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CN104781740A - 用于对从每个给定工件、工具和机床计算的加工生产线整体性能进行实时评估和监控的模块化系统 - Google Patents

用于对从每个给定工件、工具和机床计算的加工生产线整体性能进行实时评估和监控的模块化系统 Download PDF

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CN104781740A
CN104781740A CN201380047197.8A CN201380047197A CN104781740A CN 104781740 A CN104781740 A CN 104781740A CN 201380047197 A CN201380047197 A CN 201380047197A CN 104781740 A CN104781740 A CN 104781740A
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China
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performance
workpiece
machine tool
tool
consumable
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马丁丁亚胡·蒂亚诺
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Abstract

本发明提供一种用于实时评估和监控加工生产线整体性能的系统和方法，生产线整体性能由每个给定的金属工件、耗材工具以及机床计算得到。本发明用于通过递增地评估从多个工件和多个机床记录的数据和输入的数据中提取的各工件的性能、耗材工具的性能以及机床的性能，对加工生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估。本发明还用于将工件的性能与从多个类似的工件的评估中提取的类似工件的最佳性能进行比较。本发明还用于明显过程故障和故障原因的识别。本发明还用于使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析。

Description

用于对从每个给定工件、工具和机床计算的加工生产线整体性能进行实时评估和监控的模块化系统
技术领域
本发明涉及一种用于整个生产过程的不同关键性能指标（Key Performance Indicators，KPI）的实时数据采集、分析和评估的自动模块化系统和方法，其涉及制造过程，例如但不限于：金属加工、铣削、钻孔、锯削、磨削、车削以及锻造等。
背景技术
在之前的申请中，Tiano 的US2011/0093365公开了一种测量和收集耗材机床的性能数据以建立可靠、实时数据库和通过耗材设备的生命周期监控该耗材工具的损耗和性能的系统和过程。
根据Tiano之前的申请，其系统包括：
a)         电子存储柜，用于存储耗材工具；
b)        第一存储装置，用于存储和耗材工具有关的数据；
c)         用于采集性能数据的装置；
d)        第二存储装置，用于存储当耗材工具安装在机床上时该耗材工具运行期间的性能数据；
e)         实时传送所述性能数据给第二存储装置的装置；
f)         处理装置，用于评估该工具的性能，并在该评估的基础上，指示或不指示该工具的拆卸；输出装置，用于向该系统的用户和存储柜传送该指示；
g)        根据来自处理装置的传送的拆卸使用中的工具的指示，允许从存储柜拆卸新的工具。
根据Tiano之前的申请，其过程包括以下步骤：
a)         当工具安装在机床上时，捕获该工具运行期间的性能数据；
b)        实时传送性能数据给管理系统；
c)         评估工具的性能；
d)        在评估的基础上，指示或不指示拆卸已使用的工具和新的工具；以及
e)         通过输出装置，将该拆卸已使用的工具和新的工具的指示传递该用户以及存储柜。
本发明的系统将性能的测量和评估的范围扩展到整个生产过程。
关于金属加工的评估的现有技术主要仅仅涉及需要产生工件结构的实际制造（加工过程）性能，例如，沟槽刻蚀步骤，沉积步骤等。此类现有技术的一个例子如下：
Lam的第7167766号美国专利披露了一种材料加工系统，该材料加工系统包括机床和加工性能控制系统。该加工性能控制系统包括和连接到机床的加工性能控制器，其中，加工性能控制器包括加工性能预测模型、制程配方校正滤波器、过程控制器以及加工性能模型校正算法。加工性能预测模型用于接收来自连接到机床的多个传感器的工具数据，并预测加工性能数据。制程配方校正滤波器连接到加工性能预测模型，并且该制程配方校正滤波器用于接收预测的加工性能数据，产生用于批次（Run-to-Run）过程控制的制程配方校正。加工控制器连接到制程配方校正滤波器，该加工控制器用于根据制程配方校正更新制程配方。
其它现有技术关心基于静态数据输入和预定条件的加工过程的发展，产生初始数控程序，该初始数控程序之后用在生产过程中。此类现有技术的一个实施例如下：
 Hirai的5815400号第美国专利披露了一种加工方法，其中，数字控制装置实施一系列操作，比如加工程序的确定，工具的选择，工件（110）的制备以及监测程序，当数字控制机床工具基于输入图形和加工信息实施加工操作时，需要加工操作和监测，至少使用机床工具信息、工具信息、切削条件信息、材料信息、加工方法符号信息、精加工符号信息、加工余量信息、表面处理信息、调质处理信息，以及成本信息，该方法包括步骤使用电子计算器和机床记录各种各样的信息文件，该电子计算器包括数字控制单元、FA系统、个人计算机，以及一系列数据处理单元；输入加工模式数据；处理已完成的模式；在工件（110）完成正在处理的另一过程前处理加工模式；识别模式；做出关于加工过程的决定；以及确定是否需要测量材料。
综上所述，金属加工工业和其他生产工业长期以来需要一种系统，该系统能基于实时自动输入分析在生产阶段期间采集的输入数据，并且当整个加工过程在生产机床运行时，评估整个加工过程的有效性。长期以来还有一个需求是监控整个生产性能，从而产生进一步改进生产的建议。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种用于加工生产线整体性能的实时评估和监控的模块化系统（100），所述性能从至少一个金属工件（110）、至少一个耗材工具（120）以及至少一台机床（130）的性能计算得到；所述系统（100）包括：
a）识别装置（140），用于自动识别至少一个条目，该条目包括：
工件 （110）；
工件 （110）的至少一种耗材工具 （120）；
工件 （110）的机床 （130）；
工件 （110）的生产操作号码；以及
以上任意组合；
b) 记录装置（150），用于记录至少一个关于加工生产线的数据输入，所述数据输入包括：
工件（110）的加工动作过程的时间指标、速度以及工作参数；
空闲时间，比如工件（110）的装载或卸载；
异常的长时间等待空闲时间；
机床（130）的故障时间；
耗材工具（120）的磨损时间和磨损量；以及
以上任意组合；
c) 数据采集装置（160），用于采集至少一个输入数据，所述输入数据包括：
识别装置（140）识别的数据；
记录装置（150）记录的数据；
工件（110）的加工动作过程；
工件（110）的装载空闲时间；
成型工件（110）的最终质量；
机床（130）的“故障”原因；
异常的长时间等待空闲时间原因；
耗材工具（120）的磨损特性；
建立时间；
操作员ID；
生产批号；以及
以上任意组合；
d）计算机处理单元（Computerized Processing Unit，CPU）（170），用于计算和评估至少一个性能，所述性能包括：
工件（110）的性能；
耗材工具（120）的性能；
机床（130）的性能；以及
以上任意组合；
e）存储装置（180），用于存储至少一个条目，所述条目包括：
所有非过程依赖数据（185）；
所有过程依赖数据（186），包括：记录的数据、输入的数据、从识别装置（140）取回的数据以及所有计算的和评估的信息；
更新的所述工件（110）的性能；
更新的所述工具（120）的性能；
更新的所述机床（130）的性能；以及
以上任意组合；
f）用户界面（190），用于计算和显示选择；以及
g）显示装置（195），用于显示计算的性能和评估的性能，以及进一步需要的信息；
其中，所述CPU （170）用于通过逐步评估从多个工件（110）和多个机床（130）记录的数据和输入的数据中提取的各工件（110）的性能、耗材工具（120）的性能以及机床（130）的性能，对加工生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估；
所述CPU（170）还用于将工件（110）的性能与从多个类似的工件的评估中提取的类似工件的最佳性能进行比较；所述CPU（170）还用于明显过程故障和故障原因的识别；
所述CPU （170）还用于使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，CPU （170）进一步适用于通过显示装置提取最优化建议，根据最佳性能的评估来提高生产能力；从而所述系统（100）用于提高加工过程的能效和/或毛利。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，CPU （170）进一步适用于通过显示装置呈现最优化建议，根据最佳性能来减少生产成本；从而所述系统（100）用于提高加工过程的能效和/或毛利。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，CPU （170）进一步适用于通过显示装置识别性能的下降、分类下降的来源以及相应地呈现维护建议，从而所述系统（100）用于维持加工过程的能效和/或毛利。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，所述系统（100）进一步和耗材工具（120）的电子存储柜连接，用以检索关于耗材工具（120）的附加数据。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，所述识别系统（140）用于识别至少一个特征，所述特征包括：
