CN113408145B - 一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源sis识别方法 - Google Patents

一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源sis识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113408145B
CN113408145B CN202110795439.8A CN202110795439A CN113408145B CN 113408145 B CN113408145 B CN 113408145B CN 202110795439 A CN202110795439 A CN 202110795439A CN 113408145 B CN113408145 B CN 113408145B
Authority
CN
China
Prior art keywords
manufacturing
manufacturing resources
resources
workshop
failed
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110795439.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113408145A (zh
Inventor
王闯
冯雅倩
韩东哲
武君胜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Northwestern Polytechnical University
Xian University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Northwestern Polytechnical University
Xian University of Posts and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Northwestern Polytechnical University, Xian University of Posts and Telecommunications filed Critical Northwestern Polytechnical University
Priority to CN202110795439.8A priority Critical patent/CN113408145B/zh
Publication of CN113408145A publication Critical patent/CN113408145A/zh
Priority to US17/810,371 priority patent/US20230273602A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN113408145B publication Critical patent/CN113408145B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4184—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by fault tolerance, reliability of production system
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4188—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by CIM planning or realisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
    • G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisious for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
    • G06K17/0029—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisious for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device the arrangement being specially adapted for wireless interrogation of grouped or bundled articles tagged with wireless record carriers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/08—Probabilistic or stochastic CAD
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源SIS识别方法，基于传染病中的SIS模型，将生产订单中所需求的工件与制造资源，通过数据库技术关联在一起构建离散生产车间制造网络，进而通过SIS模型求解初始发生故障制造资源造成其他制造资源发生瓶颈的数量随时间的变化，并通过瓶颈资源数量的峰值和达到峰值的时间长短的加权结果用来标记初始已经发生故障制造资源的重要度；通过重要度的排序，最终选择出离散车间中关键制造资源节点；本发明梳理出制造车间中生产管理中需要关注的其他关键制造资源，并提前做好预案，提高生产组织的柔性。

