、第２最適化制約条件を設定し、この第２最
適化制約条件の下で、最適化によって得られた最適化機械パラメータ集合内の第２生産パ
ラメータは多次元生産パラメータの最大限度を超え、例えば、人工組立段階では、自動化
機械設備の生産能力は人工有効生産能力より高く、人工品質検査の段階では、自動化機械
設備の生産能力は人工有効生産能力より高くてはならない。
上記の第１最適化制約条件と第２最適化制約条件を満たすように設定した後、２つの制約
条件を満たす複数の最適化機械パラメータの集合が得られる。
さらに、ＩｏＴ制御端末１００と同期自動化装置の性能パラメータによれば、当該自動化
装置の生産能力効率はメーカーが設定した閾値を超えることができず、閾値を超えると、
設備の寿命が損なわれ、第２設備メンテナンスパラメータの調整はメーカーが設定した閾
値を超えることができず、閾値を超えると、当該自動化装置はメンテナンスが遅れて老化
速度を速める、寿命に影響を与える。
本出願の実施例では、この性能パラメータ要求には第２設備メンテナンスパラメータと第
３機械パラメータが含まれ、この性能パラメータの要求に従って生産作業を行い、この自
動化設備内の各モジュールが過負荷運転せず、運行寿命を保証することができる。そこで
、この性能パラメータの要求に従って、現在の多種の最適化機械パラメータ集合を調整し
、さらにグローバル最適化モデルを設定する。
このように、第１最適化制約、第２最適化制約、および調整後の機械的パラメータ集合に
基づいて、グローバル最適化モデルを構築する。このグローバル最適化モデルには、第１
最適化制約、第２最適化制約、およびパフォーマンスパラメータの要件を満たす最適化機
械パラメータの複数の集合が含まれています。
ここで、機械パラメータ集合内の第２設備メンテナンスパラメータと第３機械パラメータ
は運転周期内で一定ではなく、時間の経過に応じて変化する可能性がある。例えば、使用
を開始したばかりの間、第２設備メンテナンスパラメータの間隔が長く、同時に第３機械
パラメータの数値が高く、長期的な使用を経た後、その作業効率と使用寿命を保証するた
めに、第２設備メンテナンスパラメータの間隔が短くなければならない。同時に、第３機
械パラメータの数値はそれに応じて低下します。
本願の実施例は多次元の制約条件に基づいて、グローバル最適化モデルを構築することに
より、機械パラメータ集合を最適化する過程で同時に他の複数次元の要求を満たし、絶対
目標値を達成することを保証することができる場合、機械メンテナンス時間の推移をでき
るだけ小さくし、機械をできるだけ定量的にメンテナンスすることができ、しかも上述の
複数の条件を満たす場合に全体の生産能力を最大化することができる。
グローバル最適化モデルの構築が完了したら、グローバル最適化モデル内で最適化を行い
ます。まず、グローバル最適化モデル内で現在採用されている機械パラメータ集合を最適
化の基礎として選択し、その基礎の上でタイミングの漸進調整を行い、その機械パラメー
タ集合が上述のプリ集合条件をすべて満たし、最適化の現在の解となるまで何度も最適化
反復を行う。
次に、プリ集合最適化条件を満たすオプション最適化結果の数がプリ集合値に達するまで
、現在の解に基づいて複数回反復最適化を行います。
本発明の実施形態によって提供される方法におけるステップＳ５３０は、
Ｓ５３１：最適化機械パラメータ集合をグローバル最適化モデルに導入して計算し、対応
する最適化計算結果を得る、
Ｓ５３２：第３生産パラメータ変化量が予め設定された結果を満たすかどうかを判断する
、
Ｓ５３３：プリ集合結果を満たす場合、現在の最適化機械パラメータ集合をオプション最
適化結果に入力し、満たさない場合、反復最適化を継続する。
具体的には、最適化機械パラメータ集合をグローバル最適化モデルに導入し、第３機械パ
ラメータ及び余剰工数に基づいて計算し、計算後に第２機械パラメータを導入し、性能パ
ラメータの要求の下で、第１設備メンテナンスパラメータに対してタイミング調整を行い
、調整後の機械パラメータ集合を現在の最適化計算結果とする。
現在の最適化計算結果がすべてのプリ集合条件を満たしているかどうかを判断し、満足し
ている場合は、現在の最適化計算結果をオプション最適化結果とし、現在の最適化計算結
果に対応する最適化機械パラメータ集合をオプション最適化結果に加えることができるこ
とを示します。
満たされない場合、これは現在の最適化計算結果が無効であることを示し、この最適化計
算結果に再びタイミング調整を行い、新しい最適化計算結果を生成し、プリ集合条件を満
たすオプション最適化結果の数がプリ集合値に達するまで再度判断を行う。
ここで、複数のオプション最適化結果の中で、複数のオプション最適化結果の中で第２設
