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多品種、小批量離散型制造企業(yè)生產(chǎn)車間零件機(jī)床成組方法分析

2022-06-07 09:21:38李興朝喬邦張新麗
科學(xué)與信息化 2022年10期
關(guān)鍵詞:物流企業(yè)

李興朝 喬邦 張新麗

西安艾力特電子實(shí)業(yè)有限公司 陜西 西安 710114

引言

在工業(yè)企業(yè)制造管理人員的大膽創(chuàng)新和應(yīng)用之下,離散型制造企業(yè)在零件生產(chǎn)和加工處理期間,應(yīng)將機(jī)床零件成品的重組和分配方式進(jìn)行合理規(guī)劃,構(gòu)建完整的機(jī)床關(guān)聯(lián)矩陣方案,在妥善規(guī)劃好遺傳算法、FCM算法及BP網(wǎng)絡(luò)處理架構(gòu)后,進(jìn)而改進(jìn)機(jī)床車間的施工處理工藝,合理分配和應(yīng)用加工期間的零件使用特性、安裝方式以及制造周期等條件,形成一系列車間動態(tài)的管理信息,進(jìn)而達(dá)到預(yù)設(shè)的制造效果。

1 制造企業(yè)生產(chǎn)車間機(jī)床零件成組再造流程的依據(jù)分析

1.1 市場

對于零散型制造企業(yè)來說,產(chǎn)品的整體質(zhì)量和相關(guān)服務(wù)是確保企業(yè)獲取巨大經(jīng)濟(jì)利益的關(guān)鍵,應(yīng)廣泛地推向國際市場,以確保能夠在激烈的競爭市場下立有不敗之地,在制造企業(yè)機(jī)床零部件成組加工期間,管理人員必須要結(jié)合企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展戰(zhàn)略,摸清市場變化的動態(tài)變化和發(fā)展趨勢,在堅(jiān)持科學(xué)發(fā)展觀的發(fā)展思想后,使得制造企業(yè)的整體產(chǎn)量能夠滿足廣大人民群眾的現(xiàn)實(shí)需求[1]。

1.2 產(chǎn)品

機(jī)床零部件等產(chǎn)品的流通是市場可以順利運(yùn)行的重要保障,而企業(yè)的日常經(jīng)營活動也都會源于產(chǎn)品的整體質(zhì)量。管理人員應(yīng)摒棄傳統(tǒng)的機(jī)床零件成組管理方式后,使得小批量產(chǎn)品制造的管理模式逐步完善,在重點(diǎn)聚焦定位產(chǎn)品質(zhì)量結(jié)構(gòu)后,實(shí)現(xiàn)機(jī)床零部件的制造流程日漸自動化、智能化。

2 基于GA-RBFNN混合算法數(shù)學(xué)模型

首先,多品種、小批量離散型制造企業(yè)在實(shí)際的機(jī)床零部件制造過程中,應(yīng)綜合考慮工作人員的綜合素質(zhì)、車間運(yùn)輸管理水平以及物流時(shí)間等諸多影響因素,采用一系列完整的零件機(jī)床操作工藝下,通過一系列的管理手段,來完善和優(yōu)化企業(yè)組織架構(gòu),在提高工作人員的制造能力后,使得相關(guān)零部件的數(shù)據(jù)信息指數(shù)符合具體標(biāo)準(zhǔn)。

其次,工業(yè)企業(yè)管理人員經(jīng)過大量的實(shí)踐分析之下,核心科研人員制定了合理的多目標(biāo)多約束數(shù)學(xué)模型,具體如下:

為此種算法的首個(gè)計(jì)算公式[2],企業(yè)生產(chǎn)管理人員通過對各個(gè)制造數(shù)據(jù)信息進(jìn)行運(yùn)輸成本、加工成本以及生產(chǎn)期間的其他費(fèi)用進(jìn)行全面管理后,制造部門的負(fù)責(zé)人應(yīng)在分析判斷組件在不同機(jī)床的加工建設(shè)成本后,根據(jù)實(shí)際的情況對CT(p,m,n)進(jìn)行調(diào)整,確保整個(gè)物流制造管理的各項(xiàng)加工費(fèi)用能夠使得企業(yè)獲取更大經(jīng)濟(jì)效益,通過統(tǒng)一的物流加工方法后,可以按照的精準(zhǔn)計(jì)算之下,使得車間加工的建設(shè)經(jīng)費(fèi)達(dá)到最小,同時(shí),應(yīng)按照:

的計(jì)算方式對機(jī)床零部件的運(yùn)輸時(shí)間[3]、加工方法以及花費(fèi)的具體時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)一安排,在保證運(yùn)輸物流的管理周期最小后,使得零部件的具體分配操作能夠形成完整的機(jī)場成組效果,促使跨機(jī)床組合機(jī)床內(nèi)部的運(yùn)行效果能夠達(dá)到最佳,可以按照前面處理方式操作即可;其次,在大量的實(shí)際勘察和分析之下進(jìn)行計(jì)算,公式為:

制造管理部門應(yīng)在確保機(jī)床成組施工操作方法的加工總量等于此種散型制造產(chǎn)品的零件加工總量[4]。最后應(yīng)在:

計(jì)算處理后,將機(jī)床零部件的具體總分配任務(wù)小于加工的實(shí)際能力。值得重點(diǎn)說明的是,使得不同機(jī)床制造部門的運(yùn)輸總量低于總體的運(yùn)輸能力,在每個(gè)機(jī)床元件的各個(gè)加工處理流程的任務(wù)處理量大于等于0的整倍數(shù)。

最后,由于此種機(jī)床零件組成加工的數(shù)學(xué)模型是一種非線性的架構(gòu),通過合理的任務(wù)分配目標(biāo)來 對各種約束條件函數(shù)進(jìn)行管理,對多元化模型的TT(p,m,n)以及CT(p,m,n)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)分析處理后,在有效的GA-RBFNN混合計(jì)算后,保證相關(guān)部門的內(nèi)部處理速度逐步提升,解決日常制造過程中的機(jī)組制造問題。

3 GA-RBFNN具體混合計(jì)算內(nèi)容分析

通常情況下,輸入層、輸出層以及隱含層是GA-RBFNN結(jié)構(gòu)的重要組成部分,應(yīng)使得整體的組織架構(gòu)能夠符合非線性函數(shù)的運(yùn)行模式,在進(jìn)一步預(yù)測和評估制造管理處理系統(tǒng)的運(yùn)行特點(diǎn)后,保證工作人員以便能夠更快的收集數(shù)據(jù)信息。可以將實(shí)際制造過程中出現(xiàn)的問題看成大量機(jī)體內(nèi)部的一個(gè)染色體,在對每個(gè)個(gè)體進(jìn)行編碼程序進(jìn)行規(guī)劃后,將GA-RBFNN的諸多運(yùn)行優(yōu)勢進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié),使得收斂效果較好且制造過程中具有自動全局的處理能力,具體的數(shù)學(xué)模型操作步驟如下。

3.1 初始化數(shù)據(jù)分析和收集

管理人員應(yīng)對包含NP的個(gè)體群落X(0)進(jìn)行編程操作,例如,可以設(shè)定N(i)為零件i種類的總體數(shù)量,設(shè)定P(i,j)來代表第i種元件按照R(i)中第j條加工處理方案的零件數(shù)量,每種內(nèi)部元件的分配數(shù)量為在對于某一種機(jī)床零部件的加工處理流程和工作量進(jìn)行相應(yīng)的整數(shù)編碼設(shè)置,第 的基因編碼部分編碼結(jié)構(gòu)為示為每種染色體的編碼類型,將零件種類數(shù)設(shè)定為V,進(jìn)化代數(shù)為t∶0[5]。

3.2 初始種群篩選

制造企業(yè)的管理人員應(yīng)對不同種群進(jìn)行分析,在確定零散的機(jī)床零件成組方法符合相關(guān)條件后,一旦相關(guān)人員發(fā)現(xiàn)不符合規(guī)定后,應(yīng)立即做好基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析和收集。

3.3 車間物流動態(tài)信息的指數(shù)確定

3.3.1 設(shè)定合理的RBFNN結(jié)構(gòu)。首先,應(yīng)在保證基本架構(gòu)具有三個(gè)主要層次后,將首個(gè)輸入層的輸入點(diǎn)設(shè)置為網(wǎng)絡(luò)輸入的初始量,輸入點(diǎn)可以設(shè)定為2;其次,應(yīng)借助K-means聚類算法在隱含層內(nèi)部找到RBFNN的隱形神經(jīng)元數(shù)量;最后,應(yīng)保證輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為4的基礎(chǔ)上,在輸出層等關(guān)鍵部位設(shè)定為4,在保證分組數(shù)量合理后,進(jìn)行后續(xù)的機(jī)床成組處理工作。

3.3.2 RBFNN的映射關(guān)系。在全面將隱含層的非線性變換部分融入對應(yīng)的輸入空間,結(jié)合相應(yīng)的高斯函數(shù)處理方式對最后的隱形單元函數(shù)進(jìn)行綜合處理,使得中心和寬度指數(shù)可以產(chǎn)生一個(gè)完整的可調(diào)指數(shù)管理;其次,應(yīng)促使輸出空間層次和隱含層空間的有效聯(lián)系,在第j個(gè)輸出指數(shù)為隱含單元的數(shù)量用i=1,2,3a表示。

3.3.3 個(gè)體評價(jià)。可以將單位時(shí)間內(nèi)離散型制造企業(yè)的車間物流運(yùn)輸成本設(shè)定一個(gè)適量的函數(shù),通過合理的估算方式對每個(gè)種群X(t)中的個(gè)體適應(yīng)值的計(jì)算流程設(shè)定為:對適應(yīng)值的具體尺寸進(jìn)行變換,即:

式中,Cmax代表h(x)的最大估計(jì)值。保證計(jì)算準(zhǔn)則符合迭代次數(shù)要求后,得出最優(yōu)的輸出數(shù)據(jù),使得機(jī)床零件的具體任務(wù)量和分組質(zhì)量達(dá)到最佳的效果,計(jì)算處理方式應(yīng)為:

