生产瓶颈因素处理方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本技术涉及自动化技术领域，具体而言，涉及一种生产瓶颈因素处理方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.目前，在生产场景中大多采用生产设备组成的流程型生产方式，流程型生产线效率高，但各个生产设备具有明显的设备相互制约性和木桶效应，使得整线的最高效率受制于各个生产设备影响。因此，对流程型生产线中所存在的整线生产效率瓶颈因素的识别处理对于提高生产效率至关重要。
3.传统的生产效率瓶颈分析方式多是采用报警次数，或者是基于报警时长累计统计来确定瓶颈因素。传统分析方式存在分析维度不全面且分析深度不够等缺陷，未能显现出根本性或者最先性的瓶颈因素，使得流程型生产线在产能爬坡阶段没有把改善资源投入到真正的关键瓶颈因素中，进而对于提高生产效率的帮助不大。


技术实现要素：

4.本技术的目的包括，例如，提供了一种生产瓶颈因素处理方法、装置、电子设备和存储介质，其能够实现基于优先级的瓶颈因素处理，大大有助于提高生产效率。
5.本技术的实施例可以这样实现：
6.第一方面，本技术提供一种生产瓶颈因素处理方法，所述方法包括：
7.针对生产线上的各生产设备，获得各所述生产设备的作业数据；
8.根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备；
9.针对各所述瓶颈生产设备，利用设备全景状态图算法计算所述瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值；
10.获得所述瓶颈生产设备的所有报警记录，结合所述堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，将所有报警记录划设至多个瓶颈数据集合中，并对各所述瓶颈数据集合设置对应的处理优先级。
11.在可选的实施方式中，所述利用设备全景状态图算法计算所述瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的步骤，包括：
12.针对所述瓶颈生产设备，获得出现整线停机的整线停机时刻点；
13.在时间轴上从所述整线停机时刻点往前搜索，获得首次单台机报警触发点；
14.从所述首次单台机报警触发点开始往后遍历得到各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，直至所述整线停机时刻点为止；
15.根据遍历得到的各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。
16.在可选的实施方式中，所述根据遍历得到的各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的步骤，包括：
17.将所述首次单台机报警触发点时报警的生产设备作为基准生产设备，获得所述基准生产设备的各前段工序生产设备及各后段工序生产设备在各个时刻点时的作业状态；
18.获得出现前段工序生产设备或后段工序生产设备的作业状态异常的第一时刻点、出现前段工序生产设备和后段工序生产设备的作业状态均异常的第二时刻点以及整线所有生产设备的作业状态均异常的第三时刻点；
19.根据所述第一时刻点、第二时刻点和第三时刻点获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。
20.在可选的实施方式中，所述堵、缺料时长临界值包括引起前段工序生产设备或后段工序生产设备作业状态异常的第一时长临界值，以及引起前段工序生产设备和后段工序生产设备作业状态异常的第二时长临界值；
21.所述根据所述第一时刻点、第二时刻点和第三时刻点获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的步骤，包括：
22.将从所述首次单台机报警触发点到所述第一时刻点之间的第一时长作为第一时长临界值，将从所述首次单台机报警触发点到所述第二时刻点之间的第二时长作为第二时长临界值，并将从所述首次单台机报警触发点到所述第三时刻点之间的第三时长作为整线停机时长临界值。
23.在可选的实施方式中，各所述生产设备具有按序设置的设备编号以及数值化状态信息；
24.所述获得出现前段工序生产设备或后段工序生产设备的作业状态异常的第一时刻点、出现前段工序生产设备和后段工序生产设备的作业状态均异常的第二时刻点以及整线所有生产设备的作业状态均异常的第三时刻点的步骤，包括：
25.针对各所述前段工序生产设备的数值化状态信息和各所述后段工序生产设备的数值化状态信息，将其中一类处理为小数形式、另一类处理为整数形式；
26.针对各个时刻点，将所述时刻点时所有生产设备的数值化状态信息进行累加；
27.根据累加结果中的小数部分信息和整数部分信息，获得前段工序生产设备或后段工序生产设备出现作业状态异常的第一时刻点、前段工序生产设备和后段工序生产设备出现作业状态异常的第二时刻点；
28.将所述累加结果中的小数部分信息还原为整数形式，并结合累加结果中的整数部分信息和生产线上的生产设备总量，确定整线所有生产设备出现作业状态异常的第三时刻点。
29.在可选的实施方式中，所述根据遍历得到的各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的步骤，还包括：
30.针对各个时刻点，将所述时刻点时作业状态异常、与所述基准生产设备且所述基准生产设备相邻的作业状态异常的生产设备不相邻的生产设备剔除。