備メンテナンスパラメータと初期値の変動が最小であることを比較する、複数のオプショ
ン最適化結果のうち第３機械パラメータの最大値と最小値を比較する、複数のオプション
最適化結果における第１人工パラメータの調整値を比較し、主観的に選択された指標値と
重み付け重み付けに基づいて選択することにより、最適化機械パラメータ集合を得る。
本出願の実施例は多次元度の制約条件に基づいて、グローバル最適化モデルを構築し、機
械パラメータ集合を最適化する過程で同時に他の複数次元の要求を満たし、多種のオプシ
ョン最適化結果の中で迅速に比較的に優れたオプション最適化結果を得ることができ、そ
して主観的に選択された指標値と重み付け重みに基づいて選択し、最適化によってグロー
バル最適化最適化最適機械パラメータ集合を得る技術効果を達成する。
【0020】
Ｓ７００：最適化最適化機械パラメータ集合を用いてＩｏＴ制御端末を調整する。
最適化後に得られた最適化機械パラメータ集合の第１機械パラメータ、第２設備メンテナ
ンスパラメータ、第３機械パラメータを採用し、ＩｏＴ制御端末１００を通じて自動化設
備を制御して生産及びメンテナンスを行う。
以上より、本出願の実施例はモノのネットワーク制御端末の多次元機械パラメータを収集
し、機械パラメータ集合を獲得し、更に作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産
パラメータ集合を獲得し、そして生産パラメータ集合と機械パラメータ集合に基づいて、
動的基準を設置し、設置が終わった後、モノのネットワーク制御端末は機械パラメータ集
合に基づいて生産を行い、そして生産パラメータ集合の変化に基づいて、現在の動的平衡
状態が動的基準を満たしているかどうかを判断し、動的平衡状態が動的基準を満たしてい
れば、現在の機械パラメータ集合を維持し、動的平衡状態が動的基準を満たしていなけれ
ば、動的基準に基づいて機械パラメータ集合を最適化し、最適化機械パラメータ集合を用
いてＩｏＴ制御端末を調整し、それによって機械設備の動作状態を最適化する。
最適化後に得られた最適化機械パラメータ集合の第１機械パラメータ、第２設備メンテナ
ンスパラメータ、第３機械パラメータを採用し、ＩｏＴ制御端末１００を通じて自動化設
備を制御して生産及びメンテナンスを行う。
以上より、本出願の実施例はモノのネットワーク制御端末の多次元機械パラメータを収集
し、機械パラメータ集合を獲得し、更に作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産
パラメータ集合を獲得し、そして生産パラメータ集合と機械パラメータ集合に基づいて、
動的基準を設置し、設置が終わった後、モノのネットワーク制御端末は機械パラメータ集
合に基づいて生産を行い、そして生産パラメータ集合の変化に基づいて、現在の動的平衡
状態が動的基準を満たしているかどうかを判断し、動的平衡状態が動的基準を満たしてい
れば、現在の機械パラメータ集合を維持し、動的平衡状態が動的基準を満たしていなけれ
ば、動的基準に基づいて機械パラメータ集合を最適化し、最適化機械パラメータ集合を用
いてＩｏＴ制御端末を調整し、それによって機械設備の動作状態を最適化する。
【0021】
実施例２
図４及び図５に示すように、上述した実施形態におけるモノネットワーク設備集中制御管
理システムと同様の発明的発想に基づいて、本願はその構成構造を提供し、その構成構造
は以下を含む：
生産設備の多次元機械パラメータを収集し、機械パラメータ集合を得るための第１収集ユ
ニット１１１、
最適化最適化機械パラメータ集合に基づいて生産装置を調整するための第１制御ユニット
１１２、
作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ集合を得るために用いられる
第２収集ユニット２１１、
生産パラメータ集合及び機械パラメータ集合に基づいて、動的基準を設定するためのもの
である第１処理ユニット２１２、
生産パラメータの変化に基づいて、現在の動的平衡状態が動的基準を満たすか否かを判定
するためのものである第１判定部２１３、
動的平衡状態が動的基準を満たす場合、現在の機械パラメータ集合を維持し、動的平衡状
態が動的基準を満たさない場合、動的基準に基づいて機械パラメータ集合を最適化するた
めに用いられる第２処理ユニット２１４、を含む。
さらに、システムは、
生産設備の起動停止状態を収集し、第１機械パラメータを得るための第３収集ユニット、
最新のメンテナンス後の機器の稼働時間を収集し、第１機器メンテナンスパラメータを取
得するための第４の収集ユニット、
