涂娟，邱武，胡曦*

（1.江漢大學(xué)人工智能學(xué)院；人工智能研究院，湖北武漢430056；2.湖北瀛通通訊線材股份有限公司，湖北咸寧437400）

0 引言

制造業(yè)是國(guó)家經(jīng)濟(jì)的主體，隨著近些年物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)引領(lǐng)工業(yè)4.0的到來(lái)，為把握時(shí)代契機(jī)，搶占國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)略制高點(diǎn)，我國(guó)發(fā)布了《中國(guó)制造2025》等一系列重大戰(zhàn)略方針，推動(dòng)信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的深度融合，推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的跨越式發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)制造業(yè)“大國(guó)”向“強(qiáng)國(guó)”的轉(zhuǎn)型升級(jí)［1-2］。管理和生產(chǎn)的信息化是未來(lái)企業(yè)智能制造的重要組成部分，對(duì)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的自動(dòng)提取和存儲(chǔ)依賴于數(shù)控生產(chǎn)設(shè)備、傳感器、監(jiān)控設(shè)備、生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)（manufacturing execution system，MES）的普及使用［3-4］。商業(yè)智能系統(tǒng)作為現(xiàn)代企業(yè)信息化的重要方法之一，已在零售［5］、銀行［6］、醫(yī)療［7］、交通［8］等行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，成為企業(yè)革新經(jīng)營(yíng)管理、解決復(fù)雜問(wèn)題的必要方法，從數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)規(guī)律和價(jià)值，加速企業(yè)提高效益。然而，我國(guó)制造企業(yè)信息化發(fā)展水平各行業(yè)間的差距明顯，行業(yè)占比較低的計(jì)算機(jī)、通信等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)信息化水平較高，而行業(yè)占比高的農(nóng)副食品加工、服裝紡織等傳統(tǒng)行業(yè)信息化水平低。當(dāng)今我國(guó)傳統(tǒng)制造業(yè)依然局限于大量人工生產(chǎn)檢測(cè)工段，采用以項(xiàng)目為中心、按工序組織的離散制造形式，其生產(chǎn)大數(shù)據(jù)具有不連續(xù)、復(fù)雜、規(guī)模小等特點(diǎn)。同時(shí)，大多數(shù)企業(yè)缺乏科學(xué)、現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)采集、管理、挖掘機(jī)制，商業(yè)智能系統(tǒng)在傳統(tǒng)制造業(yè)的應(yīng)用相對(duì)滯后［9-10］。

本文針對(duì)上述局限性問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于Python及其相關(guān)生態(tài)庫(kù)構(gòu)建的商業(yè)智能系統(tǒng)，可滿足制造業(yè)車(chē)間生產(chǎn)過(guò)程中手工記錄的制造、檢測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化分析和監(jiān)測(cè)。針對(duì)其串行處理、地域局限性的不足，對(duì)系統(tǒng)的實(shí)際使用效果進(jìn)行了數(shù)據(jù)跟蹤分析，提出了基于云端的高效架構(gòu)設(shè)計(jì)。

為保護(hù)企業(yè)信息，本文涉及的生產(chǎn)數(shù)據(jù)均經(jīng)過(guò)處理，并非真實(shí)車(chē)間生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

1 管理車(chē)間數(shù)據(jù)的商業(yè)智能系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)需求分析

1.1.1 自動(dòng)核算，操作簡(jiǎn)單我國(guó)的傳統(tǒng)制造業(yè)，尤其是勞動(dòng)密集型企業(yè)存在兩方面的不足：一方面，生產(chǎn)人員的技能水平相對(duì)較低，對(duì)現(xiàn)代管理軟件的操作能力較弱；另一方面，工廠對(duì)提高生產(chǎn)力的不懈追求迫使其不斷提高生產(chǎn)的信息化水平，對(duì)相應(yīng)的生產(chǎn)人員提出更高的技能要求。因此，應(yīng)用于制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能系統(tǒng)首先需自動(dòng)核算不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，做到完全替代低效率的手工核算，這是基本要求。其次，由于傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)包括ETL（extract-trans?form-load）技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展示等技術(shù)，需要掌握相關(guān)技術(shù)的各種復(fù)雜工具軟件［11］，其對(duì)專業(yè)技能要求高，很難契合一線車(chē)間生產(chǎn)管理人員的基本情況。這就要求系統(tǒng)的操作流程必須簡(jiǎn)單，并且能夠快速被掌握和使用。

