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针对产能损失的生产线瓶颈辨识与转移预测
被引量：
3
1
作者
陈磊
王相柠
+2 位作者
娄恒权
胡雨欣
贾记萌
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2022年第4期21-28,共8页
在制造业生产过程中,瓶颈工序并不是一直保持不变的,当各种扰动因素出现时,瓶颈工序可能会随着生产的推进不断发生变化。针对扰动因素引起的工序产能损失导致生产瓶颈发生转移的现象展开研究,用惩罚成本识别了生产线的初始瓶颈。研究了...
在制造业生产过程中,瓶颈工序并不是一直保持不变的,当各种扰动因素出现时,瓶颈工序可能会随着生产的推进不断发生变化。针对扰动因素引起的工序产能损失导致生产瓶颈发生转移的现象展开研究,用惩罚成本识别了生产线的初始瓶颈。研究了4种主要产能扰动因素耦合对工序可用产能时间造成的损失,并用BP神经网络预测出各工序可用产能时间的损失大小,建立工序产能可用率预测模型,引入新的瓶颈转移指标计算方式间接建立瓶颈转移预测模型。最后采用瓶颈辨识与转移预测流程进行案例分析,并验证了瓶颈转移预测模型的可靠度。
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关键词
产能损失
惩罚成本
BP神经网络
产能可用率
瓶颈转移预测
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职称材料
题名
针对产能损失的生产线瓶颈辨识与转移预测
被引量：
3
1
作者
陈磊
王相柠
娄恒权
胡雨欣
贾记萌
机构
中国矿业大学(北京)能源与矿业学院
郑州煤矿机械集团股份
有限公司
白俄罗斯国立大学商学院
河北虹茂日用电器科技有限公司
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2022年第4期21-28,共8页
文摘
在制造业生产过程中,瓶颈工序并不是一直保持不变的,当各种扰动因素出现时,瓶颈工序可能会随着生产的推进不断发生变化。针对扰动因素引起的工序产能损失导致生产瓶颈发生转移的现象展开研究,用惩罚成本识别了生产线的初始瓶颈。研究了4种主要产能扰动因素耦合对工序可用产能时间造成的损失,并用BP神经网络预测出各工序可用产能时间的损失大小,建立工序产能可用率预测模型,引入新的瓶颈转移指标计算方式间接建立瓶颈转移预测模型。最后采用瓶颈辨识与转移预测流程进行案例分析,并验证了瓶颈转移预测模型的可靠度。
关键词
产能损失
惩罚成本
BP神经网络
产能可用率
瓶颈转移预测
Keywords
capacity loss
penalty cost
BP neural network
capacity availability
bottleneck transfer prediction
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对产能损失的生产线瓶颈辨识与转移预测
陈磊
王相柠
娄恒权
胡雨欣
贾记萌
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2022
3
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