最新のメンテナンス後の機器の稼働時間を収集し、第１機器メンテナンスパラメータを取
得するための第５の収集ユニット、
設備のメンテナンスサイクル間隔を収集し、第２設備メンテナンスパラメータを取得する
ための第６収集ユニット、
第１設備メンテナンスパラメータ及び第２設備メンテナンスパラメータを第２機械パラメ
ータとするための第３処理ユニット、
装置の生産能力効率情報を収集し、第３機械パラメータを得るための第７収集ユニット、
第１機械パラメータ、第２機械パラメータ及び第３機械パラメータを機械パラメータ集合
とするための第４処理ユニット含む。
さらに、システムは、
作業員の着任情報を収集し、第１生産パラメータを得るための第８収集ユニット、
作業者の単周期生産能力時間曲線情報を収集し、第１人工パラメータを得るための第９収
集ユニット、
作業者の単周期労働時間情報を収集し、第２人工パラメータを取得するための第１０収集
ユニット、
第１人工パラメータ及び第２人工パラメータを第２生産パラメータとするための第５処理
ユニット、
ステーションの半製品堆積量を収集し、第３生産パラメータを獲得するために用いられる
第１１収集ユニット、
第１生産パラメータ、第２生産パラメータ及び第３生産パラメータを生産パラメータ集合
とする第６の処理ユニット、を含む。
さらに、システムは、
第１生産パラメータ及び第３機械パラメータに基づいて、第１動的平衡効率を得るための
第６の処理ユニット、
第２生産パラメータを用いて第１動的平衡効率を調整し、第２動的平衡効率を得るための
第７の処理ユニット、
第３生産パラメータを用いて第２動的平衡効率を調整し、第３動的平衡効率を得るための
第８の処理ユニット、
第１機械パラメータ及び第２機械パラメータに基づいて機械調整ノードを得るための第９
処理ユニット、
機械的調整ノードを用いて第３動的平衡効率を調整するための第１０の処理ユニット、
調整された第３動的平衡効率を動的基準とするための第１１の処理ユニット、を含む。
第１人工パラメータに基づいて有効生産能力減衰モデルを構築するための第１構築ユニッ
トは、有効生産能力減衰モデルは複数の時間軸同期のオブジェクトモデルを含む。
第１２の処理ユニットは、第２人工パラメータを有効生産能力減衰モデルに導入し、調整
式に基づいて第１生産パラメータの重み係数を動的に調整し、それぞれ計算した後に複数
の余剰生産能力結果を得る。
第１３の処理ユニット得られた複数の余剰生産能力結果を統合して計算し、第２動的平衡
効率を得る。
ここで、調整式は次のとおりです。
。
さらに、システムは、
グローバル最適化モデル内で現在採用されている機械パラメータ集合に対して時系列的な
漸進調整を行い、複数回最適化反復を行い、グローバル最適化モデル内で複数組の最適化
機械パラメータ集合を生成するために用いられる第１４処理ユニット、
最適化機械パラメータ集合がプリ集合条件に合致するかどうかを判断するためのものであ
り、合致すれば最適化機械パラメータ集合をオプション最適化結果とし、合致しなければ
反復最適化を継続する第１判断ユニット、
プリ集合最適化条件を満たすオプション最適化結果の数がプリ集合値に達するまで複数回
反復最適化を行うための第２判断ユニット、
複数組のオプション最適化結果を比較し、最適化機械パラメータ集合を得るための第１５
の処理ユニット、を含む。
さらに、システムは、
動的基準に基づいて第１最適化制約を設定する第１６の処理ユニット、
第３生産パラメータに基づいて、第２最適化制約条件を設定するための第１７の処理ユニ
ット、
第２生産パラメータに基づいて、複数の機械パラメータ集合を調整するためのものである
第１８の処理ユニット、を含む。
図４及び図５に示すように、上述した実施形態におけるモノネットワーク設備集中制御管
理システムと同様の発明的発想に基づいて、本願はその構成構造を提供し、その構成構造
は以下を含む：
生産設備の多次元機械パラメータを収集し、機械パラメータ集合を得るための第１収集ユ
ニット１１１、
最適化最適化機械パラメータ集合に基づいて生産装置を調整するための第１制御ユニット
１１２、
作業環境の多次元生産パラメータを収集し、生産パラメータ集合を得るために用いられる
第２収集ユニット２１１、
生産パラメータ集合及び機械パラメータ集合に基づいて、動的基準を設定するためのもの
である第１処理ユニット２１２、
生産パラメータの変化に基づいて、現在の動的平衡状態が動的基準を満たすか否かを判定
するためのものである第１判定部２１３、
動的平衡状態が動的基準を満たす場合、現在の機械パラメータ集合を維持し、動的平衡状
態が動的基準を満たさない場合、動的基準に基づいて機械パラメータ集合を最適化するた
めに用いられる第２処理ユニット２１４、を含む。