1.1.2 同時(shí)輸出數(shù)值統(tǒng)計(jì)和可視化分析結(jié)果現(xiàn)有車(chē)間生產(chǎn)采用原始的手工記錄和核算方法，再以小白板或PPT的形式在日、周、月等會(huì)議上呈現(xiàn)人工分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)的結(jié)果，呈現(xiàn)的形式僅限于簡(jiǎn)單的數(shù)值結(jié)果或統(tǒng)計(jì)圖。此方式需要檢測(cè)人員、項(xiàng)目文員和各級(jí)管理層，逐級(jí)重復(fù)核算、分析、匯報(bào)生產(chǎn)數(shù)據(jù)。效率極低、結(jié)果呈現(xiàn)差、數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值小。針對(duì)以上缺點(diǎn)，本系統(tǒng)在自動(dòng)完成各級(jí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)核算后，自動(dòng)給出各生產(chǎn)層級(jí)的日、周、月等可視化分析結(jié)果，以交互式圖表的方式直觀呈現(xiàn)。

1.1.3 對(duì)關(guān)鍵生產(chǎn)指標(biāo)能夠監(jiān)測(cè)預(yù)警本系統(tǒng)為了監(jiān)測(cè)生產(chǎn)情況，對(duì)關(guān)鍵的生產(chǎn)指標(biāo)給出預(yù)警，以此向生產(chǎn)管理人員給予決策支持，提高制造生產(chǎn)的管理效率和效益，而不僅是簡(jiǎn)單記錄數(shù)據(jù)。

1.1.4 靈活適用于不同行業(yè)或項(xiàng)目制造業(yè)行業(yè)分類(lèi)較多，單一行業(yè)生產(chǎn)形式多樣，同一工廠接收的生產(chǎn)項(xiàng)目多變。同時(shí)，單一生產(chǎn)項(xiàng)目為契合不同的供應(yīng)需求經(jīng)常調(diào)配不同的生產(chǎn)工段和流水線。這對(duì)商業(yè)智能系統(tǒng)的靈活性提出了較高要求，其必須能適用于不同類(lèi)型的行業(yè)和項(xiàng)目的變化。以上處理的變動(dòng)對(duì)系統(tǒng)提出多方面要求，包括：系統(tǒng)使用的工具簡(jiǎn)單、應(yīng)用范圍廣；分析流程和計(jì)算模型被各行業(yè)認(rèn)可和采用；呈現(xiàn)的圖表結(jié)果被普遍采納。

1.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

軟件的框架如圖1所示，其包括5個(gè)模塊，分別是源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示。其中，源數(shù)據(jù)模塊主要加載每日生產(chǎn)記錄表；數(shù)據(jù)整理模塊完成數(shù)據(jù)清洗、拆分信息，對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行格式檢測(cè)，最后整合每一條生產(chǎn)線的制造檢測(cè)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫(kù)模塊負(fù)責(zé)存儲(chǔ)細(xì)化的項(xiàng)目生產(chǎn)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析模塊完成分級(jí)數(shù)據(jù)的整理合并；數(shù)據(jù)展示模塊以可視化報(bào)表完成，以圖表等直觀的形式呈現(xiàn)生產(chǎn)的多維分析結(jié)果。

圖1系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 System architecture

1.2.1 源數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)模塊負(fù)責(zé)加載每日生產(chǎn)記錄表。在自動(dòng)化分析之前，其首先將當(dāng)日各生產(chǎn)線的制造檢測(cè)數(shù)據(jù)錄入生產(chǎn)記錄表。圖2為XLSX格式生產(chǎn)記錄表，此表格形式廣泛被制造業(yè)采用，具有很大的適用性。一個(gè)XLSX文件裝載一個(gè)工段的數(shù)據(jù)，每一張sheet表格裝載一條生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)，僅需載入對(duì)應(yīng)的不良項(xiàng)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)，以及其他附加生產(chǎn)信息，系統(tǒng)將自動(dòng)核算對(duì)應(yīng)的不良數(shù)量及不良率。

圖2生產(chǎn)記錄表Fig.2 Table of production record

1.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)模塊承擔(dān)項(xiàng)目生產(chǎn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)任務(wù)。針對(duì)制造業(yè)項(xiàng)目靈活多變、Microsoft Office軟件的普及性和易操作性、工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)的保密性、單個(gè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)量相對(duì)較低等實(shí)際情況和相關(guān)需求，本系統(tǒng)選用XLSX本地文件作為數(shù)據(jù)庫(kù)，其容量能夠滿足單個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。同時(shí)，數(shù)據(jù)入庫(kù)存儲(chǔ)過(guò)程中，系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)各項(xiàng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的正確性和完整性，并報(bào)告相應(yīng)的錯(cuò)誤。

