本文摘要：摘要：以家具企业小径原木断料车间为研究对象，分层构建智能断料系统框架，对数据进行综合管理与优化分析，有针对性地开发智能断料系统，以实现断料生产的数据管理、科学决策和自动化断料的过程控制。并通过实例对断料问题的关键技术进行数学建模、模型求解
摘要：以家具企业小径原木断料车间为研究对象，分层构建智能断料系统框架，对数据进行综合管理与优化分析，有针对性地开发智能断料系统，以实现断料生产的数据管理、科学决策和自动化断料的过程控制。并通过实例对断料问题的关键技术进行数学建模、模型求解和结果分析，结果表明：原材料利用率达到了90.3%。小径原木智能断料系统具有较强的实用性。
关键词：小径原木,智能断料,系统设计
在工业4.0、中国制造2025等制造业大背景下，智能制造相关技术不断发展,正逐渐成为提升生产管理水平的有效手段[1-3]。智能制造系统作为智能制造的主要管理平台可有效地对企业的生产设备、产品质量、车间物流和能源消耗等进行集中、实时监测和管理，并通过智能化的多维关联分析与处理实现精细化生产管理，提升企业的生产经营竞争力[4-7]。
以家具企业小径原木断料车间为研究对象，构建智能断料生产系统框架，实现断料生产的数据管理与优化，并通过实例对断料关键技术进行细化，以期为家具行业的智能制造提供参考。
1智能断料系统设计
智能断料系统是融合了中央处理器、云计算和大数据管理于一体的智能处理系统。智能断料系统的框架主要采用分层结构设计，为四层结构，分别为制造设备层、网络层、制造管理层和云应用层，可以解决纵向和横向的信息集成问题。
1)断料设备层：该层级由多个断料设备组成。在资源约束条件下，将断料设备分为实体设备和虚拟代理设备。虚拟代理设备通过资源虚拟化和服务封装技术控制代理选择;实体设备包括所有具有网络能力的设备，如切割设备、去毛刺设备、自动化传送设备、AGV、机器人、传感器单元等。使用断料设备通信时，断料设备允许资源访问系统，获取设备和物料的实时监控数据，从而完成操作和反馈控制。智能机器人、机器人手臂和AGV作为执行器可以增强系统的执行功能，并且完善生产控制性能。
2)网络层：该层级使所有分散的断料设备互联、子系统互联以及互相可控制。网络层的网络包括NextgenerationInternet(NGI)和Next-generationNationalSystem(NGNs)，使得大规模分布式异构传感器紧密地耦合其断料环境，并且更容易进行数据管理，尤其注重隐私性和安全性。网络层中的产品、资源和断料流程具有不同的生命周期，所有信息都输入到大数据中心。
3)断料管理层：该层级从断料设备层收集实时数据，并管理断料过程。通过需求管理系统，确定需求后，用户通过网络节点的接口使用断料服务，如网络访问、数字控制设备接口、信息服务、远程桌面应用程序和授权使用等。断料管理有很多阶段，包括业务、设计、断料、再加工、质量保证、售后等。断料管理层解决了横向整合的动态制造信息，并实现了精确的生产控制。
4)云应用层：该层级为小径原木智能断料系统的关键层级，是断料方法、生产排产、生产计划等的优化决策层，同时决定断料效率、小径原木废料率、客户订单满足率等多项指标。所有断料设备都是执行断料管理层的决策，断料管理层的决策又来自于云应用层的优化结果。此外，该层级还会根据实时数据，对决策进行动态更新与调整。
2数据管理与优化
由于断料过程中的复杂性和不确定性，因此需要智能断料生产系统获得多源信息以支持精确的断料优化决策，并在实时数据的基础上做出最优的断料控制。然后根据设备和断料生产线的实时状态将最佳计划和任务分配到设备和生产线。下面主要对实时数据的管理与优化技术进行分析介绍。
从传感器收集的数据单元具有数量庞大、混杂且与时空紧密相关，呈现分布式状态，因此智能断料生产系统的数据处理具有复杂、多维和跨学科的特点，需要多源信息的融合与处理[6]。
1)断料设备：构建信息模型的空间结构。感知对象主要是嵌入在设备中的传感器和执行器，其中传感器类型包括温度传感器、压力传感器、速度传感器和视频传感器等。
2)物料搬运：构建信息模型的时间维度。信息感知包括与产品断料管理相关的位置信息、形状信息、进度信息和质量信息，传感器类型包括红外传感器、图像采样传感器、无线射频识别传感器和条形码阅读器。