さらに、システムは、
生産設備の起動停止状態を収集し、第１機械パラメータを得るための第３収集ユニット、
最新のメンテナンス後の機器の稼働時間を収集し、第１機器メンテナンスパラメータを取
得するための第４の収集ユニット、
最新のメンテナンス後の機器の稼働時間を収集し、第１機器メンテナンスパラメータを取
得するための第５の収集ユニット、
設備のメンテナンスサイクル間隔を収集し、第２設備メンテナンスパラメータを取得する
ための第６収集ユニット、
第１設備メンテナンスパラメータ及び第２設備メンテナンスパラメータを第２機械パラメ
ータとするための第３処理ユニット、
装置の生産能力効率情報を収集し、第３機械パラメータを得るための第７収集ユニット、
第１機械パラメータ、第２機械パラメータ及び第３機械パラメータを機械パラメータ集合
とするための第４処理ユニット含む。
さらに、システムは、
作業員の着任情報を収集し、第１生産パラメータを得るための第８収集ユニット、
作業者の単周期生産能力時間曲線情報を収集し、第１人工パラメータを得るための第９収
集ユニット、
作業者の単周期労働時間情報を収集し、第２人工パラメータを取得するための第１０収集
ユニット、
第１人工パラメータ及び第２人工パラメータを第２生産パラメータとするための第５処理
ユニット、
ステーションの半製品堆積量を収集し、第３生産パラメータを獲得するために用いられる
第１１収集ユニット、
第１生産パラメータ、第２生産パラメータ及び第３生産パラメータを生産パラメータ集合
とする第６の処理ユニット、を含む。
さらに、システムは、
第１生産パラメータ及び第３機械パラメータに基づいて、第１動的平衡効率を得るための
第６の処理ユニット、
第２生産パラメータを用いて第１動的平衡効率を調整し、第２動的平衡効率を得るための
第７の処理ユニット、
第３生産パラメータを用いて第２動的平衡効率を調整し、第３動的平衡効率を得るための
第８の処理ユニット、
第１機械パラメータ及び第２機械パラメータに基づいて機械調整ノードを得るための第９
処理ユニット、
機械的調整ノードを用いて第３動的平衡効率を調整するための第１０の処理ユニット、
調整された第３動的平衡効率を動的基準とするための第１１の処理ユニット、を含む。
第１人工パラメータに基づいて有効生産能力減衰モデルを構築するための第１構築ユニッ
トは、有効生産能力減衰モデルは複数の時間軸同期のオブジェクトモデルを含む。
第１２の処理ユニットは、第２人工パラメータを有効生産能力減衰モデルに導入し、調整
式に基づいて第１生産パラメータの重み係数を動的に調整し、それぞれ計算した後に複数
の余剰生産能力結果を得る。
第１３の処理ユニット得られた複数の余剰生産能力結果を統合して計算し、第２動的平衡
効率を得る。
ここで、調整式は次のとおりです。
さらに、システムは、
グローバル最適化モデル内で現在採用されている機械パラメータ集合に対して時系列的な
漸進調整を行い、複数回最適化反復を行い、グローバル最適化モデル内で複数組の最適化
機械パラメータ集合を生成するために用いられる第１４処理ユニット、
最適化機械パラメータ集合がプリ集合条件に合致するかどうかを判断するためのものであ
り、合致すれば最適化機械パラメータ集合をオプション最適化結果とし、合致しなければ
反復最適化を継続する第１判断ユニット、
プリ集合最適化条件を満たすオプション最適化結果の数がプリ集合値に達するまで複数回
反復最適化を行うための第２判断ユニット、
複数組のオプション最適化結果を比較し、最適化機械パラメータ集合を得るための第１５
の処理ユニット、を含む。
さらに、システムは、
動的基準に基づいて第１最適化制約を設定する第１６の処理ユニット、
第３生産パラメータに基づいて、第２最適化制約条件を設定するための第１７の処理ユニ
ット、
第２生産パラメータに基づいて、複数の機械パラメータ集合を調整するためのものである
第１８の処理ユニット、を含む。
【0022】
実施例３
上述した実施形態におけるナノ水イオンの発生パラメータ調整方法と同様の発明的発想に
基づいて、本願はまた、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体
を提供し、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるときに、実施形態の
ような方法を実現する。
上述した実施形態におけるナノ水イオンの発生パラメータ調整方法と同様の発明的発想に
基づいて、本願はまた、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体
