基于模糊阈值的质量控制图模糊诊断系统

针对质量控制及诊断过程中出现的不确定、模糊性问题,提出了一种基于模糊逻辑的推理系统。该系统由六个模糊推理子模块及一个聚合模块组成。每个子模块以控制图异常模式数据作为输入,通过模糊化确定异常模式发生的程度,用重心法解模糊后的输出,作为相应异因对输入异常模式的贡献度。不同子模块的输出结果采用模糊算子进行聚合,根据给定阈值对聚合结果排序,形成过程失控情况下异因查找的一个优先序列,并以优先级最高的异因作为排查对象,缩小查找范围,加速异常排除。最后,通过实例表明,该系统可以发现Minitab软件无法预警的质量异常,并可给出相应的排查方案。

基于SimEvent的多产品多阶段看板生产系统设计与分析

为了确定多产品多阶段看板生产系统中的看板数量,提出一种事件驱动的建模仿真方法。根据看板生产系统看板、物料的流转特点,采用SimEvent工具的基本元素,建立了多产品多阶段看板生产系统的基本工序单元、原材料供应以及在制品与看板的流转模型;采用实体预载技术,在仿真初始为各工序配置指定数量的领用看板和生产看板;利用实体属性值实现了仿真过程不同类型实体的识别与流转调度。建立了一个多产品多阶段看板生产系统的SimEvent实例模型,仿真结果表明,该模型可以为两种类型的看板数设置提供决策支持。

基于模糊数的不确定质量控制图及选型

为了利用常规控制图对产品质量特性或制造过程质量参数进行监控,提出模糊质量控制图,分析了模糊控制图的基本形式、描点数据的来源及其处理方法,设计了控制图判异准则。针对打点数据常用的四种模糊数类型,从控制图形态上分析了各自的控制宽严度。分析结果可以为不同控制要求下模糊控制图的选型提供决策依据。

基于小波重构的控制图并发异常模式识别研究

对于统计质量控制过程中的复杂过程而言,多种异常的并发现象比较普遍,而常规的基于规则的方法以及人工神经网络(ANNs)技术均针对单一异常模式的识别,难以完成对并发异常模式的识别任务。提出一种混合方法,将小波分析与ANNs相结合,通过小波分解重构将并发异常模式分解为基本的异常模式组合,无须用并发异常样本训练ANNs,实现对并发异常模式的有效识别。

信息共享对供应链库存成本的价值分析

通过实施信息化工程,实现库存状态及需求等信息的实时共享,以求供应链总体绩效最优。分析了信息共享带来的价值———最大可以降低库存成本60%,以及影响信息共享效果的因素。

基于模糊关系方程和遗传算法的质量异常原因诊断方法

为合理描述制造过程不确定质量异常与异常原因之间的模糊关系,通过设计一种基于最小距离的目标函数,将模糊关系方程转化为最优化问题的求解,并提出了相应的遗传算法,用来求解模糊关系方程的区间解,实现异常原因对不确定质量异常贡献程度的量化。结合精密轴加工过程不确定质量异常的诊断实例,介绍了方案的应用过程。应用结果可以为异因定位提供决策依据。

Minitab质量控制在炼钢车间的应用研究

以某炼钢车间车轴钢品种为对象,考虑工序统计质量控制、工序能力调查分析及抽检方案设计三个方面,设计了应用Minitab软件完成工序质量指标分布状况分析,班组质量水平一致性评估,工序受控状况判断,工序能力分析及调整效果分析,产品批抽检方案设计及实施等相关质量控制任务的方法。应用结果表明方法在工序质量控制方面的有效性。

基于贝叶斯理论的质量控制图异常模式识别

在应用控制图实施质量控制的过程中,及时、准确地识别出控制图异常模式,对于引发过程异常的原因诊断以及消除意义重大。传统的识别方法需要预先获知模式的特征信息或大量的特定模式数据,制约了方法的应用。文章以绘制控制图的样本统计数据为基础,逐点计算各种模式参数的极大似然估计量,应用贝叶斯规则推算各模式出现的信度大小,并依据每个采样时点模式决策统计量的取值,对控制图模式做出判断。数值仿真实验验证了本文所提方案对于基本控制图模式在识别率与灵敏度方面的有效性。

