物联网环境下的车间生产异常发现与分析

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dropo...     

汽车制造过程的物流信息采集和跟踪管理

物流信息采集和跟踪管理系统是采用条码识别技术作为汽车制造过程中物流信息的采集手段，以对车间物流走向、生产计划下达、车间作业执行情况和对在制品质量状态进行实时跟踪为主要管理内容的计算机应用系统。本文结合作者在东风汽车公司开发的两个应用实例，介绍系统的构成、主要功能和制造过程中对在制品进行动态跟踪管理的方法     

面向U-制造的车间物流实时数据语义分析

针对U-制造环境下“数据有余、信息不足”的典型问题,研究了从车间物流实时数据中有效提取信息的语义分析原理。采用射频识别技术采集工艺路线物流实时数据;通过复杂事件处理方法将简单事件（即射频识别读事件）聚合为6种常见的物流复杂事件;构建物流进度矩阵完整地记录不同时刻复杂事件的发生,以矩阵的秩和元素作为主要参数反映和描述单批次生产任务的执行进度。给出了所提原理的运行模式,开发了对应的原型系统。通过某汽车电机制造商的应用案例验证了所提原理的可行性。     

汽车制造过程的物流信息采集和跟踪管理

物流信息采集和跟踪管理系统是采用条码识别技术作为汽车制造过程中物流信息的采集手段，以对车间物流走向，生产计划下达，车间作业执行情况和对在制品质量状态进行实时跟踪为主要管理内容的计算机应用系统，本文结合作者在东风汽车公司开发的两个应用实例，介绍了系统的构成，主要功能和制造过程中对制品进行动态跟踪管理的方法。     

离散制造企业车间在制品的跟踪管理

提出离散制造企业车间在制品跟踪管理方法;对在制品进行类别的详细划分和状态定义;确定在复杂的工艺规程、多变的加工状态及并行的组合件装配环境下的车间在制品跟踪管理所需的信息及集成方式;建立车间在制品跟踪管理与制造执行系统的规范化的接口机制;实现了车间在制品跟踪管理在制品核心处理流程与数据库设计;并结合实际应用验证了其合理性与实用性。     

基于时空聚类的在制品流转状态分析

针对离散制造车间制造过程监控的需求,提出一种基于时空聚类的在制品流转状态分析方法。通过改进的动态密度网格聚类方法对车间在制品历史位置数据进行分析处理,获取在制品时空轨迹模型;并通过计算实时数据与模型的改进Hausdorff距离来判断在制品流转状态。以某机加工车间为例,验证该方法的可行性和有效性。     

精益生产方式下基于条形码的在制品跟踪与管理系统研究

通过对企业精益生产模式及条形码技术的分析，结合车间在制品跟踪与管理的特点，提出了条形码在精益生产方式下的车间在制品跟踪与管理系统模型，构建了系统体系结构，并详细介绍了该系统的功能模块与实现技术，为企业物流信息化提供了理论与技术支持。     

离散型车间生产过程中的物料实时跟踪与管理

针对离散型车间生产过程中物料信息可追溯性和实时性差的问题,基于精益生产管理理念和数据实时采集技术,分析了车间生产过程物料转移过程,提出了基于RFID的数据采集方案,构建了系统的网络支撑体系结构,实现了一个面向生产过程的物料实时跟踪与管理系统。该系统由物料信息管理、物料状态跟踪、物料供应和消耗情况、在制品信息统计和产成品质量追踪五大模块组成,完成了对生产过程中物料信息的实时采集和跟踪管理,为车间管理人员提供了全面、实时的物料信息,从而保证相关人员及时、有效的组织和调整物料路径,最终达到物料的通畅,实现对车间生产过程中物料信息的有效管理。     

基于排队论的理想在制品数学模型建立

针对车间生产线各工序在制品分布不合理的问题,对某一特定生产系统环境下理想在制品的数学模型进行了探索,通过剖析工序在制品数据特点,引入了排队论算法,提出了确定理想在制品数量的数学优化模型。该模型以满足生产的条件为前提,量化了各工序理想在制品数目,为管理人员控制工序在制品的数量提供了数学依据,摒弃了过去依靠经验作判断的方法,避免了工序间数量不均衡导致的资源浪费问题。最后以A公司为实例,将该车间某一生产线作业过程抽象成生产系统,通过该模型计算出了各工序理想在制品数量,并以模型结果为指导,改变了各工序数量。研究结果表明,通过该模型达到了优化生产线工序在制品分布不合理的目的,验证了该模型对车间生产较好的指导作用。     

RFID在电梯零部件物料管理跟踪中的应用研究

分析了离散型电梯零部件制造企业车间物流系统现状,针对某生产自动扶梯零部件企业在产品生产装配过程中出现的物料管理与跟踪问题,以无线射频技术RFID为手段,研究并提出了电梯零部件制造车间物料信息采集及立体化仓储物料管理方法,阐述了基于制造物联网的车间物料管理与跟踪技术,并与数字化工厂系统JDDFS平台集成,以实现离散型电梯零部件生产过程中物料的实时监控和在制品管理与跟踪的目的,对降低物流成本、提高产品质量、实现科学化的物料管理都有着极为重要的意义。     

柔性车间生产资源与AGV物流资源联合优化调度

柔性车间生产资源与物流资源关联性越来越强,各资源独立调度无法实现系统的高效率运行。针对此问题,提出了基于二维度自适应遗传算法的车间生产资源与物流资源联合调度方法。明确了AGV系统组成、工作模式和分配策略,建立了柔性车间的栅格地图模型;以车间完工时间最小为目标,建立了生产资源与物流资源联合调度模型;从时间和空间2个维度设计自适应算子,提出了基于二维度自适应遗传算法的联合调度方法。经合作企业某车间生产验证,二维度自适应遗传算法联合调度方案的完工时间为68 min,小于遗传算法和自适应遗传算法调度方案;经参数敏感性分析可知,二维度自适应遗传算法鲁棒性好,对不同情况下的车间调度问题都具有较好的性能。     

