基于SMOTE-IKPCA-SeNet深度迁移学习的小批量生产质量预测研究

随着智能制造技术的发展和客户个性化需求的增加,多品种小批量生产方式逐渐成为制造业的主流。面向大批量生产、以统计过程控制为核心的质量管理方式并不适用于小批量生产。针对复杂生产过程存在参数多、非线性和交互作用的问题,提出利用深度迁移学习的方式将历史生产数据作为源域迁移至小样本目标产品数据进行质量预测。首先,通过合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)和改进的核主成分分析(improved kernel principal component analysis,IKPCA)算法筛选源域和目标域的可迁移特征,这不仅兼顾了特征重要性和可迁移性,还减少了“负迁移”,提高了模型泛化能力;然后,采用结合通道注意力机制的卷积神经网络SeNet构建基于深度迁移学习的质量预测模型。仿真结果表明,随着目标域样本的增加,所提方法的预测准确性明显优于广泛采用的支持向量机建模方法。同时,所提可迁移特征筛选方法显著提高了深度迁移学习的质量预测效果,为复杂的小批量生产过程质量保证提供了新方法。

自动更换折弯模具 赋能小批量生产

当前,越来越小批量生产的趋势对钣金加工商提出了更大的挑战。德国Schimscha公司在折弯方面采用了自动模具更换系统。然而,这一过程比通常情况下更加漫长。在小批量生产中,采用自动模具更换系统可降低折弯准备时间。在第一代产品中,模具更换系统未能满足Schimscha公司的要求。在与通快的开发合作中,模具更换系统得到重新设计,符合预定的要求。

基于实时数据采集的多品种小批量生产线生产监控体系研究

为了提高多品种小批量生产线的生产效率和质量,减少生产过程中的人为错误和返修率,提出了一种基于实时数据采集的生产监控体系。该监控体系采用了物联网技术,实现了对生产线各节点的远程实时监控,能够及时发现生产过程中出现的异常情况,提高生产线的稳定性和可靠性。文中介绍了多品种小批量生产线的生产特点和存在的问题,提出了监控体系的总体设计方案,并详细阐述了监控体系中各模块的功能和实现方式。通过实验验证了该监控体系的有效性和可行性。

基于仿真的多品种小批量生产资源负荷预测

生产计划的制订需充分考虑生产资源的负荷情况。在多品种小批量生产模式下,工序加工时间的不确定性以及生产加工质量等因素的影响会导致加工过程中实际资源负荷与计划之间存在偏差。针对上述问题,对实际生产所需的资源进行负荷预测。考虑工序历时、加工不合格率以及设备使用前准备时间对资源负荷的影响,提出一种资源负荷预测模型并应用蒙特卡洛仿真方法,以概率分布的形式描述工序加工历时的不确定性。通过仿真验证了预测模型的可行性,实现了对生产资源负荷较为符合实际的预测,为制定生产计划提供有效参考。

基于数字孪生技术的多品种小批量生产过程优化

多品种小批量生产面临的挑战包括高批次变化、短交货周期和高科技含量。同时,多品种小批量生产对生产过程的要求比较高,包括生产计划、生产调度、生产线平衡、质量管理等方面的要求。单一传统外部优化方法已难以满足需求。数字孪生技术可以加快建模速度、使用模拟技术匹配时延以及高效管理数据。针对多品种小批量生产优化的数字孪生技术是一种有价值的方法。以一家国内典型工厂为背景,探讨了基于数字孪生技术的多品种小批量生产过程优化问题。

基于SMT重点实验室的可定制化PCB快速制板与小批量生产系统的研究

在日常教学与科研过程中,针对印制电路板的设计与制作有着定制化、快速制板及小批量生产的要求,基于SMT重点实验室科研平台,本文提出一种可定制化PCB快速制板与小批量生产系统,对以上三点要求提出相应的解决方案,并指出研究该系统对教学和科研有着显著的促进意义。

基于价值流分析的多品种小批量生产线精益平衡优化策略研究

价值流是指产品在生产直至交付的全过程中产生的所有增值减值活动。对于工程生产线来说,运用价值流思想进行分析可以减少生产成本以提高生产经济效益。就目前市场形势来说,多品种小批量生产线是更为适合市场的,故结合两者形成的基于价值流分析的多品种小批量生产线精益平衡优化策略是值得思考与研究的,其不仅可以减少企业生产过程中的浪费行为、提高生产效率,还可以提高工人的积极性和企业经济效益。

基于小批量生产的统计过程质量控制研究

分析了在小批量生产环境下实施统计过程质量控制存在的问题,对过程质量特征数据服从正态分布的生产过程,给出了基于概率积分变换理论的控制过程均值、过程方差的标准化控制图的方法,实现了对小批量生产过程的实时控制。

基于小批量生产的统计质量控制

以多品种小批量为主的高智能、高柔性自动化生产加工系统是未来的主导生产方式。传统的控制图应用于小批量生产质量控制时 ,存在着“误发警报”概率增加的问题。新的基于小样本的控制图模型 ,其控制界限可靠稳定 ,不受样本组数量的限制 。

多品种小批量生产的SPC应用研究

综述了多品种小批量生产方式的特点以及该生产方式下SPC(统计过程控制)的应用现状,指出常规控制图不适用于多品种小批量生产的问题,提出结合通用控制图、累积和(Cumulative-Sum,CUSUM)控制图和指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving-Averages,EWMA)控制图的解决方法,并总结出该SPC方法用于处理多品种小批量生产中微小偏差的步骤。

