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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习,尤其涉及基于机器学习的动态产能分包优化方法及系统。
技术介绍
1、机器学习是人工智能的一个分支领域,旨在通过计算机系统的学习和自动化推理,使计算机能够从数据中获取知识和经验,并利用这些知识和经验进行模式识别、预测和决策;它是一种基于数据的方法,利用计算机算法来自动地分析数据、学习规律,并做出预测或决策。
2、在当前的工业生产领域中,面临着多重挑战:生产效率不高,当前的生产线可能由于数据不准确、产能预测不精确或资源分配不合理等原因,导致生产效率低下;分包商管理不善导致的项目质量问题,分包商的选择和管理对于项目质量至关重要,在传统的分包管理模式下,可能难以准确评估分包商的资质和能力,导致项目质量不稳定,难以得到有效保障;资源分配不合理造成的资源浪费,不合理的资源分配可能导致资源闲置或过度使用,造成资源浪费;决策缺乏灵活性和适应性,传统生产管理方法往往依赖于经验或固定的规则,决策灵活性和适应性不足,难以应对快速变化的市场需求和生产线状况。为此,本专利技术提出了基于机器学习的动态产能分包优化方法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决
技术介绍
中的问题,而提出的基于机器学习的动态产能分包优化方法及系统。
2、为了实现上述目的,本专利技术采用了如下技术方案:
3、基于机器学习的动态产能分包优化方法,包括:
4、步骤一、确定生产线数据、分包商数据和项目数据的来源,收集生产线数据、分包商数据以及项目数据,并对收集
5、步骤二、基于预处理后的生产线数据、分包商数据以及项目数据,分别构建适用于动态产能预测、分包商分组评估以及项目优化的机器学习模型,即动态产能预测模型、分包商分组评估模型以及项目优化模型;
6、其中,动态产能预测模型的构建过程为:选择时间序列分析算法,对预处理后的生产线数据进行分析,识别产能随时间变化的规律,在识别产能随时间变化的规律的基础上,利用监督学习算法进一步分析产能与市场需求之间的关系,从而预测未来产能趋势;
7、分包商分组评估模型的构建过程为:利用聚类算法对分包商进行分组,得到分包商分组评估结果,便于后续智能匹配;
8、项目优化模型的构建过程为:考虑项目成本、项目质量、项目工期多个目标,并为每个目标设定对应的比例系数,同时定义项目优化模型的约束条件,得到项目优化模型的输出结果;
9、步骤三、根据各个模型的输出结果,针对性地制定智能策略,并根据实际情况进行动态调整;其中,制定智能策略包括产能调整策略、分包优化策略以及资源分配优化策略;
10、步骤四、设立反馈渠道,收集来自生产线、分包商、项目管理的反馈意见,使用数据库记录反馈数据,计算分析反馈数据中的量化指标值,并生成反馈信号。
11、进一步的,确定生产线数据、分包商数据和项目数据的来源,收集生产线数据、分包商数据以及项目数据,并对收集到的生产线数据、分包商数据以及项目数据进行预处理的过程包括:
12、从生产线的传感器、控制系统中收集实时的生产线数据;其中,生产线数据包括设备状态、生产速度以及工艺参数;
13、分别对收集到的设备状态、生产速度以及工艺参数进行标记,得到设备状态、生产速度以及工艺参数;
14、将收集到的生产线数据组成一个生产线数据矩阵,即
15、,
16、式中,为收集到的生产线数据点数量;
17、对收集到的生产线数据进行预处理;其中,预处理具体为去除异常值;
18、从项目管理系统、分包商管理系统中收集分包商数据;其中,分包商数据包括历史表现、资质、信誉以及项目完成情况;
19、分别对历史表现、资质、信誉以及项目完成情况进行标记,得到历史表现、资质、信誉以及项目完成情况;
20、将收集到的分包商数据组成分包商数据矩阵,即
21、,
22、式中,为收集到的分包商数据点数量;
23、采用数据标准化的方法,对分包商数据进行预处理;
24、从项目管理系统中收集项目数据;其中,项目数据包括项目成本、项目质量以及项目工期;
25、分别为收集到的项目成本、项目质量以及项目工期设定标识:项目成本、项目质量以及项目工期,并组成项目数据向量;
26、使用加权移动平均法,对项目数据进行预处理。
27、进一步的,选择时间序列分析算法,对预处理后的生产线数据进行分析,识别产能随时间变化的规律,在识别产能随时间变化的规律的基础上,利用监督学习算法进一步分析产能与市场需求之间的关系,得到预测未来产能趋势的过程包括:
28、获取预处理后的生产线数据,并整合形成反映生产线产能的时间序列数据;其中,表示时间;
29、基于反映生产线产能的时间序列数据,利用时间序列分析算法构建,识别产能随时间变化的规律;其中,公式为:
30、,
