特許ウォッチ

公開番号2025094914
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-25
出願番号2024213345
出願日2024-12-06
発明の名称スタッカーの状態予測方法、電子デバイス、記憶媒体及びプログラム
出願人チョーチアンヘンイーペトロケミカルカンパニー,リミテッド,タイツァンイーフェンケミカルファイバーカンパニーリミテッド
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G06Q 50/04 20120101AFI20250618BHJP(計算;計数)
要約【課題】化学繊維生産のインテリジェント化技術分野に関し、特にスタッカーの状態予測方法、装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムに関する。
【解決手段】具体的な解決策は、スタッカーの履歴作業データと履歴修理データとを取得することと、スタッカーの予め設定された時間帯における作業タスクを取得することと、履歴作業データと履歴修理データとに基づいて、スタッカーが作業タスクを実行する過程におけるスタッカーの状態を予測することと、履歴作業データに基づいて、予め設定された時間帯におけるスタッカーによる作業タスクの実行をシミュレーションして、スタッカーのシミュレーション実行結果を得ることと、スタッカーが故障した時間とスタッカーが故障した際の滞留位置とに基づいて、シミュレーション実行結果と合わせてスタッカーの状態予測結果を生成することと、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
スタッカーの状態予測方法であって、
スタッカーの履歴作業データと履歴修理データとを取得することと、
前記スタッカーの予め設定された時間帯における作業タスクを取得することであって、前記作業タスクは倉庫管理システムが予め前記スタッカーに割り当てたタスクである、ことと、
前記履歴作業データと前記履歴修理データとに基づいて、前記スタッカーが前記作業タスクを実行する過程における前記スタッカーの状態を予測することであって、前記状態は少なくとも前記スタッカーが故障した時間と前記スタッカーが故障した際の滞留位置とを含む、ことと、
前記履歴作業データに基づいて、前記予め設定された時間帯における前記スタッカーによる前記作業タスクの実行をシミュレーションして、前記スタッカーのシミュレーション実行結果を得ることと、
前記スタッカーが故障した時間と前記スタッカーが故障した際の滞留位置とに基づいて、前記シミュレーション実行結果と合わせて前記スタッカーの状態予測結果を生成することと、を含む、
スタッカーの状態予測方法。
続きを表示（約 2,700 文字）【請求項２】
前記スタッカーの状態予測方法であって、
前記履歴作業データと前記履歴修理データとに基づいて、前記スタッカーが故障したときに故障状態にある第１時間長と前記スタッカーを修理するために必要な第２時間長とを予測することと、
前記第１時間長と前記第２時間長とに基づいて、前記スタッカーの前記予め設定された時間帯における前記作業タスクを調整することと、をさらに含む、
請求項１に記載のスタッカーの状態予測方法。
【請求項３】
前記履歴修理データは、前記スタッカーが備える第１種類の部品の修理記録と部品寿命とを含み、
前記履歴作業データと前記履歴修理データとに基づいて、前記スタッカーが故障したときに故障状態にある第１時間長と前記スタッカーを修理するために必要な第２時間長とを予測することは、
前記第１種類の部品の前記修理記録と前記部品寿命とに基づいて、前記スタッカーが故障したときの第１故障部品を決定することと、
前記スタッカーが故障したときの前記第１故障部品に基づいて、前記第１時間長と前記第２時間長とを決定することと、を含む、
請求項２に記載のスタッカーの状態予測方法。
【請求項４】
前記履歴作業データは、前記スタッカーが備える第２種類の部品の総作動時間長と、第２種類の部品の、前記スタッカーが作業している間の作動パラメータとを含み、
前記履歴作業データと前記履歴修理データとに基づいて、前記スタッカーが故障したときに故障状態にある第１時間長と前記スタッカーを修理するために必要な第２時間長とを予測することは、
前記第２種類の部品の総作動時間長と前記作動パラメータとに基づいて、前記スタッカーが故障したときに故障状態にある第２故障部品を決定することと、
前記スタッカーが故障したときに故障状態にある前記第２故障部品に基づいて、前記第１時間長と前記第２時間長とを決定することと、を含む、
請求項２に記載のスタッカーの状態予測方法。
【請求項５】
前記スタッカーの状態予測方法は、
前記第１時間長と前記第２時間長とに基づいて、修理時間、修理ツール及び修理担当者の必要な技能を含む修理タスクを生成することと、
修理管理センターが前記修理タスクに基づいて修理担当者を手配するために、前記修理管理センターに前記修理タスクを送信することと、をさらに含む、
請求項２に記載のスタッカーの状態予測方法。
【請求項６】
前記スタッカーの状態予測方法は、
前記スタッカーが故障した時間と前記スタッカーが故障した際の滞留位置とに基づいて、前記作業タスクにおける第１目標タスク及び第２目標タスクを決定することであって、前記第１目標タスクは、前記スタッカーが前記予め設定された時間帯において完成できる前記作業タスク中のタスクであり、前記第２目標タスクは、前記スタッカーが前記予め設定された時間帯において完成できない前記作業タスク中のタスクである、ことと、
他のスタッカーによって前記第２目標タスクを実行するために、前記予め設定された時間帯における前記第２目標タスクを前記他のスタッカーに送信することと、をさらに含む、
請求項１に記載のスタッカーの状態予測方法。
【請求項７】
前記履歴作業データと前記履歴修理データとに基づいて、前記スタッカーが前記作業タスクを実行する過程における前記スタッカーの状態を予測することは、
前記履歴作業データと前記履歴修理データとを状態予測モデルに入力することと、
前記状態予測モデルにより出力された前記スタッカーの状態を取得することと、を含む、
請求項１に記載のスタッカーの状態予測方法。
【請求項８】
前記状態予測モデルは、
スタッカーの履歴作業サンプルデータと履歴修理サンプルデータとを取得し、
前記履歴作業サンプルデータと前記履歴修理サンプルデータとをプリセットモデルに入力し、