を提供し、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるときに、実施形態の
ような方法を実現する。
【0023】
例示的な電子機器
以下、図６を参照して、本願の電子機器について説明する。
上述した実施形態におけるナノ水イオンの発生パラメータ調整方法と同じ発明の構想に基
づいて、本願はまた、プログラムを記憶するためのプロセッサ、プロセッサとメモリを結
合し、プログラムがプロセッサによって実行されると、システムに実施形態１の方法のス
テップを実行させるためのメモリを含むナノ水イオンの発生パラメータ調整システムを提
供する。
電子設備３００は、プロセッサ３０２、通信インタフェース３０３、メモリ３０１を含む
。オプションとして、電子設備３００は、バスアーキテクチャ３０４を含むこともできる
。ここで、通信インタフェース３０３、プロセッサ３０２、およびメモリ３０１は、バス
アーキテクチャ３０４を介して相互に接続することができ、バスアーキテクチャ３０４は
、ペリフェラル部品相互接続ターゲット（ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｉｎ
ｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ、ＰＣＩと略称する）バスまたは拡張工業標準構造（ｅｘｔｅｎｄ
ｅｄｉｎｄｕｓｔｒｙＳｔａｎｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＥＩＳＡと略称する）バス
などであってもよい。バスアーキテクチャ３０４は、アドレスバス、データバス、制御バ
スなどに分割することができる。表示を容易にするために、図６では１本の太い線のみで
表示されているが、１本のバスまたは１種類のバスのみを表示しているわけではない。
プロセッサ３０２は、ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、または本願プログラムの
実行を制御するための１つまたは複数の集積回路であってもよい。
通信インタフェース３０３は、イーサネット、無線アクセスネットワーク（ｒａｄｉｏａ
ｃｃｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋ、ＲＡＮ）、無線ローカルエリアネットワーク（ｗｉｒｅｌｅ
ｓｓｌｏｃａｌａｒｅａｎｅｔｗｏｒｋｓ、ＷＬＡＮ）、有線アクセスネットワークなど
、他の設備や通信ネットワークと通信するためのトランシーバのような設備を使用する。
メモリ３０１は、ＲＯＭまたは静的情報および命令を記憶することができる他のタイプの
静的記憶設備、ＲＡＭまたは情報および命令を記憶することができる他のタイプの動的記
憶設備、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａ
ｌｌｙｅｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｒｅａｄ－ｏｎｌｙｍｅｍｏｒｙ、Ｅ
ＥＰＲＯＭ）、読み取り専用ディスク（ｃｏｍｐａｃｔｄｉｓｃｒｅａｄ－ｏｎｌｙｍｅ
ｍｏｒｙ、ＣＤ－ＲＯＭ）、または他のディスクストレージ、ディスク記憶装置（圧縮デ
ィスク、レーザディスク、ディスク、デジタル汎用ディスク、ブルーレイディスクなどを
含む）、ディスク記憶媒体または他の磁気記憶装置、または命令またはデータ構造の形態
を有する所望のプログラムコードを搬送または記憶し、コンピュータによってアクセスで
きる他の任意の媒体に使用することができるが、これに限定されない。メモリは、バスア
ーキテクチャ３０４を介してプロセッサに接続される別個の存在であってもよい。メモリ
はプロセッサと統合することもできます。
ここで、メモリ３０１は、本願発明を実行するコンピュータ実行命令を記憶し、プロセッ
サ３０２によって実行を制御するために使用される。プロセッサ３０２は、メモリ３０１
に記憶されたコンピュータ実行命令を実行するために使用され、それによって、本願の上
述の実施形態によって提供されたナノ水イオンの発生パラメータ調整方法を実現する。
上記の実施形態では、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任
意の組み合わせによって、すべてまたは部分的に実装することができる。ソフトウェアを
使用して実装される場合、コンピュータプログラム製品の形ですべてまたは部分的に実装
することができる。コンピュータプログラム製品は、１つまたは複数のコンピュータ命令
を含む。コンピュータにコンピュータプログラム命令をロードして実行すると、すべてま
