面向多品种小批量的工序质量控制系统

市场发展和客户需求的多样化,使得多品种小批量生产成为主要生产方式,但是传统质量控制方法在小批量生产中的应用遇到困难,为了解决传统的质量控制技术在多品种小批量应用中难以解决的问题,在分析其加工特点与质量影响因素的基础上,提出对小批量生产方式进行质量控制的思想和策略,将质量控制的目标从产品转向工序,提出一种面向工序,基于质量预防、制造过程的质量诊断与分析改进的工序控制系统,对生产工序进行控制,确保制造过程处于稳定状态.     

一种中小型铸钢件精益化通用铸造生产方法

为降低中小型铸钢件在酯硬化水玻璃砂自动化生产线上的生产成本,消除传统砂铸产品突出质量问题,提出了一种中小型铸钢件精益化通用铸造生产方法,能够实现多品种、小批量、质量要求严的各类产品模型.利用通用外模相同结构与尺寸规格,在造型生产线上灵活生产,显著提高产品生产效率,保证产品质量和尺寸精度.结果表明,可以有效避免投入太多工...     

浅析中小型制造企业质量问题管理系统与质量文化建设

随着市场经济的快速发展,产品制造己由原来大批量、少品种模式转向小批量、多品种模式．个性化订单逐渐占据产品总量的半壁江山,小批量．高质量、快节奏的生产方式己成为中小企业的主要生产方式。同时随着信息化水平的高速发展,客户要求逐步提高,为有效解决内外部市场反馈的质量问题,保持产品质量处于稳定可控状态．建立完善的质量问题管理系统,成为中小型制造企业的当务之急。     

基于GM模型的大规模定制质量预测问题研究

在分析GM模型的灰色建模方法的基础上,针对大规模定制生产模式下质量控制中存在的问题,提出了采用灰数(GM)模型的灰色预测方法预测产品质量特性,并通过大规模定制的生产实例分析验证了该方法的可行性及预测精度.结果表明,应用灰色质量预测能更好地解决生产初期或产品转变生产类型后的质量问题,从而控制产品质量.     

面向多品种小批量机加工车间的工序质量控制方法研究

针对某电梯零部件制造企业对产品制造过程质量可控性的要求,结合电梯零部件生产企业多品种、小批量的生产特点,提出基于SPC(统计过程控制)和神经网络的电梯零部件工序质量控制方法。将加工件的质量相关数据采集到MES系统中,再根据质量数据绘制出加工件的x-R控制图(均差-极值),然后建立用于控制图模式识别的神经网络模型,并使用遗传算法对神经网络的参数进行优化,使网络误差达到最小。在正确的识别了控制图模式后,可实时的监控生产过程中存在的问题并予以处理。最后,通过实例验证了基于SPC和神经网络的多品种小批量机加工车间工序质量控制方法的可行性。     

面向服务的协同装配方法研究

针对小批量多品种产品装配中出现的装配冲突问题,提出一种面向服务的协同装配方法,通过机器人提供公共装配服务和专有装配服务,来分别完成装配任务中的公共装配任务和专有装配任务,并应用服务标签来实现机器人和任务间的交互协同,避免因多机器人多产品装配而引起的装配冲突.为了验证所提方法的有效性,提高装配效率,应用CPN装配模型对协同方法进行分析,并应用改进的量子遗传算法(MQGA)对服务标签的发放进行了优化,提高装配效率.最后,应用所提出的装配方法对两种产品进行装配实验分析.结果表明:所提出的装配方法能够有效解决小批量多品种产品装配中,因多机器人多产品装配所引起的装配冲突问题,并通过MQGA的优化,缩短了装配时间.可见,面向服务的协同装配方法能够有效用于小批量多品种产品的装配中.     