Description

一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源SIS识别方法
技术领域
本发明涉及生产过程控制技术领域，特别涉及一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源SIS识别方法。
背景技术
面对来自市场的竞争压力，为了满足不同顾客的需要，越来越多的企业把精力放在了对生产系统以及生产过程的改善和优化中。然而生产系统的高效可控需要与生产活动有关的人员、机器、物料和工件等制造资源，经过有机组合、相互配合才能实现。对生产系统进行科学系统的分析、量化的评价评估，对于增强离散制造车间的稳定性，提高工件的准时完工率，进而提升企业经济效益等方面具有积极的作用。
生产系统分析的前提是对离散制造车间的生产环节的充分认识和准确建模，通过设立关键的指标，可以将车间一段生产周期内生产计划的风险点和关键节点识别出来，并为后续有针对性的改善提供准确的数据支持。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源SIS识别方法，首先，通过信息技术和数据库技术，将一段生产周期内所生产的工件，与其生产计划、生产工艺、涉及的制造资源进行自动关联，其次，根据传染病研究理论中的SIS模型，假定离散车间制造资源中的初始已发生故障制造资源和未发生故障制造资源，再次，通过SIS模型求解初始发生故障制造资源造成其他制造资源发生瓶颈的数量随时间的变化，进而，通过瓶颈资源数量的峰值和达到峰值的时间长短的加权结果来标记初始已经发生故障制造资源的重要度，接着，更改车间制造资源中初始发生故障制造资源和未发生故障制造资源的分组情况，并重新计算重要度，依次不断重复，直到得到所有可能分组情况的重要度，最后，根据所有得到的重要度的大小顺序，得到离散车间制造系统中的关键制造资源节点。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源SIS识别方法，包括以下步骤：
步骤一、基于物联网RFID技术和关系型SQL数据库，将一段生产周期内所生产的工件，与其生产计划、生产工艺、涉及的制造资源进行自动关联，根据传染病研究理论中的SIS模型，假定在整个车间的生产周期内制造资源的总数量保持不变，记为U，离散车间制造资源中的初始已发生故障制造资源和未发生故障制造资源，分别记为：X(t0)和Y(t0):
用关系代数表示X(t0)和Y(t0)为：
X(t0)＝{x1(t0),x2(t0),x3(t0),…,xj(t0)}
Y(t0)＝{y1(t0),y2(t0),y3(t0),…,yk(t0)}
其中：
xj(t0)为开始时刻第j个初始已发生故障制造资源；
yk(t0)为开始时刻第k个初始未发生故障制造资源；
步骤二、基于物联网RFID技术和关系型SQL数据库，将制造车间中一定生产周期内的工件、生产计划、生产工艺，和对应的制造资源进行自动关联，关联关系自动转化成车间生产制造系统网络中的连接边，边的权重为工序的加工时间，车间生产过程中机床设备、刀具、夹具、量具和人员所有制造资源最终映射为制造系统网络中节点；
步骤三、按照步骤一的分组结果，设定已发生故障制造资源导致未发生故障制造资源最终发生故障的概率、已发生故障制造资源对未发生故障制造资源的单位时间内有效作用数、已发生故障制造资源再次发生故障数量占总发生故障制造资源总数的比率，分别为：β、γ、λ；
步骤四、具有连接关系的制造资源之间的故障传播率为连接两者之间边的权重与整个网络中最大权重的比值，βij计算为：
Figure BDA0003162659890000031
其中，δ为两个制造资源的接触概率，当两者之间有连接边时，接触概率为1，没有连接边时，接触概率为0；
步骤五、通过SIS模型求解初始已发生故障制造资源造成未发生故障制造资源发生瓶颈的数量随时间的变化：
Figure BDA0003162659890000032
其中，I(t)为发生易故障制造资源发生瓶颈数量随时间变化的数量。
步骤六、通过将瓶颈资源数量的峰值和达到峰值的时间长短的加权结果用来标记初始已经发生故障制造资源的重要度:
Figure BDA0003162659890000033
其中，ZYD(i)为第i组初始发生故障制造资源的重要度，
T(i)为第i组发生制造资源瓶颈数量达到峰值的时间；
Figure BDA0003162659890000041
为第i组发生制造资源瓶颈数量达到峰值；
k1，k2为达峰时间和峰值的权重；
步骤七、更改车间制造资源中初始发生故障制造资源和未发生故障制造资源的分组情况，并按照步骤一到六重新计算重要度，依次不断重复，直到得到所有可能分组情况的重要度；
步骤八、根据所有得到的重要度的大小顺序，得到离散车间制造系统中的关键制造资源节点。
本发明的有益效果是：
1)可以对离散制造车间中在可逆恢复制造资源故障环境下，确定出关键制造资源。
2)可以对关键制造资源的重要度通过瓶颈资源数量的达峰时间和峰值的加权进行量化描述。
3)可以准确描述制造资源之间连接关系对可逆恢复故障传播的影响。
4)可以通过故障传播速度的排序，梳理出制造车间中生产管理中需要关注的其他关键制造资源，并提前做好预案，提高生产组织的柔性。
附图说明
图1是生产车间制造资源的分类。
图2是车间制造资源网络构建框架。
图3是不同制造资源接触概率的取值。
图4是关键制造资源节点识别流程图。
具体实施方式
一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源SIS识别方法，包括以下步骤：
步骤一、参照图1，基于物联网RFID技术和关系型SQL数据库，将一段生产周期内所生产的工件，与其生产计划、生产工艺、涉及的制造资源进行自动关联，根据传染病研究理论中的SIS模型，假定在整个车间的生产周期内制造资源的总数量保持不变，记为U，离散车间制造资源中的初始已发生故障制造资源和未发生故障制造资源，分别记为：X(t0)和Y(t0)。
用关系代数表示X(t0)和Y(t0)为：
X(t0)＝{x1(t0),x2(t0),x3(t0),…,xj(t0)}
Y(t0)＝{y1(t0),y2(t0),y3(t0),…,yk(t0)}
其中：
xj(t0)为开始时刻第j个初始已发生故障制造资源；
yk(t0)为开始时刻第k个初始未发生故障制造资源；
步骤二、参照图2，基于物联网RFID技术和关系型SQL数据库，将制造车间中一定生产周期内的工件、生产计划、生产工艺，和对应的制造资源进行自动关联，关联关系自动转化成车间生产制造系统网络中的连接边，边的权重为工序的加工时间，车间生产过程中机床设备、刀具、夹具、量具和人员等所有制造资源最终映射为制造系统网络中节点；
步骤三、按照步骤一的分组结果，设定已发生故障制造资源导致未发生故障制造资源最终发生故障的概率、已发生故障制造资源对未发生故障制造资源的单位时间内有效作用数、已发生故障制造资源再次发生故障数量占总发生故障制造资源总数的比率，分别为：β、γ、λ；
步骤四、参照图3，具有连接关系的制造资源之间的故障传播率为连接两者之间边的权重与整个网络中最大权重的比值，βij计算为：
Figure BDA0003162659890000061
其中，δ为两个制造资源的接触概率，当两者之间有连接边时，接触概率为1，没有连接边时，接触概率为0；
步骤五、通过SIS模型求解初始已发生故障制造资源造成未发生故障制造资源发生瓶颈的数量随时间的变化：
Figure BDA0003162659890000062
其中，I(t)为发生易故障制造资源发生瓶颈数量随时间变化的数量。
步骤六、通过将瓶颈资源数量的峰值和达到峰值的时间长短的加权结果用来标记初始已经发生故障制造资源的重要度。
Figure BDA0003162659890000063
其中，ZYD(i)为第i组初始发生故障制造资源的重要度，
T(i)为第i组发生制造资源瓶颈数量达到峰值的时间；
Figure BDA0003162659890000064
为第i组发生制造资源瓶颈数量达到峰值；
k1，k2为达峰时间和峰值的权重；
步骤七、参照图4，更改车间制造资源中初始发生故障制造资源和未发生故障制造资源的分组情况，并按照步骤一到六重新计算重要度，依次不断重复，直到得到所有可能分组情况的重要度；
步骤八、根据所有得到的重要度的大小顺序，得到离散车间制造系统中的关键制造资源节点。

