制造业调度与工作流分析中的图形数据库建模

Question

我们希望应用图形数据库来帮助我们理解制造生产线中与工作流相关的瓶颈、资源利用率、延迟问题和其他与时间相关的问题。

谷歌搜索并没有得出太多的结论：

https://neo4j.com/blog/streamlining-processes-neo4j-glidewell-laboratories/

有人知道相关的工作吗？

我认为这个图表将需要最少的建模：

1. 资源(人、工作台(工作站))
2. 操作(所需技能、持续时间、所需的子程序集)
3. 子组件(来自每个装配任务的材料或派生输出)。

还有更多吗？

Answer 1

一个图形数据库将是一个极好的选择建模的许多方面的制造生产线。你的名单是个很好的开始。

还要考虑的是，表示工作流中各个阶段的节点可以包含或引用与每个阶段相关的静态和动态数据。静态数据可以是执行任务的指令或培训。动态数据可以是该任务在过去10,000次执行中所用的时间，或者发生了多少次故障，以及何时发生的。然后，这种信息可以用于检测问题，甚至可以预测工作流中的问题。

正如您已经指出的，图形数据库可以用来描述正在生成的子程序集。然后，更进一步，他们也支持供应链管理。您可以追溯装配故障到哪一批子程序集和哪一批组件、哪个组件以及哪个供应商提供了最终导致组装失败的部件。所有这些都可以帮助您优化供应链和/或执行召回分析。

Answer 2

我认为图形数据库是对制造过程中的调度和工作流进行建模和分析的合适工具。

例如，您可以将资源建模为顶点，操作为边缘，装配有资源(顶点)的子程序集(顶点)和操作(边缘)为图(子图)。因此，您可以将工作流从最终工件遍历到依赖于递归到素数资源的上层操作(Edge)和上层资源(顶点)，而operations.Also则可以从初始资源逐步遍历，以了解哪个最终工件依赖于它。另外，其他的图表分析也取决于你想要什么。