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机械设计与制造 2022年第3期373卷 167-171页

作者：杨辰郭宇黄少华崔世婷南京航空航天大学机电学院江苏南京210016

针对离散制造过程中生产异常难以准确评估的问题,提出了一种物联网环境下的车间生产异常发现与分析方法。首先,基于在制品实时状态采集模型,定义了在制品异常事件类型;其次,为了衡量在制品异常事件对车间生产的影响程度,以异常事件发生... 详细信息

针对离散制造过程中生产异常难以准确评估的问题,提出了一种物联网环境下的车间生产异常发现与分析方法。首先,基于在制品实时状态采集模型,定义了在制品异常事件类型;其次,为了衡量在制品异常事件对车间生产的影响程度,以异常事件发生时生产异常影响因素的状态信息为数据基础,将一维原始数据二维化后,采用一种结合批量归一化和dropout方法的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)来预测生产任务剩余完成时间,并通过生产任务延迟完成时间来量化车间生产异常程度;最后以某航天车间为案例分析,对所提方法的可行性和有效性进行了验证。

关键词：离散制造过程物联网异常事件生产异常卷积神经网络

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基于制造大数据的车间运作维护与决策方法研究

基于制造大数据的车间运作维护与决策方法研究

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作者：刘伟杰江南大学

学位级别：硕士

随着两化融合的深度发展,制造业企业纷纷步入新型工业化道路。对于多品种、小批量模式下的离散制造业而言,其制造零件复杂多样、生产扰动多发、生产方式灵活多变。在新一代信息技术背景下,本研究依据“采集关联+预测识别+调控决策”的... 详细信息

随着两化融合的深度发展,制造业企业纷纷步入新型工业化道路。对于多品种、小批量模式下的离散制造业而言,其制造零件复杂多样、生产扰动多发、生产方式灵活多变。在新一代信息技术背景下,本研究依据“采集关联+预测识别+调控决策”的车间生产运维思路,从零件制造过程大数据入手,基于车间智能代理实现对工序制造过程数据的可靠采集与处理,运用知识自动化方法以及设备预知维护模型从车间工序过程管理与设备预知维护两个角度实现离散制造车间的运作维护与决策,基于案例分析验证了以上方法的有效性。本文具体工作如下:(1)介绍了基于制造大数据的离散车间运作维护与决策的理论框架,从大数据工程、知识工程、设备预知维护三个方面阐述了当前的研究应用现状与发展趋势。(2)分析了车间制造过程数字化、智能化背景下的离散制造车间制造特征,归纳总结了当前离散车间运作维护存在的问题与需求,优化重构车间生产管理业务流程并设计了基于制造大数据的离散智能车间运作维护总体框架。(3)搭建了基于车间智能代理的离散制造大数据采集处理平台。以车间智能代理为载体,基于数据采集模型实现工序制造过程数据实时描述采集;基于聚类的离散点检测获取设备劣化调整参数,为设备预知维护规划提供依据;基于工序制造过程描述模型实现对工序制造全过程描述信息的集成封装,为工序过程知识自动化奠定基础。(4)设计了面向工序生产过程的知识自动化方法。基于工序特征与FCM方法构建了严格的知识库划分逻辑与标准;针对不同层次知识库的结构特征运用不同的工序特征指标权重计算方法,基于相似元理论实现案例的自动获取,同时设计流程方案实现了知识库的自维护;基于案例相似性推理实现了工序工况识别预测。(5)设计了工序工况时变下的设备衰退演化以及多目标预知维护模型。基于案例相似性推理方法引入工况调整因子,结合传统设备衰退演化模型,设计了面向离散生产模式下的设备衰退演化模型;基于动态工况下的故障率函数,实现设备多目标动态维护规划建模。

关键词：离散制造过程大数据智能代理知识自动化预知维护

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面向离散制造车间的瓶颈预测与调度优化的方法研究

面向离散制造车间的瓶颈预测与调度优化的方法研究

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作者：汪伟丽南京航空航天大学

学位级别：硕士

传统的车间生产管控模式难以适应生产环境复杂、生产状态多扰动的离散制造系统,如何利用生产过程数据挖掘车间运行规律,找到制约车间生产效率的瓶颈单元,并制定前瞻性策略以缓解瓶颈现象,实现车间高效稳定的生产是当前的研究重点。因此... 详细信息