Claims (1)

1.一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源SIS识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、基于物联网RFID技术和关系型SQL数据库，将一段生产周期内所生产的工件，与其生产计划、生产工艺、涉及的制造资源进行自动关联，根据传染病研究理论中的SIS模型，假定在整个车间的生产周期内制造资源的总数量保持不变，记为N，离散车间制造资源中的初始已发生故障制造资源和未发生故障制造资源，分别记为：X(t0)和Y(t0):
用关系代数表示X(t0)和Y(t0)为：
X(t0)＝{x1(t0),x2(t0),x3(t0),…,xj(t0)}
Y(t0)＝{y1(t0),y2(t0),y3(t0),…,yk(t0)}
其中：
xj(t0)为开始时刻第j个初始已发生故障制造资源；
yk(t0)为开始时刻第k个初始未发生故障制造资源；
步骤二、基于物联网RFID技术和关系型SQL数据库，将制造车间中一定生产周期内的工件、生产计划、生产工艺，和对应的制造资源进行自动关联，关联关系自动转化成车间生产制造系统网络中的连接边，边的权重为工序的加工时间，车间生产过程中机床设备、刀具、夹具、量具和人员所有制造资源最终映射为制造系统网络中节点；
步骤三、按照步骤一的分组结果，设定已发生故障制造资源导致未发生故障制造资源最终发生故障的概率、已发生故障制造资源对未发生故障制造资源的单位时间内有效作用数、已发生故障制造资源再次发生故障数量占总发生故障制造资源总数的比率，分别为：β、γ、λ；
步骤四、具有连接关系的制造资源之间的故障传播率为连接两者之间边的权重与整个网络中最大权重的比值，βij计算为：
Figure FDA0004178905550000021
其中，δ为两个制造资源的接触概率，当两者之间有连接边时，接触概率为1，没有连接边时，接触概率为0；
步骤五、通过SIS模型求解初始已发生故障制造资源造成未发生故障制造资源发生瓶颈的数量随时间的变化：
Figure FDA0004178905550000022
其中，I(t)为发生易故障制造资源发生瓶颈数量随时间变化的数量；
步骤六、通过将瓶颈资源数量的峰值和达到峰值的时间长短的加权结果用来标记初始已经发生故障制造资源的重要度:
Figure FDA0004178905550000023
其中，ZYD(i)为第i组初始发生故障制造资源的重要度，
T(i)为第i组发生制造资源瓶颈数量达到峰值的时间；
Figure FDA0004178905550000024
为第i组发生制造资源瓶颈数量达到峰值；
k1，k2为达峰时间和峰值的权重；
步骤七、更改车间制造资源中初始发生故障制造资源和未发生故障制造资源的分组情况，并按照步骤一到六重新计算重要度，依次不断重复，直到得到所有可能分组情况的重要度；
步骤八、根据所有得到的重要度的大小顺序，得到离散车间制造系统中的关键制造资源节点。
CN202110795439.8A 2021-07-14 2021-07-14 一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源sis识别方法 Active CN113408145B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110795439.8A CN113408145B (zh) 2021-07-14 2021-07-14 一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源sis识别方法
US17/810,371 US20230273602A1 (en) 2021-07-14 2022-07-01 SIS Identification Method of Reversible Recovery Fault-Oriented Workshop Key Manufacturing Resources

