[发明专利]一种零件实际生产周期预测方法

说明书

本发明公开了一种零件实际生产周期预测方法，包括获取A零件的加工周期Q、机床以及工序；计算机床加工系数K，所述机床加工系数K为同一道工序中这一类型机床平均加工周期与所有类型机床的平均加工周期的比值；选取两个不同时间范围的A零件历史加工数据作为样本，分别计算两个样本的平均加工周期和时间修正系数T；将A零件的加工周期Q乘以机床加工系数后再乘以时间修正系数T，得到A零件预测加工周期Z。本发明中A零件的加工周期Q取平均值后乘以机床加工系数K，再乘以时间修正系数T，得到A零件预测加工周期Z。由于近三个月的样本更接近于目前的加工水平和机械水平，因此，采用时间修正系数，增加了零件实际生产周期预测的准确性。

技术领域

本发明涉及周期预测方法技术领域，具体的说，是一种零件实际生产周期预测方法。

背景技术

现有技术中，航空工业飞机制造的生产管理采用的零件生产周期缺乏预测方法，仅仅根据历史数据做出推断或者估算，因而，对于零件生产周期实际需要的时间存在较大的误差，加上对零件加工需要用到多种不同型号的机床，以及各种不同型号的机床参与零件加工的工序可能有一道或者多道，因此，无法根据各种机床对零件的加工时间进行准确的预算。

发明内容

本发明的目的在于提供一种零件实际生产周期预测方法，用于解决现有技术中无法根据零件加工实际用到的机床类型以及参与的工序进行准确预测加工周期的问题。

为了达到上述目的，本发明通过下述技术方案实现：

一种零件实际生产周期预测方法，包括：

步骤S100：从MES系统中获取A零件的历史加工数据，所述加工历史数据包括A零件的加工周期Q、机床以及工序；

步骤S200：计算机床加工系数K，所述机床加工系数K为同一道工序中这一类型机床平均加工周期与所有类型机床的平均加工周期的比值；

步骤S300：选取两个不同时间范围的A零件历史加工数据作为样本，分别计算两个样本的平均加工周期，并计算时间修正系数T；

步骤S400：将A零件的加工周期Q乘以机床加工系数后再乘以时间修正系数T，得到A零件预测加工周期Z。

工作原理：

以A零件为例，进行零件实际生产周期预测，从生产管理系统MES中获取关于A零件的历史加工数据，包括A零件的加工工序，每一道工序中用到的机床类型，以及每一类机床在该工序中的加工周期等。由于A零件的加工记录较多，由于不同的机床类型对零件的加工周期不同，因此需要计算每一种机床的机床加工系数K，采用的方法是，这一类机床在某一道工序中的平均加工周期与所有机床在该工序中的平均加工周期的比值。由此可以得出这一类机床对A零件在该工序中加工效率是否低于平均值。如果机床加工系数大于1，则加工效率高于平均值，反之，低于平均值。由于A零件的历史加工数据较多，因此选用近三年和近三个月的历史加工数据分别作为样本A和样本B，分别计算两个样本中的平均加工周期，近三个月的平均加工周期与近三年的平均加工周期的比值即为时间修正系数T。A零件的加工周期Q取平均值后乘以机床加工系数K，再乘以时间修正系数T，得到A零件预测加工周期Z。由于近三个月的样本更接近于目前的加工水平和机械水平，因此，采用时间修正系数，增加了零件实际生产周期预测的准确性。

进一步地，所述步骤S100具体包括：

步骤S110：根据所述加工周期Q、机床以及工序列出矩阵表；

步骤S120：选取统计样本，分别统计不同机床在不同工序中的平均加工周期。

工作原理：