0  引言

    為實(shí)現(xiàn)電能計(jì)量器具“整體式授權(quán)、自動化檢定、智能化倉儲、物流化配送”的目標(biāo)，國家電網(wǎng)公司所屬省級計(jì)量中心利用各類自動化、信息化技術(shù)，在計(jì)量器具的自動化檢定、智能化倉儲等方面進(jìn)行大量的研究和應(yīng)用^[1-5]，建立起包含單相電能表檢定系統(tǒng)、三相電能表檢定系統(tǒng)、互感器檢定系統(tǒng)、采集終端檢測系統(tǒng)、智能倉儲系統(tǒng)等“四線一庫”系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模計(jì)量器具的自動化集中檢定檢測，同時(shí)建設(shè)了統(tǒng)一的省級計(jì)量生產(chǎn)調(diào)度平臺，實(shí)現(xiàn)對計(jì)量生產(chǎn)和業(yè)務(wù)的全方位管控，及計(jì)量資產(chǎn)全壽命周期范圍的集約管理和資源優(yōu)化配置^[6]。

    計(jì)量器具自動化檢定涉及自動化檢定系統(tǒng)、輸送系統(tǒng)（輸送線或自動導(dǎo)引車AGV）、智能倉儲系統(tǒng)等多個(gè)環(huán)節(jié)系統(tǒng)，綜合考慮各環(huán)節(jié)的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)不同環(huán)節(jié)之間的協(xié)調(diào)控制，優(yōu)化各環(huán)節(jié)的任務(wù)分配和調(diào)度是進(jìn)一步提高計(jì)量生產(chǎn)效率和設(shè)備利用率的關(guān)鍵。目前，針對計(jì)量自動化生產(chǎn)系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的問題，已有許多專家開展了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[7]利用逐級分層建模方法對自動化檢定過程進(jìn)行建模和監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)虛擬巡檢和協(xié)同故障處理，從而提高生產(chǎn)效率；文獻(xiàn)[8]提出了一種改進(jìn)的人工魚群算法，有效解決了智能立庫的出入庫作業(yè)調(diào)度優(yōu)化問題；文獻(xiàn)[9]針對三相電能表外觀、接線方式等方面的差異，研發(fā)了基于一體化載表托盤、多重定位技術(shù)、柔性控制技術(shù)的柔性檢定系統(tǒng)；文獻(xiàn)[10]和文獻(xiàn)[11]研究了影響檢定流水線運(yùn)行效率的因素和調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型，并分別提出了基于可拓層次法的改進(jìn)動態(tài)優(yōu)先級調(diào)度策略和改進(jìn)的遺傳禁忌混合算法；文獻(xiàn)[12]分析了各環(huán)節(jié)系統(tǒng)之間的相互關(guān)系、影響因子和制約條件，提出了一種分區(qū)分線體分單元分散調(diào)度的優(yōu)化調(diào)度策略；文獻(xiàn)[13]分析了電能表檢定項(xiàng)的耗時(shí)情況，提出了提高檢測效率的檢定試驗(yàn)時(shí)間優(yōu)化模型和方案。

    各網(wǎng)省計(jì)量中心通過對“四線一庫”系統(tǒng)采取調(diào)整結(jié)構(gòu)布局、優(yōu)化生產(chǎn)節(jié)拍、全線分段、增加緩存區(qū)等手段，并由省級計(jì)量生產(chǎn)調(diào)度平臺實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)聯(lián)動控制，在理想狀態(tài)下可達(dá)到最大的生產(chǎn)效率和設(shè)備利用率。然而由于“四線一庫”系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)均由各自獨(dú)立的作業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際控制，生產(chǎn)控制策略彼此獨(dú)立且缺乏統(tǒng)一監(jiān)管，在實(shí)際生產(chǎn)過程中當(dāng)遇到異?；蚬收蠒r(shí)因無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的協(xié)同調(diào)度和故障處理，易導(dǎo)致因局部異常而產(chǎn)生的整體產(chǎn)能大幅下降。針對上述問題，本文分析了計(jì)量自動化檢定生產(chǎn)現(xiàn)狀和問題，通過標(biāo)準(zhǔn)化接入實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)交互和數(shù)據(jù)融合，并在一體化生產(chǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控基礎(chǔ)上，基于在線的故障診斷和生產(chǎn)效能評估，動態(tài)地調(diào)整生產(chǎn)策略，實(shí)現(xiàn)對自動化生產(chǎn)的柔性調(diào)度。