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110795439.8A CN113408145B (zh) 2021-07-14 2021-07-14 一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源sis识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113408145A CN113408145A (zh) 2021-09-17
CN113408145B true CN113408145B (zh) 2023-05-23

Family

ID=77686368

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110795439.8A Active CN113408145B (zh) 2021-07-14 2021-07-14 一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源sis识别方法

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20230273602A1 (zh)
CN (1) CN113408145B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107480731A (zh) * 2017-09-06 2017-12-15 西安西热电站信息技术有限公司 一种火电厂汽动给水泵组故障特征的早期识别方法
CN110427712A (zh) * 2019-08-07 2019-11-08 广东工业大学 一种基于故障影响分析的预防性维修方法及车间制造系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7110841B1 (en) * 2003-12-17 2006-09-19 Glovia International, Inc. Multi-level shipping instructions in manufacturing systems
US8102779B2 (en) * 2008-10-31 2012-01-24 Howard University System and method of detecting and locating intermittent electrical faults in electrical systems
CN102682188A (zh) * 2011-03-15 2012-09-19 中国科学院遥感应用研究所 一种城市级传染病模拟的方法及装置
CN107742168B (zh) * 2017-10-20 2021-04-02 西北工业大学 一种基于物联技术的生产车间动态瓶颈预测方法
CN110261159B (zh) * 2019-07-31 2021-06-29 上海应用技术大学 柔性制造刀具子系统故障诊断方法
KR102274856B1 (ko) * 2019-11-07 2021-07-08 주식회사 서연이화 자동화 설비의 mes 연동형 고장분석 시스템 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107480731A (zh) * 2017-09-06 2017-12-15 西安西热电站信息技术有限公司 一种火电厂汽动给水泵组故障特征的早期识别方法
CN110427712A (zh) * 2019-08-07 2019-11-08 广东工业大学 一种基于故障影响分析的预防性维修方法及车间制造系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20230273602A1 (en) 2023-08-31
CN113408145A (zh) 2021-09-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111007799B (zh) 一种基于神经网络的数控装备远程诊断系统
CN108694502B (zh) 一种基于XGBoost算法的机器人制造单元自适应调度方法
CN108491991B (zh) 基于工业大数据产品工期的约束条件分析系统与方法
CN103676902A (zh) 一种流水车间重调度方法
CN108733003B (zh) 基于kmeans聚类算法的回转类零件工序工时预测方法及系统
CN114266289A (zh) 一种复杂装备健康状态评估方法
CN114418177B (zh) 基于生成对抗网络的数字孪生车间的新产品物料配送预测方法
CN115953252A (zh) 一种建工安责险保费的确定方法
CN116127695A (zh) 一种基于综合性能评价的生产线构建方法及系统
CN109324264B (zh) 一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法及装置
CN105913142B (zh) 一种利用车间rfid数据提高订单完工期预测准确度的方法
CN113408145B (zh) 一种面向可逆恢复故障的车间关键制造资源sis识别方法
CN110781206A (zh) 一种学习拆回表故障特征规则预测在运电能表是否故障的方法
CN114548494A (zh) 一种可视化造价数据预测智能分析系统
CN111091292B (zh) 一种核电站实时风险动态建模分析系统
CN109670695A (zh) 基于离群数据挖掘的机械产品加工工序异常并行检测方法
CN114460908A (zh) 一种螺狮粉生产企业柔性生产车间调度方法
CN116894639B (zh) 一种物联网多信息融合计划管理系统及方法
CN117435992A (zh) 一种用于盾构机液压推进系统的故障预测方法及系统
CN113159564B (zh) 一种基于mes与cmms大数据的自动化生产线综合效能评价方法
CN111177127A (zh) 一种基于bp神经网络的光伏电站出力数据修复方法
CN113408760A (zh) 一种基于sir的不可逆恢复车间关键制造资源的识别方法
CN113435779B (zh) 一种离散车间不可恢复故障关键制造资源的si识别方法
Faisal et al. Data analytics based prescriptive analytics for selection of lean manufacturing system
CN117273422B (zh) 用于数字化生产的供应链协同管控方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant