在智慧工厂中可视化监测流水线的状态(Visual Diagnostics of Assembly Line Performance in Smart Factories)

工业4.0受到越来越多的关注,这促进了“智慧工厂”的提出。智慧工厂与传统的制造业相比,它具有高度的数字化。每个状态的改变都可以被记录和存储起来,能够使管理员很快发现异常并且解决。工厂中的流水线由一系列的工作站组成,其中每个工作站对应产品的一种状态。产品在生产过程中,记录下产品在每个阶段的状态。这篇文章提出了一个对制造业大数据数据分析的可视化分析系统。它能够对流水线进行实时追踪和分析历史数据。能够监测出流水线的异常事件和对其进行预测分析[1]。

ViDX

图1. 系统概览

这项工作的主要贡献在于:

1. 设计和实现了一个交互性可视化监测流水线原型系统,并且评估了其有效性和实用性。

2. 应用并且扩展了马雷图(Marey’s graph)。介绍了一种时间感知异常可视化聚集技术。通过该项技术可以定义异常事件和支持对大量制造业数据发现异常并且处理。

3. 提出了两种交互性技术,一种基于分数位刷选和另一种是抑郁标签传播算法。

在介绍可视分析系统之前,我将简要的介绍下数据结构。

linedata

图2. 流水线示意图

流水线是有工作站组成,产品从一个工作站到另一个工作站,最后形成产品。流水线是一个有向无环图。产品从s1和s2开始出现最后在s10结束,s3和s3’是一个并行的过程,s4.5是一个附件的过程。

图1所示是系统的概览,ViDX系统包括八个部分:

图1(a)使用马雷图(Marey’s graph)表示产品在不同工作站的时间分布;图1(b)使用日历图表示每天所生产产品的分布。我们可以在(b)图中选择连续的天数,然后在图1(c)中看到更为详细的分布信息;图1(d)表示每个站点循环时间的分布;图1(e)表示产品生产线的拓扑关系,为了方便表示,使用有序序列表示;图1(f)使用雷达图(Radial Graph)监测实时的数据;图1(g)模拟工作站的3D模型;图1(h)表示的监测出的异常数据日志。

设计流程主要包括以下四个部分:

Marey’s graph

图3. 使用马雷图表示支制造过程数据

马雷图[1]是常用来表示火车或者公交车的时刻表,其中每一个时间轴用来表示一个火车或公交站点,时间点之间的连线表示车辆到达站点的时间。我们使用马雷图用来表示流水线,每个工作站对应火车或者公交站,折线表示产品的生产流程。图3左图表示流水线是正常的,中间的图表示流水线中间暂停了一段时间,这可能是由错误或者正常的休息时间导致的,右边的表示流水线中间暂停去处理未被处理的数据。

aggregation

图4. 时间感知异常可视化聚集

每个产品生产过程使用一条折线表示,会使得看起来比较乱,为了避免这种情况,我们使用贪心算法计算折线之间的距离,当其距离超过一定的阈值,我们将这些折线进行合并,这样可以在呈现清晰的同时可以突出异常的生产过程。

radar

图5. 使用雷达图实时监测产品线

图5使用同轴的圆表示产品的生产流程,灰色圆环表示在该工作站处理过的产品,圆环的长度表示处理该产品所用的时间,高亮出的蓝色圆环表示当前正在生产的产品,橘红色的圆环表示异常事件。

Quantiles Brush

图6. 分位度刷选

我们可以在每个站点上选择产品正常的停留时间范围,以此作为合并折线的约束条件。

Samples Brush

图7. 样例刷选

我们可以刷选一部分折线,定义为正常的模式,然后使用k邻近法来监测其他折线是否异常。

ViDXcase1

图8. 使用马雷图监测异常

图8(a)表示休息时候产品暂停生产;图8(b)表示生产线被打断几次;图8(c)表示一些产品被推迟生产;图8(d)表示部分生产线被打断。

这篇文章提出了一个非常实用的对流水线可视化和自动检测的系统。如果能够将该系统长时间应用在真实的产品生产线上,该系统可以收集用户活动行为和一些有用的数据。基于自动监测出的事件,可以定义复合事件。长远来看,根据这些收集来的事件,可以进行预测分析。

[1] P. Xu; H. Mei; L. Ren; W. Chen, “ViDX: Visual Diagnostics of Assembly Line Performance in Smart Factories,” in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol.PP, no.99, pp.1-1

[2] E. R. Tufte. The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, Cheshire, CT, USA, 1986.

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