一种使用容器云主机的工业车间生产任务的校验方法与流程

1.本发明属于云计算容器技术领域，特别是涉及一种使用容器云主机的工业车间生产任务的校验方法。


背景技术：

2.云计算是基于因特网的超级计算模式，由成千上万电脑和服务器连接成一片电脑云，因此，云计算具有强大的计算能力，云计算的主要特点是虚拟化、高可用性、可扩展性和大规模分布性。其虚拟化特性是容器云技术的核心技术，容器云是一种轻量级的虚拟化技术，在实现计算机实体资源的隔离下又能很好的共享物理主机内核。容器云启动与部署迅速，能够在应用层面根据资源需求快速的部署与调度，生命周期变化速度快。
3.容器云技术在工业生产中具有良好的表现，两者相结合具有极大的扩展性。工业车间设备繁多也就导致控制每台设备的任务数量庞大，验证每一条生产任务的有效性并且准确无误的将生产任务发送到工业设备中是亟需解决的问题。因此本发明提出一种使用容器云主机的工业车间生产任务的校验方法以解决现有技术中存在的问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种使用容器云主机的工业车间生产任务的校验方法，解决了上述现有技术中很难验证每一条生产任务的有效性并且准确无误的将生产任务发送到工业设备中的问题。
5.为达上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
6.一种使用容器云主机的工业车间生产任务的校验方法，包括如下步骤：
7.步骤一、获取任务，控制总端和车间容器主机相互通信，并通过5g网络信号向车间容器云发送该车间的生产任务；在步骤一中，控制终端和车间容器主机相互通信包括主机配置、网络配置、数据卷配置、运行状态、环境变量和运行命令；
8.步骤二、匹配任务，车间容器主机获取生产任务后，则进一步进行检测判断；在步骤二中，检测包括任务日期与当前时间是否一致、任务车间号与当前车间号是否相同、任务生产线是否与当前车间内生产线匹配及任务设备号是否与当前车间内生产线下设备匹配；
9.步骤三、下发任务，所有的检测判断全部通过，则将任务下发至该车间生产线内的具体设备中；
10.步骤四、反馈情况，工业终端设备接收到生产任务后进行生产工作，工业终端设备统计生产中不良率。
11.可选的，在步骤二中，容器云主机检车判断任务日期与当前日期不相符，则会向控制总端反馈日期错误，容器云主机检车判断任务车间号与当前车间不相符，则会向控制总端反馈车间号错误，容器云主机检车判断任务生产线与当前车间内生产线不相符，则会向控制总端反馈生产线错误，容器云主机检车判断任务设备号与当前车间生产线内设备号不相符，则会向控制总端反馈工业设备终端错误。
12.可选的，在步骤三中，任务日期与当前时间一致、任务车间号与当前车间号相同、任务生产线与当前车间内生产线匹配、任务设备号与当前车间内生产线下设备匹配则所有的检测判断全部通过。
13.可选的，在步骤四中，工业设备终端统计开始生产十分钟内产品不良率a和定义不良率反馈权值p＝3％，工业终端设备统计生产中不良率满足下式：
[0014][0015]
其中，a为t时间内产品不良率，b为t时间内不良产品数量，g为生产任务总数，ts为生产总时间，若a》p，则容器云主机则会向控制总端提交反馈信息，若a《p，则继续进行生产。
[0016]
本发明的实施例具有以下有益效果：
[0017]
本发明的一个实施例通过控制总端制作生产并使用5g网络发送给车间容器云主机，车间容器云通过对生产任务的时间、车间号、生产线号和设备号进行匹配判断，来准确地将任务发送到工业终端设备中，同时会以产品不良率为依据反馈不良率较大的设备，从而更好的验证每一条生产任务的有效性并且准确无误的将生产任务发送到工业设备中。
[0018]
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0019]
构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0020]
图1为本发明一实施例的校验方法步骤结构示意图；
[0021]
图2为本发明一实施例的校验方法流程结构示意图。
具体实施方式
[0022]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
[0023]
请参阅图1-2所示，在本实施例中提供了一种使用容器云主机的工业车间生产任务的校验方法，包括如下步骤：
[0024]
步骤一、获取任务，控制总端和车间容器主机相互通信，并通过5g网络信号向车间容器云发送该车间的生产任务，控制终端和车间容器主机相互通信包括主机配置、网络配置、数据卷配置、运行状态、环境变量和运行命令；
[0025]
步骤二、匹配任务，车间容器主机获取生产任务后，则进一步进行检测判断；
[0026]
步骤三、下发任务，所有的检测判断全部通过，则将任务下发至该车间生产线内的具体设备中，并等待接收设备的反馈信息；
[0027]
步骤四、反馈情况，工业终端设备接收到生产任务后进行生产工作，工业终端设备统计生产中不良率。
[0028]
通过控制总端制作生产并使用5g网络发送给车间容器云主机，车间容器云通过对
生产任务的时间、车间号、生产线号和设备号进行匹配判断，来准确地将任务发送到工业终端设备中，同时会以产品不良率为依据反馈不良率较大的设备，从而更好的验证每一条生产任务的有效性并且准确无误的将生产任务发送到工业设备中。
[0029]
本实施例的在步骤二中，检测包括任务日期与当前时间是否一致、任务车间号与当前车间号是否相同、任务生产线是否与当前车间内生产线匹配及任务设备号是否与当前车间内生产线下设备匹配，容器云主机检车判断任务日期与当前日期不相符，则会向控制总端反馈日期错误，容器云主机检车判断任务车间号与当前车间不相符，则会向控制总端反馈车间号错误，容器云主机检车判断任务生产线与当前车间内生产线不相符，则会向控制总端反馈生产线错误，容器云主机检车判断任务设备号与当前车间生产线内设备号不相符，则会向控制总端反馈工业设备终端错误。通过对时间、车间号、生产线号、设备号的匹配完成任务的匹配校验，确保任务下发的准确性。
[0030]
本实施例的在步骤三中，任务日期与当前时间一致、任务车间号与当前车间号相同、任务生产线与当前车间内生产线匹配、任务设备号与当前车间内生产线下设备匹配则所有的检测判断全部通过。
[0031]
本实施例的在步骤四中，工业设备终端统计开始生产十分钟内产品不良率a和定义不良率反馈权值p＝3％。定义统计时间t＝600s，产品不良率反馈权值p＝3％，工业终端设备统计生产中具体产品不良率满足下式：
[0032][0033]
其中，a为t时间内产品不良率，b为t时间内不良产品数量，g为生产任务总数，ts为生产总时间，若a》p，则容器云主机则会向控制总端提交反馈信息，若a《p，则继续进行生产。
[0034]
上述实施例可以相互结合。
[0035]
需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施方式能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0036]
以上所述仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专利的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述提示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，上述实施例中的实施方案也可以进一步组合或者替换，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明方案的范围内。