31、式中,为后移算子,为自回归多项式,为移动平均多项式,表示自噪声序列,表示自回归阶数,表示差分阶数,表示移动平均阶数;
32、预设生产线数据与市场需求关键因素存在线性关系,利用监督学习算法建立产能与市场需求之间的关联模型,即线性回归模型:
33、,
34、式中,市场需求关键因素为自变量,为市场需求关键因素的数量,表示回归系数,表示误差项;
35、根据产能与市场需求的分析结果,预测未来产能趋势,并得到动态产能预测结果。
36、进一步的,利用聚类算法对分包商进行分组,得到分包商分组评估结果的过程包括:
37、获取预处理后的分包商数据,并提取对应的分包商数据点;其中,表示提取到的分包商数据点索引,且,表示提取到的分包商数据点数量;
38、将分包商数据点划分为个簇,随机初始化个聚类中心;其中,表示聚类中心索引;
39、计算每个分包商数据点到聚类中心的距离:
40、,
41、式中,表示分包商数据特征索引,表示分包商数据特征维度;
42、将分包商数据点分配到距离最近的聚类中心所属的簇,并更新聚类中心:
43、,
44、式中,表示第个簇中的分包商数据点集合;
45、重复聚类算法步骤直到聚类中心不再变化,得到分包商分组评估结果。
46、进一步的,考虑项目成本、项目质量、项目工期多个目标,并为每个目标设定对应的比例系数,同时定义项目优化模型的约束条件,得到项目优化模型的输出结果的过程包括:
47、获取预处理后的项目数据,提取对应的项目成本、项目质量以及项目工期;
48、将提取到的项目成本、项目质量以及项目工期整合到一个多目标函数中,即
49、,
5本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:所述步骤一中,确定生产线数据、分包商数据和项目数据的来源,收集生产线数据、分包商数据以及项目数据,并对收集到的生产线数据、分包商数据以及项目数据进行预处理的过程包括:
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:所述步骤二中,选择时间序列分析算法,对预处理后的生产线数据进行分析,识别产能随时间变化的规律,在识别产能随时间变化的规律的基础上,利用监督学习算法进一步分析产能与市场需求之间的关系,得到预测未来产能趋势的过程包括:
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:所述步骤二中,利用聚类算法对分包商进行分组,得到分包商分组评估结果的过程包括:
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:所述步骤二中,考虑项目成本、项目质量、项目工期多个目标,并为每个目标设定对应的比例系数,同时定义项目优化模型的约束条件,得到项目优化模型的输
6.根据权利要求3所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:所述步骤三中,根据各个模型的输出结果,针对性地制定智能策略,并根据实际情况进行动态调整的过程包括:
7.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:所述步骤四中,收集来自生产线、分包商、项目管理的反馈意见,使用数据库记录反馈数据的过程包括:
8.基于机器学习的动态产能分包优化系统,其特征在于,应用于如权利要求1-7中任意一项所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,系统包括:
...【技术特征摘要】
1.基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:所述步骤一中,确定生产线数据、分包商数据和项目数据的来源,收集生产线数据、分包商数据以及项目数据,并对收集到的生产线数据、分包商数据以及项目数据进行预处理的过程包括:
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:所述步骤二中,选择时间序列分析算法,对预处理后的生产线数据进行分析,识别产能随时间变化的规律,在识别产能随时间变化的规律的基础上,利用监督学习算法进一步分析产能与市场需求之间的关系,得到预测未来产能趋势的过程包括:
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法,其特征在于:所述步骤二中,利用聚类算法对分包商进行分组,得到分包商分组评估结果的过程...
【专利技术属性】
技术研发人员:董晓荣,
申请(专利权)人:福建省顺印信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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