1.2.3 數(shù)據(jù)分析和展示數(shù)據(jù)分析模塊完成分級(jí)數(shù)據(jù)的整理合并。綜合考慮功能性和易操作性，對(duì)不同層級(jí)、維度的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，本系統(tǒng)采用兩種展示形式，即PDF圖表格式和HTML交互式網(wǎng)頁(yè)格式。不同于傳統(tǒng)圖表以相對(duì)靜態(tài)的形式來(lái)表現(xiàn)數(shù)據(jù)，只能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的顯示、打印和數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能，現(xiàn)代商業(yè)智能系統(tǒng)要求更直觀的數(shù)據(jù)分析和表達(dá)方式。交互式圖表使數(shù)據(jù)分析和展示盡可能動(dòng)態(tài)化，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)分析的智能化，從而提升圖表的實(shí)際價(jià)值。本系統(tǒng)以HTML交互式網(wǎng)頁(yè)展示了各生產(chǎn)層級(jí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，每一層級(jí)包括日、周、月多時(shí)間維度。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)和方法

2.1 設(shè)計(jì)工具和方法

本系統(tǒng)以Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理部分，比如清洗、去重、排序、合并、核算等，主要通過(guò)調(diào)用Numpy和Pandas第三方庫(kù)實(shí)現(xiàn)，其中Pandas擅長(zhǎng)于二維數(shù)據(jù)表的處理，對(duì)制造生產(chǎn)部門(mén)廣泛使用的XLSX文件的讀取和保存簡(jiǎn)單便捷。

本系統(tǒng)的可視化分析部分調(diào)用Matplotlib實(shí)現(xiàn)PDF圖表的結(jié)果輸出；調(diào)用Bokeh實(shí)現(xiàn)HTML交互式圖表的結(jié)果輸出。Matplotlib作為Python的2D繪圖庫(kù)，可靈活生成出版質(zhì)量的圖片，包括直方圖、功率譜、條形圖、散點(diǎn)圖等。Bokeh生成交互式可視化Web網(wǎng)頁(yè)的效果簡(jiǎn)潔漂亮，對(duì)大型的數(shù)據(jù)集也能夠高效互動(dòng)，對(duì)創(chuàng)建交互式的圖表、控制面板及數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的過(guò)程簡(jiǎn)單快速。

2.2 分析結(jié)果展示

2.2.1 PDF圖表格式PDF文件主要展示各時(shí)間維度的生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，根據(jù)“拉線-工段-項(xiàng)目”逐級(jí)按“日-周-月”維度進(jìn)行可視化分析。圖3展示了某“工段”級(jí)別下“日”維度的PDF分析報(bào)表。對(duì)應(yīng)各生產(chǎn)時(shí)間段，其分析結(jié)果包括：（一天）不良數(shù)量隨生產(chǎn)時(shí)間段變化情況；（一天）不良率隨生產(chǎn)時(shí)間段變化情況；（一天）比較不同類(lèi)型的不良數(shù)量隨生產(chǎn)時(shí)間段變化情況；（一天）比較不同類(lèi)型的不良率隨生產(chǎn)時(shí)間段變化情況；（一天）總的產(chǎn)量、不良數(shù)量、不良率隨生產(chǎn)時(shí)間段變化情況；（一天）不同因素導(dǎo)致的不良數(shù)量排名；含各項(xiàng)具體數(shù)據(jù)的生產(chǎn)記錄表；分析表相關(guān)的其他附加信息。以堆疊圖、條形圖、折線圖、表格、文字方式，從不同角度細(xì)化展示生產(chǎn)情況。

圖3分析結(jié)果的PDF展示Fig.3 PDF display of analysis results

2.2.2 HTML交互式頁(yè)面HTML頁(yè)面展示不同生產(chǎn)層級(jí)在“日-周-月”時(shí)間線下的生產(chǎn)情況，使用交互式折線圖。圖4為某工段的“日-周-月”線的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。各時(shí)間線的分析結(jié)果以文件夾的形式分別展示“產(chǎn)量，不良率”和“各不良項(xiàng)目情況（%）”。用戶只需點(diǎn)擊對(duì)應(yīng)的子文件夾標(biāo)簽即可切換。將鼠標(biāo)放在圖中對(duì)應(yīng)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，則自動(dòng)顯示當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)上所有的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。為了向生產(chǎn)管理人員及時(shí)給予警示和預(yù)測(cè)，系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)計(jì)算分析得到不良率變化最大的前4個(gè)數(shù)值，并通過(guò)不同的顏色顯示出來(lái)，如圖中“日線”的“各不良項(xiàng)目情況（%）”子圖提示2019年06月28日相對(duì)上一個(gè)生產(chǎn)日變化最大的不良項(xiàng)是偏位、假焊、斷銅、反線，相關(guān)生產(chǎn)管理人員可依此監(jiān)控和調(diào)整崗位。同時(shí)，整個(gè)網(wǎng)頁(yè)上方放置了交互式展示工具欄，用戶可以自由選擇工具進(jìn)行放大、縮小、拖動(dòng)、刷新等操作。

