以数字孪生技术为基础的物流设备故障预测系统构建与优化

文中基于数字孪生技术构建了一种物流设备故障预测系统,并对其进行了优化。首先,通过采集和预处理物流设备数据,建立物流设备的数字孪生模型;其次,设计物流设备故障预测模型;最后,提出预测模型优化思路。研究结果表明,文中所构建的故障预测系统,能够有效地预测物流设备的故障,并具有很高的预测精度和实用性。

EOQ理论下汽车装配厂库存管理优化研究

科学有效的库存管理方式意味着占用资金少,运营成本低,有利于提升公司的生产效率。文章以某汽车装配厂的仪表盘库存管理为例,探讨在EOQ理论下仪表盘每月的采购费用、订货费用、单位维持库存费用之间的关系,定量分析每月最小库存费用。通过该模型,汽车装配厂实现了动态库存管理,确定了每月最佳经济订货批量和订货次数,该模型能有效避免库存过多造成占用大量生产资金的情况发生,汽车装配厂能将更多资金用于研发和创新上,该模型具有可行性与有效性。