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为了更准确确定PCB(Printed Circuit Board)样板投料,基于车间历史数据开展挖掘分析。梳理报废率关联参数,利用假设检验优选报废率预测建模参数。构建多元线性回归、卡方自动相互作用检测器、人工神经网络和支持向量机预测模型;定义余数入库率和补投率及两者加权和评价指标,开展投料仿真,对比优选多元线性回归预测机制。引入调节系数,结合企业成本模型进行优选;开发实施投料控件并进行验证;结果证明余数入库率和补投率较实际值均有明显降低,可减少样板生产物料投入、库存浪费、补投拖期等成本,为PCB样板