31.在可选的实施方式中，所述作业数据包括单位时间内的平均故障间隔时间；
32.所述根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备的步骤，包括：
33.统计各所述生产设备单位时间内的平均故障间隔时间；
34.将单位时间内的平均故障间隔时间最小的生产设备确定为瓶颈生产设备。
35.在可选的实施方式中，所述作业数据包括单位时间内的缺料时长和/或堵料时长；
36.所述根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备的步骤，包括：
37.统计各所述生产设备多个单位时间内的缺料时长和/或堵料时长；
38.根据多个单位时间内的缺料时长和/或堵料时长，计算得到单位时间内的平均缺料时长和/或堵料时长；
39.将单位时间内的平均缺料时长和/或堵料时长最大的生产设备确定为瓶颈生产设备。
40.在可选的实施方式中，所述方法还包括：
41.确定所述多个瓶颈数据集合中的多个报警记录中存在因果关系的报警记录；
42.将存在因果关系的报警记录中除首次报警记录之外的其他报警记录删除。
43.第二方面，本技术提供一种生产瓶颈因素处理装置，所述装置包括：
44.获取模块，用于针对生产线上的各生产设备，获得各所述生产设备的作业数据；
45.确定模块，用于根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备；
46.计算模块，用于针对各所述瓶颈生产设备，利用设备全景状态图算法计算所述瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值；
47.设置模块，用于获得所述瓶颈生产设备的所有报警记录，结合所述堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，将所有报警记录划设至多个瓶颈数据集合中，并对各所述瓶颈数据集合设置对应的处理优先级。
48.第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：
49.至少一个处理器；
50.以及与所述至少一个处理器连接的存储器；其中，所述存储器上存储有可被至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器在执行时能够实现如前述实施方式中任意一项所述的方法步骤。
51.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现如前述实施方式中任意一项所述的方法步骤。
52.本技术实施例的有益效果包括，例如：
53.本技术提供一种生产瓶颈因素处理方法、装置、电子设备和存储介质，本案通过确定瓶颈生产设备，并结合设备全景状态图算法确定对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，进而将瓶颈生产设备的报警记录进行划分，从而进行优先级的设置。可以实现基于优先级的瓶颈因素处理，处理方式更加科学化，可大大有助于提高生产效率。
附图说明
54.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
55.图1为本技术实施例提供的生产瓶颈因素处理方法的流程图；
56.图2为图1中步骤s12包含的子步骤的流程图；
57.图3为图1中步骤s12包含的子步骤的另一流程图；
58.图4为图1中步骤s13包含的子步骤的流程图；
59.图5为图4中步骤s134包含的子步骤的流程图；
60.图6为本技术实施例提供的设备全景状态示意图；
61.图7为图5中步骤s1342包含的子步骤的流程图；
62.图8为本技术实施例提供的生产瓶颈因素处理方法中，删除方法的流程图；
63.图9为本技术实施例提供的生产瓶颈因素处理装置的功能模块框图；
64.图10为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
65.图标：100-生产瓶颈因素处理装置；110-获取模块；120-确定模块；130-计算模块；140-设置模块；210-处理器；220-存储器；230-通讯总线；240-计算机程序。
具体实施方式
66.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
67.因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
68.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
69.此外，若出现术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。而本技术权利要求书及说明书中所描述的“多个”均表示至少两个。
70.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例中的特征可以相互结合。
71.请参阅图1，本技术实施例提供一种生产瓶颈因素处理方法，该生产瓶颈因素处理方法包括以下步骤：
72.s11，针对生产线上的各生产设备，获得各所述生产设备的作业数据。
73.s12，根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备。
74.s13，针对各所述瓶颈生产设备，利用设备全景状态图算法计算所述瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。