·           所述工件（110）的标识、材料、描述、尺寸、成本以及应用；
·           所述耗材工具（120）的标识、材料、描述、尺寸、成本、制造商以及预期生命周期；
·           所述机床（130）的标识、操作成本、样式以及制造商；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，CPU （170）用于工件（110）的性能的计算和评估，工件（110）的性能从至少一个特征中提取，所述特征包括：
·           未成型工件（110）的成本；
·           成型工件（110）的售价，售价根据其最终质量；
·           工件（110）的加工时间；
·           工件（110）的空闲时间；
·           机床（130）对于加工时间和空闲时间的操作成本；
·           耗材工具（120）的相对成本，为每个耗材工具（120）的成本除以其完全磨损前加工的工件（110）的数量；
·           工件（110）的单个直接操作成本；
·           工件（110）的单个毛利；
·           工件（110）的单个工程评分；
·           工件（110）的切削时间；
·           工件（110）的非切削时间；
·           工件（110）的平均轴功率；
·           工件（110）的削减数量；
·           工件（110）的子操作性能；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，所述子操作性能包括至少一个性能指标，所述性能指标包括：
·           切削率；
·           特定的切削能量；
·           切屑厚度比；
·           切削性能指标，所述切削性能指标提取自工件（110）的每个切削动作的速度和工作参数；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，CPU （170）用于耗材工具（120）的性能的计算和评估，耗材工具（120）的性能从至少一个特征提取，所述特征包括：
·           耗材工具（120）的成本；
·           耗材工具（120）的磨损特征，例如：寿命周期、失效原因；
·           耗材工具（120）直至完全磨损前加工的工件（110）数量；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，CPU （170）用于机床（130）性能的计算和评估，机床（130）的性能从至少一个特征中提取，所述特征包括：
·           机床（130）操作成本；
·           机床（130）故障时间；
·           机床（130）故障原因；
·           机床（130）工作计划；
·           机床（130）的异常长时间等待空闲时间；
·           机床（130）的异常长时间等待空闲时间的原因；
·           机床（130）建立时间；
·           机床（130）空挡时间；
·           机床（130）断开时间；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，CPU （170）采集多个所述各工件（110）的性能，并且评估至少一个预定时间周期的加工生产线整体性能，所述预定时间周期包括：小时、天、周、月数、季度，年、当值时间、操作者工作时间，机床（130）工作时间、操作时间以及以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，CPU （170）适用于通过使用至少一种函数来比较多个工件在每个预定时间周期的性能来提取最优性能，所述函数包括：求和，最大值、最小值、平均、百分比以及以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，CPU （170）进一步用于评估至少一个商业计划，所述商业计划包括：选择耗材工具（120）的供应商、选择机床（130）制造商，评估应用的工程计划、评估工人效率、评估机床（130）的效率、设定组织中不同部门的现实目标，基于每部分成本或改进共享由供应商实施新的创新的商业模式，以及基于与最佳加工生产线整体性能的比较评估加工生产线的效益，以及以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，所述机床（130）包括：金属加工机床、数控加工机床、铣床、车床、研磨机、钻床、雕刻机、电火花机床、激光加工机床、锻造机、水切割机床、去毛刺机、倒角机、拉床以及以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，耗材工具（120）为至少一种金属加工耗材切削工具，所述金属加工耗材切削工具包括：机床、铣刀、车刀、磨具、钻具、雕刻工具、锻模、去毛刺工具、倒角工具、电焊条、拉刀、修整工具以及以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，所述识别装置（140）能识别和增加陌生的新的条目。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，计划的所述异常长时间等待空闲时间可以被通知给所述数据采集装置（160）；
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，所述记录装置（150）用于根据来自机床（130）电源的机床（130）的测量的电流消耗，记录机床（130）的“工作”和“非工作”状态和时间表。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，识别装置（140）、记录装置（150）、数据采集装置（160）、CPU（170）、存储装置（180）、用户界面（190）以及显示装置（195）之间的通信是有线的、无线的或者以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，所述用户界面（190）进一步用于人工输入数据。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（100），其中，所述系统（100）用于传送性能给企业资源计划（enterprise resource planning ，ERP）系统或其他外部系统。
本发明的另一个目的是提供一种加工生产线整体性能的监控和评估方法，所述加工生产线整体性能由每个给定的金属工件（110）、耗材工具（120）以及机床（130）计算得到，所述方法包括步骤：
a．自动识别工件（110）、工件（110）的至少一个耗材工具（120）以及工件（110）的机床（130）的性能特点；
b．记录关于加工生产线的数据，所述数据包括：
工件（110）的加工动作过程时间指标和速度；
空闲时间，比如工件（110）的装载或卸载；
异常的空闲时间；
机床（130）的“故障”时间；
耗材工具（120）的磨损时间和工具的磨损量；以及
以上任意组合；
c．采集输入数据，所述输入数据包括以下至少一个：
工件（110）的加工动作过程；
已成型的工件（110）的最终质量；
机床（130）的“故障”原因；
异常空闲时间原因；
耗材工具（120）的磨损特性；
建立时间；
操作员ID；
生产批号；以及
以上任意组合。
d．计算和评估工件（110）、耗材工具（120）以及机床（130）的性能；
e．存储所有非过程依赖的数据和所有过程依赖的数据，所述过程依赖的数据包括：所述记录的数据，所述输入的数据，所述识别的性能特征以及所有所述计算的和评估的信息；
f．选择计算和评估方法；
g．更新耗材工具（120）的性能和机床（130）的性能；
h．选择显示的元素和组合；
i．     显示评估的性能和进一步的信息；以及
j．对至少两个所述工件（110）重复上述方法；
其中，所述计算和评估步骤包括：通过逐步评估从多个工件（110）和多个机床（130）记录的数据和输入的数据中提取的各工件（110）的性能、耗材工具（120）的性能以及机床（130）的性能，对加工生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估；所述计算和评估进一步用于将工件（110）的性能与从多个类似的工件的评估中提取的类似工件的最佳性能进行比较；所述计算和评估进一步用于识别重大处理故障和故障原因的识别；所述计算和评估进一步用于使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，计算和评估步骤进一步包括通过显示装置提取最优化建议，根据最佳性能的评估增加生产能量；从而所述方法用于提高加工过程的能效和/或毛利。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述计算和评估步骤进一步包括通过显示装置呈现最优化建议，根据最佳性能来减少生产成本；从而所述方法用于提高加工过程的能效和/或毛利。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述计算和评估步骤进一步包括通过显示装置识别性能的下降、分类下降的来源以及相应地呈现维护建议；从而所述方法用于维持加工过程的能效和/或毛利。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述方法进一步包括步骤从耗材工具（120）的电子存储柜检索关于耗材工具（120）的附加数据。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述识别步骤用于识别以下特征：
