本发明涉及自动化生产领域，具体涉及一种生产监测方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术：
在自动化组装生产制程中，通常会使用到多台生产设备，例如自动组装设备、压合设备、电动起子等。目前，通常采用人工定期巡检的方式来监测生产设备的运行状况有无异常。然而，这种方式通常难以及时、有效地监测到生产设备的异常，容易造成不良品的持续生产，从而降低了生产效率和生产良率。
技术实现要素：
鉴于以上内容，有必要提出一种生产监测方法、装置及计算机可读存储介质，以解决上述问题。
本发明的第一方面提供一种生产监测方法，包括：
获取至少一个生产设备的识别信息和实时监测数据，并将所述实时监测数据存储到云端特征数据库中；
对所述实时监测数据进行特征提取，以获取至少一个特征值；
依据至少一个所述特征值判断所述生产设备是否有异常；
当判断所述生产设备有异常时，生成异常预警信息。
优选地，在生成异常预警信息的步骤之后，所述方法还包括：
对历史监测数据进行统计分析，生成历史统计数据；
依据所述识别信息，在所述云端特征数据库中匹配历史信息，所述历史信息包括所述历史监测数据、所述历史统计数据及设备信息中的至少一种。
优选地，在匹配历史信息的步骤之后，所述方法还包括：
依据所述生产设备的识别信息，在所述云端特征数据库中匹配相应的责任人信息；
将所述历史信息发送至相应的责任人。
优选地，所述实时监测数据由所述生产设备中的传感器单元所采集，且所述实时监测数据包括扭力、扭矩、压力、温度、声音中的至少一种。
优选地，判断所述生产设备是否有异常的步骤具体为：将至少一个所述特征值与相应的预设标准值相比对，若至少一个所述特征值有异常，则判断所述生产设备有异常。
优选地，所述实时监测数据包括耗材的加工次数和加工产品的检测结果，判断所述生产设备是否有异常的步骤具体为：将至少一个所述特征值输入到预设的检测模型中，分析所述耗材的使用寿命和生产设备的加工良率；判断所述使用寿命和所述加工良率是否有异常。
优选地，在生成异常预警信息的步骤之后，所述方法还包括：将所述异常预警信息发送至一电子看板，控制所述电子看板发出预警；及接收异常处理的结果，控制所述电子看板解除预警。
优选地，在判断所述生产设备无异常时，控制所述电子看板显示所述实时监测数据。
本发明的第二方面提供一种生产监测装置，与至少一个生产设备通信连接，所述生产监测装置包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述生产监测方法。
本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述生产监测方法。
上述生产监测装置、方法及计算机可读存储介质，通过获取生产设备的实时监测数据；对所述实时监测数据进行特征提取，以获取至少一个特征值；依据至少一个所述特征值判断所述生产设备是否有异常，并在有异常时生成异常预警信息，因此，本发明能够实时监测生产设备的状态，从而能够及时对生产设备进行维修或保养，降低了生产设备出现故障的几率，提升了生产效率和产品的良率。
附图说明
图1是本发明一个实施例的生产监测装置的架构示意图。
图2是本发明一个实施例的生产监测系统的功能模块示意图。
图3是本发明一个实施例的生产监测方法的流程图。
图4是本发明另一实施例的生产监测方法的流程图。
图5是本发明再一实施例的生产监测方法的流程图。
主要元件符号说明
具体实施方式
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
进一步需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
请参阅图1，为本发明生产监测装置较佳实施例的示意图。
生产监测装置100包括处理器10、存储器20和通信单元30。所述存储器20和所述通信单元30分别与所述处理器10电连接。所述存储器20中存储有可在所述处理器10上运行的生产监测系统1，所述生产监测系统1优选为计算机程序。所述处理器10执行所述计算机程序时可以实现生产监测方法实施例中的步骤，例如图3-图5所示的步骤。或者，所述处理器10执行所述计算机程序时实现生产监测系统1(图2所示)实施例中各模块的功能，例如图2中的模块101～106。
所述生产监测系统1可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器20中，并由所述处理器10执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，所述指令段用于描述所述生产监测系统1在所述生产监测装置100中的执行过程。例如，所述生产监测系统1可以被分割成图2中的获取模块101、分析模块102、异常判断模块103、预警模块104、匹配模块105及信息收发模块106。各模块具体功能参见生产监测系统实施例中各模块的功能。
所述生产监测装置100可以通过有线或者无线方式与至少一个生产设备200进行通信，从而可以实现实时监测生产设备200的状态。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅是生产监测装置100的示例，并不构成对生产监测装置100的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述生产监测装置100还可以包括网络接入设备(图未示)、通信总线(图未示)等。
在一实施方式中，所述生产监测装置100可以通过有线或者无线方式与至少一个电子看板300进行通信，从而控制电子看板300发出预警。
所称处理器10可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者所述处理器10也可以是任何常规的处理器等，所述处理器10可以利用各种接口和线路连接生产监测装置100的其他各个部分。
所述存储器20可用于存储所述生产监测系统1和/或模块/单元，所述处理器10通过运行或执行存储在所述存储器20内的生产监测系统1和/或模块/单元，以及调用存储在存储器20内的数据，实现所述生产监测装置100的各种功能。所述存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
所述存储器20还用于存储一云端特征数据库。所述云端特征数据库中存储有至少一个生产设备200的实时监测数据和历史信息。所述历史信息包括所述生产设备200的历史监测数据、历史统计数据及设备信息中的至少一种。所述历史统计数据为对历史监测数据进行分析和统计后得到的数据。所述设备信息包括设备参数、型号等。
所述通信单元30可为有线通信单元或无线通信单元，用于与生产设备200和电子看板300建立通信连接。
所述生产监测装置100还可包括与所述处理器10电连接的显示单元40。所述显示单元40可为显示屏。
图2为本发明生产监测系统1较佳实施例的功能模块图。
参阅图2所示，所述生产监测系统1可以包括获取模块101、分析模块102、异常判断模块103、预警模块104、匹配模块105及信息收发模块106。可以理解的是，在其他实施方式中，上述模块也可为固化于所述处理器10中的程序指令或固件(firmware)。
所述获取模块101用于获取至少一个生产设备200的识别信息和实时监测数据，将实时监测数据存储到云端特征数据库中。
在一实施方式中，所述实时监测数据由所述生产设备200中的传感器单元所采集，并由所述生产设备200整合后发送至所述生产监测装置100。所述实时监测数据包括扭力、扭矩、压力、温度、声音中的至少一种。
在另一实施方式中，所述实时监测数据还包括所述生产设备200中耗材的加工次数，和加工产品的检测结果。所述检测结果为加工产品检测是否合格的结果。
所述分析模块102用于对所述实时监测数据进行预处理和特征提取，以获取至少一个特征值。
所述分析模块102还用于对历史监测数据进行统计分析，生成历史统计数据；以及依据新接收的实时监测数据，更新所述历史统计数据。
所述异常判断模块103用于依据至少一个特征值，判断所述生产设备200是否有异常。
在一实施方式中，异常判断模块103将至少一个特征值分别与相应的预设标准值相比对，以判断所述特征值是否有异常。
在另一实施方式中，异常判断模块103将特征值输入到预设的检测模型中，分析所述耗材的使用寿命，以及加工良率，并判断所述使用寿命和加工良率是否有异常。所述加工良率包括生产设备200的加工良率或加工工站的良率。
所述预警模块104用于在判断所述生产设备200有异常时生成一异常预警信息，并将所述异常预警信息发送至相应的责任人或电子看板300。
所述预警模块104还用于在接收异常处理的结果后，控制所述电子看板300解除预警。
所述匹配模块105用于依据所述生产设备200的识别信息，在所述云端特征数据库中匹配相应的责任人信息。
所述匹配模块105依据所述生产设备200的识别信息，在云端特征数据库中匹配历史信息，所述历史信息包括所述生产设备200的历史监测数据、历史统计数据及设备信息中的至少一种。所述历史统计数据为对历史监测数据进行分析和统计后得到的数据。所述设备信息包括设备参数、型号等。