75.s14，获得所述瓶颈生产设备的所有报警记录，结合所述堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，将所有报警记录划设至多个瓶颈数据集合中，并对各所述瓶颈数据集合设置对应的处理优先级。
76.本实施例中，一条流程型的生产线上具有多个工位，每个工位可相应地具有生产设备，因此，一条流程型生产线上具有多个生产设备。该多个生产设备按照作业顺序依序排列在流程型生产线上。
77.各个生产设备在生产作业过程中，将产生诸多作业数据。本实施例中，各个生产设备可与网关设备连接，网关设备可以获得各个生产设备在作业过程中的作业数据。为了使得最终生产瓶颈因素能够准确识别，本实施例中，可以在一定的限定条件下，获取各个生产
设备的作业数据。该限定条件是生产线整线爬坡阶段的正常阶段，并保证该条整线的前段工序供料充足和后段工序排料顺畅，从而避免在如非停线整改、空机试跑阶段等条件下，由于获取的数据的不准确性导致对瓶颈因素识别产生不良影响。
78.获得的各个生产设备的作业数据可以包括，但不限于实时产量、设备状态、报警记录、实际分钟产能及动作节拍数据。其中，实时产量指的是当前时刻的班次产量。设备状态可分为正常生产、停机报警、下工序堵料、上工序缺料。报警记录可包括停机报警提示、处理记录等。实际分钟产能指单分钟产出有效产品数量，而节拍数据是指每个动作节拍的耗时数据。
79.在生产过程中，通常把加工完成一道工序工艺的所有生产动作叫着一个动作节拍。每个动作节拍可能由一个动作组或多个动作组组成，而每个动作组由多个生产动作组成。
80.在整个流程型生产线上，对生产效率呈主要影响的因素是堵、缺料出现及故障出现的情形。而对于多个生产设备而言，堵、缺料出现情形、故障出现情形均可能在每个生产设备上出现，其中堵、缺料出现情形或故障出现情形比较严重的生产设备对于整体的生产效率是影响大的，本实施例中，将这类生产设备称为瓶颈生产设备。
81.本实施例中，重点对瓶颈生产设备的相关信息进行分析，进而实现对整体的生产瓶颈因素进行分析处理。
82.设备全景状态图算法可以基于流程型生产线中各个生产设备的信息以及各个生产设备在各个时刻点的作业状态进行分析处理，进而得到相应地针对各个瓶颈生产设备的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。其中，堵、缺料时长临界值可表征引起该生产设备的相邻生产设备堵、缺料的最低时长，而整线停机时长临界值可表征该生产设备引起整线停机的最低时长。
83.各个瓶颈生产设备在生产过程中可能出现多次报警，有些报警的时长较长，可能影响其前段工序的生产设备的作业状态或其后段工序的生产设备的作业状态，也可能导致生产线整线的生产设备均出现作业状态异常。亦或出现次数多但恢复时间很快速，可能并不会对其他生产设备造成停止生产的影响。
84.在上述确定出堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的基础上，则可以将瓶颈生产设备的每次报警记录划设至对应的瓶颈数据集合中，以获知每次报警记录属于上述的哪种类型。可见，划分得到的多个瓶颈数据集合中包含的报警记录的重要程度是不同的，因此，可以对各个瓶颈数据集合设置对应的处理优先级。
85.例如，可以为可能导致生产线整线的生产设备均出现作业状态异常对应的瓶颈数据集合设置最高的处理优先级，将可能对前段工序生产设备和后段工序生产设备两者均造成影响所对应的瓶颈数据集合设置次高的处理优先级，并为对前段工序生产设备或后段工序生产设备其中之一造成影响所对应的瓶颈数据集合设置最低的处理优先级。
86.如此，通过确定瓶颈生产设备，并结合设备全景状态图算法确定对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，进而将瓶颈生产设备的报警记录进行划分，从而进行优先级的设置，可以实现基于优先级的瓶颈因素处理，处理方式更加科学化，可大大有助于提高生产效率。
87.由上述可知，对生产效率的提高造成瓶颈的主要因素之一是故障的出现，包括如
频率和时长，因此，请参阅图2，本实施例一种实现方式中，可以从故障出现的维度确定出瓶颈生产设备，可采用如下方式：
88.s121a，统计各所述生产设备单位时间内的平均故障间隔时间。
89.s122a，将单位时间内的平均故障间隔时间最小的生产设备确定为瓶颈生产设备。
90.本实施例中，所获得的各生产设备的作业数据包括单位时间内的平均故障间隔时间，单位时间可以是如单位小时。针对各个生产设备，可以基于获得的多个单位时间内的平均故障间隔时间进行平均值求取，得到其平均故障间隔时间。而其中平均故障间隔时间最小的生产设备，表明其出现故障的频率最为频繁、出现故障的时长最长，因此，可以将该生产设备确定为瓶颈生产设备。
91.此外，堵、缺料也是对生产效率造成很大影响的因素，因此，本实施例中，请参阅图3，在一种可能的实现方式中，还可以基于堵、缺料的维度确定出瓶颈生产设备，可采用如下方式：
92.s121b，统计各所述生产设备多个单位时间内的缺料时长和/或堵料时长。
93.s122b，根据所述多个单位时间内的缺料时长和/或堵料时长，计算得到单位时间内的平均缺料时长和/或堵料时长。
94.s123b，将单位时间内的平均缺料时长和/或堵料时长最大的生产设备确定为瓶颈生产设备。
95.本实施例中，所获得的各个生产设备的作业数据中包括单位时间内的缺料时长和/或堵料时长，该单位时间可以是单位小时。当生产设备出现缺料时长过长时，可能是由于其前段工序生产设备出现作业状态异常，其入料条件不满足，前段工序生产设备未加工完而出现停机等待状态。当生产设备出现堵料时长过长时，其下一步出料条件不满足，可能导致其后段工序生产设备出现作业状态异常。