たは部分的に本願に従ったプロセスまたは機能が生成されます。コンピュータは、汎用コ
ンピュータ、専用コンピュータ、コンピュータネットワーク、または他のプログラマブル
設備であってもよい。コンピュータ指
命令は、コンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよく、または、あるコンピュータ可読
記憶媒体から別のコンピュータ可読記憶媒体に送信されてもよく、例えば、コンピュータ
命令は、あるウェブサイトサイト、コンピュータ、サーバ、またはデータセンターから、
有線（例えば、軸ケーブル、光ファイバ、デジタル加入者線（ＤＳＬ））、または無線（
例えば、赤外線、無線、マイクロ波など）を介して別のウェブサイトサイト、コンピュー
タ、サーバまたはデータセンターが転送します。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュ
ータがアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってもよいし、１つ以上の利用可能な媒
体が統合されたサーバ、データセンターなどのデータ記憶装置を含んでいてもよい。使用
可能な媒体は、磁気媒体（例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープ）
、光媒体（例えば、ＤＶＤ）、または半導体媒体（例えば、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔ
ｅＤｉｓｋ））などであることができる。
本明細書で説明されるさまざまな例示的な論理ユニットおよび回路は、汎用プロセッサ、
デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブ
ルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または他のプログラマブル論理設備、ディスクリートゲー
トまたはトランジスタ論理、ディスクリートハードウェア構成要素、または上述の任意の
組み合わせの設計によって、説明された機能を実装または動作することができる。汎用プ
ロセッサはマイクロプロセッサであってもよく、任意に、汎用プロセッサは任意の従来の
プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシンであってもよ
い。プロセッサはまた、デジタル信号プロセッサとマイクロプロセッサ、複数のマイクロ
プロセッサ、１つまたは複数のマイクロプロセッサと１つのデジタル信号プロセッサコア
、またはその他任意の同様の構成を組み合わせた計算装置の組み合わせによって実装する
ことができる。
本明細書で説明される方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェア、プロセッサ
によって実行されるソフトウェアユニット、またはその両方の組み合わせを直接組み込む
ことができる。ソフトウェアユニットは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモ
リ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブル
ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、または当技術分野における他の任意の形態の記憶媒体に記憶す
ることができる。例えば、記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み出すことが
でき、記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに接続することができ
る。オプションとして、ストレージメディアをプロセッサに統合することもできます。プ
ロセッサおよび記憶媒体はＡＳＩＣに設置することができ、ＡＳＩＣは端末に設置するこ
とができる。オプションとして、プロセッサおよび記憶媒体は、端末内の異なるコンポー
ネントに設けられてもよい。これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ
または他のプログラム可能なデータ処理装置にロードされてもよく、コンピュータまたは
他のプログラム可能な設備上で一連の動作ステップを実行してコンピュータ実装の処理を
生成することができ、したがって、コンピュータまたは他のプログラム可能な設備上で実
行される命令は、フローチャートの１つまたは複数のフローおよび／またはブロック図の
１つのブロックまたは複数のブロックで指定された機能を実装するためのステップを提供