基于模糊统计的不确定质量特性控制图研究

不确定质量特性采用专家评分、语言评价等测量手段,使常规的控制图方法难以适用。文章以不确定质量特性评分数据为基础,提出了评判模糊数统计特征的求取方法,并以特征数构建不同类型的评判模糊数隶属函数,以过程均值模糊数割集的上下限作为控制线,以评分样本模糊数割集的上下限为控制图描点数据,以描点数据与控制线之间的位置关系进行异常报警,实现不确定质量特性控制图的绘制,最后在Matlab环境下,以具体的应用实例验证了方案的可行性。

基于模糊统计的不确定质量特性过程能力指数计算模型

具有不确定质量特性的过程评价存在许多模糊信息,无法直接估算过程的能力指数,使能力指数在这种场合的应用受到限制。为了利用不确定质量特性的主观评价数据估算模糊过程能力指数,文章提出了利用模糊评分数据估计评价结果的模糊统计特征值的方法,并利用模糊统计特征值计算不确定质量特性过程能力指数,最后将不同模糊能力指数进行比较,分析结果表明文章所采用的模糊能力指数对过程中心偏移及质量损失的方面具有较高的灵敏性。

基于模糊数的模糊过程质量控制图研究

针对传统计数型控制图由二分法对产品质量的分类,与产品质量的渐进而非突变过程不相符,难以满足对过程及产品质量的精细化控制的状况,提出由专家组对产品质量进行主观评分,对此模糊结果统计分析,以模糊数的形式形成对产品质量的集体观点,并以此模糊数绘制控制图,应用可能性测度、必要性测度两种方法对过程中心趋势以及模糊度进行监控,以此判断过程的控制状态,实现对具有模糊质量特性的过程的监控.

基于Simulink仿真的质量控制图不确定异常模式识别

当控制图上出现点子临界、点子数接近判异规则规定的数目或多种异常模式并发时,控制图呈现不确定异常状态,常规的方法无法正确完成异常识别。针对趋势模式与周期模式并发的情况,提出了应用小波分解原始信号,选用相应系数重构不同频率的异常信号,并对重构信号进行拟合,以拟合度作为异常模式的特征数,作为模式发生度隶属函数的输入,获取控制图不确定异常模式的发生度,最后在Matlab/Simulink环境下,建立了上述方案的仿真模型,并以具体的应用实例验证了方案的可行性。

基于神经网络—模糊集的多元过程质量异常检测及分类

传统的多元控制图用于多元质量过程监控难以给出异常相关的进一步信息。而对于与过程异常关联的质量特性或其组合的检测及其偏移量的测定或定性,对于异常原因的快速诊断、纠正措施的及时制定意义重大,从而减少过程异常导致的不合格产品量。本文提出一种利用神经网络和模糊集技术对多元过程质量异常进行检测及分类的方法,神经网络模块利用其模式识别功能对过程偏移信号作出解释,确定引发异常的质量特性或其组合;模糊分类模块利用其模糊聚类功能对神经网络的输出信号加以分类,确定异常质量特性或其组合的偏移程度。并以ARL为评价指标,与多元T2控制图做了比较。

基于模糊设计结构矩阵的产品设计过程模块化分解

为了对产品设计过程进行有效规划和管理,提出一种基于模糊设计结构矩阵的设计过程模块化分解方法。在分析产品设计过程相似性特征的基础上,给出了设计过程的模块化规划原理和实施框架,提出了设计过程模块及其入出项的概念。采用权重有向图和模糊设计结构矩阵对设计过程中设计活动的信息依赖进行定量表示,利用传递闭包法得到模糊等价矩阵,进而将设计过程划分为设计结构矩阵,并确定出各个设计结构矩阵的入出项。最后,以某铝型材产品设计过程为例,说明了所提出的产品设计过程模块化分解方法的实际应用。