所述信息收发模块106用于收发各种信息，例如接收异常处理的结果，及将所述历史信息发送至责任人或电子看板300。
图3为本发明一实施方式中生产监测方法的流程图。根据不同的需求，所述流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤s301，获取生产设备200的识别信息和实时监测数据，并将实时监测数据存储到云端特征数据库中。
具体地，获取模块101获取至少一生产设备200的识别信息和实时监测数据，并将实时监测数据存储到生产监测装置100的云端特征数据库中。
所述生产设备200可为自动组装设备、压合设备、电动起子、检测设备等，但不限于此。
在一实施方式中，所述实时监测数据由所述生产设备200中的传感器单元所采集，并由所述生产设备200整合后发送至所述生产监测装置。所述实时监测数据包括扭力、扭矩、压力、温度、声音中的至少一种。例如，当所述生产设备200为电动起子时，所述实时监测数据包括起子的扭力和扭矩。当所述生产设备为压合设备时，所述实时检测数据包括压头的压力。
在另一实施方式中，所述实时监测数据还包括所述生产设备200中耗材的加工次数，和加工产品的检测结果。所述检测结果为加工产品检测是否合格的结果。
步骤s302，对所述实时监测数据进行预处理。
具体地，数据分析模块102对所述实时监测数据进行预处理，包括对所述实时监测数据进行清洗、选择和分析匹配处理。所述分析匹配处理包括将所述多个实时监测数据依据生产设备200的识别信息进行匹配。
步骤s303，对所述实时监测数据进行特征提取。
具体地，分析模块102对所述实时监测数据进行特征提取，以获取至少一个特征值。所述特征值例如为电动起子的扭力值、扭矩值等，但不限于此。
步骤s304，判断所述生产设备200是否有异常。
具体地，判断模块依据至少一个所述特征值判断所述生产设备200是否有异常。若有异常，则进入步骤s305，若无异常，则将实时监测数据发送至电子看板300进行显示，或直接结束。
在一实施方式中，异常判断模块103将至少一个特征值分别与相应的预设标准值相比对，以判断所述特征值是否有异常。若至少一个所述特征值有异常，则判断所述生产设备200有异常。
在另一实施方式中，当实时监测数据包括耗材的加工次数，和加工产品的检测结果时，判断所述生产设备200是否有异常的步骤具体为：
将所述特征值输入到预设的检测模型中，分析所述耗材的使用寿命和加工良率；及判断所述使用寿命和加工良率是否有异常。
可以理解，所述预设的检测模型可包括用于计算使用寿命和加工良率的公式，也可为依据历史监测数据结合领域知识所建立的数学模型。
步骤s305，生成异常预警信息。
具体地，当判断所述生产设备存在异常时，所述预警模块104生成异常预警信息，所述异常预警信息可包括所述生产设备200的识别信息和存在异常的特征值。
可以理解，所述生产监测装置100的显示单元40可显示所述异常预警信息。
步骤s306，对历史监测数据进行统计分析，生成历史统计数据。
具体地，所述分析模块102对所述云端特征数据库中的历史监测数据进行统计分析，生成历史统计数据。可以理解，所述历史监测数据即以往存储的多个实时监测数据。
步骤s307，依据识别信息，在云端特征数据中匹配历史信息。
具体地，所述匹配模块依据所述识别信息，在所述云端特征数据中匹配历史信息。所述历史信息包括所述生产设备200的历史监测数据、历史统计数据及设备信息中的至少一种。所述历史统计数据为对历史监测数据进行分析和统计后得到的数据。所述设备信息包括设备参数、型号等。
可以理解，所述生产监测装置100的显示单元40可显示所述历史信息，或者所述信息收发模块106将所述历史信息发送至与所述生产监测装置100通信连接的电子看板300或其他电子装置。
可以理解，在其他实施方式中，若生产设备200已将实时监测数据进行了整合和预处理，则步骤s302可以省略。
可以理解，在其他实施方式中，依据需求，步骤s306、s307可以省略。
请参照图4，在另一实施方式中的生产监测方法中，在步骤s305之后，还包括以下步骤：
步骤s401，将所述异常预警信息发送至电子看板300，控制电子看板300发出预警。
具体地，所述预警模块104将所述异常预警信息发送至电子看板300，以控制电子看板300发出预警，例如，以闪烁的红色字体提示所述生产设备200存在异常。
步骤s402，接收异常处理的结果，控制电子看板300解除预警。