·           所述工件（110）的标识、材料、描述、尺寸、成本以及应用；
·           所述耗材工具（120）的标识、材料、描述、尺寸、成本、制造商以及预期寿命；
·           所述机床（130）的标识、操作成本、样式以及制造商；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述计算和评估工件（110）的性能的步骤包括提取以下特征：
·           未成型工件（110）的成本；
·           成型工件（110）的售价，售价根据其最终质量；
·           工件（110）的加工时间；
·           工件（110）的空闲时间；
·           机床（130）的对于加工时间和空闲时间的操作成本；
·           耗材工具（120）的相对成本，每个所述耗材工具（120）的成本除以其完全磨损前加工的工件（110）的数量；
·           工件（110）的单个直接操作成本；
·           工件（110）的单个毛利；
·           工件（110）的单个工程评分；
·           工件（110）的切削时间；
·           工件（110）的非切削时间；
·           工件（110）的平均轴功率；
·           工件（110）的削减数量；
·           工件（110）的子操作性能；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，子操作性能包括至少一个性能指标，所述性能指标包括：
·           切削率；
·           特定的切削能量；
·           切屑厚度比；
·           切削性能指标，所述切削性能指标提取自工件（110）的每个切削动作的速度和工作参数；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述计算和评估耗材工具（120）的性能的步骤包括提取以下特征：
·           耗材工具（120）的成本；
·           耗材工具（120）的磨损特征，比如：寿命周期、失效原因；
·           耗材工具（120）直至完全磨损完前加工的工件（110）数量；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述计算和评估机床（130）的性能的步骤包括提取以下特征：
·           机床（130）操作成本；
·           机床（130）故障时间；
·           机床（130）故障原因；
·           机床（130）工作计划；
·           机床（130）的异常长时间等待空闲时间；
·           机床（130）的异常长时间等待空闲时间的原因；
·           机床（130）建立时间；
·           机床（130）空挡时间；
·           机床（130）断开时间；以及
·           以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述计算和评估步骤包括采集多个单独工件（110）的性能，并且评估预定时间周期的加工生产线整体性能，预定时间周期包括：小时、天、周、月、季度、年、当值时间，操作者工作周期、机床（130）工作时间、操作时间以及以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述计算和评估步骤包括通过按照预定时间周期比较多个工件（110）在每个预定时间周期的性能来提取最优性能，所述函数包括：求和，最大值、最小值、平均、百分比以及以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述计算和评估步骤包括评估至少一个商业计划，所述商业计划包括：选择耗材工具（120）的供应商、选择机床（130）制造商、评估应用工程计划、评估工人效率、评估机床（130）的效率、设定组织中不同部门的现实目标、基于每部分成本或改进共享由供应商实施新的创新的商业模式，基于与最佳加工生产线整体性能的比较评估加工生产线的效益。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述机床（130）包括：金属加工机床，数控加工机床，铣床，车床，研磨机、钻床、雕刻机、电火花机床、激光加工机床、锻造机、水切割机床、去毛刺机、倒角机、拉床以及以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，耗材工具（120）为金属加工耗材切削工具，所述金属加工耗材切削工具包括：机床、铣刀、车刀、磨具、钻具、雕刻工具、锻模、去毛刺工具、倒角工具、电焊条、拉刀、修整工具以及以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，识别装置（140）能识别和增加陌生的新的条目。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，计划的所述异常长时间等待空闲时间可以被通知给所述数据采集装置（160）；
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述记录装置（150）用于根据来自机床（130）电源的机床（130）的测量的电流消耗，记录机床（130）的“工作”和“非工作”状态和时间表。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，识别装置（140）、记录装置（150）、数据采集装置（160）、CPU（170）、存储装置（180）、用户界面（190）以及显示装置（195）之间的通信是有线的、无线的或者以上任意组合。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述用户界面（190）进一步用于人工输入数据。
本发明的另一个目的是提供上述定义的方法，其中，所述系统（100）用于传送性能给企业资源计划（enterprise resource planning ，ERP）系统或其他外部系统。
本发明的另一个目的是提供一种加工生产线整体性能的计算、监控以及评估方法，其中，根据多个金属工件（110）、耗材工具（120）和机床（130）计算整体性能，这些金属工件（110）由合并在该生成线中的多个机床（130）按步骤加工，耗材工具（120）安装在机床（130）上，其中，加工生产线整体性能的计算和评估在所述金属工件（110）的生产的每个步骤之后增量式执行，其中，加工生产线整体性能的计算和评估迭代地执行，并在每个所述金属工件（110）的加工完成之后被更新。
本发明的另一个目的是提供一种用于生产线整体性能的实时评估和监控的模块化系统（200），所述生产线整体性能从至少一个部件（210）、至少一个消耗材料（220）以及至少一个机床（230）的性能计算得到；所述系统（200）包括：
a．识别装置（240），用于自动识别至少一个条目，该条目包括：
部件（210）；
部件（210）的消耗材料（220）；
部件（210）的机床（230）；
部件（210）的生产操作号码；以及
以上任意组合；
b．记录装置（250），用于记录至少一个关于生产线的记录数据，所述记录数据包括：
部件（210）的加工动作过程时间指标、速度以及加工参数；
空闲时间，比如部件（210）的装载或卸载；
异常的长时间等待空闲时间；以及
机床（230）的故障时间；
消耗材料（220）的磨损时间和磨损特征；以及
以上任意组合；
c．数据采集装置（260），用于采集至少一个输入数据，所述输入数据包括：
识别装置（240）识别的数据；
记录装置（250）记录的数据；
部件（210）的加工动作过程；
部件（210）的装载空闲时间；
已生产的部件（210）的最终质量；
机床（230）的“故障”原因；
异常的长时间等待空闲时间原因；
消耗材料（220）的磨损特性；
建立时间；
操作员ID；
生产批号；以及
以上任意组合。
d．计算机处理单元（Computerized Processing Unit，CPU）（270），用于基于所述数据采集装置（260）采集的数据，计算和评估至少一种性能，所述性能包括：
部件（210）的性能；
消耗材料（220）的性能；
机床（230）的性能；以及
以上任意组合；
e．存储装置（280），用于存储至少一个条目，所述条目包括：
所有非过程依赖的数据（285）；
所述过程依赖的数据（286），包括：记录的数据、输入的数据、从识别装置（240）获取的数据以及所有计算和评估得到的性能；
更新的部件（210）的性能；
更新的消耗材料（220）的性能；
更新的机床（230）的性能；以及
以上任意组合；
f．用户界面（290），用于计算分类和显示选择；以及
g．显示装置（295），用于显示计算的性能和评估的性能，以及进一步需要的信息；
其中，所述CPU （270）用于通过逐步评估从多个部件（210）和多个机床（230）记录的数据和输入的数据中提取的各部件（110）的性能、消耗材料（220）的性能以及机床（230）的性能，对生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估；
所述CPU（270）还用于将部件（210）的性能与从多个类似的部件的评估中提取的类似部件的最佳性能进行比较；所述CPU（270）还用于明显过程故障和故障原因的识别；
CPU （270）还用于使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析。