96.可见，缺料时长、堵料时长过长会对其他生产设备造成影响，本实施例中，针对各个生产设备，在获得其多个单位时间内的堵料时长或缺料时长后，可以进行平均值的求取。得到的平均缺料时长或平均堵料时长最大的生产设备则可能是极易影响到其他生产设备作业的生产设备，将该类生产设备确定为瓶颈生产设备。
97.在此基础上，可以针对性地对瓶颈生产设备，进行堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的求取。请参阅图4，本实施例中，在一种可能的实现方式中，可通过如下方得到堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值：
98.s131，针对所述瓶颈生产设备，获得出现整线停机的整线停机时刻点。
99.s132，在时间轴上从所述整线停机时刻点往前搜索，获得首次单台机报警触发点。
100.s133，从所述首次单台机报警触发点开始往后遍历得到各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，直至所述整线停机时刻点为止。
101.s134，根据遍历得到的各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。
102.本实施例中，可以对统计时间段内的生产情况进行分析，例如24小时内或48小时内等不限。网关设备可记录下该统计时间段内每个时刻点每个生产设备的作业状态。时刻点可以是采样点，可以根据需求设置采样点的间隔时长，对此不作具体限制。
103.在统计时间段内可能出现一次或多次整线停机的情形，可获得每次出现整线停机
时的整线停机时刻点。整线停机时刻点即为生产线上所有的生产设备均出现作业状态异常，如停机的时刻点。针对各个整线停机时刻点，在其之前有一首次单台机报警触发点，该首次单台机报警触发点即为首次出现生产设备发出报警时的时刻点，而在本实施例中，该首次发出报警的生产设备即为瓶颈生产设备。在首次单台机报警触发点到整线停机时刻点之间应当具有一时间段。
104.从首次单台机报警触发点开始往后遍历，可以获得直至整线停机时刻点为止的各个时刻点的生产设备作业状态。其中，时刻点为首次单台机报警触发点、整线停机时刻点以及两者之间的各个时刻点。
105.通过上述方式，则可以基于从首次出现报警开始至整线停机为止的所有生产设备的所有时刻点的作业状态，计算出瓶颈生产设备造成首次的前后工序生产设备以及整线的生产设备作业状态异常的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。
106.本实施例中，请参阅图5，在一种可能的实现方式中，可以基于各个时刻点的各个生产设备的作业状态，通过以下方式获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值：
107.s1341，将所述首次单台机报警触发点时报警的生产设备作为基准生产设备，获得所述基准生产设备的各前段工序生产设备及各后段工序生产设备在各个时刻点时的作业状态。
108.s1342，获得出现前段工序生产设备或后段工序生产设备的作业状态异常的第一时刻点、出现前段工序生产设备和后段工序生产设备的作业状态均异常的第二时刻点以及整线所有生产设备的作业状态均异常的第三时刻点。
109.s1343，根据所述第一时刻点、第二时刻点和第三时刻点获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。
110.请结合参阅图6，图6中横轴可以是时间轴，纵轴可以是生产线上各个生产设备的编号，方框中的信息可表征生产设备对应的作业状态。其中，空白表示作业状态正常，除空白之外的其他方框表示作业状态异常。
111.如图6所示，可知其中首次单台机报警触发点时报警的生产设备是编号为m14的生产设备(作业状态异常时标记为j)，也即，该生产设备可作为基准生产设备(实质即瓶颈生产设备)。如此，编号为m1至m13的生产设备为基准生产设备的前段工序生产设备(作业状态异常时标记为x)，编号为m15至m26的生产设备为基准生产设备的后段工序生产设备(作业状态异常时标记为h)。
112.基准生产设备在出现报警后，后续将引起其前段工序生产设备、后段工序生产设备出现作业状态异常。有可能将先引起前段工序生产设备出现异常，也有可能将先引起后段工序生产设备出现异常。例如，图6中所示，基准生产设备m14将在时刻点9处首先引起其后段工序生产设备出现作业状态异常，再往后推移，在时刻点13处引起其前段工序生产设备出现作业状态异常。从时刻点13处开始，也即出现前段工序生产设备和后段工序生产设备的作业状态均异常。而直至时刻点29，生产线上的所有生产设备均出现作业状态异常。
113.如图6所示，则获得的第一时刻点可以是时刻点9，第二时刻点可以是时刻点13，第三时刻点可以是时刻点29。在获得引起生产线上的生产设备状态变更的临界的时刻点的情况下，则可以获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。
114.本实施例中，具体地，堵、缺料时长临界值包括引起前段工序生产设备或后段工序
生产设备作业状态异常的第一时长临界值，以及引起前段工序生产设备和后段工序生产设备作业状态异常的第二时长临界值。
115.可以将从首次单台机报警触发点到第一时刻点之间的第一时长作为第一时长临界值，将从首次单台机报警触发点到第二时刻点之间的第二时长作为第二时长临界值，并将从首次单台机报警触发点到第三时刻点之间的第三时长作为整线停机时长临界值。
116.在电子设备对数据信息进行处理的过程中，数值化的信息处理更为便捷有效。因此，本实施例中，生产线上各个生产设备具有按序设置的设备编号以及数值化状态信息，数值化状态信息表征作业状态。例如，假设生产线上具有5台生产设备，设备编号可为1-5，数值化状态信息可为0或1，其中，1表征作业状态异常，0表征作业状态正常。在某个时刻点，该5台生产设备的相关信息可记为{(1,1),(2,0),(3,0),(4,0),(5,0)}，表示除第一台生产设备的状态异常外，其他生产设备的状态正常。
117.如此，则可以基于数值化的信息获得第一时刻点、第二时刻点、第三时刻点，具体地，请参阅图7，可通过以下方式实现：
118.s13421，针对各所述前段工序生产设备的数值化状态信息和各所述后段工序生产设备的数值化状态信息，将其中一类处理为小数形式、另一类处理为整数形式。
119.s13422，针对各个时刻点，将所述时刻点时除所述基准生产设备之外的所有生产设备的数值化状态信息进行累加。
120.s13423，根据累加结果中的小数部分信息和整数部分信息，获得前段工序生产设备或后段工序生产设备出现作业状态异常的第一时刻点、前段工序生产设备和后段工序生产设备出现作业状态异常的第二时刻点。
121.s13424，将所述累加结果中的小数部分信息还原为整数形式，并结合累加结果中的整数部分信息和生产线上的生产设备总量，确定整线所有生产设备出现作业状态异常的第三时刻点。
122.本实施例中，为了区分出前段工序生产设备、后段工序生产设备的状态变化，可以将其中一类的数值化状态信息处理为小数形式，另一类的数值化状态信息保留为整数形式。例如，可以将各个前段工序生产设备的数值化状态信息除以100，如若其数值化状态信息为1，则处理后为0.01。而若是后段工序生产设备，则其数值化状态信息为1时，则保留为整数形式的1。当然，也可以将各个后段工序生产设备的数值化状态信息处理为小数形式，而各个前段工序生产设备的数值化状态信息保留为整数形式，对此本实施例不作具体限制。
123.如此，将某个时刻点时除基准生产设备之外的所有生产设备的数值化状态信息累加后，则累加结果中的小数部分信息可表征前段工序生产设备的整体状态、整数部分信息可表征后段工序生产设备的整体状态，或者是累加结果中的整数部分信息表征后段工序生产设备的整体状态、小数部分信息表征前段工序生产设备的整体状态。
124.如此，在其前段工序生产设备或后段工序生产设备一旦出现作业状态异常，则小数部分信息或整数部分信息将出现相应的变化予以表征，从而可以确定出第一时刻点、第二时刻点。
125.通过小数部分信息和整数部分信息可表征各个生产设备的状态，而结合生产设备的总量，则可确定是否是所有生产设备均出现异常，进而可确定第三时刻点。
126.在一种可能的实现方式中，若生产线上具有5台生产设备，编号为1-5，用1表示作业状态异常，用0表示作业状态正常。其中，第3台生产设备为基准生产设备，将其前段工序生产设备的数值化状态信息处理小数形式，将其后段工序生产设备的数值化状态信息保留为整数形式。
127.若在某个时刻，累加结果中出现整数部分大于0或者是小数部分大于0，则表示后段工序生产设备或者是前段工序生产设备出现状态异常，可以将该时刻点记为第一时刻点。
128.若第一时刻点已进行记录，可以再判断累加结果中是否整数部分大于0且小数部分大于0，若是，表示后段工序生产设备和前段工序生产设备均出现异常，可以将时刻点记为第二时刻点。
129.若第二时刻点已记录，可以再将累加结果中的小数部分还原为整数形式，将还原后的整数和累加结果中的整数部分相加，若等于生产设备的总量5，则表明此时生产线上的所有生产设备均出现异常，可以将该时刻点记为第三时刻点。
130.本实施例中，考虑到在生产过程中，除了被相邻的生产设备所影响导致的异常之外，可能还存在一些因为其他原因引起的报警、停机，这类报警停机称为噪点。在某个时刻点，这类噪点往往不和作业状态异常的生产设备相邻，而是中间间隔有作业状态正常的生产设备。
131.为了避免这类噪点对分析造成影响，在计算堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的过程中可将这类噪点排除。
132.具体地，针对各个时刻点，将时刻点时作业状态异常、与基准生产设备且基准生产设备相邻的作业状态异常的生产设备不相邻的生产设备剔除。
133.例如，如图6中所示，在时刻点11，编号为m6的生产设备出现异常，但该异常是其他原因导致的异常，而并非是由基准生产设备所引起的异常。该生产设备即为不与基准生产设备相邻，并且不与基准生产设备相邻的作业状态异常的生产设备相邻，可确定为噪点，可将其剔除。
134.又如，图6中所示，在时刻点16处，编号为m12的生产设备出现异常，但该生产设备m12是与编号为m13的生产设备相邻，而编号为m13的生产设备状态异常且与基准生产设备相邻，因此，可见生产设备m12的异常可能是其他生产设备异常后引起的，并非是所谓的噪点，无需进行剔除。
135.在进行噪点剔除的情况下，再基于上述的数值化处理的方式确定出第一时刻点、第二时刻点、第三时刻点，进而确定出堵、缺料时长临界值包含的第一时长临界值和第二时长临界值，以及整线停机时长临界值。
136.在此基础上，在获得瓶颈生产设备的一段时间内的多个报警记录时，则可以将多个报警记录划分至多个瓶颈数据集合。
137.假设可划分为三个瓶颈数据集合，针对各个报警记录，若报警记录中报警时长在第一时长临界值和第二时长临界值之间，则划分至第一个瓶颈数据集合。若报警时长在第二时长临界值和整线停机时长临界值之间，则划分至第二个瓶颈数据集合。若报警时长大于整线停机时长临界值，则划分至第三个瓶颈数据集合。而若报警时长小于第一时长临界值，则不作处理。
138.如此，第三个瓶颈数据集合至第一个瓶颈数据集合的处理优先级，可依次降低。在对报警进行处理时，则可优先对第三个瓶颈数据集合中的报警进行处理，再依次处理第二个瓶颈数据集合、第一个瓶颈数据集合中的报警。
139.本实施例中，考虑到各个报警事件之间可能存在关联，例如报警事件a出现后将导致报警事件b的出现，在处理时，若将报警事件a进行处理，则报警事件b将自动解除。因此，为了避免一些多余的不必要的处理工作，在划分得到多个瓶颈数据集合后，可以通过以下方式进行删除处理，请结合参阅图8：
140.s15，确定所述多个瓶颈数据集合中的多个报警记录中存在因果关系的报警记录。
141.s16，将存在因果关系的报警记录中除首次报警记录之外的其他报警记录删除。
142.本实施例中，可通过人工标定的方式确定存在因果关系的报警记录，也可以通过预先采用具有因果关系的报警记录作为样本训练得到处理模型，在应用时，直接利用该处理模型筛选出其中存在因果关系的报警记录，对此本实施例不作具体限制。
143.对于存在因果关系的报警记录，各个报警记录具有对应的报警时间点，可以将其中报警时刻点并非最前的报警记录删除。对于这类报警记录可不作处理，在其存在因果关系且处于最先的报警记录被处理解决后，该报警事件将得到自动解除，可节省处理工作量。
144.请参阅图9，本技术实施例还提供一种生产瓶颈因素处理装置100，该装置包括获取模块110、确定模块120、计算模块130和设置模块140。下面分别对该生产瓶颈因素处理装置100的各个功能模块的功能进行详细阐述。
145.获取模块110，用于针对生产线上的各生产设备，获得各所述生产设备的作业数据；
146.可以理解，该获取模块110可以用于执行上述步骤s11，关于该获取模块110的详细实现方式可以参照上述对步骤s11有关的内容。
147.确定模块120，用于根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备；
148.可以理解，该确定模块120可以用于执行上述步骤s12，关于该确定模块120的详细实现方式可以参照上述对步骤s12有关的内容。
149.计算模块130，用于针对各所述瓶颈生产设备，利用设备全景状态图算法计算所述瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值；
150.可以理解，该计算模块130可以用于执行上述步骤s13，关于该计算模块130的详细实现方式可以参照上述对步骤s13有关的内容。
151.设置模块140，用于获得所述瓶颈生产设备的所有报警记录，结合所述堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，将所有报警记录划设至多个瓶颈数据集合中，并对各所述瓶颈数据集合设置对应的处理优先级。
152.可以理解，该设置模块140可以用于执行上述步骤s14，关于该设置模块140的详细实现方式可以参照上述对步骤s14有关的内容。
153.在一种可能的实施方式中，所述作业数据包括单位时间内的平均故障间隔时间，上述确定模块120可以用于：
154.统计各所述生产设备单位时间内的平均故障间隔时间；将单位时间内的平均故障间隔时间最小的生产设备确定为瓶颈生产设备。
155.在一种可能的实施方式中，所述作业数据包括单位时间内的缺料时长和/或堵料时长，上述确定模块120可以用于：
156.统计各所述生产设备多个单位时间内的缺料时长和/或堵料时长；根据多个单位时间内的缺料时长和/或堵料时长，计算得到单位时间内的平均缺料时长和/或堵料时长；将单位时间内的平均缺料时长和/或堵料时长最大的生产设备确定为瓶颈生产设备。
157.在一种可能的实施方式中，生产瓶颈因素处理装置100还包括删除模块，该删除模块可以用于：
158.确定所述多个瓶颈数据集合中的多个报警记录中存在因果关系的报警记录；将存在因果关系的报警记录中除首次报警记录之外的其他报警记录删除。
159.在一种可能的实施方式中，上述计算模块130可以用于：
160.针对所述瓶颈生产设备，获得出现整线停机的整线停机时刻点；在时间轴上从所述整线停机时刻点往前搜索，获得首次单台机报警触发点；从所述首次单台机报警触发点开始往后遍历得到各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，直至所述整线停机时刻点为止；根据遍历得到的各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。
161.在一种可能的实施方式中，上述计算模块130可以用于：
162.将所述首次单台机报警触发点时报警的生产设备作为基准生产设备，获得所述基准生产设备的各前段工序生产设备及各后段工序生产设备在各个时刻点时的作业状态；获得出现前段工序生产设备或后段工序生产设备的作业状态异常的第一时刻点、出现前段工序生产设备和后段工序生产设备的作业状态均异常的第二时刻点以及整线所有生产设备的作业状态均异常的第三时刻点；根据所述第一时刻点、第二时刻点和第三时刻点获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。