传统的车间生产管控模式难以适应生产环境复杂、生产状态多扰动的离散制造系统,如何利用生产过程数据挖掘车间运行规律,找到制约车间生产效率的瓶颈单元,并制定前瞻性策略以缓解瓶颈现象,实现车间高效稳定的生产是当前的研究重点。因此,提出了一种基于大数据分析的瓶颈预测与调度优化方法,主要研究内容如下:(1)针对车间生产过程中出现的瓶颈预测与调度优化需求问题,搭建了基于大数据分析的离散制造车间瓶颈预测与调度优化技术框架,并阐述了两项相关技术。(2)基于车间数学模型量化生产瓶颈,在扰动因素分析的基础上明确状态数据,构建了训练样本集,针对车间瓶颈漂移导致的生产瓶颈预测困难问题,提出了一种基于注意力准循环神经网络预测方法,以网络的卷积结构提取特征信息、池化结构提取序列信息,引入注意力机制充分发挥各状态信息,实现了车间瓶颈的实时预测。(3)基于预测出的瓶颈单元构建调度触发机制,判断该单元是否破坏了车间生产的均衡性、是否需要资源再分配,针对需要重调度的车间状态,提出了基于竞争双网络深度Q学习的调度方法,根据车间生产系统特性,选择车间智能体并定义状态、动作与奖励,搭建虚拟车间给智能体提供学习环境,设计奖励函数指引智能体的学习方向,引入经验回放机制选取训练样本,并以混合搜索策略进行行为选择,实现了车间生产过程的动态调度。(4)基于上述研究内容,开发了离散制造车间生产瓶颈预测与调度优化原型系统,阐述了系统的设计思路与开发、运行环境,并详细介绍了各功能模块的应用,验证了系统的有效性。

关键词：离散制造过程制造数据智能管控生产瓶颈漂移发现生产过程动态调度

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大数据驱动的制造车间订单剩余完工时间预测方法研究

大数据驱动的制造车间订单剩余完工时间预测方法研究

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作者：刘道元南京航空航天大学

学位级别：硕士

准确的订单剩余完工时间预测有助于动态调整生产计划以及优化制造过程,以满足订单产品按时交付的需求。制造物联技术在离散制造车间的广泛应用,为订单剩余完工时间预测提供了更加充足完备的数据支撑,同时数据维度和复杂程度也大大提高... 详细信息

准确的订单剩余完工时间预测有助于动态调整生产计划以及优化制造过程,以满足订单产品按时交付的需求。制造物联技术在离散制造车间的广泛应用,为订单剩余完工时间预测提供了更加充足完备的数据支撑,同时数据维度和复杂程度也大大提高。传统的预测方法从海量制造数据中挖掘车间运行规律的能力较弱,难以满足高实时性、高准确度的预测要求。为此,提出一种制造大数据驱动的预测方法,实现订单剩余完工时间的精准预测。主要研究内容包括:（1）针对订单剩余完工时间预测需求,详细分析了订单剩余完工时间预测问题,搭建了订单剩余完工时间预测体系架构,并阐述了特征选择和订单剩余完工时间预测两项关键技术。（2）针对候选特征集具有的海量、多维、高冗余特点,提出了一种基于自组织映射神经网络-特征权重模糊C均值聚类的过滤式特征选择算法。通过构建自组织映射网络初始化特征权重模糊C均值聚类的聚类中心,减少后者对初始聚类中心的依赖;基于互信息计算特征权重,实现导向性特征聚类,根据聚类结果选择特征代表,构成高质量关键特征子集。（3）以关键特征子集组成的制造数据为基础,设计了一种基于深度置信神经网络-深度神经网络的预测模型,实现订单剩余完工时间的准确预测。选取Re LU为激活函数训练深度置信神经网络模型,完成预训练,将预训练网络的权重和偏置传递至深度神经网络完成预测模型参数初始化,并增加Dropout层和L2正则化,避免预测模型的过拟合问题。以车间实际生产数据为例,验证了预测模型在泛化性能与准确度方面都具有更优越的性能。（4）在上述理论基础上,设计并开发了订单剩余完工时间预测原型系统,并结合车间实际生产过程,验证了原型系统的主要功能模块。

关键词：大数据离散制造过程特征选择订单剩余完工时间

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Proficy Tracker8．0的精益生产

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测控技术 2009年第6期28卷 99-99页

2009年5月27日，GEFanuc智能平台宣布了Proficy Tracker软件新版上市，它可以帮助公司通过管理订单的执行和相关的物料流程实现精益策略。使用Proficy Tracker，可以解决汽车业和电子业的最具有挑战性的控制问题以及帮助构建它们的离散... 详细信息

2009年5月27日，GEFanuc智能平台宣布了Proficy Tracker软件新版上市，它可以帮助公司通过管理订单的执行和相关的物料流程实现精益策略。使用Proficy Tracker，可以解决汽车业和电子业的最具有挑战性的控制问题以及帮助构建它们的离散制造过程。

关键词：精益生产 GEFanuc 离散制造过程智能平台物料流程控制问题挑战性电子业

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GEFanuc推出Proficy Tracker8．0软件新版本

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软件 2009年第6期30卷 13-13页

GEFanuc智能平台，GE企业解决方案旗下的业务单元，宣布屡获殊荣的Proficy Tracker软件新版本上市，它帮助公司通过管理订单的执行和相关的物料流程实现精益策略。当今，全球范围的公司都在使用Proficy Tracker，以此来解决汽车业和电... 详细信息

GEFanuc智能平台，GE企业解决方案旗下的业务单元，宣布屡获殊荣的Proficy Tracker软件新版本上市，它帮助公司通过管理订单的执行和相关的物料流程实现精益策略。当今，全球范围的公司都在使用Proficy Tracker，以此来解决汽车业和电子业的最具有挑战性的控制问题以及它们的离散制造过程。

关键词： GEFanuc 版本软件企业解决方案离散制造过程智能平台物料流程全球范围

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