する。
以下、図６を参照して、本願の電子機器について説明する。
上述した実施形態におけるナノ水イオンの発生パラメータ調整方法と同じ発明の構想に基
づいて、本願はまた、プログラムを記憶するためのプロセッサ、プロセッサとメモリを結
合し、プログラムがプロセッサによって実行されると、システムに実施形態１の方法のス
テップを実行させるためのメモリを含むナノ水イオンの発生パラメータ調整システムを提
供する。
電子設備３００は、プロセッサ３０２、通信インタフェース３０３、メモリ３０１を含む
。オプションとして、電子設備３００は、バスアーキテクチャ３０４を含むこともできる
。ここで、通信インタフェース３０３、プロセッサ３０２、およびメモリ３０１は、バス
アーキテクチャ３０４を介して相互に接続することができ、バスアーキテクチャ３０４は
、ペリフェラル部品相互接続ターゲット（ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｉｎ
ｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ、ＰＣＩと略称する）バスまたは拡張工業標準構造（ｅｘｔｅｎｄ
ｅｄｉｎｄｕｓｔｒｙＳｔａｎｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＥＩＳＡと略称する）バス
などであってもよい。バスアーキテクチャ３０４は、アドレスバス、データバス、制御バ
スなどに分割することができる。表示を容易にするために、図６では１本の太い線のみで
表示されているが、１本のバスまたは１種類のバスのみを表示しているわけではない。
プロセッサ３０２は、ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、または本願プログラムの
実行を制御するための１つまたは複数の集積回路であってもよい。
通信インタフェース３０３は、イーサネット、無線アクセスネットワーク（ｒａｄｉｏａ
ｃｃｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋ、ＲＡＮ）、無線ローカルエリアネットワーク（ｗｉｒｅｌｅ
ｓｓｌｏｃａｌａｒｅａｎｅｔｗｏｒｋｓ、ＷＬＡＮ）、有線アクセスネットワークなど
、他の設備や通信ネットワークと通信するためのトランシーバのような設備を使用する。
メモリ３０１は、ＲＯＭまたは静的情報および命令を記憶することができる他のタイプの
静的記憶設備、ＲＡＭまたは情報および命令を記憶することができる他のタイプの動的記
憶設備、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａ
ｌｌｙｅｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｒｅａｄ－ｏｎｌｙｍｅｍｏｒｙ、Ｅ
ＥＰＲＯＭ）、読み取り専用ディスク（ｃｏｍｐａｃｔｄｉｓｃｒｅａｄ－ｏｎｌｙｍｅ
ｍｏｒｙ、ＣＤ－ＲＯＭ）、または他のディスクストレージ、ディスク記憶装置（圧縮デ
ィスク、レーザディスク、ディスク、デジタル汎用ディスク、ブルーレイディスクなどを
含む）、ディスク記憶媒体または他の磁気記憶装置、または命令またはデータ構造の形態
を有する所望のプログラムコードを搬送または記憶し、コンピュータによってアクセスで
きる他の任意の媒体に使用することができるが、これに限定されない。メモリは、バスア
ーキテクチャ３０４を介してプロセッサに接続される別個の存在であってもよい。メモリ
はプロセッサと統合することもできます。
ここで、メモリ３０１は、本願発明を実行するコンピュータ実行命令を記憶し、プロセッ
サ３０２によって実行を制御するために使用される。プロセッサ３０２は、メモリ３０１
に記憶されたコンピュータ実行命令を実行するために使用され、それによって、本願の上
述の実施形態によって提供されたナノ水イオンの発生パラメータ調整方法を実現する。
上記の実施形態では、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任
意の組み合わせによって、すべてまたは部分的に実装することができる。ソフトウェアを
使用して実装される場合、コンピュータプログラム製品の形ですべてまたは部分的に実装
することができる。コンピュータプログラム製品は、１つまたは複数のコンピュータ命令
を含む。コンピュータにコンピュータプログラム命令をロードして実行すると、すべてま
たは部分的に本願に従ったプロセスまたは機能が生成されます。コンピュータは、汎用コ
ンピュータ、専用コンピュータ、コンピュータネットワーク、または他のプログラマブル
