【摘要】：隨著制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型和客戶的個性化需求,對發(fā)動機行業(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確、耗時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)動機作業(yè)車間動態(tài)物料配送策略,從物料數(shù)據(jù)信息來源進行分析,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)計開發(fā)出實用性的動態(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)狀進行闡述,對車間物料配送模式進行分析,比較了幾種配送模式的特點和優(yōu)缺點,得出當前車間采用的配送模式存在的不足點,并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在車間的應(yīng)用構(gòu)建實時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)境下對物料進行編碼并對電子標簽和工位數(shù)據(jù)塊進行規(guī)劃,接著對物料需求信息進行分析整合利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對物料需求預(yù)測。在此之上基于某公司發(fā)動機裝配車間建立了多目標的物料配送模型,采用改進的蟻群算法進行求解,并進行實驗仿真分析,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),針對以上研究設(shè)計開發(fā)出物料管理信息系統(tǒng),并通過實際數(shù)據(jù)驗證了該系統(tǒng)的可行性。
【圖文】：

3.4.3 實例分析為了驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對發(fā)動機物料需求預(yù)測的有效性，在MATLABR2016a中搭建發(fā)動機裝配物料需求預(yù)測實驗仿真平臺，實驗數(shù)據(jù)來源于某汽車發(fā)動機有限公司近 20 個月的物料需求數(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)練目標最小誤差2 0.64 10 ；最大循環(huán)次數(shù) epochs=4000；學習速率為 0.05；最小性能梯度為 1e-6；最大確認失敗次數(shù)為 8。通過 MATLAB計算各層輸入與輸出值，根據(jù)期望值計算目標誤差 E ( q )，若 E ( q ) 則計算結(jié)束，輸出預(yù)測結(jié)果；若 E ( q ) 則返回誤差信號，不斷修正權(quán)值。通過 40 次的學習訓(xùn)練達到誤差精度要求，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
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F274;TP391.44;TN929.5

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