1  計(jì)量自動化生產(chǎn)現(xiàn)狀及問題

    計(jì)量自動化生產(chǎn)“四線一庫”系統(tǒng)包括單相電能表檢定系統(tǒng)、三相電能表檢定系統(tǒng)、互感器檢定系統(tǒng)、采集終端檢測系統(tǒng)和智能倉儲系統(tǒng)。按照工藝和應(yīng)用設(shè)備的不同，目前主要存在自動化流水線和檢定臺+AGV兩種應(yīng)用模式。自動化流水線模式主要以自動化檢定流水線為核心，輔以輸送線與智能立庫接駁。各檢定檢測支線采用并聯(lián)設(shè)計(jì)，獨(dú)立運(yùn)轉(zhuǎn)，互不影響。計(jì)量器具通過輸送線從庫房接駁處輸送到檢定區(qū)，由各類檢定檢測裝置完成身份識別、耐壓測試、外觀檢查、功能及誤差檢測、分揀、貼標(biāo)、封印等步驟，最后完成組箱組垛并回庫，全程通過自動化輸送線實(shí)現(xiàn)計(jì)量器具的流轉(zhuǎn)。檢定臺+AGV模式以檢定臺為核心，輔以掛表機(jī)器人和AGV搬運(yùn)車等設(shè)備。計(jì)量器具通過AGV從智能立庫接駁處輸送到檢定區(qū)，由掛表機(jī)器人掛接到檢定臺的檢定表位上，同時(shí)進(jìn)行身份識別，檢定臺完成耐壓測試、功能及誤差檢測后再由AGV輸送到流水線單元，完成外觀檢查、分揀、封印、貼標(biāo)等工序，最后組箱組垛并回庫。

    目前，各“四線一庫”計(jì)量自動化生產(chǎn)系統(tǒng)實(shí)質(zhì)上都由各自獨(dú)立的作業(yè)管理系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際控制和管理，各系統(tǒng)的生產(chǎn)運(yùn)行控制策略彼此獨(dú)立，未形成一體化的數(shù)據(jù)融合和實(shí)時(shí)的生產(chǎn)協(xié)同調(diào)度。計(jì)量自動化生產(chǎn)在應(yīng)用過程中主要存在以下問題：

    （1）缺乏統(tǒng)一的運(yùn)行監(jiān)控，管理人員缺乏對計(jì)量檢定資源的實(shí)時(shí)掌控，生產(chǎn)異常不易發(fā)現(xiàn)，無法發(fā)揮出最大產(chǎn)能。

    （2）缺乏實(shí)時(shí)的生產(chǎn)協(xié)調(diào)調(diào)度，在發(fā)生故障時(shí)無法對檢定策略根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，重新分配生產(chǎn)資源，導(dǎo)致生產(chǎn)效率下降。

    （3）缺少對檢定生產(chǎn)各環(huán)節(jié)和總體的生產(chǎn)效能評估，無法定位生產(chǎn)薄弱環(huán)節(jié)，檢定策略優(yōu)化調(diào)整缺少決策依據(jù)。

2  柔性調(diào)度技術(shù)架構(gòu)

2.1  總體思路

    計(jì)量自動化檢定系統(tǒng)是典型的剛性生產(chǎn)系統(tǒng)，可采用更換柔性自動化生產(chǎn)設(shè)備、聯(lián)線技術(shù)、應(yīng)用自動化控制和管理技術(shù)等方式實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)，由于各網(wǎng)省生產(chǎn)線已經(jīng)成型，設(shè)備改造難度大，且生產(chǎn)設(shè)施來自多個(gè)廠商，設(shè)備聯(lián)線的可操作性也不強(qiáng)，因此本文采用的柔性生產(chǎn)調(diào)度方法從自動化控制和管理技術(shù)入手，根據(jù)自動化生產(chǎn)全過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控結(jié)果，通過動態(tài)地調(diào)整生產(chǎn)策略實(shí)現(xiàn)柔性的生產(chǎn)調(diào)度。

