【摘 要】
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面向订单装配的企业为提高企业的核心竞争力,采用柔性较高的的混流生产形式,以满足客户快速交货的要求。实际装配过程中,车间中存在着诸多随机因素,这些因素之间存在隐含的作用关系,同时具有线性和非线性的特点,导致订单交货期难以预测。针对此问题,本文提出了实时工况驱动的订单交货期预测体系,设计基于实时工况的订单交货期关键特征提取算法,建立了粒子群算法BP神经网络订单交货期预测模型,主要研究内容如下:（1）在
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面向订单装配的企业为提高企业的核心竞争力,采用柔性较高的的混流生产形式,以满足客户快速交货的要求。实际装配过程中,车间中存在着诸多随机因素,这些因素之间存在隐含的作用关系,同时具有线性和非线性的特点,导致订单交货期难以预测。针对此问题,本文提出了实时工况驱动的订单交货期预测体系,设计基于实时工况的订单交货期关键特征提取算法,建立了粒子群算法BP神经网络订单交货期预测模型,主要研究内容如下:（1）在分析装配混流产线特点的基础上,得到其订单交货期预测的问题解决思路,设计了实时工况驱动的订单交货期预测体系。（2）根据订单交货期不同的业务过程对影响特征进行分类,考虑到这些特征因素相互影响,并且数据具有连续性和离散性的特点,设计出基于Chimerge与条件互信息结合的特征选择算法,得到实时工况下影响订单交货期的关键特征。（3）根据提取后的订单交货期实时工况关键影响因素,建立深度学习的BP神经网络订单交货期预测模型,采用粒子群算法和自适应矩阵对该模型进行改进,通过实例验证了该模型的可行性。（4）基于以上研究内容,以某发动机装配企业为例,设计了系统的软硬件架构,通过分析业务管理流程,设计了功能模块和数据结构,最后,结合订单交货期预测模型,开发了实时工况驱动的订单管理系统,验证了模型的实用性。
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