基于图像识别和大数据预测的备品备件管理系统

以设备备品备件为研究对象,以产线员工、备件库员工、维修人员等为用户群体,开发了一套支持移动端和电脑端的备品备件管理系统,解决纸质化管理效率低,无法快速追溯,库存周转率低,缺件导致产线停机等问题。通过SAP系统、RFID和二维码技术实现了备品备件采购、收货、入库、领料、出库、退库等全生命周期的数字化管理。同时建立了Resnet50残差卷积神经网络模型,实现了基于图像识别的备品备件快速追溯。最后,针对与产量强关联的高消耗高价值备品备件,利用滑动平均和线性回归算法建立了库存大数据预测模型,实现安全库存优化和自动补库。通过本项目的运行,提高了备品备件管理效率35%,减少了备件查找耗时80%,同时提高了库存周转率25%。