設備であってもよい。コンピュータ指
命令は、コンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよく、または、あるコンピュータ可読
記憶媒体から別のコンピュータ可読記憶媒体に送信されてもよく、例えば、コンピュータ
命令は、あるウェブサイトサイト、コンピュータ、サーバ、またはデータセンターから、
有線（例えば、軸ケーブル、光ファイバ、デジタル加入者線（ＤＳＬ））、または無線（
例えば、赤外線、無線、マイクロ波など）を介して別のウェブサイトサイト、コンピュー
タ、サーバまたはデータセンターが転送します。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュ
ータがアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってもよいし、１つ以上の利用可能な媒
体が統合されたサーバ、データセンターなどのデータ記憶装置を含んでいてもよい。使用
可能な媒体は、磁気媒体（例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープ）
、光媒体（例えば、ＤＶＤ）、または半導体媒体（例えば、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔ
ｅＤｉｓｋ））などであることができる。
本明細書で説明されるさまざまな例示的な論理ユニットおよび回路は、汎用プロセッサ、
デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブ
ルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または他のプログラマブル論理設備、ディスクリートゲー
トまたはトランジスタ論理、ディスクリートハードウェア構成要素、または上述の任意の
組み合わせの設計によって、説明された機能を実装または動作することができる。汎用プ
ロセッサはマイクロプロセッサであってもよく、任意に、汎用プロセッサは任意の従来の
プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシンであってもよ
い。プロセッサはまた、デジタル信号プロセッサとマイクロプロセッサ、複数のマイクロ
プロセッサ、１つまたは複数のマイクロプロセッサと１つのデジタル信号プロセッサコア
、またはその他任意の同様の構成を組み合わせた計算装置の組み合わせによって実装する
ことができる。
本明細書で説明される方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェア、プロセッサ
によって実行されるソフトウェアユニット、またはその両方の組み合わせを直接組み込む
ことができる。ソフトウェアユニットは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモ
リ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブル
ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、または当技術分野における他の任意の形態の記憶媒体に記憶す
ることができる。例えば、記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み出すことが
でき、記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに接続することができ
る。オプションとして、ストレージメディアをプロセッサに統合することもできます。プ
ロセッサおよび記憶媒体はＡＳＩＣに設置することができ、ＡＳＩＣは端末に設置するこ
とができる。オプションとして、プロセッサおよび記憶媒体は、端末内の異なるコンポー
ネントに設けられてもよい。これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ
または他のプログラム可能なデータ処理装置にロードされてもよく、コンピュータまたは
他のプログラム可能な設備上で一連の動作ステップを実行してコンピュータ実装の処理を
生成することができ、したがって、コンピュータまたは他のプログラム可能な設備上で実
行される命令は、フローチャートの１つまたは複数のフローおよび／またはブロック図の
１つのブロックまたは複数のブロックで指定された機能を実装するためのステップを提供
する。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【国際調査報告】