【摘要】：隨著制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型和客戶的個(gè)性化需求,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)行業(yè)的生產(chǎn)也提出了越來越高的要求,產(chǎn)品類型和結(jié)構(gòu)也變得多樣化,物料種類和數(shù)量也隨之增加,車間物料配送所面臨的信息不準(zhǔn)確、耗時(shí)長以及配送不到位等問題日益顯現(xiàn)出來,本文在此背景下提出基于物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)動(dòng)機(jī)作業(yè)車間動(dòng)態(tài)物料配送策略,從物料數(shù)據(jù)信息來源進(jìn)行分析,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物料需求預(yù)測模型,結(jié)合IOT技術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)出實(shí)用性的動(dòng)態(tài)物料管理系統(tǒng)。首先從物流配送和物聯(lián)網(wǎng)研究現(xiàn)狀進(jìn)行闡述,對(duì)車間物料配送模式進(jìn)行分析,比較了幾種配送模式的特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn),得出當(dāng)前車間采用的配送模式存在的不足點(diǎn),并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在車間的應(yīng)用構(gòu)建實(shí)時(shí)感知的車間信息化環(huán)境。然后以車間物料的流轉(zhuǎn)過程分析為基礎(chǔ),研究了物料的主要三種數(shù)據(jù)采集來源,在車間物聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下對(duì)物料進(jìn)行編碼并對(duì)電子標(biāo)簽和工位數(shù)據(jù)塊進(jìn)行規(guī)劃,接著對(duì)物料需求信息進(jìn)行分析整合利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)物料需求預(yù)測。在此之上基于某公司發(fā)動(dòng)機(jī)裝配車間建立了多目標(biāo)的物料配送模型,采用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行求解,并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真分析,得到了合理的配送路徑和AGV小車數(shù)量,減少了配送距離和成本。最后基于物料配送方法研究和車間IOT信息采集關(guān)鍵技術(shù),針對(duì)以上研究設(shè)計(jì)開發(fā)出物料管理信息系統(tǒng),并通過實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可行性。
【圖文】：

3.4.3 實(shí)例分析為了驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)物料需求預(yù)測的有效性，在MATLABR2016a中搭建發(fā)動(dòng)機(jī)裝配物料需求預(yù)測實(shí)驗(yàn)仿真平臺(tái)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于某汽車發(fā)動(dòng)機(jī)有限公司近 20 個(gè)月的物料需求數(shù)據(jù)。將分類后的關(guān)鍵物料的庫存量、工位消耗量和出庫信息作為輸入，即數(shù)據(jù)集 p 中的數(shù)據(jù)，，并調(diào)用 matlab 內(nèi)部的 premnmx 函數(shù)進(jìn)行歸一化處理。50 65 68 95 110 106 134 162 153 185 190 188 199 230 238 231 265 317 324 35041 62 77 91 104 113 123 157 163 178 181 194 204 225 231 224 268 305 319 35464 68 69 71 75 70 76 80 81 83 85 88 91 95 96 94 97 102 118 120P BP 參數(shù)設(shè)置，訓(xùn)練目標(biāo)最小誤差2 0.64 10 ；最大循環(huán)次數(shù) epochs=4000；學(xué)習(xí)速率為 0.05；最小性能梯度為 1e-6；最大確認(rèn)失敗次數(shù)為 8。通過 MATLAB計(jì)算各層輸入與輸出值，根據(jù)期望值計(jì)算目標(biāo)誤差 E ( q )，若 E ( q ) 則計(jì)算結(jié)束，輸出預(yù)測結(jié)果；若 E ( q ) 則返回誤差信號(hào)，不斷修正權(quán)值。通過 40 次的學(xué)習(xí)訓(xùn)練達(dá)到誤差精度要求，挖掘出關(guān)鍵物料的變化規(guī)律，結(jié)果如下圖所示。

圖 3. 15 安全庫存對(duì)比與預(yù)測結(jié)果Fig3.15 Safety Inventory Comparison and Prediction Results圖 3. 16 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F274;TP391.44;TN929.5

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