本发明的另一个目的是提供上述定义的模块化系统（200），其中，所述系统（200）应用于工业生产分立部件，该分立部件包括：金属加工、橡胶、塑料、电子、半导体、纺织品、印刷、纸、木材、烟草、药物、医药、食物、饮料、建筑、玻璃以及石材，但并不仅限于此。
本发明的另一个目的是提供上面定义的模块化系统（200），其中，记录装置（250）用于进一步记录记录数据，所述记录数据包括：
a)         部件（210）的加工动作过程时间指标、速度以及加工参数；
b)        机床（230）的故障时间；
c)         消耗材料（220）磨损时间和磨损特征；以及
d)        以上任意组合。
本发明的一个目的是提供上面定义的模块化系统（200），其中，数据采集装置（260）用于进一步采集输入数据，所述输入数据包括组，所述组包括：
a)         部件（210）的加工动作过程时间指标、速度以及加工参数；
b)        机床（230）的故障时间；
c)         消耗材料（220）磨损时间和磨损特征；以及
a)         以上任意组合。
本发明的最后一个目的是提供上面定义的模块化系统（200），其中，消耗材料（220）包括：注射装置和材料、开孔装置、成型装置、喷雾装置和材料、喷洒装置和材料、切削装置和材料、模具、激光装置、发光装置以及光学装置。
附图说明
下面参照附图的描述有助于更好地理解本发明。
图1展示了用于加工生产线整体性能的实时评估和监控的模块化系统（100）、其部件以及其与加工过程的关系的示意图。
图2展示了存储装置（180）的部件的示意图。
图3展示了通过显示装置（195）显示的系统（100）的输出部件的示意图。
图4展示了监控方法、其步骤以及其与加工过程的关系的示意图。
图5展示了用于生产线整体性能的实时评估和监控的模块化系统（200）、其元件以及其与生产过程的关系的示意图。
具体实施方式
下面的描述根据本发明的章节提供，使得本领域的任何技术人员能利用本发明，并阐述由发明人进行本发明时提出的最佳实施例。然而，各种对本领域技术人员来说仍是明显的，由于本发明的基本原则已经明确限定，提供一种新的有用的模块化系统和方法，用于实时评估和监控加工生产线整体性能，生产线整体性能由每个给定的金属工件（110）、耗材工具（120）以及机床（130）计算得到。
加工生产线整体性能包括测量值和从涉及制造全部过程的各个领域采集的数据，涉及制造全部过程的各个领域包括：管理、操作、工程、维护、物流、财政以及质量保证。
下文中，术语能量效率指的是减少所需能源的目标，所需能源用来提供产品或已完成的工件。
本发明提供一种用于加工生产线整体性能的实时评估和监控的模块化系统（100），加工生产线整体性能从每个给定的金属工件（110）、耗材工具（120）以及机床（130）计算得到，模块化系统（100）包括：
a．识别装置（140），用于工件（110）、工件（110）的至少一个耗材工具（120）、工件（110）的机床（130）以及工件（110）的生产操作次数的自动识别；
b．用于关于价格生产线的数据的记录装置（150），数据包括：工件（110）的加工动作过程时间指标、速度以及工作参数；空闲时间，比如工件（110）的装置或卸载；异常的长时间等待空闲时间；机床（130）的“故障”时间；耗材工具（120）的磨损时间和工具的磨损量；以及以上任意组合；
c．用于采集输入数据的数据采集装置（160），输入数据包括：工件（110）的加工动作过程；工件（110）的装载空闲时间；已成型的工件（110）的最终质量；机床（130）的“故障”原因；异常的长时间等待空闲时间原因；耗材工具（120）的磨损特性；建立时间；操作员ID；生产批号；以及以上任意组合；
d．用于计算和评估工件（110）、耗材工具（120）、机床（130）以及以上任意组合的性能的计算机处理单元（CPU）（170）；
e．用于存储所有非过程依赖的数据、所有过程依赖的数据、更新的工件（110）的性能、更新的耗材工具（120）的性能以及更新的机床（130）的性能的存储装置（180），过程依赖的数据包括：记录的数据、输入的数据、从识别装置（120）获取的数据以及所有计算和评估得到的信息；
f．用于计算和显示选择的用户界面（190）；以及
g．用于显示计算和评估得到的性能和进一步信息的显示装置（195）。
其中，CPU （170）用于通过逐步评估从多个工件（110）和多个机床（130）记录的数据和输入的数据中提取的各工件（110）的性能、耗材工具（120）的性能以及机床（130）的性能，对加工生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估； CPU（170）还用于将工件（110）的性能与从多个类似的工件的评估中提取的类似工件的最佳性能进行比较；CPU（170）还用于明显过程故障和故障原因的识别；CPU （170）还用于使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析；从而系统（100）进一步用于监控和评估加工过程的能效和/或毛利。
本发明的CPU （170）进一步用于通过显示装置提取最优化建议，根据最佳性能的评估来提高生产能力；从而所述系统（100）增加加工过程的能效和/或毛利。
本发明的CPU （170） 进一步用于通过显示装置呈现最优化建议，根据最佳性能来减少生产成本；从而所述系统（100） 增加加工过程的能效和/或毛利。
本发明的CPU （170）进一步用于识别性能的下降、分类下降的来源以及相应地通过显示装置呈现维护建议；从而系统用于维持加工过程的能效和/或毛利。
本发明的CPU （170）用于从特征提取的工件（110）的性能的计算和评估，该特征包括：
未成型工件（110）的成本；
已成型工件（110）的根据其最终质量的售价；
工件（110）的加工时间；
工件（110）的空闲时间；
机床（130）的操作成本，分别用于加工时间和空闲时间；
耗材工具（120）的相对成本，每个除以其加工的工件（110）的数量，直至完全磨损；
工件（110）的单个直接操作成本；
工件（110）的单个毛利；
工件（110）的单个工程评分；
工件（110）的切削时间；
工件（110）的非切削时间；
工件（110）的平均轴功率；
工件（110）的切削次数；
工件（110）的子操作性能，包括性能指标，比如，但不局限于：
切削率，称为Qw，
特定的切削能量，称为EC，
切削厚度率，称为CTR，
其他切削性能指标，该切削性能指标提取自工件（110）的每个切削动作的速度和工作参数；以及
以上任意组合。
本发明进一步提供一种用于加工生产线整体性能的监控和评估的方法，加工生产线整体性能由每个给定的金属工件（110）、耗材工具（120）以及机床（130）计算得到，该方法包括步骤：
a．自动识别工件（110）、工件（110）的至少一个耗材工具（120）以及工件（110）的机床（130）的性能特点；
b．记录关于该加工生产线的数据，比如：
工件（110）的加工动作过程时间指标和速度；
空闲时间，比如工件（110）的装载或卸载；
异常的空闲时间；
机床（130）的“故障”时间；
耗材工具（120）的磨损时间和工具的磨损量；
c．采集输入数据，该输入数据关于：
工件（110）的加工动作过程；
已成型的工件（110）的最终质量；
机床（130）的“故障”原因；
异常空闲时间原因；
耗材工具（120）的磨损特性；
建立时间；
操作员ID；
生产批号；
d．计算和评估工件（110）、耗材工具（120）以及机床（130）的性能；
e.存储所有非过程依赖的数据和所有过程依赖的数据，所述过程依赖的数据包括：所述记录的数据、所述输入的数据、所述识别性能特征以及所有所述计算的和评估的信息；
f．选择计算和评估方法；
g．更新耗材工具（120）的性能和机床（130）的性能；
h．选择显示的元素和组合；
i．显示评估的性能和进一步的信息；
j．对至少两个工件（110）重复该方法；
其中，计算和评估用于通过逐步评估从多个工件（110）和多个机床（130）记录的数据和输入的数据中提取的各工件（110）的性能、耗材工具（120）的性能以及机床（130）的性能，对加工生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估；计算和评估进一步用于将工件（110）的性能与从多个类似的工件的评估中提取的类似工件的最佳性能进行比较；计算和评估进一步用于明显过程故障和故障原因的识别；计算和评估进一步用于使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析；从而该方法进一步用于监控和评估加工过程的能效和/或毛利。
本发明进一步提供一种用于计算、监控和评估加工生产线整体性能的方法，其中，根据多个金属工件（110）、耗材工具（120）和机床（130）和计算整体性能，这些金属工件（110）由合并在该生成线中的多个机床（130）按步骤加工，耗材工具（120）安装在机床（130）上，其中，加工生产线整体性能的计算和评估在所述金属工件（110）的生产的每个步骤之后增量式执行，其中，加工生产线整体性能的计算和评估迭代地执行，并在每个所述金属工件（110）的加工完成之后被更新。
本发明的自动系统（100）和方法用于数据采集和评估算法，该评估算法表示不同的关键性能指标。对该性能指标进一步进行监控和控制，来提高生产过程，从而增加能量效率和/或毛利：
1.如主KPI的全自动毛利，其概括了一个图的整体性能有效性。
2.全自动设备综合效率（OEE），其概括了一个图的操作性能有效性。
3.全自动直接操作成本，其概括了一个图的工程性能的有效性。
4.根据下面的公式，创新工程评分率为给定的工件（110）给出了工程过程有效性的指标。
每件工具（120）磨损的材料切削率；分数越高则过程越好
该系统基于最佳的实际性能，进一步表示了过去的、现在的以及未来的动态参考线，该动态参考线定义了组织中每个职责部门的KPI的可达到的目标，职责部门包括：管理、操作、工程、维修、物流以及质量保证。
该系统评估过程的性能有效性，并它们标记为“好的”或“坏的”（例如，红色/绿色光签）。该指标进一步用于根本原因分析跟踪。
该系统对从最底生产单元，例如，机床（130）向上到顶端生产单元，例如企业，进行数据融合。
该系统具有动态实时耗材库存水平指标，指示生产程序的变化和生产性能的变化。
