专利汇可以提供一种智能工厂生产大数据结构化管理方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种智能工厂生产 大数据 结构化管理方法,涉及智慧化管理技术领域,该管理方法包括以下步骤:订单系统集中获取订单数据并将数据传递给ERP系统;ERP系统根据这些数据确定订单码数、交货日期、款式、工艺工序、合同和价格信息,并且将结果导入到MES生产执行系统;MES生产执行系统收到ERP系统数据信息后,进行生产匹配;MES生产执行系统制定成品入库管理报告和成品出运管理方法,做成成品报表,本发明避免了手工录入丢失数据和数据不关联的情况,实现有效协同管理;本发明通过对服装参数、生产工艺进行统一制定和管理,实现标准化管理,确保产品 质量 ;本发明既能够保证成品服装的交货时间,又能够提高生产效率,缩短生产周期。,下面是一种智能工厂生产大数据结构化管理方法专利的具体信息内容。
1.一种智能工厂生产大数据结构化管理方法,其特征在于,所述管理方法包括以下步骤:
步骤一、订单系统集中获取订单码数、交货期日、款式物料清单、工艺工序信息和完整价格体系数据,并将数据传递给ERP系统;
步骤二、ERP系统根据这些数据确定订单码数、交货日期、款式、工艺工序、合同和价格信息,并且将结果导入到MES生产执行系统;
步骤三、MES生产执行系统收到ERP系统数据信息后,进行生产匹配并且将数据信息匹配到智能剪裁中心、智能缝合中心和智能后整中心,做到供需平衡;
步骤四、MES生产执行系统将收集到的缝制管理中心数据库信息,通过检验、整烫和包装工序传送到成品管理中心,制定成品入库管理报告,通过MES生产执行系统制定成品出运管理方法,做成成品报表。
2.根据权利要求1所述的智能工厂生产大数据结构化管理方法,其特征在于,所述步骤三中生产匹配具体操作为MES生产执行系统收到ERP系统数据信息后到面辅料仓库ERP系统抓取仓库数据,进行仓库入库管理和仓库发料管理。
3.根据权利要求1所述的智能工厂生产大数据结构化管理方法,其特征在于,所述步骤三中智能剪裁中心具体控制步骤如下:
A1:MES生产执行系统收到ERP系统数据后将信息传递给GST系统,所述GST系统将服装生产参数分解成包括衣领、袖子、前片、后片、口袋、纽扣、拉链等信息数据并且根据分解参数制定成CAD图;GST系统将分解参数和CAD图反馈给MES生产执行系统;
A2:MES生产执行系统分析收集到的GST系统提供的服装的分解参数并将分解参数下发到裁剪管理系统,制定裁剪生产计划和裁剪计划书;MES生产执行系统分析CAD图,并下发到服装CAD子系统,服装CAD子系统将GST系统提供的CAD图进行数据转化,获得裁剪数据;
A3:MES生产执行系统根据剪裁数据控制智能铺布机进行铺布、智能裁床进行裁剪,MES生产执行系统将获得的裁片进行二维码管理,通过扫码枪将整理好的裁片数据上传到MES生产执行系统,MES生产执行系统制定裁剪管理中心数据库。
4.根据权利要求1所述的智能工厂生产大数据结构化管理方法,其特征在于,所述步骤三中智能缝合中心具体控制步骤如下:
B1: GST系统将服装生产参数分解成包括衣领、袖子、前片、后片、口袋、纽扣、拉链等信息数据并且根据这些信息数据制定成人工机位排布图和生产工序,GST系统将人工机位排布图和生产工序反馈给MES生产执行系统;
B2:MES生产执行系统将裁剪管理中心数据库信息、人工机位排布图和生产工艺工序信息分发到缝制管理中心,制定缝制生产计划;
B3: 缝制管理中心根据人机工位图排布,将信息上传到合适的智能工位机系统;缝制管理中心将工艺工序分析数据传递到智能吊挂系统,智能吊挂系统接到指令后,按照顺序进行生产分配;智能工位机系统将智能吊挂系统的数据上传到MES生产执行系统,MES生产执行系统将数据制成缝制管理中心数据库。
5.根据权利要求1所述的智能工厂生产大数据结构化管理方法,其特征在于,所述订单系统录入信息后,ERP系统能够直接与GST数据系统中已保存的服装信息进行匹配,若订单信息与现有保存数据匹配,则直接调用现有数据包进行生产。
6.根据权利要求1所述的智能工厂生产大数据结构化管理方法,其特征在于,所述MES生产执行系统将智能裁剪中心、智能缝制中心和智能后整中心的生产进度信息实时传递给液晶看板和手机终端,员工可以实时观察到智能裁剪中心、智能缝制中心和智能后整中心的生产进度。
7.根据权利要求1所述的智能工厂生产大数据结构化管理方法,其特征在于,所述GST系统能够通过对音频和视频进行参数化分解获取服装参数。
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