一种MES智能防错预警系统的制作方法

本发明涉及智能防错预警，具体而言，涉及一种mes智能防错预警系统。

背景技术：

1、随着制造企业数字化水平的提升，mes系统已深度贯穿生产订单创建、bom配置、物料领用及工艺参数调整等关键环节。在mes系统的实际操作过程中，大量数据仍需操作员通过人工选择或录入来完成；由于生产切换频繁且操作员存在经验差异及注意力波动，人为因素导致的误操作（如版本错选、编码误填）极易引发物料损耗、返工乃至质量事故。

2、然而，现有mes系统普遍采用固定校验规则，如必填项、参数范围，进行拦截，但由于该方式依赖于预设的逻辑约束，仅能识别格式违规或数值超限等显性异常，无法针对特定操作员在特定场景下的潜意识操作惯性进行识别，虽然少数现有技术引入操作员画像用于异常检测，但其采用离线静态画像与历史错误单次匹配，既无法感知操作员当前状态的动态变化，也无法追踪错误行为的演化趋势，本质上仍属于事后查错或即时拦错，难以从根源上消除人为误操作风险。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种mes智能防错预警系统，以克服上述背景技术提到的问题。

2、为实现上述目的，提供了一种mes智能防错预警系统，包括：

3、输入捕获模块，用于在操作员执行业务操作时建立业务会话，采集人员对象、任务对象、工艺对象和实时行为对象，并组装为操作数据；

4、行为建模模块，用于接收所述操作数据，构建稳定上下文、实时上下文和任务上下文，将三者加权融合生成综合操作上下文；

5、业务关联模块，用于基于mes系统内业务对象之间的依赖关系建立业务关联网络，根据所述综合操作上下文计算各业务关联边的一致性指数；

6、演化监测模块，用于追踪各业务关联边的一致性指数的时序变化，当判定一致性呈现持续恶化趋势时定位一致性下降路径；

7、传播预测模块，用于将所述一致性下降路径中的下降关联边映射为已激活节点，并根据预建的错误传播图，预测所述已激活节点沿业务关联链条传播至其他节点的激活概率，将满足预设条件的潜在目标节点作为预测目标节点，基于所述已激活节点和所述预测目标节点的激活概率计算错误传播指数，生成当前激活路径节点集合，所述当前激活路径节点集合为已激活节点与预测目标节点的并集；

8、智能干预模块，用于根据所述错误传播指数，生成分级干预策略并执行。

9、进一步的，所述人员对象包括操作员唯一标识、当前岗位名称、历史累计操作总次数和岗位授权等级；所述任务对象包括订单编号、产品型号、任务类型和操作类型；所述工艺对象包括工艺路线编号、bom版本号、物料编码和关键工艺参数标称值；所述实时行为对象包括字段输入顺序、相邻字段输入时间间隔、各字段修改次数、页面返回次数和bom切换次数。

10、进一步的，所述行为建模模块构建的稳定上下文包括操作熟练度等级、产品覆盖范围、工艺路线使用偏好、设备使用偏好和标准输入顺序，所述稳定上下文基于历史业务操作记录以固定周期更新；所述实时上下文包括当前输入节奏、字段修改频率、页面跳转频率、bom切换频率和参数调整频率，所述实时上下文随操作员的每一步输入动态刷新；所述任务上下文包括换产状态、订单复杂度系数、设备切换状态和生产阶段标识，所述任务上下文在一次业务会话建立时确定并在该业务会话期间保持不变。

11、进一步的，所述业务关联网络由业务对象作为节点、业务对象之间的依赖关系作为有向边构成，所述业务对象包括产品型号、bom版本、工艺路线、设备编号、工艺参数和报工；所述业务关联边包括产品型号到bom版本、bom版本到工艺路线、工艺路线到设备编号、设备编号到工艺参数、以及工艺参数到报工共计五条关联边；所述一致性指数由所述业务关联模块根据mes系统内预存的业务约束规则计算得到，用于量化各关联边两端业务对象之间的匹配程度。

