基于支持向量回归优化模型对表面贴装技术生产线的产能预估

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如今,越来越多的消费者对小型便携式电子设备的生产质量和个性化需求提出了更高的要求,使得印刷电路板(printed circuit board,PCB)设计的日益复杂化和高密度化。表面贴装技术(surface mount technology,SMT)作为贴装PCB的关键技术得到了广泛的应用,为大规模和高效率的生产提供了条件。SMT生产线主要特点是多品种、小批量的柔性贴装方式,因此经常会由于订单需求的变化需要不定时的对产线进行重置,这使得在复杂的生产环境下预估生产线的产能存在以下两个主要问题:一是影响产能的因素很多,而且影响因素之间的关系复杂;二是SMT生产线的数据具有非线性和高维特征,传统的平均产能或简单线性的预测方法准确率较低。多品种、小批量的SMT生产线上准确的产能预估能够为精细的生产排程调度以及合理的产能规划奠定基础,进而提高SMT生产线的生产效率、优化生产结构。在SMT生产线上,贴片机是最主要的设备,其对PCB的贴装过程是最耗时的阶段,因此是SMT生产线的瓶颈。本文中生产线的产能是由PCB订单在柔性SMT生产线上的加工时间(cycle time,CT)来衡量。数据采集自当地一家世界领先的电子显示生产制造企业的SMT生产线。研究以准确预测生产线的产能为目标,研究多品种、小批量的PCB订单在柔性SMT生产线上CT的预测问题。本文所做的工作归纳如下:(1)对SMT生产线上实际复杂的运行状况进行研究分析,选取8条主要的SMT生产线,按照产线配置和产品类型将其聚为3类;详细分析并总结了影响PCB生产时间的主要因素,然后对影响PCB生产时间的因素进行Pearson相关分析,得到生产数据之间的非线性特征;为了使回归预测结果更加准确且具有统计意义,将类别型的变量(如产品类型和制程)进行哑变量转换。(2)针对SMT生产线的数据之间表现出的非线性和高维特征,提出基于共生生物搜索算法(symbiotic organism search,SOS)的支持向量回归(support vector regression,SVR)预测模型,即SOS-SVR模型,并将该模型分别与工业方法和其他的机器学习方法如神经网络、决策树、最近邻回归、随机森林回归模型进行对比,实验结果表明SOS-SVR模型能更准确预估柔性SMT生产线产能。
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