3)集成云终端：先进的智能断料生产系统的断料能力是通过将智能终端设备连接在一起并为用户提供充足的断料和计算资源来设计的。
智能断料生产系统的实时感知模式主要包括以下感知模型：
1)设备断料感知：收集有关尺寸、压力和速度的数值信息，通过监测与设备状态相关数据的变化来观察和记录重要事件。当设备不能正常工作时，会发出声音警报。2)原木位置感知：利用无线射频识别传感器和条形码阅读器收集与原木相关的位置信息，以协调原木断料。3)原木质量感知：使用红外传感器和图像采样传感器收集与原木相关的形状信息和表面质量信息，以确定原木质量。4)原木进度感知：由断料过程驱动，涉及从其他感知单元收集感知数据，以调整事件判断方法来跟踪生产进度，如阈值、模式匹配和机器学习。
3智能断料关键技术
3.1关键技术概述
由智能断料系统设计可知，系统开发的关键是确定断料方案，解决断料问题。在现有约束条件下，将形状相同的原木切割成若干个不同规格的零件，以满足市场实时需求，并能根据市场反馈情况，实时更新断料方式，达到断料废料率低，交货准时，损耗小等目标。以成都某家具企业实木断料生产车间为例，其断料作业流程为：下生产计划单、领单、对原材料进行断料、断料归类、进入下道工序。原料主要为小径原木，长度为L。
从ERP(企业资源计划)的订单需求中导出m种不同长度规格的需求，需求量为n1，n2，…，nm。将ERP中的订单需求直接导入到智能断料车间，智能断料车间根据自我优化和自我配置能力的数据分析，得出优化断料方案，并且实施方案。优化断料方案中原材料的废料率达到最低是第一要素，以减少小径原木损耗，降低成本，提高经济效益;减少断料方式也利于节省成本和时间，提高效率，因此也是优化断料方案需要考虑的要素;此外，优化断料方案中还需要考虑交货期、智能车间生产能力等因素。
总之，在交货期、生产能力等约束条件下，应采用最少的断料方式获得最高的原材料利用率。上述属于多目标优化问题，其优化步骤为：1)求解生产期限内零件优先生产顺序，得出初步结果。2)增加约束条件，求出要求期限的损耗小和断料方式少的结果。
3.2企业原始数据
该家具企业小径原木长度为2500mm;ERP系统导入到智能断料车间的种类有50种不同长度的零件需求;每个锯缝的损耗为3mm，智能断料生产线最大断料能力为90根/d;3d完成的需求零件编号有5,7,9,12,18,20,25,36,48;5d完成的需求零件编号有4,11,29,32,40,46。
3.3数学模型构建
3.3.1模型预处理
根据上述企业数据，在生产能力约束条件下，构建原材料利用率高，断料方式少的数学模型，需要对零件相关数据进行处理，对3d内和5d内需要的零件总量和数量进行归类预处理。
3.3.2剩余加工零件
优先加工的零件已经生产完毕，现生产余下的没有时间要求的零件。因篇幅原因，列出部分没有时间要求的零件处理结果。
4结果分析
根据求解结果可知，完成所有任务零件的生产，需要采用78种断料方式，共需要919根原材料，所产生的余料总长度为83266mm。通过建立小径原木断料数学模型，并结合lingo程序计算，得到完成目标任务的理想结果。为进一步验证模型，提出“利用率(δ)”概念，即理论用料占实际用料的百分比。
5结论
分层构建家具企业小径原木智能断料系统框架，解决纵向和横向的信息集成问题。通过数据管理与优化分析，解决实时数据融合与处理。通过实例对断料问题的关键技术进行数学建模、模型求解和结果分析。结果表明：原材料利用率达到90.3%。小径原木智能断料系统在断料方案决策、数据管理与优化、自动化断料车间的精确控制等方面具有较强的实用性。
参考文献：
[1]熊先青,吴智慧.大规模定制家具的发展现状及应用技术[J].南京林业大学学报(自然科学版),2013,37(4):156-162.
[2]吴智慧.工业4.0时代家具产业的制造模式[J].林产工业,2016,43(3):6-10.
[3]吴智慧.工业4.0时代中国家居产业的新思维与新模式[J].木材工业,2017,43(3):6-10.
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