基于数据挖掘的织物疵点MES系统开发_张操.pdf
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1、第 51 卷 第 8 期2023 年 8 月Cotton Textile Technology基于数据挖掘的织物疵点 MES系统开发张操 向军 潘如如(江南大学,江苏无锡,214122)摘要:针对当前纺织车间织物疵点管理流程中数据化信息采集程度低、疵点信息分析维度复杂、疵点与工种绩效关联等现状,结合其问题的具体表现,设计开发了基于数据挖掘的织物疵点 MES系统。该系统采用编程语言 Java,通过简单页面进行操作,实现了疵点快捷录入、疵点自动评分、品种信息管理、工艺优化推荐、员工绩效计算等功能,能够提高企业的管理效率,降低人工操作成本。该系统使得织物疵点管理操作更加智能和便捷。关键词:织物疵点;
2、织物智能评分;数据挖掘分析;MES系统;疵点率;管理效率中图分类号:TS101.9 文献标志码:B 文章编号:1000-7415(2023)08-0007-04MES system development for fabric defect based on data miningZHANG Cao XIANG Jun PAN Ruru(Jiangnan University,Wuxi,214122,China)Abstract Aimed at current situation of low digitized information collection degree,complex d
3、efect information analysis dimension,and defects relevant with job performance and so on in the process of fabric defect management in textile workshop,a fabric defect MES system based on data mining was designed and developed combining concrete performances of those problems.The programming languag
4、e Java was adopted in the system.Through a simple page to operate,the functions of quick entry of defects,automatic grading of defects,variety information management,process optimization recommendation and staff performance calculation and so on were realized.The management efficiency in enterprises
5、 could be improved and manual operation cost could be reduced.The system made the operation of fabric defect management more intelligent and convenient.Key Words fabric defect,fabric intelligent scoring,data mining analysis,MES system,defect rate,management efficiency织物疵点信息直接决定了织物的质量等级,也是作为企业管理织物品种生
6、产难度、评价生产工艺、设备状况以及考核工作人员的基础数据。但目前企业普遍采用的人工纸质化管理模式,限制了对织物疵点数据的充分挖掘利用。MES 系统是面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统,能够帮助纺织企业高效管理车间生产信息。杨奉伟等1采用 MES 系统结合生产装置开发出竹节纱生产监控系统,在获得包括机器数据等参数细节的同时强化系统分析能力;江豪等2设计开发的帘子布直捻车间 MES 系统,能够有效帮助企业提高车间的管理效率。高效的数据采集方式能够帮助 MES 系统更好地管理生产信息,张慧霞等3从企业实际应用层面出发,利用织机在线联网采集系统实现企业高效管理,提高经济效益;唐麒麟等4采用云边
7、协同的数据采集方式,在工业 5G 传输技术的加持下,通过高并发分布式技术实现基于 HTTP 协议的数据采集。数据挖掘技术在纺织企业 MES 系统中也初具成效,詹俊等5设计出基于数据挖掘的纱线质量管理系统,可以提供纱线质量问题智能分析和质量预测功能,能够帮助企业更好地保证纱线质量;冯勇等6利用大数据挖掘技术和云计算技术实现自动排产,建立针织多维数据模型,实现实时跟踪与异常获取,再针对不同的异常事件完成智能化处理;唐晓凤7阐述了数据挖掘在纺织企业中的应用方向。因此,在解决当前疵点管理问基金项目:国家自然科学基金项目(61976105);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP123001
8、)作者简介:张操(1997),男,在读硕士研究生;潘如如,通信作者,教授,收稿日期:2023-02-20】【7第 51 卷 第 8 期2023 年 8 月Cotton Textile Technology题上,将 MES 系统的高效管理能力、数据挖掘的多维计算能力与疵点管理结合是具有可行性和必要性的,但是国内未见疵点管理与 MES 系统、数据挖掘结合的相关报道。目前纺织企业对织物疵点信息的采集还没有使用快捷智能化的录入方式,信息的利用还停留在基本的数据统计阶段,数据挖掘有待深入。为此,本研究基于数据挖掘,采用软件和硬件结合的方式开发了织物疵点 MES 系统,并在此基础上,提出利用疵点信息对织物
9、品种、生产机台、各类员工(挡车工、机工、班长、验布工等)进行评价与考核。1 系统总体设计1.1软件设计本系统前端使用 VUE 框架,后端使用 Spring Boot 框架,登录使用 Spring Security 安全访问控制框架,前后端数据交互使用 JWT 方式,数据库使用 MySQL8.0 版本,数据库与后台连接采用Mybatis 方式。所选用技术均为当前互联网技术中的主流技术框架,保证了该系统的稳定性和持久性,具有较长的生命力和强大的灵活性。1.2硬件设计本系统结合长度记录器、扫码枪等进行数据采集。长度记录器通过记录机器转轴的圈数实现自动记录疵点位置以及布卷实际长度。扫码枪扫描规范化的布
10、卷条形码,实现录入布卷类别、生产机器等信息。1.3疵点录入设计疵点数据录入包括疵点种类、属性信息(长宽、面积、周长、位置等)、布卷信息、相关人员、评分等信息。在实际录入时,只需要在移动端或 PC端设备进行简单点击选项,输入疵点属性信息,即可完成疵点信息录入。布卷信息包括品种信息、生产机器信息、生产人员信息。使用扫码枪扫描布卷条码信息,通过将条码信息规范化处理获取相应信息。相关人员通过选择疵点类型,将生产人员信息中与该类疵点相关联的人员信息与疵点进行绑定。疵点种类是直接按钮化显示在前端页面,包括疵点种类名称、属性信息等。点击疵点类型按钮后,属性信息会自动变化为对应属性。属性信息(除位置信息外)需
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