    計(jì)量自動化檢定各系統(tǒng)均是按照設(shè)定的生產(chǎn)節(jié)拍運(yùn)作，生產(chǎn)節(jié)拍反映了檢定設(shè)施每完成一只計(jì)量器具檢定檢測所花費(fèi)的時(shí)間，合理設(shè)計(jì)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)節(jié)拍，可保證整個(gè)自動化檢定的生產(chǎn)效率。在實(shí)際生產(chǎn)中由于設(shè)備異常、檢定任務(wù)切換等原因，各系統(tǒng)很難達(dá)到既定的生產(chǎn)節(jié)拍，因此通過監(jiān)控自動化檢定各系統(tǒng)的實(shí)際節(jié)拍并實(shí)時(shí)地定位生產(chǎn)中的低效薄弱環(huán)節(jié)，是實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)調(diào)度的基礎(chǔ)。以生產(chǎn)節(jié)拍為切入點(diǎn)，梳理各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的影響因素，基于實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源異常告警和故障診斷；針對實(shí)際生產(chǎn)情況動態(tài)地調(diào)整生產(chǎn)策略，并通過監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)驗(yàn)證和分析比對調(diào)整結(jié)果，最終形成柔性生產(chǎn)調(diào)度策略庫和聯(lián)動控制方案。

2.2  技術(shù)框架

    在省級計(jì)量生產(chǎn)調(diào)度平臺中通過標(biāo)準(zhǔn)化集成與接入技術(shù)，與各業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)及生產(chǎn)控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)對接和數(shù)據(jù)融合，對生產(chǎn)全過程實(shí)時(shí)監(jiān)控。建立故障診斷模型，提取和識別異常信息，并通過建立異常處理機(jī)制對異常問題快速定位處理。梳理各生產(chǎn)環(huán)節(jié)影響因素，建立生產(chǎn)效能評估模型和全過程效能評估方法，結(jié)合監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和故障診斷結(jié)果以量化手段實(shí)時(shí)在線評估生產(chǎn)效能。評估結(jié)果用于指導(dǎo)生產(chǎn)節(jié)拍和生產(chǎn)策略的調(diào)整，通過比對分析調(diào)整前后的實(shí)際生產(chǎn)效率，逐步固化形成優(yōu)化調(diào)度策略和協(xié)調(diào)控制方案。技術(shù)框架如圖1所示。

    通過抽取“四線一庫”各系統(tǒng)關(guān)鍵信息，形成生產(chǎn)信息集成數(shù)據(jù)模型，通過標(biāo)準(zhǔn)化集成和接入接口實(shí)現(xiàn)各生產(chǎn)系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)則從計(jì)量生產(chǎn)調(diào)度平臺中獲取，經(jīng)信息和數(shù)據(jù)融合后實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)全過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

    為每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)制定調(diào)度策略，使各生產(chǎn)系統(tǒng)、各環(huán)節(jié)能夠協(xié)調(diào)生產(chǎn)，同時(shí)對生產(chǎn)異常和設(shè)備異常進(jìn)行告警。通過建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障在線診斷模型，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)施異常及故障的在線診斷和預(yù)警。

    根據(jù)系統(tǒng)的生產(chǎn)流程和各環(huán)節(jié)生產(chǎn)設(shè)施的功能的不同，從日常監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中找出影響生產(chǎn)效能的關(guān)鍵性因素，建立評價(jià)指標(biāo)，利用多層次模糊綜合評價(jià)方法實(shí)現(xiàn)對檢定生產(chǎn)效能的量化評估，避免評價(jià)因素的模糊性和不確定性影響最后的評估結(jié)果。

    以生產(chǎn)效能評估結(jié)果為基礎(chǔ)，結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建生產(chǎn)策略庫，將設(shè)備層、任務(wù)層、業(yè)務(wù)層的控制手段進(jìn)行統(tǒng)一和整合，利用省級計(jì)量生產(chǎn)調(diào)度平臺的自動化控制和管理技術(shù)實(shí)現(xiàn)“四線一庫”檢定生產(chǎn)的柔性調(diào)度，達(dá)到優(yōu)化生產(chǎn)的目的。

3  關(guān)鍵技術(shù)及難點(diǎn)