12、进一步的，所述演化监测模块追踪最近k次监测时刻的业务一致性指数序列，计算相邻时刻的一致性变化率，并根据一致性持续恶化指数判定一致性是否呈现持续恶化趋势，当判定为持续恶化趋势时将所述一致性下降路径推送至所述传播预测模块；

13、所述演化监测模块追踪最近k次监测时刻的业务一致性指数序列，计算相邻时刻的一致性变化率，并根据一致性恶化指数判定一致性是否呈现持续恶化趋势，所述一致性恶化指数为最近k次监测中一致性变化率为负值的次数与k的比值，当所述一致性恶化指数大于等于预设恶化趋势阈值时判定为持续恶化趋势，并将所述一致性下降路径推送至所述传播预测模块。

14、进一步的，所述传播预测模块在系统初始化时构建所述错误传播图，所述错误传播图为有向图结构，节点表示业务错误类型，有向边具有用于表征错误类型之间传播可能性的权重；当接收到所述一致性下降路径后，所述传播预测模块将所述一致性下降路径中的各条下降关联边映射为对应的已激活节点，并以所述已激活节点为起点沿所述错误传播图的方向预测各潜在目标节点的激活概率，对已激活节点与预测目标节点的激活概率进行加权求和，得到所述错误传播指数。

15、进一步的，所述智能干预模块根据所述错误传播指数所处的预设区间以及当前激活路径节点集合中的节点数量，判定执行提示级干预、确认级干预或修正级干预中的一种；所述提示级干预以非阻塞方式显示提示信息，所述确认级干预以模态对话框要求操作员逐项确认，所述修正级干预由系统自动执行修正操作并要求操作员逐项确认。

16、进一步的，所述修正级干预中，所述智能干预模块根据所述当前激活路径节点集合中已激活节点所携带的下降关联边，按照产品到bom、bom到工艺、工艺到设备、设备到参数、参数到报工的优先级顺序依次执行自动修正操作，并将修正前的原始值和修正后的新值记录于修正日志中供操作员逐项确认。

17、进一步的，当以下任意一种情形出现时，所述智能干预模块直接执行修正级干预：产品型号到bom版本的一致性指数为0；设备编号到工艺参数的一致性指数为0且涉及的工艺参数超出设备安全操作范围；物料编码与当前bom版本不匹配且物料编码不在该bom版本的备选物料清单中。

18、本发明的有益效果：

19、（1）本发明通过构建稳定上下文、实时上下文和任务上下文三层模型并进行加权融合，从操作员的长期操作习惯、当前会话中的实时行为状态以及当前订单的任务属性三个维度全面表征每次操作的完整上下文；在此基础上，将mes系统中产品、bom、工艺、设备、参数、报工之间的固有业务依赖关系构建为关联网络，逐条关联边计算一致性指数，实现对操作数据的整体业务一致性评估，使错误识别从单点字段校验升级为链条级的结构化分析；

20、（2）本发明通过连续追踪各关联边一致性指数的时序变化，计算相邻时刻的下降幅度和持续恶化比例，能够在业务一致性刚刚出现下降苗头但尚未形成实际错误时即识别演化趋势；进一步将历史错误记录构建为错误传播图，在一致性下降路径的基础上预测当前已出现的错误倾向沿业务依赖链条传播至后续业务环节的概率，实现从识别已发生的偏离到预判将发生的错误的跨越，使系统能够在错误实际形成之前主动介入，从根源上阻断错误进入生产流程的路径；

21、（3）本发明根据错误传播指数所处的风险区间以及当前激活路径节点集合的广度，自动判定执行提示级、确认级或修正级干预，提示级干预以非阻塞方式提供参考信息，不打断正常操作流程；确认级干预以模态对话框要求操作员逐项确认，确保操作员知悉所有不一致问题；修正级干预由系统按照业务优先级自动执行修正操作并记录修正日志，操作员对每项修正逐项确认后方可继续；三级递进的干预策略在低风险时保障操作流畅性，在高风险时确保强制介入，兼顾防错效果与操作效率。