车间生产在制品批量与批次研究

多工位生产车间,在制品会出现在各个生产工位,这些在制品对企业的生产会产生不利影响。通过对各工位运输在制品的批量与批次进行研究,建立了车间生产在制品的数学模型,利用该模型可以得到生产线上各工位在制品运输的最佳批量与批次,使得在保障生产顺利进行的前提下,总在制品库存费用最低。     

基于大数据的航天飞行器智能车间平台的研究

为解决传统航天飞行器车间生产过程中柔性不足、零部件配送等问题,基于大数据,将工业互联网的技术运用到车间平台中,将物联网与车间设备相连互通,优化工艺,实现航天飞行器车间智能决策与分析,进一步促进信息化的融合发展。具体将RFID技术引入到平台中,进行大数据的收集、过滤和分析,将车间生产信息发送至平台,供各个岗位的员工进行决策;并且在整个过程中,车间AGV会随时接受主调空系统调空指令,负责车间原料和成品的物流。此避免车间生产过程中因为信息孤岛、生产柔性不足、人员管理混乱等问题引起生产效率不高、生产成本上升、生产时间延迟等问题,用科学的方法使航天飞行器智能车间的整个工作链畅通、平稳的运行下去。     

SLP在H公司柴油机零配件生产车间布局优化中的应用研究

针对H公司柴油机零配件生产车间布局中存在的问题,运用系统布置设计方法( SLP)对其布局进行优化.首先,进行P-Q分析确定车间设备布置形式;其次,对作业单位间的物流与非物流关系进行综合分析;最后,根据分析结果和车间实际情况求得了该车间设备布局的优化方案.通过与原布局方案进行对比分析,证实了运用SLP方法对该车间布局进行改善效果明显,并经实际应用验证了其有效性.     

基于RFID的在制品实时跟踪控制管理系统

对当前制造企业生产过程中存在的在制品实时跟踪控制问题进行了分析,指出了当前的制造企业对加工实时信息的需求及获取实时加工信息方法的不足,提出了应用射频识别(RFID)技术对在制品进行实时跟踪控制的可行性,运用批次管理的思想对电子标签进行编码管理,构建了一种在制品跟踪控制的车间布局方式,对基于RFID的在制品管理系统进行了基本的设计,并进行了演示实验,证明了其可行性.     

基于状态树的装配流水线生产在线调度

构建了一种基于装配状态树的具有三层体系结构的在线调度模型,实现"将生产计划和调度直接做到生产线上"。首先,将产品的装配状态变迁过程表达为一棵装配状态树;其次,用状态方程来描述装配流水线生产过程,建立从装配位置空间到装配状态空间的一一映射,在此基础上构造包括决策层、连接层及执行层的三层次在线调度体系结构。通过在制品的位置信息来推算在制品的装配状态,利用状态树计算在制品的调度空间;进而以调度空间为约束,根据决策层的生产任务安排,对连接层的调度方案进行在线调整和实时控制。     

基于RFID的在制品实时跟踪控制管理系统

对当前制造企业生产过程中存在的在制品实时跟踪控制问题进行了分析,指出了当前的制造企业对加工实时信息的需求及获取实时加工信息方法的不足,提出了应用射频识别(RFID)技术对在制品进行实时跟踪控制的可行性,运用批次管理的思想对电子标签进行编码管理,构建了一种在制品跟踪控制的车间布局方式,对基于RFID的在制品管理系统进行了基本的设计,并进行了演示实验,证明了其可行性.     

动态规划在生产周期预测中的应用

半导体封装测试生产线中广泛存在的机器故障宕机、重工等变动性事件给产品生产周期预测带来巨大困难。应用动态规划建模思想,提出了一种根据变动性事件发生时间确定时间粒度多阶段的生产周期预测算法。分析了变动性事件与站点加工能力、在制品数量(WIP)的关系,建立了站点加工能力矩阵及WIP状态矩阵。在此基础上应用Little’s Law预测产品生产周期。仿真实验证明相对于固定时间粒度的预测算法,该算法能够得到较高的预测精度。算法通过提高对变动性事件的描述能力改善了每一阶段生产周期预测精度,优化了对生产周期预测的研究。     

机械制造业在制品及其制造资源的自动识别技术研究综述

如何实时准确地获取车间制造资源和在制品的信息,是提高企业的信息化水平和敏捷制造能力的关键。综合国内外的研究现状,机械制造业在制品自动识别最好的办法是利用射频识别技术进行全线跟踪,主要需要解决射频识别设备和管理系统之间的接口问题;制造资源自动识别最好的办法是利用直接标刻技术和数据矩阵码技术,其中需要解决不同的制造资源如何编码、解码以及在恶劣环境下解码算法改进等问题。     

智能车间RFID标签有效识别及制造信息自动关联

提出了一种基于电子产品编码(EPC)和自动身份识别(Auto-ID)的智能车间RFID标签有效识别方法。通过对智能车间中制造资源种类的详细划分,在EPC Global编码规范的基础上进一步细分类型和序列号两个自定义字段,得到了车间内部制造资源的RFID编码结构;根据在制品(WIP)的设计信息和生产数据形成工件制造逻辑,进而利用数据库技术实现制造资源信息在群属、空间、时间上的自动关联;最后对WIP的RFID标签和制造信息的自动关联进行了实验,以验证所提出的模型和方法的可行性及普遍性。