嵌入式商业智能BI在智能制造中的应用

针对制造企业的设备监控需求,介绍如何通过BI系统实现生产设备的实时监控与数据分析,提升设备利用率及生产效率。

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一、行业需求

制造企业具有大量的生产资源相关的数据管理需求,包括生产设备、运行监控、物料管理、生产排程等。大部分制造业的信息化系统包括ERP、MES、PDM、MDC、PLM等,核心的生产运营数据也存储在相应系统的后台数据库中。各企业通过逐年的数据积累,形成了大量待挖掘的数据资产。

       同时,对于类似该客户的行业信息化解决方案提供商,他们积累了丰富的行业知识,也通晓例如西门子、SAP、Oracle、用友等大型生产管理软件的系统功能和数据结构,可以根据用户的数据分析需求,从系统后台取数,采用专业的BI分析工具,形成决策辅助系统。在交付标准生产管理系统的同时,为用户提供更多的基于数据价值的增值服务。

 

二、解决方案

1.Wyn Enterprise对接西门子系统流程

Wyn Enterprise具备从生产系统通过其提供的API或者WebService获取Json数据源的能力,通过数据建模能力对数据进行加工,再通过可视化元素进行展示和分析。

 

2.创建报表或仪表板

  1. 1.建立数据源连接

通过直连西门子系统SQL Server或者对接Web Service返回的Json数据,建立数据连接。

  1. 2. 建立数据集和数据模型

使用数据源中的表,利用可视化数据集设计工具或者自定义SQL,创建数据集;用于设计报表和仪表板。

  1. 3.设计报表和仪表板

利用加工好的数据模型,设计报表和仪表板

  1. 4.权限设置

将设计好的文档安装系统权限分配编辑、查看等文档访问权限。

 

3.与制造系统集成

集成内容包括:

  1. 页面集成

统一用户界面,报表和仪表板作为西门子应用系统内嵌页面,统一界面。

     2.用户身份集成

统一身份认证,以客户核心业务系统身份认证体系为主,基于用户安全提供程序,实现SSO单点登录。

     3.权限集成

统一权限体系,以西门子系统用户权限体系为主,实现对数据源、数据集、报表、仪表板等相关资源和数据的权限控制。

 

三、生产设备运行监控案例

该制造业客户主要业务为生产设备机械加工,有镀板车间、铂制造车间、中央生产区、样本车间、模板车间、施工区、密封区等10个作业车间和区域。各车间分布着不同的机加设备,每个设备有自己的编号。一方面由于很多设备都是自动化作业,无人值守,有时会在生成加工过程中会出现设备故障,影响生产作业的正常进行。另一方面,很多设备的设备利用情况无法有效的和生产任务挂钩,造成机加设备产能浪费。因此,为了监控设备运行,提高产能,对设备的运行数据进行监控很有必要。行业信息化咨询商从客户的实际问题出发,推荐采用BI分析系统实时设备监控大屏,展示设备的运行状态、设备利用率、机加完成进度等核心指标,优化生产管理。

实现步骤:

  1. 根据制造设备监控分析需求,与对应数据源建立连接。根据要分析展示的设备运行状态、利用率、工序指标、生产情况等指标需求,加工设计数据集。

​​​​​​

    2.设计可视化大屏看板,展示信息,调整布局,保存预览。

实现效果如下:

(车间设备生产状态)

(生产设备运行状态)

客户通过BI分析系统进行车间设备生产情况实时监控后,各车间的生产调度只需在办公室通过电脑即可进行指挥调度,真正实现了集中调度,统一指挥。同时各生产设备利用率低,部分设备出现异常导致整个工序阻塞等问题也提前暴露出来,便于调度人员对空闲设备分配其他的生产任务。设备故障,运行异常也能第一时间进行告警,便于及时安排工作人员进行设备维护和检修,实现设备利用率的最大化,设备产能的最大化,为企业带来更高的生产效益。

