[发明专利]一种利用车间RFID数据提高订单完工期预测准确度的方法有效

专利信息
申请号: 201610210803.9 申请日: 2016-04-06
公开(公告)号: CN105913142B 公开(公告)日: 2020-04-10
发明(设计)人: 江平宇;王闯 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04
代理公司: 西安智大知识产权代理事务所 61215 代理人: 弋才富
地址: 710049*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 一种利用车间RFID数据提高订单完工期预测准确度的方法,利用RFID系统跟踪每一个订单的制造过程,根据获得的大量RFID数据建立订单完工期预测模型,并利用RFID获取的确定性数据简化车间生产状态描述,建立RFID驱动的生产车间订单完工期预测描述模型,进一步采用深度置信网络实现RFID数据和订单完工期之间的映射关系;本发明基于生产车间确定性制造资源的RFID数据,再结合订单构成就可以进行订单完工日期的评估。
搜索关键词: 一种 利用 车间 rfid 数据 提高 订单 完工 预测 准确度 方法
【主权项】:
一种利用车间RFID数据提高订单完工期预测准确度的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、生产车间进行RFID配置,所有制造资源均贴有RFID标签,一个加工机床配置有一个RFID读写器,三个RFID天线,天线1监控入缓存区工件,天线2监控在加工区工件,天线3监控出缓存区工件;步骤二、抽取生产车间中确定性制造资源,形成订单加工的确定性制造环境;假设车间有M台设备,可以生产N种工件,每种设备可以加工n种工件的某道工序(n<=N),每台机床都配置至少一个操作工人,同时还存在若干在制品、关键刀具、关键夹具和关键量具,则订单的车间制造环境可以描述为:<mrow><mi>S</mi><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = "}"><mtable><mtr><mtd><mi>M</mi><msub><mi>C</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mi>M</mi><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>M</mi><msub><mi>C</mi><mi>M</mi></msub><mo>,</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>O</mi><msub><mi>P</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mi>O</mi><msub><mi>P</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>O</mi><msub><mi>P</mi><mi>M</mi></msub><mo>,</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>W</mi><mi>I</mi><msub><mi>P</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>W</mi><mi>I</mi><msub><mi>P</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>C</mi><msub><mi>L</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mi>C</mi><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>C</mi><msub><mi>L</mi><mi>I</mi></msub><mo>,</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>F</mi><msub><mi>L</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mi>F</mi><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>F</mi><msub><mi>L</mi><mi>J</mi></msub><mo>,</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>M</mi><msub><mi>L</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mi>M</mi><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>M</mi><msub><mi>L</mi><mi>K</mi></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>其中:S表示订单的车间制造环境;MCi表示车间中第i个加工设备;OPi表示车间中第i个加工设备的操作人员;WIPi表示车间中第i个在制品;CLi表示车间中第i个关键刀具;FLi表示车间中第i个关键夹具;MLi表示车间中第i个关键量具;步骤三、将步骤二中除在制品以外的确定性制造资源状态RFID化,即用身份信息和位置信息进行状态描述;以车间中加工机床的位置为制造资源的位置信息坐标,其他制造资源是在这些位置之间进行移动,形成以机床为中心的制造单元,MWi={MCIDi,OPIDi,CLIDi,FLIDi,MLIDi}其中:MWi表示车间中以第i个加工设备为中心的制造单元;MCIDi表示车间中第i个加工设备的ID信息;OPIDi表示车间中第i个加工设备的操作人员ID信息;CLIDi表示车间中第i个关键刀具的ID信息;FLIDi表示车间中第i个关键夹具的ID信息;MLIDi表示车间中第i个关键量具的ID信息;步骤四、车间在制品状态RFID化,即以加工机床配置在不同位置的RFID设备确定在制品的位置信息和身份信息;数学描述为:<mrow><msub><mi>IB</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mo>{</mo><msub><mi>PID</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mi>PID</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mn>2</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msub><mi>PID</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>l</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>}</mo></mrow>其中:IBi表示生产车间中第i个制造单元的等待加工缓存区货架;PIDi,li表示生产车间中第i个制造单元的等待加工缓存区货架第li个工件的ID信息;<mrow><msub><mi>OB</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mo>{</mo><msub><mi>POD</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mi>POD</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mn>2</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msub><mi>POD</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>r</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>}</mo></mrow>其中:OBi表示生产车间中第i个制造单元的等待转运缓存区货架;PODi,ri表示生产车间中第i个制造单元的等待转运缓存区货架第ri个工件的ID信息;步骤五、车间在制品的最大数量确定化,即根据每个加工机床的负载能力和历史数据设置每个制造单元入缓存区和出缓存区最大缓存个数,所有缓存区的最大缓存个数之和为车间在制品的最大个数;步骤六、建立车间实时生产状态的RFID化描述模型;数学描述为:<mrow><mi>S</mi><mi>R</mi><mi>F</mi><mi>I</mi><mi>D</mi><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = "}"><mtable><mtr><mtd><mrow><msub><mi>IB</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><msub><mi>MW</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><msub><mi>OB</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><msub><mi>PD</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><msub><mi>IB</mi><mn>2</mn></msub><mo>,</mo><msub><mi>MW</mi><mn>2</mn></msub><mo>,</mo><msub><mi>OB</mi><mn>2</mn></msub><mo>,</mo><msub><mi>PD</mi><mn>2</mn></msub><mo>,</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mn>...</mn><mo>,</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><msub><mi>IB</mi><mi>M</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>MW</mi><mi>M</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>OB</mi><mi>M</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>PD</mi><mi>M</mi></msub><mo>,</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>其中:SRFID表示车间实时生产状态的RFID化描述信息;PDM表示生产车间中第M个制造单元的正在加工工件的ID信息;步骤七、利用订单中每种零件的数量描述订单构成;O={k1,k2,…,kj,…,kN}其中:O表示订单构成;kj表示订单需求的第j个工件类型(j≤N)的数量;步骤八、根据步骤六到步骤七,建立订单完工期预测描述模型;数学描述为:pt=f(SRFID,O)其中:pt表示订单的完工时间预测值;f表示SRFID和O到pt的映射函数;步骤九、借助深度置信网络,建立具有多输入单输出结构的深度神经网络回归模型,实现步骤八中预测描述模型中的映射函数;步骤十、将历史数据分为订单信息、车间生产实时状态和订单实际完成时间三个部分,将订单信息和车间实时状态作为深度神经网络的训练输入信息,订单实际完成时间作为训练标签信息对步骤九建立的回归模型进行训练;步骤十一:将待预测订单的各种零件的数量信息以及RFID获取到的当前生产车间实时状态数据,输入到步骤十确定的深度神经网络回归模型当中,即可得到待预测订单的完工期预测结果。
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