该系统的基本工作流程如下：

1.设备部署安装：在每台生产设备的指定位置安装摄像头，以及与之配备的电脑、显示器、网络等。这部分将完成“机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）”的工作。

2.创建生产工作流：使用“工作流编辑器”创建本企业的生产流程，并使用“工作流仿真引擎”进行仿真，以较好的表示实际的生产流程。

3.“生产计划引擎”根据生产数据库、生产工作流和当前订单等，自动生成“生产计划”。

4.工作流引擎开始运行，“机器人流程自动化”开始自动识别生产过程并生成生产数据，保存在“生产数据库”中。（初期需要人工检查生产数据的准确性，等生产稳定之后可略过）

5.当有新订单进入，或者有计划变更（例如订单变化、人员变动、设备故障等），“生产计划引擎”将重新调整生产计划以满足订单要求。

6.积累一定的生产数据后，“数据分析和流程改进”将对生产过程进行分析，提出生产流程改进方案。

本项目首次将“通用工作流”和“机器人流程自动化”应用于柔性工业生产，整个系统架构为业界首创。具体内容包括：

1. 可编辑工作流

可编辑工作流使得生产流程的定制变得非常灵活，企业可以根据自己的情况定制生产流程。

*研发内容：

A.工作流仿真引擎：本项目采用的工作流编辑器和运行环境基于开源项目Flowable进行二次开发，但是“工作流仿真引擎”属于独创性内容，目前工作流引擎中还没有仿真的功能。工作流仿真对于生产流程改进来说非常重要，在新的流程投入使用之前，使用工作流仿真查看使用效果，能够为企业节省大量的时间和金钱。

B.标准流程库：该系统提供一个标准流程库，其中包括了各制造行业中的标准生产流程，例如通用零部件的生产流程，通用生产步骤等。因此用户不需要从头开始创建生产流程，而是从标准流程库中选择进行裁剪和参数调整。这有助于企业快速创建生产流程，以及生产流程的标准化。

2. 机器人流程自动化

机器人流程自动化RPA将先进的基于机器学习的视频识别技术首次应用于工业生产，以达到对生产设备良好的兼容性，让传统生产设备也能应用于柔性生产。

*研发内容：

A.自动视频识别模型：主要研究对每种类型的生产设备，使用机器学习的方法建立一个视频识别模型，用于识别生产步骤中的关键数据（加工开始、加工结束、零件型号、加工数量等）。方法的可用性和识别的准确率对该系统的成功实施至关重要。研究面临的主要挑战是目前完全没有此类的数据可供使用，需要从头开始进行收集、处理、建模，还要保证不同型号生产设备之间的通用性。

3. 生产计划引擎

生产计划引擎能够根据当前的生产工作流、订单等生成生产计划，在计划出现变更时及时调整生产计划，以达到优化生产资源、提高生产效率的目标。该功能属于行业首创。

研发内容：

A.生产计划制定：制定生产计划需要考虑多方面的因素，包括设备生产能力、人员操作水平、库存、订单时效等。在给定条件下找出最优生产计划在理论上属于NP问题，现代计算机无法解决，但是仍有方法可以得到次优解。这里主要研究如何能够更有效的找到尽可能优化的生产计划。

B.生产计划变更：有多种原因会造成生产计划变更，例如订单变更（数量、交货日期等），人员变动（离职、请假等），设备故障等。这里主要研究如果在外部出现变更时及时的调整生产计划，如何预防可能出现的计划变更等内容。

4. 数据分析和流程改进

将帮助企业查找当前生产流程中可以改进的地方，从而达到优化生产资源，减少浪费，提高企业的生产效率的目标。

研发内容：

A.行业生产数据库：本项目采用云服务的形式提供给企业用户（而不是封闭系统），因此本项目可以收集来自行业内多个企业的生产数据，形成“行业生产数据库”。该数据库使得企业不但可以跟自己相比提高生产效率，还可以借鉴行业内其他企业的经验来提高效率和标准化水平，从而提高行业的整体生产水平。该行业数据库属于业内首创。

B.数据分析和流程改进方法：这里主要研究如何能够根据收集到的生产数据来帮助企业查找生产过程中的问题并提出相应的改进意见，包括数据分析和建模方法、改进方案实施跟踪等。

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