前記プリセットモデルにより出力されるスタッカーの状態予測値を取得し、
前記スタッカーの状態真値と前記スタッカーの状態予測値とに基づいて損失関数を構築し、
前記損失関数に基づいて前記プリセットモデルをトレーニングして、前記状態予測モデルを得る、ことによりトレーニングして得られる、
請求項７に記載のスタッカーの状態予測方法。
【請求項９】
スタッカーの状態予測装置であって、
スタッカーの履歴作業データと履歴修理データとを取得するための第１取得モジュールと、
前記スタッカーの予め設定された時間帯における作業タスクを取得するための第２取得モジュールであって、前記作業タスクは倉庫管理システムが予め前記スタッカーに割り当てたタスクである、第２取得モジュールと、
前記履歴作業データと前記履歴修理データとに基づいて、前記スタッカーが前記作業タスクを実行する過程における前記スタッカーの状態を予測するための第１予測モジュールであって、前記状態は少なくとも前記スタッカーが故障した時間と前記スタッカーが故障した際の滞留位置とを含む、第１予測モジュールと、
前記履歴作業データに基づいて、前記予め設定された時間帯における前記スタッカーによる前記作業タスクの実行をシミュレーションして、前記スタッカーのシミュレーション実行結果を得るためのシミュレーションモジュールと、
前記スタッカーが故障した時間と前記スタッカーが故障した際の滞留位置とに基づいて、前記シミュレーション実行結果と合わせて前記スタッカーの状態予測結果を生成するための第１生成モジュールと、を備える、
スタッカーの状態予測装置。
【請求項１０】
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサで実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の方法を実行させる、
電子デバイス。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は化学繊維生産のインテリジェント化技術分野に関し、特にスタッカーの状態予測方法及び装置に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
化学繊維生産分野では、スタッカーは倉庫設備として立体自動倉庫に広く適用されている。スタッカーは立体自動倉庫の重要な物流設備の１つとして、スタッカーは倉庫または倉庫のロケーション間で巻糸パッケージを出し入れまたは運搬することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
立体自動倉庫では、スタッカーの状態により立体自動倉庫が出庫や入庫作業を正常に完成できるかどうかが決められる。そのため、スタッカー状態を如何に正確に予測するかは早急に解決すべき技術問題となっている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示は、スタッカーの状態予測方法、装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムを提供する。
【０００５】
本開示の第１態様によれば、スタッカーの状態予測方法を提供し、該方法は、
スタッカーの履歴作業データと履歴修理データとを取得することと、
スタッカーの予め設定された時間帯における作業タスクを取得することであって、作業タスクは倉庫管理システムが予めスタッカーに割り当てたタスクである、ことと、
履歴作業データと履歴修理データとに基づいて、スタッカーが作業タスクを実行する過程におけるスタッカーの状態を予測することであって、該状態は少なくともスタッカーが故障した時間とスタッカーが故障した際の滞留位置とを含む、ことと、
履歴作業データに基づいて、予め設定された時間帯におけるスタッカーによる作業タスクの実行をシミュレーションして、スタッカーのシミュレーション実行結果を得ることと、
スタッカーが故障した時間とスタッカーが故障した際の滞留位置とに基づいて、シミュレーション実行結果と合わせてスタッカーの状態予測結果を生成することと、を含む。
【０００６】
本開示の第２態様によれば、スタッカーの状態予測装置を提供し、該装置は、
スタッカーの履歴作業データと履歴修理データとを取得するための第１取得モジュールと、
スタッカーの予め設定された時間帯における作業タスクを取得するための第２取得モジュールであって、作業タスクは倉庫管理システムが予めスタッカーに割り当てたタスクである、第２取得モジュールと、
履歴作業データと履歴修理データとに基づいて、スタッカーが作業タスクを実行する過程におけるスタッカーの状態を予測するための第１予測モジュールであって、状態は少なくともスタッカーが故障した時間とスタッカーが故障した際の滞留位置とを含む、第１予測モジュールと、
履歴作業データに基づいて、予め設定された時間帯におけるスタッカーによる作業タスクの実行をシミュレーションして、スタッカーのシミュレーション実行結果を得るためのシミュレーションモジュールと、
スタッカーが故障した時間とスタッカーが故障した際の滞留位置とに基づいて、シミュレーション実行結果と合わせてスタッカーの状態予測結果を生成するための第１生成モジュールと、を備える。
【０００７】
本開示の第３態様によれば、電子デバイスを提供し、当該デバイスは、
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
該メモリには、該少なくとも１つのプロセッサで実行可能な命令が記憶され、該命令は、該少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法を実行させる。
【０００８】
本開示の第４態様によれば、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【０００９】
本開示の第５様態によれば、プログラムを提供し、該プログラムは、プロセッサにより実行されると、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法を実現する。
【００１０】
本開示の技術によれば、スタッカーの履歴作業データと履歴修理データとに基づいてスタッカーの作業状態を予測し、スタッカーの作業状態の予測精度を高め、巻糸パッケージ出庫と入庫の効率を高めることに役立ち、自動倉庫管理を実現することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許