公平关切下闭环供应链定价策略

将公平关切行为倾向引入到闭环供应链的定价决策中,在零售商公平关切下分别针对制造商考虑和不考虑零售商公平关切性两种不同情形,构建了相应定价决策模型,利用博弈理论对模型进行分析求解。研究表明:零售商的公平关切行为倾向对零售商和制造商的定价决策和利润均具有影响;当零售商具有公平关切时,制造商应该给予考虑而参与博弈,这对制造商自身是有利的。在零售商与制造商都具有公平关切情形下,双方的公平关切行为倾向对双方的定价策略与利润均具有影响,公平关切行为倾向是双方获取闭环供应链系统利润分配的一种有效手段。同时,双方的这种公平关切行为倾向会造成闭环供应链系统效率的损失。

不确定需求下供应链定价延迟策略研究

构建了依赖价格的随机需求下的供应链定价延迟策略模型,运用博弈论对模型进行了分析,研究表明销售商采取定价延迟策略时,其制定的销售价格不会导致过量需求,并论证了此时销售商最优订购量的存在性和唯一性。进一步通过数值仿真分析发现:销售商采取定价延迟策略能够降低其市场不确定性风险,同时销售商的订购量增加,并提高了供应链系统成员的期望利润,尤其是当供应链系统渠道利润相对较小时,与无延迟相比定价延迟策略的优势更为明显。

讨价还价公平关切下闭环供应链差别定价策略

考虑零售商的讨价还价公平关切行为,构建了各情形下闭环供应链系统差别价格策略模型。结果表明,零售商的公平偏好行为对系统双方的差别定价策略与收益、新产品与再造品的市场需求量,此时制造商需要关注零售商的公平关切行为制定定价策略,这样可以实现双方的共赢,也有利于整个闭环供应链系统效率的提升。同时还发现这种公平关切行为倾向是零售商增强其自身市场讨价还价能力、获取更多渠道收益的有效手段。

关于仓库货物堆垛机拣选调度自动化研究

研究立体仓库的堆垛机拣选调度自动化问题,可提高企业的仓储拣选效率,节约成本。在求解含周转箱约束的离散、多批量的单元格式仓库货物拣选作业模型上,针对遗传算法收敛速度过慢的问题,将模拟退火算法与遗传算法相结合,求解堆垛机的最小运行路径。首先利用遗传算法寻优保留适应度均值较好的一代,求出一代最优解,并作为模拟退火算法的初始种群,再通过模拟退火算法寻优找到新的当代最优解。结合应用案例,分别设计遗传算法、模拟退火算法和混合算法的程序,用MATLAB软件分别进行仿真,对实验结果进行分析,结果表明改进模型和混合算法是可行和有效的。

基于维信息共享的粒子群优化算法在作业车间调度中的应用

为提高车间调度算法的寻优性能,提出了一种基于维信息共享的粒子群算法的车间调度问题解决方案。该算法对粒子群的认知过程和更新过程进行了研究,通过维信息共享和动态认知概念的引入,实现了优化问题维信息的沟通和交流,通过增加扰动因子克服算法的过早收敛,提高了对优化问题的适应能力。通过对3个连续函数优化问题的测试,得到了最佳的平均值和标准差,并对14个JSP标准测试案例进行仿真。结果表明无论是在求解质量还是收敛速度方面都优于其他几种算法,说明该算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。

基于混合算法的单堆垛机多巷道拣选作业调度研究

针对单堆垛机在多巷道自动化仓库中的拣选路径规划问题,建立了求解含周转箱约束的堆垛机拣选作业最短路径数学模型,提出用遗传模拟退火混合算法进行求解。通过Matlab分别对不同算法进行实例仿真,结果表明:该混合算法克服了遗传算法早熟,以及模拟退火算法收敛性慢的缺点,求出的解更优,收敛速度更快,稳定性更好。该混合算法具有可行性和高效性。