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申请/专利权人：福建科烨数控科技有限公司

摘要：本发明公开了一种数字化工厂耗材管理系统及方法，具体涉及数控刀具管理技术领域，通过在数控机床上安装多传感器实时监测数控刀具的使用状态，并根据监测数据构建的模糊贝叶斯神经网络模型对数控刀具的更换时间点进行预测，提供更为准确的刀具更换时机预测，避免了过早或过晚更换刀具所带来的资源浪费和生产效率下降，并在生成刀具更换提示信号时，结合当前生产环节的完成度和库存刀具的状态信息，智能选择最佳的数控刀具进行更换，实现对数控刀具资源的最优配置和利用，避免生产的持续中断，对更换下来的数控刀具进行图像扫描入库，并根据扫描的图像信息及数控刀具的重要程度确定刀具的维修顺序，优化刀具的维护和修复流程。

主权项：1.一种数字化工厂耗材管理方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1，在数控机床上安装多传感器，用于实时监测数控刀具的使用状态，并将监测到的数控刀具的使用状态数据存储在数据库中；步骤S2，从数据库中调取数控刀具的使用状态数据，并根据数控刀具的使用状态数据构建模糊贝叶斯神经网络模型对数控刀具的更换时间点进行预测，并在更换时间点生成数控刀具的更换提示信号；步骤S3，当生成数控刀具的更换提示信号时，结合当前环节的生产完成度和库存刀具的状态信息，选择最佳的库存刀具进行更换；步骤S4，对更换掉的数控刀具进行图像扫描，并根据扫描的图像信息和数控刀具的重要程度确定数控刀具的维修顺序；在步骤S3中，所述生产完成度是指需要进行更换的数控刀具所负责的生产环节当前的完成进度；所述库存刀具的状态信息包括刀具刃口磨损占比、切削速度偏离异常系数、平均适应完成度；所述生产完成度通过环节完成进度值来量化，其计算表达式如下，其中表示需要进行更换的数控刀具所负责的生产环节已完成的工件数量，表示需要进行更换的数控刀具所负责的生产环节需要完成的总工件数量；根据环节完成进度值、刀具刃口磨损占比、切削速度偏离异常系数、平均适应完成度建立库存刀具筛选模型，并通过加权求和计算得到库存刀具筛选指数；刀具刃口磨损占比可通过如下表达式计算，其中表示实测的刀具刃口尺寸，表示原始尺寸；根据平均切削速度偏离值和切削速度偏离值标准差BZ计算切削速度偏离异常系数，表达式如下；其中，根据切削速度偏离值计算平均切削速度偏离值，表达式如下，切削速度偏离值标记为，p表示每一次生产任务下切削速度偏离值的次序编号，p={1,2,...,q}，q为正整数；根据平均切削速度偏离值计算切削速度偏离值标准差BZ，表达式如下；平均适应完成度是用于衡量所需进行更换的库存刀具在历史生产任务中的使用情况，表达式如下：，其中表示库存刀具在历史的生产任务中从投入生产开始到出现故障时能够完成的生产进度值，表达式如下，表示库存刀具在历史的生产任务中从投入生产开始到出现故障时已完成的工件数量，表示库存刀具在历史的生产任务中所负责的生产环节需要完成的总工件数量，z表示库存刀具在历史的生产任务中每一次生产任务生产进度值的次序编号，z={1,2,...,b}，b为正整数；根据环节完成进度值、刀具刃口磨损占比、切削速度偏离异常系数、平均适应完成度建立库存刀具筛选模型，生成库存刀具筛选指数ZU；表达式如下，其中分别表示的权重因子；根据库存刀具筛选模型对现存的库存刀具进行筛选，并获取适应于当前生产完成度的最佳库存刀具，最佳库存刀具=maxZU。

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