基于过程数据分析的彩色滤光片产线故障机台定位

为了完成复杂工艺彩色滤光片产线的故障定位问题,提出一种将加工过程数据和机台警报融合分析的故障定位模型。在该模型中,基于缺陷类型和面积权重评分确定多缺陷共存时的滤光片主缺陷标签,通过Xgboost集成方法训练加工过程数据与缺陷的关联模型,以信息熵增益确定各个过程数据源的贡献度;基于K-means聚类机台警报划分各个故障问题子集,以警报来源反推机台故障概率,进而以D-S证据理论融合两者进行判断,确定综合问题机台概率。通过实例验证了该方法的有效性。

光伏电池片生产车间产能动态规划与AGV配置问题研究

光伏是新能源战略的重要支撑,电池片作为其重要组件,市场需求巨大。由于光伏电池片生产工序及设备较多,设备故障时有发生,从而影响生产效率。当前普遍采用人工规划产能的模式,无法及时应对生产中断及计划调整。同时,相关制造企业纷纷引入自动导引小车(AGV)等自动化设备保障高效生产,但设备高成本使企业面临资金压力。在此背景下,本文基于一家典型的电池片制造企业实际生产问题,研究产能动态规划与AGV配置方案。首先,考虑机台故障与缓存,以最大化产能为目标建立数学模型。其次,基于约束理论,提出三种缓存使用策略下的产能动态规划算法。此外,本文提出AGV配置算法,计算不同生产条件下车间AGV的最优数量。实验结果验证了“优先考虑使用缓存”策略的有效性,并分析了AGV搬运时间对产能和数量的影响。研究成果不仅能够帮助电池片制造车间实时规划产能,决策AGV配置方案,还能拓展应用到其他产能不平衡车间的生产与物流调度场景。