该系统还支持风险和收入共享合伙的商业模式的指标，包括自我效能评估，即定期投资回报率（ROI）。
该创新系统在五个方面运行：数据的采集、数据的计算、性能评估所需的数据的测量、维持现有性能、在维持现有性能的同时推荐测量的性能的最优化，即现有性能下降的报警。
数据采集
该系统通过识别自动植入在CNC（数控）程序中的预定位置的参数自动采集来自生产机床（130）的数据。当CNC程序运作并激活机床（130）时遇到该植入参数，系统将自动发送带有该事件的时间戳的触发，伴随着相关参数的列表自动从CNC程序拉出。
此外，系统能够通过其他已知的机床软件中的方法来采集数据。
计算
系统将所有采集的数据登记到事件日志中，并执行一系列计算。
测量
基于计算的数据，系统（100）测量生产性能和呈现与组织的不同职责部门相关的不同KPI。
最优化和性能维护
系统（100）通过识别改善的区域支持不同生产部门的最优化，并为每个KPI设置现实的最优化目标。该系统显示了一个KPI和另一个KPI之间的关系，使得用户能进行直观的根本原因分析和识别可以提高的根本元素。系统比较实际KPI和已达到的最佳的实际KPI，接着系统将为每个KPI的最优化设置现实的目标，并标记和加亮需要提高的KPI。优化加亮的KPI最后将带来管理的提高。
为了识别性能水平的下降和立即寻址并改正性能，所提出的系统允许生产过程中的每个部门连续地跟踪和监控它们的性能。
·           系统自动地为每个测量值规定实际的最佳的实际性能指标标准，对性能下降进一步比较，更新以及可选择的识别。
·           基于设定为指标标准的最佳性能和所需的效率的定义，系统计算能达到或应达到的实际最佳性能值。
·           系统比较实际测得的性能和实际最佳性能，并标明提高或下降（例如，用绿光或红光警报）。
当系统识别相比于预期的最佳性能，测量的性能由重大下降，系统将通过根本原因分析程序追踪和分类下降的来源。系统评估每个不同期间的生产性能，并通过不用KPI分类性能，KPI包括作为主KPI的毛利。
本发明还披露了一种用于自动测量和评估工件（110）的能量效率和/或毛利的方法，工件（110）在金属制造（加工）过程中生产。
金属制造过程包括生产机床（130）和安装在生产机床（130）上的一系列耗材机床（120），从而金属制造（加工）过程加工多个工件（110），该方法包括以下步骤：
1.         存储描述工具（120）的特征值和工具（120）的期望的性能；
2.         存储描述成本的特征值，该成本用于生产机床（130）的运转；
3.         存储描述多种工件（110）的每种类型的特征值；
4.         每一个多数工件（110）的加工开始后，生产机床（130）发送第一信号和与第一信号相关的一系列信息（或者，每一个多数工件（110）的加工开始后，接收第一信号）；
5.         每一个多数工件（110）的加工完成后，生产机床（130）发送第二信号和与第二信号相关的一系列信息（或者，每一个多数工件（110）的加工完成后，接收第二信号）；
6.         存储每个已生产的多数工件（110）的特征；
7.         存储工具（120）安装在生产机床（130）上的时间；
8.         测定已经由工具（120）机床加工的工件（110）的个数；
9.         基于a描述工具（120）的期望性能的特征值，b已生产的每个所述多个工件（110）的特征，c已经由工具（120）机床加工的工件（110）的个数，评估工具（120）的性能。
进一步地，根据上面提到的方法，已生产的每个所述多个工件（110）的特征包括：工具（120）的类型、生产时间以及空闲时间。
进一步地，根据上面提到的方法，当使用的工具（120）从生产机床（130）拆卸时，根据已通过耗材工具（120）生产的每个所述多个工件（110）的特征和已由工具（120）加工的工件（110）的个数，评估超过耗材工具（120）的寿命周期时耗材工具（120）的性能。
本发明还披露了一种用于自动测量工件（110）的能量效率和/或毛利的系统，工件（110）在金属制造（加工）过程中生产，从而金属制造过程加工多个工件（110），包括：
1.         第一存储装置，用于存储描述工具（120） 和工具（120）的期望的性能的特征值；
2.         第二存储装置，用于存储描述用于生产机床（130）的运转的成本的特征值；
3.         第三存储装置，用于存储描述多种工件（110）的每种类型的特征值；
4.         接收装置，用于当生产机床（130）开始生产每个所述多个工件（110）时，接收第一信号和相关的信息，以及当生产机床（130）完成每个所述多个工件（110）的生产时，接收第二信号和相关的信息；
5.         第四存储装置，用于存储每个已生产的所述多个工件（110）的特征；
6.         第五存储装置，用于工具（120）安装在生产机床（130）上的时间；
7.         第一处理装置，用于测定已经由工具（120）机床加工的工件（110）的个数；
8.         第二处理装置，用于基于a描述工具（120）的期望性能的特征值，b已生产的每个所述多个工件（110）的特征，c已经由工具（120）机床加工的工件（110）的个数，评估工具（120）的性能。
9.         第三处理装置，用于评估在已生产的多个工件（110）中的每一个工件的测得特征的基础上制造的多个工件（110）中的每一个工件的能效和/或毛利率。
在另一个实施例中，根据一些配置，机床（130）的成本计算如下：
1.         每小时机床（130）运行的费用，其包括采购的价格和机床维修的价格除以机床工作时间或工作周期的寿命周期。
2.         员工每小时工作的费用，其包括每小时员工的工资，除以某一轮班下他的/她的责任下机床的数目。
3.         根据结构的租赁费除以特定机床所需的面积，整个工厂加工地板的费用。
4.         根据有或没有电源维护的费用的电源的费用，测量和计算每某台机床或整个过程线的耗电量的费用。
5.         其它与某台机床或整个生产线相关的固定费用。
参考图1，图1表示模块化系统（100），其部件以及其和加工过程关系的原理图。模块化实时评估和监控系统（100）包括：
识别装置（140），用于工件 （110）、工件 （110）中 的至少一种耗材工具 （120）、工件 （110）的机床 （130）以及工件 （110）的生产操作号码的自动识别；
记录装置（150），用于记录关于加工生产线的数据，比如：
工件（110）的加工过程的时间指标，速度以及工作参数；
空闲时间，比如工件（110）的装载或卸载；
异常的长时间等待空闲时间；
机床（130）的故障时间；
耗材工具（120）的磨损时间和磨损量；
数据采集装置（160），用于采集关于工件（110）的加工动作过程，工件（110）的装载空闲时间，成型工件（110）的最终质量，机床（130）的“故障”原因，异常的长时间等待空闲时间原因，耗材工具（120）的磨损典型特征；建立时间，操作员ID以及生产批次的输入数据；
计算机处理单元（170），用于计算和评估工件（110）的加工动作过程，耗材工具（120），机床（130），加工过程的应用工程计划以及以上任意组合的性能；
存储装置（180），用于存储：
所有非过程依赖数据（185）；
所有过程依赖数据（186），包括：记录的数据、输入的数据、从识别装置（140）取回的数据以及所有计算的和评估的信息；
更新的工件（110）的性能；
更新的耗材工具（120）的性能；
更新的机床（130）的性能；
用于选择计算和评估方法以及选择显示元素和组合的用户界面（190）；
用于显示计算和评估的性能和进一步信息的显示装置（195）。
上面描述的CPU（170） 用于通过逐步评估从多个工件（110）和多个机床（130）记录的数据和输入的数据中提取的各工件（110）的性能、耗材工具（120）的性能以及机床（130）的性能，对加工生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估；CPU （170）还用于将工件（110）的性能与从多个类似的工件的评估中提取的类似工件的最佳性能进行比较；CPU（170）还用于明显过程故障和故障原因的识别；从而系统（100）还用于监控和评估加工过程的能效和/或毛利。
参考图2，图2表示存储装置（180）的组件的示意图，存储装置（180）包括：
工件（110）的数据，该数据包括物理特征，其为已知数据；材料成本，其为已知数据；加工统计，其为测量数据；空闲时间，其为测量数据；最终质量，其为输入数据；单个工程评分，直接操作成本，能量效率和/或毛利，它们为计算得到的数据；以及可比性的最佳性能：工程评分，直接操作成本，能量效率和/或毛利，加工程序，它们均通过计算得到；
加工耗材工具（120）的数据，该数据包括：物理特征，其为已知数据；制造商，其为已知数据；成本，其为输入数据；加工统计，其为测量数据；寿命周期：每个工件（110）每时，其为测量数据；以及能量效率和/或毛利的可比性的最佳性能，其为计算得到的数据。
加工生产机床（130）的数据，该数据包括：物理特征，其为已知数据；操作成本，其为已知数据；异常的长时间等待空闲时间，其为测量数据，并为影响因素，影响因素为输入数据；故障时间，其为测量数据，并为影响因素，影响因素为输入数据。
组织数据（210），该数据包括：生产单位层次结构，其为已知数据；员工的身份和授权，它们为已知数据；人为定义的目标标准，其为输入数据；预测生产计划，其为输入数据。
如图3所示，图3表示系统（100）的通过显示装置（195）显示的输出元件的示意图，包括：工件（110）的质量，加工统计；机床（130）的故障统计；空闲时间统计；应用工程计划性能；加工耗材工具（120）的生命周期性能，比如，已加工部件的时间和数目；成本评估：已知成本+过程依赖成本，成本评估相比较与最佳性能；效率评估：反映不同时间单眼元素对生产的工件（110）的数量的影响；能量效率和/或毛利：评估每个工件（110），每时间周期，每台机床（130）。