163.在一种可能的实施方式中，所述堵、缺料时长临界值包括引起前段工序生产设备或后段工序生产设备作业状态异常的第一时长临界值，以及引起前段工序生产设备和后段工序生产设备作业状态异常的第二时长临界值，上述计算模块130具体可以用于：
164.将从所述首次单台机报警触发点到所述第一时刻点之间的第一时长作为第一时长临界值，将从所述首次单台机报警触发点到所述第二时刻点之间的第二时长作为第二时长临界值，并将从所述首次单台机报警触发点到所述第三时刻点之间的第三时长作为整线停机时长临界值。
165.在一种可能的实施方式中，各所述生产设备具有按序设置的设备编号以及数值化状态信息，上述计算模块130可以用于：
166.针对各所述前段工序生产设备的数值化状态信息和各所述后段工序生产设备的数值化状态信息，将其中一类处理为小数形式、另一类处理为整数形式；针对各个时刻点，将所述时刻点时除所述基准生产设备之外的所有生产设备的数值化状态信息进行累加；根据累加结果中的小数部分信息和整数部分信息，获得前段工序生产设备或后段工序生产设备出现作业状态异常的第一时刻点、前段工序生产设备和后段工序生产设备出现作业状态异常的第二时刻点；将所述累加结果中的小数部分信息还原为整数形式，并结合累加结果中的整数部分信息和生产线上的生产设备总量，确定整线所有生产设备出现作业状态异常的第三时刻点。
167.在一种可能的实施方式中，上述计算模块130还可以用于：
168.针对各个时刻点，将所述时刻点时作业状态异常、与所述基准生产设备且所述基准生产设备相邻的作业状态异常的生产设备不相邻的生产设备剔除。
169.请参见图10，本技术实施例还提供了一种电子设备。所述电子设备包括：至少一个处理器210；以及，与所述至少一个处理器210连接的存储器220。所述处理器210和所述存储器220通过通讯总线230连接。
170.其中，所述存储器220上存储有可被至少一个处理器210执行的指令，也即计算机程序240，所述指令被所述至少一个处理器210执行，以使所述至少一个处理器210在执行时能够实现如以上任意一项实施例所述的生产瓶颈因素处理方法的步骤。
171.本技术实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现如以上任意一项实施例所述的生产瓶颈因素处理方法的步骤。
172.综上所述，本技术实施例提供的生产瓶颈因素处理方法、装置、电子设备和存储介质，针对生产线上的各个生产设备，获得各生产设备的作业数据，根据各生产设备的作业数据确定出其中的瓶颈生产设备。针对各个瓶颈生产设备，利用设备全景状态图算法计算瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。再获得瓶颈生产设备的所有报警记录，结合堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，将所有报警记录划分至多个瓶颈数据集合中，并对各瓶颈数据集合设置对应的处理优先级。
173.本方案通过确定瓶颈生产设备，并结合设备全景状态图算法确定对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，进而将瓶颈生产设备的报警记录进行划分，从而进行优先级的设置。可以实现基于优先级的瓶颈因素处理，处理方式更加科学化，可大大有助于提高生产效率。
174.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种生产瓶颈因素处理方法，其特征在于，所述方法包括：针对生产线上的各生产设备，获得各所述生产设备的作业数据；根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备；针对各所述瓶颈生产设备，利用设备全景状态图算法计算所述瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值；获得所述瓶颈生产设备的所有报警记录，结合所述堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，将所有报警记录划设至多个瓶颈数据集合中，并对各所述瓶颈数据集合设置对应的处理优先级。2.根据权利要求1所述的生产瓶颈因素处理方法，其特征在于，所述利用设备全景状态图算法计算所述瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的步骤，包括：针对所述瓶颈生产设备，获得出现整线停机的整线停机时刻点；在时间轴上从所述整线停机时刻点往前搜索，获得首次单台机报警触发点；从所述首次单台机报警触发点开始往后遍历得到各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，直至所述整线停机时刻点为止；根据遍历得到的各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。3.根据权利要求2所述的生产瓶颈因素处理方法，其特征在于，所述根据遍历得到的各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的步骤，包括：将所述首次单台机报警触发点时报警的生产设备作为基准生产设备，获得所述基准生产设备的各前段工序生产设备及各后段工序生产设备在各个时刻点时的作业状态；获得出现前段工序生产设备或后段工序生产设备的作业状态异常的第一时刻点、出现前段工序生产设备和后段工序生产设备的作业状态均异常的第二时刻点以及整线所有生产设备的作业状态均异常的第三时刻点；根据所述第一时刻点、第二时刻点和第三时刻点获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值。