Lat代表機(jī)床零件組At在機(jī)床組Bt內(nèi)部的物流量,Lgt代表完成此個(gè)零件組At加工過程的總物流量。具體的機(jī)床零件混合算法如下:操作人員對軟件處理期間進(jìn)入系統(tǒng)開始界面,進(jìn)行“初始化種群/染色編碼”界面,通過架構(gòu)情況判斷是否符合約束條件,當(dāng)符合條件時(shí),輸入相關(guān)變量數(shù)據(jù)信息進(jìn)入系統(tǒng)隱含層、輸出層,通過相關(guān)計(jì)算方式對動態(tài)參數(shù)數(shù)值予以確定,在對種群計(jì)算期間,應(yīng)進(jìn)一步找出相關(guān)染色體的適應(yīng)度數(shù)值,對終止準(zhǔn)則進(jìn)行判斷,如果不符合條件,系統(tǒng)直接輸出結(jié)果;反之,如果符合對適應(yīng)度進(jìn)行分析選擇,通過交叉操作計(jì)算交叉概率Pc和變異概率Pm,再反復(fù)綜合變異管理[6]后,產(chǎn)生相應(yīng)的新種群,再對輸入向量提供數(shù)據(jù)信息,重復(fù)以上零件/機(jī)床成組混合操作流程即可。

4 實(shí)例驗(yàn)證及分析

筆者通過安徽省某個(gè)門窗制造企業(yè)的生產(chǎn)車間為主要研究對象,在應(yīng)用相關(guān)混合算法后,投入適當(dāng)?shù)慕ㄔO(shè)資金購買了11臺零件加工處理設(shè)備,總共包含(6,7,11)車床、(1,3,4)鉆床、(5,8)磨床等六種不同類型的零件,各個(gè)類型的機(jī)床零件加工總量和施工處理流程應(yīng)在各個(gè)部門反復(fù)確認(rèn)后方可進(jìn)行。例如,應(yīng)設(shè)N1=23,N2=30,N3=12,N4=17,N5=6,N6=20,具體的施工流程如表1所示[7]。

表1 施工流程分析圖

在產(chǎn)生相關(guān)制造數(shù)據(jù)信息后,按照前面敘述的混合計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算處理,可以將最初的種群數(shù)目設(shè)定為100,雜交常數(shù)設(shè)定為z1,假定為0.5,雜交常數(shù)設(shè)定為z2,假定為0.8,

變異指數(shù)可以設(shè)定為Z3,假定為0.03,變異指數(shù)可以設(shè)定為Z4,假定為0.05,離散精度為0.02,設(shè)定最大迭代進(jìn)化數(shù)為0.02,同時(shí)還要保證神經(jīng)元數(shù)為1、隱形節(jié)點(diǎn)數(shù)為6,應(yīng)用MATLAB R2008a進(jìn)行基礎(chǔ)仿真后使得迭代次數(shù)符合相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn),采用先進(jìn)的處理方法獲得相關(guān)數(shù)據(jù),通過合理的規(guī)劃調(diào)整后使得大部分零部件在加工制造期間的工作量得到合理規(guī)劃。

與此同時(shí),為了充分展現(xiàn)GA-RBFNN混合算法在機(jī)床零件成組管理的實(shí)用效果,相關(guān)科研人員應(yīng)全方位的對GA、BPNN、PSO中的 仿真加工時(shí)間、迭代次數(shù)、車間零部件物流成本以及車間零件物流時(shí)間4個(gè)方面進(jìn)行合理判定[8]。

根據(jù)基層人員提供的相關(guān)資料可以得知,GA-RBFNN混合算法的優(yōu)越性最高,因?yàn)檎麄€(gè)物流時(shí)間的具體跨度范圍可以達(dá)到140,均大于其他三種算法。由此可以得出,對于多品種、小批量離散型制造企業(yè)來說,GA-RBFNN混合算法的廣泛推廣和應(yīng)用可以有效解決加工處理流程集合空間較大的現(xiàn)實(shí)問題,管理人員應(yīng)積極大膽的創(chuàng)新各種應(yīng)用路徑,根據(jù)制造企業(yè)機(jī)床零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu),建立完整的成組管理模型。

5 結(jié)束語

總而言之,零件機(jī)床成組方法的實(shí)施會受到外界各種環(huán)境因素的影響,工業(yè)企業(yè)的管理部門首先應(yīng)設(shè)計(jì)出合理的GARBFNN混合算法管理方案,排除各類制造過程中可能出現(xiàn)的安全隱患;其次,應(yīng)投入適當(dāng)?shù)慕ㄔO(shè)資金,采購一些質(zhì)量較高的生產(chǎn)處理設(shè)備,科學(xué)完整地將主要操作技巧和計(jì)算方法應(yīng)用到機(jī)床產(chǎn)品制造項(xiàng)目中;最后,還要定期積極并學(xué)習(xí)國內(nèi)外先進(jìn)的計(jì)算,獲取精準(zhǔn)的物流動態(tài)數(shù)據(jù)信息,促進(jìn)社會的可持續(xù)發(fā)展。

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