<think>嗯,用户问的是如何在厂测中利用AI分析问题,初步定位问题,然后怎么写专利。首先,我需要理解用户的需求。他们可能是在制造业中,比如组装厂,想要通过AI技术来提升测试效率和故障诊断能力。用户提到的“厂测”应该是指工厂测试,可能涉及生产线上的产品测试或设备测试。他们希望用AI来自动分析测试数据,快速定位问题,减少人工排查的时间。 接下来,我需要考虑用户可能的身份。可能是企业的技术研发人员,或者是专利代理人,或者是初创公司的创始人,想要保护他们的技术创新。用户的深层需求不仅仅是写专利的方法,而是如何将他们的AI技术有效地转化为具有专利保护的技术方案,确保创新点得到法律保护,同时在实际应用中可行。 用户之前的对话历史显示,他们之前询问过如何将专利技术转化为标准化诊断服务,特别是在组装厂测试方面。现在他们进一步询问如何为此写专利,说明他们可能已经有一定的技术方案,但需要指导如何构建专利申请,特别是确保覆盖技术的关键创新点。 接下来,我需要分析如何构建这样的专利。专利写作通常需要明确技术问题、技术方案、创新点和实施方式。在AI应用于厂测的场景中,关键点可能包括数据采集、处理、模型结构、故障定位方法等。需要确保专利权利要求覆盖这些方面,同时突出与现有技术的不同之处。 可能需要考虑几个方面:数据采集的具体方法(比如传感器类型、数据接口)、AI模型的结构(比如使用的神经网络类型、训练方法)、故障定位的算法(比如多模态数据融合、实时分析)、系统架构(比如边缘计算与云计算的协同)等。此外,如何将技术方案具体化,避免过于抽象,以满足专利的实用性要求。 另外,用户可能关心如何避免现有技术的重复,确保新颖性和创造性。例如,现有的故障诊断可能使用传统算法或简单的机器学习,而用户的创新可能在于多模态数据的融合处理,或者特定的模型优化方法,或者在实时性上的改进。这些都需要在专利中明确说明。 还有,专利的权利要求书需要广泛而具体,既要覆盖核心创新,又要避免被轻易绕过。例如,如果创新点在于特定的数据处理流程,那么权利要求需要详细描述该流程的步骤,包括数据采集、预处理、模型输入、输出处理等。同时,可能还需要考虑不同的实施方式,比如不同的硬件配置、软件架构,以增加专利的覆盖范围。 还要注意专利的实施例部分,需要提供具体的实施例子,比如在汽车组装厂测试密封性的案例,说明如何应用该技术方案,这有助于审查员理解发明的实际应用,增强专利的可信度。 最后,用户可能需要知道如何撰写专利说明书,包括技术领域、背景技术、发明内容、附图说明和具体实施方式。特别是要突出技术问题,现有技术的不足,以及本发明的解决方案如何有效解决这些问题。例如,传统方法耗时长、准确性低,而本发明的AI方法能够快速、准确地定位问题,提高生产效率。 总结来说,用户需要的是一个结构化的指导,涵盖专利的各个部分,重点突出创新点,确保技术方案清晰且具有可专利性。同时,可能需要提醒用户进行专利检索,确认新颖性,并考虑国际专利申请的可能性,如果他们的技术有海外市场计划的话。</think>将AI技术应用于工厂测试的问题定位并申请专利,需要围绕**技术创新点、技术方案实施细节、工业适配性**三大维度进行构建。以下是专利撰写的核心要点与实施框架: --- ### **一、专利技术方案设计要点** #### **1. 创新点挖掘** - **多模态数据融合** 区别于传统单维度分析,强调同时处理传感器数据(振动、电流、温度)、视觉数据(工业相机图像)、日志数据(PLC报错码、测试程序输出)的协同分析机制。 *示例权利要求*: “一种基于多源异构数据融合的测试故障定位方法,其特征在于:将时序传感器数据与结构化日志文本通过特征对齐模块进行时空关联,并输入多模态神经网络生成联合诊断结果。” - **轻量化边缘推理** 针对工厂实时性要求,设计模型压缩方案(如知识蒸馏+量化感知训练),使AI模型可在边缘设备(如工控机、嵌入式AI盒子)实现毫秒级响应。 *示例权利要求*: “所述故障诊断模型采用通道剪枝与8位定点量化联合优化方法,在保证诊断准确率≥95%的条件下,模型推理速度提升3.2倍。” - **小样本学习机制** 针对新设备/新故障类型数据不足问题,构建基于迁移学习的元学习框架(如ProtoNet),利用已有故障库实现新故障的快速适配。 *示例权利要求*: “当检测到未知故障模式时,系统自动触发小样本学习模块,通过对比已有故障原型特征,生成增量式诊断规则并更新模型参数。” #### **2. 