单件小批量生产作业计划的倒排产算法研究

提出一种用于单件小批量生产中编制作业计划的算法模型———倒排产算法 ,并建立一套包含此模型的作业计划及调度监控集成系统。在科龙等企业的生产部门进行实施 。

基于长尾理论的创客运动多品种小批量生产模式分析

创客运动是创新活动趋向大众化的新兴现象。从长尾理论的角度,对创客运动的多品种小批量生产模式进行分析,研究其在生产主体、盈利空间以及融资方式的创新之处,并针对其存在的问题提出相应的建议。

面向小批量生产过程的两阶段串联可修系统SPC与维修策略整合优化

鉴于小批量生产过程生产周期短、产品数目较少,实施统计过程控制中没有足够的样本数据来构造控制图,针对两阶段串联可修系统,研究统计过程控制与维修策略整合的问题。首先,根据t统计量的特性给出EWMAt-残差t(EWMAtX-te)联合控制图,并分析EWMAtX-te控制图的一些统计属性,应用EWMAtX-te控制图监控系统的质量状态,根据质量状态采取相应的维修策略;其次,采用Markov链构建了统计过程控制与视情维修整合的数学模型;然后,针对具体实例,将构建的模型与不采用统计过程控制监控策略的情形和采用经验法则选取控制图的设计参数模型进行比较分析,结果表明构建的模型在节约成本方面具有明显的优势;最后,运用分式析因设计对过程参数、时间参数和成本参数进行了敏感性分析,验证了所提方法的有效性。

面向小批量生产过程的贝叶斯控制图经济设计

在已有静态控制图的基础上,通过贝叶斯方法利用样本信息对过程信息进行更新.借助贝叶斯理论和马尔科夫链构造了生产过程的贝叶斯状态转移矩阵及检测概率模型,考虑了扰动发生的时间对成本函数的影响,将过程信息的更新与检测概率模型相结合,构造了抽样间隔、样本量和控制限随过程信息时变的动态控制图.运用直接搜索算法搜索最优解,结果表明过程信息的更新对决策效果有着显著的影响,使用动态控制图的单件产品期望成本要小于静态控制图的单件成本.

单件小批量生产企业的 P-M 生产模型研究

根据单件小批量生产企业复杂产品生产的特点，综合ＰＥＲＴ和ＭＲＰ－Ⅱ两者的优点，提出Ｐ－Ｍ计划方法。这种方法既可以对产品上层部件进行优化排程，又可以对下层零部件进行有效管理，可以较好地解决这类企业当前管理模式中ＰＥＲＴ太粗与ＭＲＰ－Ⅱ太死的矛盾。

面向小批量生产过程的多变量贝叶斯控制图

针对多维数据的贝叶斯更新难题,首先利用变量转换将多变量的贝叶斯更新公式转变为单变量更新公式.在对过程状态进行重新划分的基础上,利用马尔科夫链分别构造了不同情形下的贝叶斯过程状态转移矩阵,区分了扰动发生的不同时刻对于成本函数的影响.利用迭代的思想构造了过程的成本函数,在此基础上最终构造了面向小批量生产过程的多变量控制图优化模型.仿真结果表明,相比于已有的多变量控制图,本文设计的控制图可以有效地降低过程成本,因此具有更大的实用价值.

基于模糊物元的小批量生产典型工序能力分析

社会科技的进步和市场竞争的白热化,以及以顾客为中心的市场导向,都使得多品种、小批量生产成为了目前制造业的主流趋势,然而由于加工数据的缺乏,多品种、小批量生产过程的质量控制和分析却成为了一个棘手的问题。为了破解这个难题,提出一种基于模糊物元的小批量生产'典型工序'能力分析方法。采用模糊物元分析的方法,将一个工序看作是一个模糊物元,根据工序能力影响因素构造出工序相似条件并判定出与原始工序相似的工序,利用这些工序组成一个新的含有大批量样本数据特征的'典型工序';针对构建出的'典型工序'进行工序能力分析,判断出该'典型工序'的工序能力水平并进行相应控制;最后用实例验证了该方法的正确性和可行性。

小批量生产的贝叶斯质量控制模型

本文应用贝叶斯统计推断方法,研究了基于正态共轭先验分布和正态———逆伽玛共轭先验分布的小批量生产下的质量控制模型问题,根据不同控制对象的预报分布密度函数,分别构造了方差已知时的贝叶斯均值控制图和方差未知时的贝叶斯均值———标准差控制图,并与经典质量控制模型进行了比较。

单件小批量生产的车间作业调度研究

目前的研究者对于车间作业调度问题的研究,多将其抽象为一个大家所熟知的JSP模型。显然,这样的模型无法适应具体的企业应用。针对以往的研究与实际应用脱节的问题,并根据单件小批量生产企业生产调度中的一些基本情况,提出一种解决方案,并将这种解决方法应用在模具制造单件小批量生产类型企业,从而使计划调度的理论研究服务于实际生产。

基于田口稳健性设计的多品种小批量生产工序质量改进

首先应用动态特性的田口稳健性设计理论,对多品种小批量生产工序的输出响应值与输入值建模分析,估计出模型参数以及信噪比评价指标,找出影响输出响应值的因素。并通过试验设计与分析,找到最佳可控因素水平组合,使输出响应值对于噪声因素不敏感,而对输入值很敏感,最终使得对于不同的生产品种以及对于投入的新品种,过程的输出响应值均达到稳健的目的,从而大大提高过程质量。最后应用电子束表面硬化案例进行了仿真分析。