【摘 要】
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针对离散制造车间生产瓶颈预测的实时性差、无法表征车间实际状态的问题,结合定位系统在车间实时监控领域的优势,提出了一种实时定位环境下的生产瓶颈预测方法。首先,围绕实
【基金项目】
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国防基础科研(JCKY2018605C003、JCKY2017203B071、JCKY2017203C105)
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针对离散制造车间生产瓶颈预测的实时性差、无法表征车间实际状态的问题,结合定位系统在车间实时监控领域的优势,提出了一种实时定位环境下的生产瓶颈预测方法。首先,围绕实时定位环境下离散制造车间的信息特征,定义并量化表示了车间生产瓶颈;其次,用历史的瓶颈指数序列作为主要输入,在制品、转运车等其他车间生产要素的状态信息作为辅助输入,使用基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络预测瓶颈指数;最后,以某航天产品机加车间为例,预测了该车间在给定时延内全部工位的瓶颈指数,以此为依据,
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