如图4所示，图4表示监控方法，其步骤以及其和加工过程的关系的示意图，该方法包括步骤：
自动识别工件（110）、工件（110）的至少一个耗材工具（120）、工件（110）的机床（130） 以及工件（110）的生产操作次数的性能特征；
记录关于加工生产线的数据，比如：工件（110）的加工动作过程时间指标、速度以及工作参数；空闲时间，比如工件（110）的装载或卸载；异常的长时间等待空闲时间，比如新工具（120）的装载；机床（130）的“故障”时间；工具（120）的磨损时间和工具的磨损量；
采集关于工件（110）的加工动作过程、工件（110）的装载空闲时间、已成型的工件（110）的最终质量、机床（130）的“故障”原因、异常长时间等待空闲时间原因以及工具（120）的磨损特性的输入数据；
计算和评估工件（110）的加工动作过程，耗材工具（120）、加工机床（130）以及加工过程的应用工程计划的性能；
存储所有非过程依赖的数据和所有过程依赖的数据，所述过程依赖的数据包括：所述记录的数据、所述输入的数据、所述识别性能特征以及所有所述计算和评估的信息；
选择计算和评估方法；
更新工件（110）的性能、耗材工具（120）的性能以及机床（130）的性能；
选择显示的元素和组合；
显示计算和评估的性能和进一步的信息；以及
对至少两个工件（110），重复该方法。
上面提到的计算和评估步骤用于通过逐步评估从多个工件（110）和多个机床（130）记录的数据和输入的数据中提取的各工件（110）的性能、耗材工具（120）的性能以及机床（130）的性能，对加工生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估；所述计算和评估步骤进一步用于将工件（110）的性能与从多个类似的工件的评估中提取的类似工件的最佳性能进行比较；所述计算和评估步骤进一步用于明显过程故障和故障原因的识别；所述计算和评估步骤进一步用于使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析；从而该方法还用于监控和评估加工过程的能效和/或毛利。
现在参考图5，图5描述了用于生产线整体性能的实时评估和监控的模块化系统（200），生产线整体性能从至少一个部件（210）、至少一个消耗材料（220）以及至少一个机床（230）的性能计算得到；系统（200）包括：
a．识别装置（240），用于自动识别至少一个条目，该条目包括：
部件（210）;
部件（210）的消耗材料（220）；
部件（210）的机床（230）；
部件（210）的生产操作次数；以及
以上任意组合；
b．记录装置（250），用于记录至少一个关于生产线的记录数据，记录数据包括：
空闲时间，比如部件（210）的装载或卸载；
异常的长时间等待空闲时间；以及
以上任意组合；
c．数据采集装置（260），用于采集至少一个输入数据，所述输入数据包括：
识别装置（240）识别的数据；
记录装置（250）记录的数据；
部件（210）的加工动作过程；
部件（210）的装载空闲时间；
已生产的部件（210）的最终质量；
机床（230）的“故障”原因；
异常的长时间等待空闲时间原因；
消耗材料（220）的磨损特性；
建立时间；
操作员ID；
生产批号；以及
以上任意组合；
d. 计算机处理单元（Computerized Processing Unit，CPU）（270），用于基于数据采集装置（260）采集的数据，计算和评估至少一种性能，所述性能包括：
部件（210）的性能；
消耗材料（220）的性能；
机床（230）的性能；以及
以上任意组合；
e.   存储装置（280），用于存储至少一个条目，所述条目包括：
所有非过程依赖的数据（285）；
所述过程依赖的数据（286），包括：记录的数据、输入的数据、从识别装置（240）获取的数据以及所述计算和评估得到的性能；
更新的部件（210）的性能；
更新的消耗材料（220）的性能；
更新的机床（230）的性能；以及
以上任意组合；
f. 用户界面（290），用于计算分类和显示选择；以及
g. 显示装置（295），用于显示计算的性能和评估的性能，以及进一步需要的信息；
CPU （270）用于通过逐步评估从多个部件（210）和多个机床（230）记录的数据和输入的数据中提取的各部件（110）的性能、消耗材料（220）的性能以及机床（230）的性能，对生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估。
CPU （270）还用于将部件（210）的性能与从多个类似的部件的评估中提取的类似部件的最佳性能进行比较。
CPU （270）还用于明显过程故障和故障原因的识别。
CPU （270）进一步使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析。
因此，系统（200）还用于监控和评估加工过程的能效和/或毛利。
在另一个实施例中，本发明可以为其他加工工业服务，例如但并不限于此：橡胶，塑料，电子，半导体，纺织品，印刷，纸，木材，烟草，药物，医药，食物，饮料，建筑，玻璃以及石材。
根据另一个实施例，消耗材料（220）包括：注射装置和材料，开孔装置，成型装置，喷雾装置和材料，喷洒装置和材料，切削装置和材料，模具，激光装置，发光装置以及光学装置。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (48)

1.用于加工生产线整体性能的实时评估和监控的模块化系统（100），所述加工生产线整体性能从至少一个金属工件（110）、至少一个耗材工具（120）以及至少一台机床（130）计算得到；所述系统（100）包括：
a) 识别装置（140），其被配置为对选自下组的至少一个条目进行自动识别，该组包括：
所述工件（110）；
所述工件（110）的至少一个所述耗材工具（120）；
所述工件（110）的机床（130）；
所述工件（110）的生产操作号码；以及
以上任意组合；
b) 记录装置（150），其被配置为记录选自下组的至少一个关于所述加工生产线的数据输入，该组包括：
所述工件（110）的加工动作过程时间指示、速度以及工作参数；
空闲时间，如所述工件（110）的装载或卸载；
异常的长时间等待空闲时间；
所述机床（130）的故障时间；
所述耗材工具（120）的磨损时间和磨损量；以及
以上任意组合；
c) 数据采集装置（160），用于采集选自下组的至少一个输入数据，该组包括：
由所述识别装置（140）识别的数据；
由所述记录装置（150）记录的数据；
所述工件（110）的加工动作过程；
所述工件（110）的装载空闲时间；
所述成型工件（110）的最终质量；
所述机床（130）的“故障”原因；
异常的长时间等待空闲时间的原因；
所述耗材工具（120）的磨损特性；
建立时间；
操作员ID；
生产批号；以及
以上任意组合；
d) 计算机处理单元（CPU）（170），用于计算和评估选自下组的至少一个性能，该组包括：
所述工件（110）的性能；
所述耗材工具（120）的性能；
所述机床（130）的性能；以及
以上任意组合；
e) 存储装置（180），用于存储选自下组的至少一个条目，该组包括：
非过程依赖的所有数据（185）；
所有过程依赖数据（186），包括：所述记录的数据、所述输入的数据、从所述识别装置（140）获取的数据以及所有所述计算的和评估的信息；
更新的所述工件（110）的性能；
更新的所述工具（120）的性能；
更新的所述机床（130）的性能；以及
以上任意组合；
f) 用户界面（190），其被配置为计算和显示选择；以及
g) 显示装置（195），其被配置为显示所述计算和评估的性能和进一步所需的信息；
其中，所述CPU（170）被配置为通过递增地评估从多个所述工件（110）和多个所述机床（130）的所述记录数据和所述输入数据中提取的所述各工件（110）的性能、所述耗材工具（120）的性能以及所述机床（130）的性能，对加所述工生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估；
所述CPU（170）进一步被配置为将所述工件（110）的性能与从多个类似的工件的评估中提取的类似工件的最佳性能进行比较；所述CPU（170）还用于明显过程故障和所述故障的原因的识别；
所述CPU（170）进一步被配置为使用预定义的工程评分，分析所述加工过程应用的工程方案的有效性。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述CPU（170）进一步适于通过所述显示装置提取最优化建议，以用于根据所述最佳性能的评估来提升生产能力；从而所述系统（100）被配置为提高所述过程的能效和/或毛利。
3.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述CPU （170）进一步适于通过所述显示装置呈现最优化建议，以根据所述最佳性能来降低生产成本；从而所述系统（100）被配置为提高所述过程的能效和/或毛利。
4.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述CPU （170）进一步适于通过所述显示装置识别所述性能的下降、对所述下降的来源进行分类并及相应地呈现维护建议，从而所述系统（100）被配置为维持所述能效和/或加工过程的毛利。
5.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述系统（100）进一步连接至所述耗材工具（120）电子存储柜，用以检索关于所述耗材工具（120）的附加数据。
6.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述识别装置（140）用于识别选自下组的至少一个特征，该组包括：
所述工件（110）的标识、材料、描述、尺寸、成本以及应用；
所述耗材工具（120）的标识、材料、描述、尺寸、成本、制造商以及预期寿命；
所述机床（130）的标识、操作成本、模型以及制造商；以及
以上任意组合。