3.1  標(biāo)準(zhǔn)化集成與接入

    標(biāo)準(zhǔn)化集成與接入實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)的融合，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來自計(jì)量生產(chǎn)調(diào)度平臺，包括資產(chǎn)檔案、生產(chǎn)任務(wù)信息、業(yè)務(wù)匯總與統(tǒng)計(jì)、業(yè)務(wù)異常信息等；生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)來自各“四線一庫”系統(tǒng)，包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、異常告警等。兩類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)頻度和采集方式不同，通過獨(dú)立的前置系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成和融合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)全過程監(jiān)控功能。架構(gòu)如圖2所示。

    業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從計(jì)量生產(chǎn)調(diào)度平臺中抽取，生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)通過Web Service方式從“四線一庫”系統(tǒng)中獲取，在前置系統(tǒng)中根據(jù)生產(chǎn)設(shè)施監(jiān)控模型進(jìn)行一體化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)碼、匹配和集成后，作為全過程監(jiān)控和生產(chǎn)效能分析的數(shù)據(jù)源。

    多源數(shù)據(jù)融合基于全局統(tǒng)一的生產(chǎn)設(shè)施身份識別標(biāo)識編碼，包括自動化檢定生產(chǎn)單元編碼、智能倉儲生產(chǎn)單元編碼和異常告警編碼等。自動化檢定生產(chǎn)單元編碼格式為：設(shè)備廠商_檢定方式_設(shè)備類別_線體編號_單元編號_單元序號，智能倉儲生產(chǎn)單元編碼格式為：設(shè)備廠商_設(shè)備類別_區(qū)域編號_單元編號_單元序號，異常告警編碼由設(shè)備廠商、設(shè)備類別、單元編號、序列等組成。根據(jù)數(shù)據(jù)類型和實(shí)時(shí)性要求不同，分別采用定時(shí)接口、狀態(tài)變化接口、異常告警接口上送數(shù)據(jù)。定時(shí)接口應(yīng)用于檢定系統(tǒng)中生產(chǎn)節(jié)拍較短、切換頻度較高的單元，如外觀檢查、封印貼標(biāo)等，一般數(shù)據(jù)上送頻度為分鐘級；狀態(tài)變化接口應(yīng)用于檢定系統(tǒng)中生產(chǎn)節(jié)拍較長、切換頻度較低的單元，如耐壓、誤差檢測等，只在狀態(tài)或運(yùn)行數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)一次性打包上送；異常告警信息實(shí)時(shí)性要求最高，在檢定系統(tǒng)探測到異常或異?；謴?fù)時(shí)實(shí)時(shí)主動上送。數(shù)據(jù)交互主要采用Web Service方式，在數(shù)據(jù)量較大時(shí)輔以中間數(shù)據(jù)庫，例如在批量上報(bào)檢定結(jié)論及過程數(shù)據(jù)時(shí)。根據(jù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求，數(shù)據(jù)處理主要包括批量處理和即時(shí)處理兩種方式，前置系統(tǒng)接收到數(shù)據(jù)包后解析并提取設(shè)備標(biāo)識，然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的處理對象并進(jìn)行校驗(yàn)，如果不通過則返回錯誤信息；對于周期性上送的數(shù)據(jù)，當(dāng)?shù)竭_(dá)既定的時(shí)間窗口或緩存的數(shù)據(jù)包大小達(dá)到閾值時(shí)啟動數(shù)據(jù)處理，對于異常告警等數(shù)據(jù)則在接收后立即處理。

3.2  故障在線診斷

    基于計(jì)量自動化生產(chǎn)全過程監(jiān)控，建立故障診斷模型，提取和識別異常信息，建立異常處理機(jī)制，可提高故障檢測定位和處理的及時(shí)性。采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法，將初始故障信息訓(xùn)練學(xué)習(xí)樣本，通過故障信號的提取、自動識別和推理實(shí)現(xiàn)在線的分析和診斷。故障在線診斷流程如圖3所示。

    針對計(jì)量自動化生產(chǎn)系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的功能分工，提取和篩選各環(huán)節(jié)監(jiān)測數(shù)據(jù)項(xiàng)，構(gòu)建計(jì)量生產(chǎn)影響因素指標(biāo)體系。梳理分析計(jì)量生產(chǎn)集中監(jiān)測數(shù)據(jù)，選取合適的故障影響因素作為自變量，故障類別作為因變量，構(gòu)建診斷專家?guī)?，故障影響因素選取故障發(fā)生前和發(fā)生時(shí)的所有異常數(shù)據(jù)。