圖4分析結(jié)果的HTML交互展示Fig.4 HTML interactive display of analysis results

3 系統(tǒng)的應(yīng)用和改進(jìn)方案

3.1 系統(tǒng)應(yīng)用

將系統(tǒng)應(yīng)用于某加工制造企業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)，并進(jìn)行跟蹤監(jiān)測(cè)，對(duì)其性能進(jìn)行分析，結(jié)果如圖5所示。其中，圖5（a）展示了2019年5月到6月期間系統(tǒng)每日分析的報(bào)表文件總數(shù)和對(duì)應(yīng)的分析總時(shí)長(zhǎng)。在此項(xiàng)目上，系統(tǒng)每天平均分析輸出29份報(bào)表文件，平均需要189 s分析時(shí)長(zhǎng)。圖5（b）展示了系統(tǒng)分析時(shí)長(zhǎng)相對(duì)分析文件數(shù)量的分布情況。利用一元線性回歸模型擬合，兩者接近y=15.9x-278的線性關(guān)系，即除了跟計(jì)算機(jī)性能有關(guān)，系統(tǒng)所需的分析時(shí)長(zhǎng)隨著分析報(bào)表文件的增多而相應(yīng)延長(zhǎng)。

圖5系統(tǒng)的性能分析Fig.5 Performance analysis of the system

3.2 系統(tǒng)的改進(jìn)和完善

通過(guò)圖5的分析結(jié)果可看出系統(tǒng)較好地適應(yīng)了加工制造項(xiàng)目的靈活變化，給予數(shù)據(jù)分析和存儲(chǔ)的更新支持，并快速給出豐富、細(xì)致、可靠的分析報(bào)表。但此系統(tǒng)的分析時(shí)長(zhǎng)會(huì)隨著分析報(bào)表的任務(wù)量近似線性增長(zhǎng)，這是由于系統(tǒng)架構(gòu)的串行處理的邏輯，因此此系統(tǒng)更適合一般項(xiàng)目級(jí)別的數(shù)據(jù)管理。同時(shí)，面對(duì)多地域多廠區(qū)分布的企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的整體分析和展示的需求，可采用基于云端的跨地域數(shù)據(jù)聯(lián)結(jié)形式，如圖6所示，對(duì)于分立的企業(yè)或廠區(qū)，使用當(dāng)前系統(tǒng)能較好滿足其生產(chǎn)數(shù)據(jù)的細(xì)化分析需求，給出PDF、HTML不同形式的報(bào)表展示，并將更新的項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)推送到云端的總數(shù)據(jù)庫(kù)。企業(yè)再通過(guò)選擇在線的或桌面的、商業(yè)的或個(gè)人設(shè)計(jì)的商業(yè)智能軟件，幫助其定制個(gè)性化的數(shù)據(jù)分析看板，以此完成信息的縱向深度集成，展現(xiàn)全局生產(chǎn)情況。其結(jié)構(gòu)可較好地克服數(shù)據(jù)量和地域限制，且實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新。

圖6基于云端的系統(tǒng)改進(jìn)Fig.6 System improvement based on network cloud

4 結(jié)語(yǔ)

基于傳統(tǒng)制造業(yè)的特點(diǎn)和需求，本文設(shè)計(jì)了一套簡(jiǎn)易型商業(yè)智能系統(tǒng)，系統(tǒng)通過(guò)了實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用的驗(yàn)證，相較于大型商業(yè)智能系統(tǒng)對(duì)數(shù)字化工廠的硬性依賴，此系統(tǒng)簡(jiǎn)單、靈活且高效，可以規(guī)避傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)控設(shè)施配備較低的短板，從而滿足制造車(chē)間對(duì)數(shù)據(jù)分析、管理、監(jiān)測(cè)的要求。手工數(shù)據(jù)與基于RFID（radio frequency identification）等技術(shù)的自動(dòng)采集數(shù)據(jù)結(jié)合，將極大地完善制造企業(yè)的信息管理水平［12］。系統(tǒng)串行分析的形式限制了數(shù)據(jù)處理規(guī)模，針對(duì)更高級(jí)的跨地域生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的集合分析和實(shí)時(shí)更新的需求，可使用基于云端的架構(gòu)達(dá)成較低成本的實(shí)現(xiàn)，這將在以后的研究中更深入地進(jìn)行探討。