7.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述CPU （170）用于所述工件（110）的性能的计算和评估，所述工件（110）的性能从选自下组的至少一个特征中提取，该组包括：
所述未成型工件（110）的成本；
所述已成型工件（110）的售价，所述售价根据所述已成型工件（110）的最终质量而定；
所述工件（110）的加工时间；
所述工件（110）的空闲时间；
所述机床（130）对于所述加工时间和所述空闲时间的机床操作成本；
所述耗材工具（120）的相对成本，每个所述相对成本除以每个耗材工具（120）完全磨损前所加工的工件（110）的数量；
所述工件（110）的单个直接操作成本；
所述工件（110）的单个毛利；
所述工件（110）的单个工程评分；
所述工件（110）的切削时间；
所述工件（110）的非切削时间；
所述工件（110）的平均轴功率；
所述工件（110）的切削次数；
所述工件（110）的子操作性能；以及
以上任意组合。
8.根据权利要求7所述的系统（100），其特征在于，所述子操作性能包括选自下组的至少一个性能指标，该组包括：
切削率；
特定的切削能量；
切削厚度比；
切削性能指标，所述切削性能指标提取自所述工件（110）的每个切削动作的速度和工作参数；以及
以上任意组合。
9.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述CPU（170）被配置为用于所述耗材工具（120）的性能的计算和评估，所述耗材工具（120）的性能从选自下组的至少一个特征中提取，该组包括：
所述耗材工具（120）的成本；
所述耗材工具（120）的磨损特征，如：寿命周期、故障原因；
所述耗材工具（120）直至完全磨损前加工的工件（110）数量；以及
以上任意组合。
10.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述CPU （170）被配置为用于所述机床（130）性能的计算和评估，所述机床（130）性能从选自下组的至少一个特征中提取，该组包括：
所述机床（130）操作成本；
所述机床（130）故障时间；
所述机床（130）故障原因；
所述机床（130）工作计划；
所述机床（130）异常长时间等待空闲时间；
所述机床（130）异常长时间等待空闲时间的原因；
所述机床（130）建立时间；
所述机床（130）空档时间；
所述机床（130）断开时间；以及
以上任意组合。
11.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述CPU （170）采集多个所述各工件（110）的性能，并且评估选自下组的至少一个预定时间周期的所述加工生产线整体性能，该组包括：小时、天、周、月、季度、年、当值时间、操作者工作周期、机床（130）工作时间、操作时间以及以上任意组合。
12.根据权利要求11所述的系统（100），其特征在于，所述CPU （170）适于通过使用选自下组的至少一个函数、比较所述多个工件（110）在每个所述预定时间周期的性能，来提取最优性能，所述组包括：求和、最大值、最小值、平均、百分比以及以上任意组合。
13.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述CPU （170）进一步被配置为评估选自下组的至少一个商业计划，该组包括：选择所述耗材工具（120）的供应商、选择所述机床（130）的制造商、评估所述应用的工程计划、评估工人效率、评估所述机床（130）的效率、设定组织中不同部门的现实目标、基于每部分的成本或改进共享由供应商实施新的创新的商业模式、基于与所述最佳加工生产线整体性能的比较来评估所述加工生产线的效益、以及以上任意组合。
14.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述机床（130）为选自下组的至少一个机床，该组包括：金属加工机床、数控机床（CNC）机床、铣床、车床、研磨机、钻床、雕刻机、电火花机床、激光加工机床、锻造机、水切割机床、去毛刺机、倒角机、拉床以及以上任意组合。
15.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述耗材工具（120）为选自下组的至少一种金属加工耗材切削工具，该组包括：机床、铣刀、车刀、磨具、钻具、雕刻工具、锻模、去毛刺工具、倒角工具、电焊条、拉刀、修整工具以及以上任意组合。
16.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述识别装置（140）能识别和增加陌生的新的条目。
17.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，计划的所述异常长时间等待空闲时间可以被通知给所述数据采集装置（160）。
18.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述记录装置（150）被配置为根据来自所述机床（130）电源的机床（130）的测量的电流消耗，记录所述机床（130）的“工作”和“非工作”状态和时间表。
19.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述识别装置（140）、所述记录装置（150）、所述数据采集装置（160）、所述CPU（170）、所述存储装置（180）、所述用户界面（190）以及所述显示装置（195）之间的通信是有线的、无线的或者以上任意组合。
20.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述用户界面（190）进一步用于人工输入数据。
21.根据权利要求1所述的系统（100），其特征在于，所述系统（100）用于传送所述性能给企业资源计划系统(ERP)或其他外部系统。
22.一种用于监控和评估加工生产线整体性能的方法，所述加工生产线整体性能由每个给定的金属工件（110）、耗材工具（120）以及机床（130）计算得到，所述方法包括步骤：
a) 自动识别以下部件的性能特征：
所述工件（110）；
所述工件（110）的至少一个所述耗材工具（120）；
所述工件（110）的所述机床（130）
b) 记录关于所述加工生产线的数据，所述数据包括：
所述工件（110）的加工动作过程时间指标和速度；
空闲时间，比如所述工件（110）的装载或卸载；
异常的空闲时间；
所述机床（130）的“故障”时间；
所述耗材工具（120）的磨损时间和工具的磨损量；以及
以上任意组合；
c) 采集选自下组的输入数据，该组包括：
所述工件（110）的加工动作过程；
所述已成型的工件（110）的最终质量；
所述机床（130）的“故障”原因；
所述异常空闲时间原因；
所述耗材工具（120）的磨损特性；
所述建立时间；
所述操作员ID；
所述生产批号；以及
以上任意组合；
d) 计算和评估以下部件的性能：
所述工件（110）；
所述耗材工具（120）；
所述机床（130）
e) 存储：
所有非过程依赖的数据；
所有过程依赖的数据，包括：所述记录的数据、所述输入的数据、所述识别性能特征以及所有所述计算的和评估的信息;
f)  选择计算和评估方法；
g)  更新所述耗材工具（120）的性能和所述机床（130）的性能；
h)  选择显示的元素和组合；
i)  显示所述评估的性能和进一步的信息；以及
j) 对至少两个所述工件（110）重复上述方法；
其中，所述计算和评估步骤包括：通过递增地评估从多个所述工件（110）和多个机床（130）的所述记录的数据和输入的数据中提取的各所述工件（110）的性能、所述耗材工具（120）的性能以及所述机床（130）的性能，对所述加工生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估；所述计算和评估进一步用于将所述工件（110）的性能与类似工件的最佳性能进行比较，所述类似工件的最佳性能从多个类似工件（110）的评估中提取；所述计算和评估进一步用于重大处理故障和故障原因的识别；所述计算和评估进一步用于使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析。
23.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述计算和评估步骤进一步包括通过所述显示装置提取最优化建议，根据所述最佳性能的评估增加生产能力；从而所述方法用于提高加工过程的能效和/或毛利。
24.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述计算和评估步骤进一步包括通过显示装置呈现最优化建议，用于根据最佳性能来减少生产成本；从而所述方法增加所述加工过程的能效和/或毛利。
25.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述计算和评估步骤进一步包括通过所述显示装置，识别所述性能的下降、对所述下降的来源进行分类以及相应地呈现维护建议；从而所述方法维持所述能量效率和/或加工过程的毛利。
26.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括步骤从所述耗材工具（120）的电子存储柜检索关于所述耗材工具（120）的附加数据。
27.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述步骤识别用于识别以下特征：
所述工件（110）的标识、材料、描述、尺寸、成本以及应用；
所述耗材工具（120）的标识、材料、描述、尺寸、成本、制造商以及预期寿命；
所述机床（130）的标识、操作成本、样式以及制造商；以及
以上任意组合。
28.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述计算和评估所述工件（110）的性能的步骤包括提取以下特征：
所述未成型工件（110）的成本；
所述成型工件（110）的售价，所述售价根据所述成型工件（110）的最终质量而定；
所述工件（110）的加工时间；
所述工件（110）的空闲时间；
