工业工程
工業工程
공업공정
INDUSTRIAL ENGINEERING JOURNAL
2008年
6期
118-121
,共4页
大型装备制造企业%期量标准%神经网络
大型裝備製造企業%期量標準%神經網絡
대형장비제조기업%기량표준%신경망락
大型装备制造企业产品规模大、结构复杂,通常按订单生产,产品变型设计频繁,造成产品期量标准的制定非常复杂,准确性差,大大影响了ERP的实施效果.针对该问题,提出了期量标准的智能化解决方案.利用BP神经网络及其变形网络"识别"历史数据中最相似的"零件模型",对新型零件的提前期进行"预测".在此基础上提出了详细设计方案,开发出了相应的计算机系统,运用BP神经网络结合梯度下降法对变型零件的期量标准进行估算.
大型裝備製造企業產品規模大、結構複雜,通常按訂單生產,產品變型設計頻繁,造成產品期量標準的製定非常複雜,準確性差,大大影響瞭ERP的實施效果.針對該問題,提齣瞭期量標準的智能化解決方案.利用BP神經網絡及其變形網絡"識彆"歷史數據中最相似的"零件模型",對新型零件的提前期進行"預測".在此基礎上提齣瞭詳細設計方案,開髮齣瞭相應的計算機繫統,運用BP神經網絡結閤梯度下降法對變型零件的期量標準進行估算.
대형장비제조기업산품규모대、결구복잡,통상안정단생산,산품변형설계빈번,조성산품기량표준적제정비상복잡,준학성차,대대영향료ERP적실시효과.침대해문제,제출료기량표준적지능화해결방안.이용BP신경망락급기변형망락"식별"역사수거중최상사적"령건모형",대신형령건적제전기진행"예측".재차기출상제출료상세설계방안,개발출료상응적계산궤계통,운용BP신경망락결합제도하강법대변형령건적기량표준진행고산.
