基于物联网技术的发动机车间动态物料配送方法研究

发布时间：2020-04-08 15:42

【摘要】：随着制造业产业升级转型和客户的个性化需求,对发动机行业的生产也提出了越来越高的要求,产品类型和结构也变得多样化,物料种类和数量也随之增加,车间物料配送所面临的信息不准确、耗时长以及配送不到位等问题日益显现出来,本文在此背景下提出基于物联网的发动机作业车间动态物料配送策略,从物料数据信息来源进行分析,建立基于BP神经网络的物料需求预测模型,结合IOT技术设计开发出实用性的动态物料管理系统。首先从物流配送和物联网研究现状进行阐述,对车间物料配送模式进行分析,比较了几种配送模式的特点和优缺点,得出当前车间采用的配送模式存在的不足点,并结合物联网技术在车间的应用构建实时感知的车间信息化环境。然后以车间物料的流转过程分析为基础,研究了物料的主要三种数据采集来源,在车间物联网的环境下对物料进行编码并对电子标签和工位数据块进行规划,接着对物料需求信息进行分析整合利用BP神经网络对物料需求预测。在此之上基于某公司发动机装配车间建立了多目标的物料配送模型,采用改进的蚁群算法进行求解,并进行实验仿真分析,得到了合理的配送路径和AGV小车数量,减少了配送距离和成本。最后基于物料配送方法研究和车间IOT信息采集关键技术,针对以上研究设计开发出物料管理信息系统,并通过实际数据验证了该系统的可行性。
【图文】：

3.4.3 实例分析为了验证BP神经网络对发动机物料需求预测的有效性，在MATLABR2016a中搭建发动机装配物料需求预测实验仿真平台，实验数据来源于某汽车发动机有限公司近 20 个月的物料需求数据。将分类后的关键物料的库存量、工位消耗量和出库信息作为输入，即数据集 p 中的数据，，并调用 matlab 内部的 premnmx 函数进行归一化处理。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 参数设置，训练目标最小误差2 0.64 10 ；最大循环次数 epochs=4000；学习速率为 0.05；最小性能梯度为 1e-6；最大确认失败次数为 8。通过 MATLAB计算各层输入与输出值，根据期望值计算目标误差 E ( q )，若 E ( q ) 则计算结束，输出预测结果；若 E ( q ) 则返回误差信号，不断修正权值。通过 40 次的学习训练达到误差精度要求，挖掘出关键物料的变化规律，结果如下图所示。

图 3. 15 安全库存对比与预测结果Fig3.15 Safety Inventory Comparison and Prediction Results图 3. 16 BP 神经网络训练误差曲线
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F274;TP391.44;TN929.5

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本文编号：2619528