    通常一個(gè)故障現(xiàn)象包含多個(gè)故障影響因素，各因素間可能存在高度相關(guān)性，通過對故障影響因素進(jìn)行主成分分析，消除因素之間的相對共線性，并對高維度變量空間進(jìn)行降維處理。計(jì)量自動化檢定系統(tǒng)故障在線診斷技術(shù)基于主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，包括建模和診斷兩個(gè)階段。在建模階段，選取故障發(fā)生之前或發(fā)生時(shí)存在突變或異常的生產(chǎn)設(shè)施狀態(tài)信息、生產(chǎn)節(jié)拍、故障告警等數(shù)據(jù)作為故障影響因素，應(yīng)用合并、剔除、歸類等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，例如將故障時(shí)間、運(yùn)行時(shí)長計(jì)算合并為故障時(shí)間占比，剔除位置坐標(biāo)等對故障判斷無影響的數(shù)據(jù)等；預(yù)處理完成后利用主成分分析法影響因素進(jìn)行線性組合，降低向量維度，提高輸入數(shù)據(jù)對故障的敏感度，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算后形成故障診斷模型。在診斷階段，將實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)作為輸入，分析提取故障影響因素，并應(yīng)用在線診斷模型定位故障原因。

    將故障在線診斷應(yīng)用于故障預(yù)警，可根據(jù)實(shí)際需要人工定義診斷周期，并可隨時(shí)進(jìn)行故障在線診斷與停止診斷。當(dāng)診斷出存在故障時(shí)，系統(tǒng)給出相應(yīng)的警示以及診斷出的故障信息，提示故障處理；當(dāng)故障消除，故障診斷狀態(tài)會自動化變更為恢復(fù)正常。診斷出的故障樣本可自動記錄在樣本篩選庫中，同時(shí)將故障樣本的關(guān)鍵指標(biāo)記錄在樣本篩選庫中；對樣本庫進(jìn)行篩選，將典型的故障樣本升級至專家?guī)?，并對新增故障樣本重新建模，診斷模型進(jìn)行修復(fù)學(xué)習(xí)，進(jìn)一步完善模型。

3.3  生產(chǎn)效能評估

    在生產(chǎn)全過程監(jiān)控的基礎(chǔ)上，基于集中監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)效能評估模型，實(shí)現(xiàn)對計(jì)量檢定生產(chǎn)的量化評估，為日常生產(chǎn)和運(yùn)維提供有力支撐。針對計(jì)量自動化檢定生產(chǎn)影響因素多、關(guān)系復(fù)雜的特點(diǎn)，采用一種多層次模糊綜合評估方法對生產(chǎn)效能進(jìn)行評估。計(jì)量檢定生產(chǎn)效能體現(xiàn)在生產(chǎn)節(jié)拍、效率和質(zhì)量等方面，因此從生產(chǎn)和管理兩個(gè)方面構(gòu)建生產(chǎn)效能評估指標(biāo)體系，運(yùn)行屬性反映生產(chǎn)設(shè)施單元的效率、穩(wěn)定性和生產(chǎn)質(zhì)量，管理因素反映了生產(chǎn)安排的計(jì)劃性和合理性。以單相電能表自動化檢定為例，其主要的評估指標(biāo)如表1所示。

    評估完成后，將結(jié)果反饋到生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，基于生產(chǎn)策略庫和日常運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)對生產(chǎn)策略進(jìn)行調(diào)整。由于策略調(diào)整后的生產(chǎn)效能是一種穩(wěn)態(tài)響應(yīng)，需要一段時(shí)間才能體現(xiàn)，因此在達(dá)到穩(wěn)態(tài)后，需要應(yīng)用新的實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)對檢定生產(chǎn)進(jìn)行再次評估，判斷策略調(diào)整的效果，之后可重復(fù)上述步驟，以要達(dá)到生產(chǎn)效能優(yōu)化的目的。