所述机床（130）的对于加工时间和空闲时间的操作成本；
所述耗材工具（120）的相对成本，每个所述耗材工具（120）的成本除以其完全磨损前所加工的工件（110）的数量；
所述工件（110）的单个直接操作成本；
所述工件（110）的单个毛利；
所述工件（110）的单个工程评分；
所述工件（110）的切削时间；
所述工件（110）的非切削时间；
所述工件（110）的平均轴功率；
所述工件（110）的切削次数；
所述工件（110）的子操作性能；以及
以上任意组合。
29.根据权利要求28所述的方法，其特征在于，所述子操作性能包括选自下组的至少一个性能指标，该组包括：
切削率；
特定的切削能量；
切削厚度比；
切削性能指标，所述切削性能指标提取自所述工件（110）的每个切削动作的速度和工作参数；以及
以上任意组合。
30.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述计算和评估所述耗材工具（120）的性能的步骤包括提取选自下组的特征，该组包括：
所述耗材工具（120）的成本；
所述耗材工具（120）的完全磨损特征，如：寿命周期、故障原因；
所述耗材工具（120）直至完全磨损前所加工的工件（110）的数量；以及
以上任意组合。
31.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述计算和评估所述机床（130）的性能的步骤包括提取以下特征：
所述机床（130）操作成本；
所述机床（130）故障时间；
所述机床（130）故障原因；
所述机床（130）工作计划；
所述机床（130）异常长时间等待空闲时间；
所述机床（130）异常长时间等待空闲时间原因；
所述机床（130）建立时间；
所述机床（130）空档时间；
所述机床（130）断开时间；以及
以上任意组合。
32.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述计算和评估步骤包括采集多个所述各工件（110）的性能，并且评估至少一个预定期间的所述加工生产线整体性能，所述预定时间包括：小时、天、周、月、季度、年、当值时间、操作者工作周期、机床（130）工作时间、操作时间以及以上任意组合。
33.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，所述计算和评估步骤包括通过使用选自下组的函数、比较所述每时间周期的所述多个所述工件（110）的性能，来提取所述最优性能，所述组包括：求和，最大值、最小值、平均、百分比以及以上任意组合。
34.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述计算和评估步骤包括评估选自下组的至少一个商业计划，该组包括：选择所述耗材工具（120）的供应商、选择所述机床（130）制造商、评估应用的工程计划、评估工人效率、评估所述机床（130）的效率、设定组织中不同部门的现实目标、基于每部分成本或改进共享由供应商实施新的创新的商业模式、基于与最佳加工生产线整体性能的比较来评估加工生产线的效益、以及以上任意组合。
35.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述机床（130）选自下组，该组包括：金属加工机床，数控机床（CNC）机床、铣床、车床，研磨机、钻床、雕刻机、电火花机床、激光加工机床、锻造机、水切割机床、去毛刺机、倒角机、拉床以及以上任意组合。
36.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述耗材工具（120）为选自下组的至少一种金属加工耗材切削工具，该组包括：机床、铣刀、车刀、磨具、钻具、雕刻工具、锻模、去毛刺工具、倒角工具、电焊条、拉刀、修整工具以及以上任意组合。
37.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述识别装置（140）能识别和增加陌生的新的条目。
38.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，计划的所述异常长时间等待空闲时间可以被通知给所述数据采集装置（160）。
39.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述记录装置（150）被配置为根据来自所述机床（130）电源的所述机床（130）的测量的电流消耗，记录所述机床（130）的“工作”和“非工作”状态和时间表。
40.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述识别装置（140）、所述记录装置（150）、所述数据采集装置（160）、所述CPU（170）、所述存储装置（180）、所述用户界面（190）以及所述显示装置（195）之间的通信是有线的、无线的或者以上任意组合。
41.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述用户界面（190）进一步用于人工输入数据。
42.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述系统（100）用于传送所述性能给企业资源计划系统(ERP)或其他外部系统。
43.一种用于计算、监控和评估加工生产线整体性能的方法，其特征在于，所述整体性能是从多个金属工件（110）、从耗材工具（120）以及从机床（130）中计算得到的，所述金属工件（110）由合并在所述生产线中的多个所述机床（130）按步骤加工，所述耗材工具（120）安装在所述机床（130）上，其中，所述加工生产线的所述整体性能的所述计算和所述评估是在所述金属工件（110）的生产的每个所述步骤之后递增执行的，其中，所述加工生产线的所述整体性能的所述评估的所述计算是迭代地执行的，并在每个所述金属工件（110）的所述加工完成之后被更新。
44.一种用于生产线整体性能的实时评估和监控的模块化系统（200），所述生产线整体性能从至少一个部件（210）、至少一个消耗材料（220）以及至少一个机床（230）的性能计算得到；所述系统（200）包括：
a) 识别装置（240），用于自动识别选自下组的至少一个条目，该组包括：
所述部件（210）；
所述部件（210）的消耗材料（220）；
所述部件（210）的机床（230）；
所述部件（210）的生产操作号码；以及
以上任意组合；
b) 记录装置（250），用于记录选自下组的至少一个关于生产线的记录数据，该组包括：
所述部件（210）的加工动作过程时间指标、速度以及加工参数；
空闲时间，比如所述部件（210）的装载或卸载；
异常的长时间等待空闲时间；以及
所述机床（230）的故障时间；
所述消耗材料（220）的磨损时间和磨损特征；以及
以上任意组合；
c) 数据采集装置（260），用于采集选自下组的至少一个输入数据，该组包括：
所述识别装置（240）识别的数据；
所述记录装置（250）记录的数据；
所述部件（210）的加工动作过程；
所述部件（210）的装载空闲时间；
所述已生产的部件（210）的最终质量；
所述机床（230）的“故障”原因；
异常的长时间等待空闲时间原因；
所述消耗材料（220）的磨损特性；
建立时间；
操作员ID；
生产批号；以及
以上任意组合；
d) 计算机处理单元（CPU）（270），被配置为用于基于所述数据采集装置（260）采集的数据，计算和评估选自下组的至少一种性能，该组包括：
所述部件（210）的性能；
所述消耗材料（220）的性能；
所述机床（230）的性能；以及
以上任意组合；
e) 存储装置（280），用于存储至少一个条目，所述条目包括：
所有非过程依赖的数据（285）；
所述过程依赖的数据（286），包括：所述记录数据、所述输入数据、从所述识别装置（240）获取的数据以及所有所述计算和评估得到的性能；
更新的所述部件（210）的性能；
更新的所述消耗材料（220）的性能；
更新的所述机床（230）的性能；以及
以上任意组合；
f) 用户界面（290），用于计算分类和显示选择；以及
g) 显示装置（295），用于显示所述计算的性能和评估得到的性能，以及进一步需要的信息；
其中，所述CPU （270）用于通过逐步评估从多个所述部件（210）和多个所述机床（230）记录的数据和输入的数据中提取的各所述部件（110）的性能、所述消耗材料（220）的性能以及所述机床（230）的性能，对所述生产线整体性能进行迭代和增量计算和评估；
所述CPU （270）还用于将所述部件（210）的性能与从多个类似的部件的评估中提取的类似部件的最佳性能进行比较；所述CPU（270）还用于明显过程故障和故障原因的识别；
所述CPU （270）还用于使用定义的工程评分对所述加工过程采用的工程方案的有效性进行分析。
45.根据权利要求44所述的系统（200），其特征在于，所述系统（200）应用于工业生产分立部件，所述分立部件包括：金属加工、橡胶、塑料、电子、半导体、纺织品、印刷、纸、木材、烟草、药物、医药、食物、饮料、建筑、玻璃以及石材。
46.根据权利要求44所述的系统（200），其特征在于，所述记录装置（250）用于进一步记录记录数据，所述记录数据包括：
a)所述部件（210）的加工动作过程时间指标、速度以及加工参数；
b)所述机床（230）的故障时间；
c)所述消耗材料（220）磨损时间和磨损特征；以及
d)以上任意组合。
47.根据权利要求44所述的系统（200），其特征在于，所述数据采集装置（260）用于进一步采集输入数据，所述输入数据包括组，所述组包括：
a)所述部件（210）的加工动作过程时间指标、速度以及加工参数；
b)所述机床（230）的故障时间；
c)所述消耗材料（220）磨损时间和磨损特征；以及
d)以上任意组合。
48.根据权利要求44所述的系统（200），其特征在于，所述消耗材料（220）包括：注射装置和材料、开孔装置、成型装置、喷雾装置和材料、喷洒装置和材料、切削装置和材料、模具、激光装置、发光装置以及光学装置。
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