基于改进的最小二乘支持向量机的退火炉内带钢延伸量预测

带钢在退火炉内进行长时间加热的过程中,由于炉内温度、张力以及带钢运行速度等变量间具有多重相关性且存在生产数据噪声,从而难以准确预测炉内带钢的延伸量。本文提出了一种基于遗传算法的BP神经网络理论(GA-BP神经网络)与最小二乘支持向量机(LSSVM)理论相结合的算法用于目标函数拟合,该算法兼顾最小二乘支持向量机的全局与局部拟合能力,有效避免算法陷入局部最优的缺点,利用改进的BP神经网络算法优化选择LSSVM 模型的惩罚因子和核函数参数,以避免人为选择参数的盲目性,使LSSVM具有更好的泛化能力和预测精度。将该方法应用到退火炉内带钢的延伸量预测,通过现场生产数据仿真模拟进行非线性函数估计,结果表明：本文所提出的方法具有良好的预测精度,可以应用于实际生产。     

多品种小批量生产模式下质量控制数据转换方法研究

多品种小批量生产模式中同一设备上加工的零件标称值不同,精度等级不一,难以利用传统质量控制方法检测生产过程。为了解决这一问题,通过分析现有数据转换方法,建立基于结构相似的零件族,充分利用历史加工数据,解决样本容量不足的问题;利用实时均值建立动态控制图,提高了检测的时效性,可以及时发现制造过程中的异常波动,做出相应的调整,有利于产品质量的提高。     

锻件质量和经济性的分析与控制

我们知道,在锻压生产中,使生产的产品符合工艺要求,不是件很容易的事。对一个多品种小批量生产的专业厂或车间来讲更难。这无疑会使大家把重点放到全面质量管理上。然而,经过近几年的实践,大部分企业在质量管理工作中,着重宣传的是提高产品质量,而对其经济性的宣传很不够。搞全面质量管理,目的就是提高产品质量,减少废品损失,增加合格品。是不是企业可以不计成本地追求过高的     

焊接机器人的优点及基本工作方法

主要优点：1、提高和稳定焊接质量，提高产品质量的一致性：2、可实现24小时的连续生产，提高生产效率：3、为实现柔性生产提供了可能，可实现多品种小批量的连续生产：4、产品换型时，可通过重新编程方便地适应新产品的生产需要，减少再投资：5、改善工人的劳动强度和条件：6、可降低对操作工人技术水平的要求。     

基于LSSVM的氧化铝浓度软测量

针对铝电解工业中氧化铝浓度直接测量难度大、效率低、实时性差等特点,对铝电解槽数据库中的生产过程参数进行研究,提出一种基于LSSVM的氧化铝浓度软测量方法。首先,通过对铝电解工艺的分析和实际生产的观测确定模型变量,建立模型;然后,运用径向基核函数和粒子群算法对模型的参数进行处理和优化;最后,运用LSSVM基本原理和回归分析实现浓度测量。实践及仿真结果表明,采用该方法提高了氧化铝浓度测量的准确性和铝电解过程的稳定性。     

基于DA-XGboost算法的复杂机械产品质量预测

针对复杂机械产品质量特性数据集的高维度、小样本、数据不平衡特点,建立DA-XGboost模型解决复杂机械产品质量损失问题.首先,针对复杂机械产品关键质量特性,提出复杂机械产品质量预测流程,采用蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)对该类产品质量预测特征进行选择,降低其质量特性数据集的维度;其次,建立X...     

工程泵用铸件的产品质量管理

流体部件的铸件质量是影响离心泵水力性能和产品质量的关键因素之一.由于工程泵典型的小批量、多品种生产模式,铸件生产工序复杂、人为质量影响因素众多,其质量相对难以控制和管理.介绍了一种基于工程泵用铸件的质量管理模型,通过铸件质量策划、样件评定、日常质量控制、定期质量改进等四个主要质量管理手段,确保工程泵用铸件质量始终受控并持续满足质量管理要求.     