具体地，所述预警模块104接收异常处理的结果，将预警解除信息发送至电子看板300，控制电子看板300解除预警。
请参照图5，在再一实施方式中，在步骤s307之后，还包括以下步骤：
步骤s501，依据所述生产设备200的识别信息，在所述云端特征数据库中匹配相应的责任人信息。
具体地，所述匹配模块105依据所述生产设备200的识别信息，在所述云端特征数据库中匹配相应的责任人信息，所述责任人信息包括责任人的部门、姓名及联系方式。
步骤s502，将历史信息发送至相应的责任人。
所述信息收发模块106将所述历史信息发送至责任人，以利于责任人了解生产设备200的历史信息，从而方便制定异常处理策略，提升异常处理的效率。
可以理解，在其他实施方式中，在步骤s305之后，可通过短信或邮件将预警信息发送至相应的责任人。
可以理解，在其他实施方式中，步骤s502中，可同时将预警信息与历史信息一同发送至责任人。
上述生产监测装置100、方法及计算机可读存储介质，通过获取生产设备200的实时监测数据；对所述实时监测数据进行特征提取，以获取至少一个特征值；依据至少一个所述特征值判断所述生产设备200是否有异常，并在有异常时生成异常预警信息，因此，本发明能够实时监测生产设备200的状态，从而能够及时对生产设备200进行维修或保养，降低了生产设备200出现故障的几率，提升了生产效率和产品的良率，同时提升了生产设备200的自身能力、自协调能力、自重构能力。
进一步地，上述生产监测装置100、方法及计算机可读存储介质，还能够将异常预警信息发送至电子看板300或相应的责任人，以便于责任人及时对异常进行处理。同时，还能够在云端特征数据库中匹配历史信息，以便于责任人确定维修策略，进一步提升了生产设备200的维修和保养的效率。
对本领域的技术人员来说，可以根据本发明的发明方案和发明构思结合生产的实际需要做出其他相应的改变或调整，而这些改变和调整都应属于本发明所公开的范围。
1.一种生产监测方法，适用于一生产监测装置，所述生产监测装置与至少一个生产设备通信连接，其特征在于，所述生产监测方法包括：
获取至少一个生产设备的识别信息和实时监测数据，并将所述实时监测数据存储到云端特征数据库中；
对所述实时监测数据进行特征提取，以获取至少一个特征值；
依据至少一个所述特征值判断所述生产设备是否有异常；
当判断所述生产设备有异常时，生成异常预警信息。
2.如权利要求1所述的生产监测方法，其特征在于，在生成异常预警信息的步骤之后，所述方法还包括：
对历史监测数据进行统计分析，生成历史统计数据；
依据所述识别信息，在所述云端特征数据库中匹配历史信息，所述历史信息包括所述历史监测数据、所述历史统计数据及设备信息中的至少一种。
3.如权利要求2所述的生产监测方法，其特征在于，在匹配历史信息的步骤之后，所述方法还包括：
依据所述生产设备的识别信息，在所述云端特征数据库中匹配相应的责任人信息；
将所述历史信息发送至相应的责任人。
4.如权利要求1所述的生产监测方法，其特征在于，所述实时监测数据由所述生产设备中的传感器单元所采集，且所述实时监测数据包括扭力、扭矩、压力、温度、声音中的至少一种。
5.如权利要求1所述的生产监测方法，其特征在于，判断所述生产设备是否有异常的步骤具体为：
将至少一个所述特征值与相应的预设标准值相比对，若至少一个所述特征值有异常，则判断所述生产设备有异常。
6.如权利要求1所述的生产监测方法，其特征在于，所述实时监测数据包括耗材的加工次数和加工产品的检测结果，判断所述生产设备是否有异常的步骤具体为：
将至少一个所述特征值输入到预设的检测模型中，分析所述耗材的使用寿命和生产设备的加工良率；
判断所述使用寿命和所述加工良率是否有异常。
7.如权利要求1所述的生产监测方法，其特征在于，所述生产监测装置与一电子看板通信连接，在生成异常预警信息的步骤之后，所述方法还包括：
将所述异常预警信息发送至所述电子看板，控制所述电子看板发出预警；及
接收异常处理的结果，控制所述电子看板解除预警。
8.如权利要求7所述的生产监测方法，其特征在于，在判断所述生产设备无异常时，控制所述电子看板显示所述实时监测数据。
9.一种生产监测装置，与至少一个生产设备通信连接，其特征在于，所述生产监测装置包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的生产监测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的生产监测方法。
技术总结