4.根据权利要求3所述的生产瓶颈因素处理方法，其特征在于，所述堵、缺料时长临界值包括引起前段工序生产设备或后段工序生产设备作业状态异常的第一时长临界值，以及引起前段工序生产设备和后段工序生产设备作业状态异常的第二时长临界值；所述根据所述第一时刻点、第二时刻点和第三时刻点获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的步骤，包括：将从所述首次单台机报警触发点到所述第一时刻点之间的第一时长作为第一时长临界值，将从所述首次单台机报警触发点到所述第二时刻点之间的第二时长作为第二时长临界值，并将从所述首次单台机报警触发点到所述第三时刻点之间的第三时长作为整线停机时长临界值。5.根据权利要求3所述的生产瓶颈因素处理方法，其特征在于，各所述生产设备具有按序设置的设备编号以及数值化状态信息；所述获得出现前段工序生产设备或后段工序生产设备的作业状态异常的第一时刻点、
出现前段工序生产设备和后段工序生产设备的作业状态均异常的第二时刻点以及整线所有生产设备的作业状态均异常的第三时刻点的步骤，包括：针对各所述前段工序生产设备的数值化状态信息和各所述后段工序生产设备的数值化状态信息，将其中一类处理为小数形式、另一类处理为整数形式；针对各个时刻点，将所述时刻点时所有生产设备的数值化状态信息进行累加；根据累加结果中的小数部分信息和整数部分信息，获得前段工序生产设备或后段工序生产设备出现作业状态异常的第一时刻点、前段工序生产设备和后段工序生产设备出现作业状态异常的第二时刻点；将所述累加结果中的小数部分信息还原为整数形式，并结合累加结果中的整数部分信息和生产线上的生产设备总量，确定整线所有生产设备出现作业状态异常的第三时刻点。6.根据权利要求3所述的生产瓶颈因素处理方法，其特征在于，所述根据遍历得到的各个时刻点时各所述生产设备的作业状态，获得堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值的步骤，还包括：针对各个时刻点，将所述时刻点时作业状态异常、与所述基准生产设备且所述基准生产设备相邻的作业状态异常的生产设备不相邻的生产设备剔除。7.根据权利要求1所述的生产瓶颈因素处理方法，其特征在于，所述作业数据包括单位时间内的平均故障间隔时间；所述根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备的步骤，包括：统计各所述生产设备单位时间内的平均故障间隔时间；将单位时间内的平均故障间隔时间最小的生产设备确定为瓶颈生产设备。8.根据权利要求1所述的生产瓶颈因素处理方法，其特征在于，所述作业数据包括单位时间内的缺料时长和/或堵料时长；所述根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备的步骤，包括：统计各所述生产设备多个单位时间内的缺料时长和/或堵料时长；根据所述多个单位时间内的缺料时长和/或堵料时长，计算得到单位时间内的平均缺料时长和/或堵料时长；将单位时间内的平均缺料时长和/或堵料时长最大的生产设备确定为瓶颈生产设备。9.根据权利要求1所述的生产瓶颈因素处理方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述多个瓶颈数据集合中的多个报警记录中存在因果关系的报警记录；将存在因果关系的报警记录中除首次报警记录之外的其他报警记录删除。10.一种生产瓶颈因素处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于针对生产线上的各生产设备，获得各所述生产设备的作业数据；确定模块，用于根据各所述生产设备的作业数据，确定出其中的瓶颈生产设备；计算模块，用于针对各所述瓶颈生产设备，利用设备全景状态图算法计算所述瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值；设置模块，用于获得所述瓶颈生产设备的所有报警记录，结合所述堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，将所有报警记录划设至多个瓶颈数据集合中，并对各所述瓶颈数据集合设置对应的处理优先级。11.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器连接的存储器；其中，所述存储器上存储有可被至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器在执行时能够实现如权利要求1至9任意一项所述的方法步骤。12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1至9任意一项所述的方法步骤。

技术总结
本申请提供一种生产瓶颈因素处理方法、装置、电子设备和存储介质，本方案基于生产线上各个生产设备的作业数据确定瓶颈生产设备，并结合设备全景状态图算法确定各个瓶颈生产设备对应的堵、缺料时长临界值和整线停机时长临界值，进而将瓶颈生产设备的所有报警记录进行划分，得到具有不同处理优先级的包含报警记录的瓶颈数据集合，从而可基于处理优先级进行报警事件处理。该方案，可以实现基于优先级的瓶颈因素处理，处理方式更加科学化，可大大有助于提高生产效率。于提高生产效率。于提高生产效率。


技术研发人员：请求不公布姓名
受保护的技术使用者：惠州市海葵信息技术有限公司 深圳市海葵信息技术有限公司
技术研发日：2023.04.03
技术公布日：2023/8/1