本文選題：云制造 + 作業(yè)計劃與調(diào)度��； 參考：《哈爾濱理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：云制造及工業(yè)大數(shù)據(jù)等新興技術為制造企業(yè)帶來機遇的同時,也為制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Execution System,MES)的更新與升級帶來了新的挑戰(zhàn)。作業(yè)計劃與調(diào)度作為貫穿制造執(zhí)行系統(tǒng)的內(nèi)部過程,是將MES與外部系統(tǒng)相連的主線。作業(yè)計劃與調(diào)度優(yōu)化是體現(xiàn)MES先進性的技術核心。首先,為了解決MES中作業(yè)計劃與調(diào)度優(yōu)化問題,采用基于軟件體系結構優(yōu)化的設計思路,對體系結構中的關鍵點進行深入分析。并設計了從作業(yè)計劃靜態(tài)化制定,到作業(yè)執(zhí)行實時監(jiān)控與主動感知,再進行生產(chǎn)異常智能響應,最后到作業(yè)調(diào)度動態(tài)調(diào)節(jié)的完整體系結構,并給出了調(diào)度優(yōu)化問題的全局性解析,保證了理論研究與實踐應用之間的高契合度。其次,對車間生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)、異常智能化處理兩大關鍵問題進行大數(shù)據(jù)環(huán)境下的拓展研究,利用數(shù)據(jù)挖掘的預測分析能力,打造具備生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)與處理和自我分析能力的制造系統(tǒng)。針對生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)問題,綜合時間序列和因果關系兩個維度,建立了基于時序序列上多決策樹的車間異常事件預警模型,保證了預測異常結果的準確性和可靠性。針對生產(chǎn)異常智能化處理問題,借鑒預測式制造的先進想法,參照制造狀況評估、早期異常診斷、未來失效時間推斷以及主動維護的過程提出解決方案。并對切削關鍵設備的刀具組件進行衰退狀態(tài)監(jiān)測與量化,提出了基于時序的多神經(jīng)網(wǎng)絡決策模型,實現(xiàn)了多層次的刀具組件壽命預測目標,為故障診測與健康管理在MES中應用提供了思路。最后,應用某電機廠為應用案例,利用IEC/ISO 62264標準、數(shù)據(jù)挖掘以及由虛擬化、服務化和面向服務的體系結構(Service-Oriented Architecture,SOA)等組成的云計算技術實現(xiàn)了MES作業(yè)計劃與調(diào)度綜合優(yōu)化系統(tǒng),驗證了上述理論與方法的有效性。
[Abstract]:New technologies such as cloud manufacturing and industrial big data have brought opportunities to manufacturing enterprises, and at the same time, have brought new challenges to the updating and upgrading of manufacturing Execution systems. As an internal process running through manufacturing execution system, job planning and scheduling is the main line that connects MES with external system. Job scheduling and scheduling optimization is the core of MES technology. Firstly, in order to solve the problem of job scheduling and scheduling optimization in MES, the key points in the architecture are deeply analyzed by using the design idea based on software architecture optimization. And designed from the job plan static formulation, to the job execution real-time monitoring and the active perception, then carries on the production unusual intelligence response, finally to the job scheduling dynamic adjustment complete system structure. The global analysis of the scheduling optimization problem is given to ensure the high consistency between theoretical research and practical application. Secondly, to the workshop production abnormal discovery, the abnormal intelligence processing two big key question carries on the big data environment expansion research, uses the data mining forecast analysis ability, Build a manufacturing system with the ability to detect and process abnormal production and self-analysis. Aiming at the problem of abnormal discovery of production, combining two dimensions of time series and causality, a workshop anomaly event early warning model based on multiple decision trees on time series is established, which ensures the accuracy and reliability of predicting abnormal results. In view of the problem of intelligent processing of abnormal production, the advanced ideas of predictive manufacturing, the evaluation of manufacturing condition, the early abnormal diagnosis, the estimation of future failure time and the process of active maintenance are proposed. The tool component of cutting key equipment is monitored and quantified, and a multi-neural network decision model based on time series is put forward, which realizes the multi-level tool component life prediction goal. It provides some ideas for the application of fault diagnosis and health management in MES. Finally, using IEC/ISO 62264 standard, data mining and cloud computing technology composed of virtualization, service-oriented architecture and Service-Oriented Architecture (SOA), an integrated optimization system of MES job planning and scheduling is implemented. The validity of the above theory and method is verified.
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TB497

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本文編號：1858607