技术方案架构** ```mermaid graph TD A[测试设备] -->|传感器数据| B[数据采集层] A -->|测试程序日志| B B --> C{预处理模块} C -->|噪声过滤/缺失值填充| D[特征工程] D --> E[多模态AI模型] E --> F[故障定位引擎] F --> G[可视化界面] F --> H[MES/SCADA系统] ``` #### **3. 核心算法描述** - **时序异常检测**: 采用Temporal Convolutional Network(TCN)捕捉振动信号中的瞬态异常(如螺丝松动导致的周期性冲击)。 - **图像缺陷识别**: 设计轻量级YOLOv5变体,在Jetson Nano上实现实时检测(如电子元件错位、焊点虚焊)。 - **日志语义分析**: 使用BERT+BiLSTM模型解析非结构化日志,提取关键错误事件(如“ERR_CODE 0x5F: Motor overload”)。 --- ### **二、专利撰写结构示例** #### **1. 标题** *“基于多模态AI的工厂测试故障定位系统及方法”* #### **2. 技术领域** “本发明涉及工业自动化技术领域,尤其适用于电子产品组装线、汽车零部件测试工站等场景的智能化故障诊断。” #### **3. 背景技术** - 指出传统人工排查效率低(如某汽车厂平均故障修复时间MTTR达2.5小时) - 现有技术缺陷:单维度分析易误判(如仅凭电流数据无法区分电机过载与传感器故障) #### **4. 发明内容** - **系统架构**: 分层次描述数据采集模块、模型推理模块、人机交互模块的联动逻辑。 - **方法流程**: ```python # 伪代码示例关键步骤 def fault_diagnosis(): 采集多源数据 --> 时空对齐 --> 特征提取 --> 模型推理 --> 生成故障定位报告 if 检测到新故障模式: 启动小样本学习 --> 更新模型库 ``` #### **5. 权利要求书** - **独立权利要求**(覆盖核心保护范围): “1. 一种工厂测试故障定位方法,其特征在于包括以下步骤:通过工业总线协议同步获取传感器数据与设备日志;将多源数据输入经过知识蒸馏优化的多模态神经网络模型;输出故障组件定位结果及置信度评分。” - **从属权利要求**(细化技术细节): “2. 如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述多模态神经网络模型包含时序卷积分支、文本编码分支和跨模态注意力融合模块。” #### **6. 实施例** - **场景1**:手机组装线屏幕测试 “当FCT(功能测试)出现‘触摸灵敏度异常’时,系统同步分析压力传感器波形与摄像头捕捉的贴合度图像,在0.8秒内定位到‘真空吸附平台倾斜度超差’。” - **场景2**:新能源电池包气密性检测 “针对‘泄漏率超标’告警,模型关联分析气压曲线突变点与机械臂运动日志,确认为‘密封圈压装力度不足’,推荐调整压装参数至23.5N·m。” --- ### **三、专利布局策略** 1. **核心专利**:保护整体方法框架(如多模态融合机制) 2. **外围专利**: - 数据预处理技术(如针对高频噪声的改进小波去噪算法) - 人机交互方案(AR辅助维修指引系统) - 模型更新机制(基于区块链的分布式模型增量学习) 3. **规避设计**: - 对比已有专利(如US20210173421A1),重点突出本方案在**实时性**(边缘推理)和**可解释性**(故障关联图谱可视化)上的差异化创新。 --- ### **四、技术交底书准备清单** 1. **技术问题**:现有工厂测试中人工排查效率低的具体数据(如某案例中故障误判率达35%) 2. **创新对比**:与现有方案(如基于规则引擎的专家系统)的对比实验数据(故障识别速度提升2倍以上) 3. **实施证据**:算法测试报告(如模型在NXPI i.MX8M Plus上的部署性能指标) 4. **商业价值**:试点工厂的效益数据(如MTTR降低60%,每年节省维护成本$220k) --- 通过以上结构化设计,既可确保专利通过审查,又能为后续技术商业化构筑护城河。建议在撰写时与专利代理人紧密配合,重点强调**工业场景适配性**与**技术效果量化验证**。
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