3.4  柔性調(diào)度方法

    面對“四線一庫”系統(tǒng)剛性自動化生產(chǎn)的現(xiàn)狀，從自動化控制和管理技術(shù)入手，以效能評估結(jié)果為基礎(chǔ)，結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建生產(chǎn)策略庫，將設(shè)備層、任務(wù)層、業(yè)務(wù)層的控制手段進(jìn)行統(tǒng)一和整合，利用現(xiàn)有條件實(shí)現(xiàn)“四線一庫”系統(tǒng)的柔性調(diào)度。構(gòu)建生產(chǎn)策略庫以日常檢定生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，旨在當(dāng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，能夠參照生產(chǎn)策略庫找出對策或觸發(fā)控制手段，也可直接進(jìn)行干預(yù)，驗(yàn)證有效后可補(bǔ)充完善柔性調(diào)度策略庫。

    常用的柔性調(diào)度協(xié)調(diào)控制方法主要有指定任務(wù)作業(yè)區(qū)、調(diào)節(jié)任務(wù)優(yōu)先級、取消待執(zhí)行任務(wù)、更改計(jì)劃數(shù)量或增加臨時(shí)計(jì)劃等，通過觸發(fā)基本控制手段，可使某一生產(chǎn)單元的節(jié)拍或整體節(jié)拍發(fā)生改變，使計(jì)量檢定生產(chǎn)重新達(dá)到平衡，從而達(dá)到優(yōu)化生產(chǎn)的目的。日常生產(chǎn)中幾種典型場景的柔性調(diào)度和協(xié)調(diào)控制方案如下。

    （1）生產(chǎn)單元發(fā)生故障。某一生產(chǎn)單元發(fā)生故障，對此單元進(jìn)行“隔離”，即此后生產(chǎn)流程中不在使用此生產(chǎn)單元，通知檢定系統(tǒng)將生產(chǎn)節(jié)拍降低，通過控制緩沖區(qū)容量，使倉儲出入庫節(jié)拍緩慢下降。

    （2）緩沖區(qū)溢出。緩沖區(qū)內(nèi)周轉(zhuǎn)箱過多，導(dǎo)致緩沖區(qū)有充滿的風(fēng)險(xiǎn)，若緩沖區(qū)還未充滿，則通知倉儲系統(tǒng)降低出庫節(jié)拍，觀察緩沖區(qū)情況和檢定節(jié)拍；若緩沖區(qū)接近或已經(jīng)充滿，則通知現(xiàn)場人員人工將周轉(zhuǎn)箱搬下，觀察緩沖區(qū)情況和檢定節(jié)拍，視情況決定是否降低生產(chǎn)節(jié)拍。

    （3）檢定任務(wù)即將結(jié)束。檢定任務(wù)將要結(jié)束時(shí)，通知現(xiàn)場人員制定檢定任務(wù)，系統(tǒng)控制任務(wù)下發(fā)時(shí)機(jī)，保證檢定線能夠連續(xù)生產(chǎn)。

    （4）檢定計(jì)劃制定不合理。根據(jù)歷史檢定能力進(jìn)行整個(gè)計(jì)劃工作時(shí)間檢定量的預(yù)測，若與檢定計(jì)劃差距較大，則通知檢定人員更正檢定計(jì)劃或發(fā)起臨時(shí)檢定計(jì)劃。

4  結(jié)語

    本文提出了一種基于自動化控制和管理技術(shù)實(shí)現(xiàn)電能計(jì)量器具自動化檢定柔性生產(chǎn)調(diào)度的方法。通過標(biāo)準(zhǔn)化集成及接入技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)的融合對接和計(jì)量生產(chǎn)全過程實(shí)時(shí)監(jiān)控，建立了故障在線診斷模型和異常處理機(jī)制，對異常問題快速定位處理，在生產(chǎn)效能評估的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)調(diào)度策略庫的構(gòu)建與在線優(yōu)化?；陂L時(shí)間的運(yùn)行數(shù)據(jù)可優(yōu)化故障在線診斷和生產(chǎn)效能評估模型，后續(xù)研究將利用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段提高分析的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，進(jìn)一步完善協(xié)調(diào)控制和柔性生產(chǎn)調(diào)度策略庫。

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作者信息:

山憲武1，李新泉1，于  靜1，劉夢爽1，冉  懿1，李魁雨2

（1． 國網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學(xué)研究院計(jì)量中心，新疆 烏魯木齊830000；

2. 深圳市國電科技通信有限公司，廣東 深圳518031）