基于智能对象的SMT车间制造执行系统研究

发布时间：2017-04-27 11:06

  本文关键词：基于智能对象的SMT车间制造执行系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着全球市场竞争的加剧和物联网、云计算等信息技术的飞速发展,制造业迎来了新一轮的技术革命。这也对制造企业的生存提出了更高的要求:在降低生产成本和减少资源消耗的前提下提高产品质量和生产效益。因此,制造企业开始向智能化、敏捷化和可视化的方向发展。这同时也给制造执行系统(M ES)的发展带来了新的契机。众所周知,电子产品表面贴装(SMT)产业是21世纪制造业的核心产业之一,但却始终没能实现MES的普及。MES是处于计划层和车间层操作控制系统之间的执行层,在计划管理层和底层控制之间架起了一座桥梁。为实现电子产品制造过程中对SMT车间的实时、精细化管控,本文提出了一种基于智能对象的SMT车间制造执行系统,在介绍RFI D在车间的系统化部署的基础上,详细分析了SMT车间数据采集模式,并描述了智能对象在SMT制造过程中应用。主要研究重点有:1、构建了基于智能对象的SMT车间SO-MES框架体系。通过分析SMT车间的生产流程和车间传统MES系统存在的问题,设计了SM T车间的MES系统功能架构,并构建了基于智能对象的SMT车间MES系统架构。2、分析了基于智能对象的SMT车间制造过程数据采集。通过对传统电子产品制造过程的数据采集现状进行分析,提出基于RFID的智能对象,在此基础上,研究了基于智能对象的SMT制造过程控制方法,使用数学符号和形式化定义来监控生产过程状态,最后介绍了智能对象在SMT制造过程中的三个主要应用:在制品数量计算、贴装工位瓶颈工序的发现以及物料防错算法。3、详细分析了基于智能对象的SMT车间生产数据挖掘。使用数据挖掘模型对MES系统导出的SMT焊接数据进行分析,根据输入变量来预测焊接质量,并找出导致焊接质量不稳定的关键因素,进而做出改进。结论表明,对焊接质量影响较大的因素有贴装得分、回流区温度和刮刀速度,其次,冷却区温度和传送速度这两个变量对焊接质量的影响也较大。最后以广州某公司的MES应用为例介绍了该企业构建智能车间对象的具体操作过程,并对车间的可视化管理、生产信息实时查询、物料双向追溯等做了详细展示,并对车间实时MES系统后的经济效益做了分析,验证了SMT车间实施基于智能对象的MES系统的可行性,对SMT制造企业的生产起到了一定的推动作用。
【关键词】：MES SMT 智能对象 数据采集 数据挖掘
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F414;F273
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-15
• 第1章 绪论15-27
• 1.1 研究背景15-17
• 1.1.1 市场竞争环境的变化15-16
• 1.1.2 制造企业面临的具体问题16-17
• 1.2 国内外相关领域研究现状17-23
• 1.2.1 MES的研究现状17-20
• 1.2.2 SMT车间数据采集研究现状20-21
• 1.2.3 面向SMT的MES研究现状21-22
• 1.2.4 研究现状评述22-23
• 1.3 研究目的和研究意义23-24
• 1.3.1 研究目的23
• 1.3.2 研究意义23-24
• 1.4 研究内容、研究方法及创新点24-27
• 1.4.1 研究内容24-25
• 1.4.2 研究方法25-26
• 1.4.3 创新点26-27
• 第2章 相关理论27-37
• 2.1 面向服务的架构相关理论27-28
• 2.1.1 SOA的定义27
• 2.1.2 SOA模型27-28
• 2.1.3 SOA的优点28
• 2.2 RFID相关理论28-30
• 2.2.1 RFI D系统构成28-29
• 2.2.2 RFI D技术在制造业中的应用29-30
• 2.3 决策树相关理论30-33
• 2.3.1 决策树的生长30-31
• 2.3.2 决策树的修剪31-33
• 2.4 神经网络相关理论33-36
• 2.4.1 BP神经网络33-34
• 2.4.2 RBF神经网络34-36
• 2.5 本章小结36-37
• 第3章 基于智能对象的SMT车间SO-M ES框架体系37-44
• 3.1 SMT车间生产流程分析37-39
• 3.2 基于智能对象的SMT车间MES体系框架39-43
• 3.2.1 SMT车间MES系统需求分析39
• 3.2.2 SO-MES系统功能架构39-42
• 3.2.3 基于智能对象的SMT车间MES体系结构42-43
• 3.3 本章小结43-44
• 第4章 基于智能对象的SMT车间制造过程数据采集44-56
• 4.1 传统电子产品制造过程信息采集分析44-46
• 4.1.1 传统信息采集现状44
• 4.1.2 主动信息交互方式需求分析44-45
• 4.1.3 电子制造过程数据需求分析45-46
• 4.2 基于RFI D的智能对象的提出46-47
• 4.2.1 智能对象46
• 4.2.2 基于RFI D的智能对象的优势46-47
• 4.3 基于智能对象的SMT制造过程控制研究47-53
• 4.3.1 SMT车间数据采集点的确定47-48
• 4.3.2 RFI D设备在车间的系统化部署48-49
• 4.3.3 表面贴装过程的形式化定义49-50
• 4.3.4 基于智能对象的SMT生产过程状态监控基础50-53
• 4.4 智能对象在SMT制造过程中的应用53-55
• 4.4.1 在制品数量的计算53
• 4.4.2 贴装工位瓶颈工序的发现53-54
• 4.4.3 物料防错算法54-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第5章 基于智能对象的SMT车间生产数据挖掘56-72
• 5.1 数据挖掘架构56-57
• 5.2 数据准备57-60
• 5.2.1 数据选取57
• 5.2.2 数据清洗57-58
• 5.2.3 特征选择58-60
• 5.3 C5.0 决策树分类预测模型的建立60-65
• 5.3.1 参数设置60-61
• 5.3.2 模型输出及结果分析61-63
• 5.3.3 决策树性能评估63-65
• 5.4 BP神经网络分类预测模型的建立65-67
• 5.4.1 参数设置65-66
• 5.4.2 模型输出及结果分析66-67
• 5.4.3 BP神经网络模型评估67
• 5.5 RBF神经网络分类预测模型的建立67-69
• 5.5.1 参数设置67-68
• 5.5.2 模型输出及结果分析68-69
• 5.5.3 RBF神经网络模型评估69
• 5.6 三种分类预测模型的结果比较分析69-70
• 5.7 本章小结70-72
• 第6章 实证研究72-80
• 6.1 MM公司简介72-73
• 6.2 MM公司的MES应用及关键功能的实现73-78
• 6.2.1 系统总体框架73
• 6.2.2 构建基于RFI D的智能对象73-74
• 6.2.3 车间应用情况74-78
• 6.3 应用效果分析78-79
• 6.4 本章小结79-80
• 总结与展望80-82
• 参考文献82-86
• 攻读学位期间发表的学术论文86-87
• 致谢87

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 唐露新;张强武;;一种改进型C4.5算法在SMT焊接质量中的应用研究[J];舰船电子工程;2014年07期

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本文编号：330484