灰色模糊LSSVM预测模型在锌净化除钴中的应用

针对锌净化除钴过程生产数据存在噪声和系统参数缓慢变化的问题,提出一种基于灰色模糊LSSVM的钴离子浓度预测模型。对样本数据进行灰色累加,削弱原始数据序列中的噪声,使数据规律性增强,灰色累加后数据作为LSSVM输入,提高模型抗干扰能力和预测能力;由于锌净化除钴工序的系统参数随时间发生变化,提出对不同时期的样本赋予不同的模糊加权值;利用改进PSO的全局优化能力和快速收敛性,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免人为选择参数的盲目性。对硫酸锌溶液净化除钴过程生产数据的仿真结果表明,灰色模糊LSSVM预测值能很好地跟踪实际值的变化趋势,满足钴离子浓度预测要求。     

多核的LSSVM的轴承故障诊断算法研究

针对滚动轴承故障诊断中出现的多故障类型识别与诊断问题,在LSSVM和多核学习的基础上,提出了多核的LSSVM的轴承故障诊断算法。多核的LSSVM实现的关键是如何确定多核函数的每个基本核函数的权系数,采用核度量标准——核极化来解决此难题。首先,选择基本核函数及其核参数值;然后,用核极化求解基本核函数的权系数,组合多核函数;最后,创建多核的LSSVM算法模型,进行轴承故障诊断。美国西储大学的滚动轴承的实验结果表明,与5-fold SVM和LSSVM相比,多核的LSSVM算法具有更优的故障识别率,验证了所提算法的有效性。     

精准装配模式研究

把精益生产的思想应用于装配过程，改变传统制造业装配的模式，从而产生了精准装配的概念。通过精准装配来实现装配过程的精益化、产品质量的最优化和产品的可定制化，以适应当前制造业的小批量、多品种、面向客户的生产模式。在提出了精准装配概念的基础上，对精准装配的必要条件、实现方法和精准装配的结果进行了初步的探讨。     

浅析铸造行业多品种小批量生产模式的多约束条件排产

随着铸造行业市场竞争的加剧,对企业生产的技术能力、产品质量等要求越来越高,许多铸造企业的生产模式转化为多品种小批量生产,该模式下生产的产品种类多、批量小、生产中存在的的工艺变更多,导致生产计划执行的有效性变差,这种生产模式的特点给生产计划的制定带来一定的复杂性。本文通过分析铸造行业多品种小批量生产计划制定的几个重要约束条件,如：交货日期、客户等级、关键工序生产能力等,提出了以多约束条件的限制计划排产,可以提高生产计划制定的准确性,使生产资源使用最大化,提高客户满意度。     

基于SOA-LSSVM的SLS成形工艺参数优化研究

为提高选择性激光烧结(SLS)成形精度,解决工艺参数优化试验成本高等问题,选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度5个工艺参数设计正交试验以获得样本数据并建立统一目标函数。采用人群搜索算法(SOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM),建立基于SOA-LSSVM的SLS成形件精度预测模型;预测不同工艺参数组合下制件的统一性能,并与采用传统BP神经网络和LSSVM模型获得的预测结果进行对比。结果表明：SOA-LSSVM模型针对小样本预测问题具有良好的泛化能力,预测值与实际值的最大相对误差仅为1.11%,可为SLS加工参数组合的选择提供参考。     

基于二维码、RFID的电梯零部件质量追溯系统研究

为满足多品种、小批量生产方式的电梯零部件企业对产品制造过程质量可追溯性的需求,在分析了电梯零部件实际生产流程中及其存在的问题的基础上,提出了基于二维码和RFID(无线射频识别)技术的离散产品工序质量数据实时采集以及质量可追溯的方法,并把批次管理的思想引入车间的工序控制中,构建了一种新的电梯零部件生产流程管理和质量追溯模式。在此基础上,设计开发了基于RFID和二维码技术的系统模型,并在某企业得到成功运用,实现了产品的实时跟踪与质量追溯。     

柔性作业车间多目标调度约束条件研究

目前中国95%的制造业都为小批量多品种柔性作业企业,传统单目标车间调度模型已不能满足企业调度要求。同时实际企业生产多为"部分柔性"生产,但目前对于柔性车间调度问题的研究大都针对于"完全柔性"车间,对"部分柔性"车间涉及较少。首先分析了经典作业问题,然后结合实际"部分柔性"生产的资源约束以及顺序约束,并引入最小提前拖后惩罚目标,建立多目标部分柔性作业调度模型,同时构建了针对"部分柔性"的约束函数。