6篇关于离散制造的计算机毕业论文

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离散制造业生产车间MES系统的研究与应用

这是一篇关于MES,离散制造,生产调度,信息集成,数据采集的论文, 主要内容为制造执行系统(MES)是将现代化的信息技术应用于车间管理中的体现,是处于企业下层的车间现场控制与上层的生产管理系统之间的服务于生产全过程的信息管理系统。近年来,德国提出的工业4.0的概念及我国拟定的《中国制造2025》计划都将以信息化带动工业化,促进现代制造业实现又好又快发展列为了优先发展的课题,而MES系统则是这一课题的最佳平台和良好载具。但由于我国的离散制造业信息化刚出于起步阶段,在大环境上尤其是机械制造行业会出现比如生产数据采集量大、处理复杂;车间计划调度作业繁杂、效率低;工作协同困难;质量管理的数据采集要求很高;无法对车间现场作业状况实时监控等管理难点。本文在大量阅读文献及亲自参与相关原型企业的MES实施过程中,采用理论研究和实践探索的结合方法,首先从宏观的角度对MES系统进行架构研究,并将芜湖TY公司作为研究对象,结合TY公司的生产特点及其MES需求,从微观上由点到面对MES系统进行了方案设计和系统功能的铺排设计,并对应用过程中的相关技术比如生产调度、信息集成、数据采集和处理等进行了叙述。主要工作内容包括:(1)介绍当前离散制造型企业遭遇的生产困境及企业实现信息化管理的重要意义,并结合TY公司锂电池生产线的运营现状及MES系统的理论概述归纳和总结出应用MES系统的必要性。(2)通过掌握TY公司的生产管理现状,分析出以TY公司为代表的整个离散制造型行业MES实施的基本需求和功能需求,并对系统的总体架构和业务流程进行安排,同时完成网络拓扑结构及系统平台的搭建。(3)对MES实施中的关键技术进行集中表述,主要有:1.通过了解车间调度作业流程建立工作流程模型(调度业务流程模型和调度控制信息流模型)及调度问题数学模型,在对各种调度算法进行对比后选择遗传算法来针对TY公司的具体生产调度问题进行求解。2.通过对现有数据采集方式的特点分析及TY公司锂电池生产工艺流程的作业要求进行综合整理后,选择RFID射频识别技术来实现MES的数据采集和整理。3.通过建立中间数据库并对订单下达、限额领料、完工入库等主要业务进行集成最终实现MES与ERP系统间的信息集成。(4)对TY公司的MES系统详细设计,包括在对B/S和C/S结构进行整体优劣分析后选择后者来完成对系统的开发;对MES数据库进行概念结构及逻辑结构的分别设计并展示部分数据库表;对企业版MES的主要功能比如生产调度、计划管理、工艺外协管理等进行铺排定义。(5)简要介绍TY公司MES软件的实现环境,展示部分登录及操作界面并完成对系统的测试。本文将对离散制造业MES系统的研究和应用起到一定的借鉴作用。

面向MES的制造过程信息采集与处理系统研究

这是一篇关于MES,离散制造,信息模板,分析处理的论文, 主要内容为在生产环境因素复杂多变的离散制造车间里,生产过程中会产生大量的多源制造过程信息,如果缺乏对多源信息有效获取的系统解决方案,会使得多源信息在获取时存在采集不完整、不及时和不准确等现象,信息的传递就会出现严重的断点。制造过程信息采集与处理作为MES系统的重要组成部分,能够很好地解决断点问题。因此,如何构建一个高效的制造过程信息采集与处理系统,实现对车间制造过程信息实时、全面、准确地采集、分析和处理,确保MES系统高效地运行,是值得深入研究的课题。本文在分析某离散制造企业生产现状及生产业务流程的基础上,从信息采集、信息分析处理、数字化车间需求三个方面对制造过程信息采集与处理系统进行了需求分析。进而建立了面向MES的五层系统体系架构和基于统一产品结构树的系统集成方案,运用UML对系统进行了功能建模,并对系统业务流程进行了详细分析。本文提出了基于模板的制造过程信息采集方法,结合制造过程信息的特点,运用面向对象的方法对信息进行了分类建模,建立了制造过程信息模板与模板结构树,并给出了模板实例化方法,结合生产业务需求对基于模板的信息采集方法进行了设计。通过分析MES系统各个功能模块的需求,本文提出了面向功能服务的制造过程信息处理功能设计方案,主要对人员、物料、设备、质量和制造执行这几类信息进行了分析处理,并研究了基于多视图、MBOM的制造过程信息可视化技术以及可视化电子看板技术,最后对基于XML的信息集成模型进行了研究。在对以上关键技术研究的基础上,结合应用企业的实际调研需求,本文基于JAVAEE体系,运用Spring MVC、Hibernate、Ajax等框架开发了系统的大部分模块,并初步与MES系统集成,通过系统运行实例验证了系统在实际应用中的可行性。

面向离散车间的设备智能感知与运维方法研究

这是一篇关于离散制造,智能感知,设备运维,库存优化,卷积神经网络的论文, 主要内容为随着大数据、物联网等新兴概念的提出,传统制造业的经营模式与发展理念产生了巨大变革,企业纷纷意识到数据对于生产效率的巨大帮助,众多企业打造智能车间,促使企业向数字化、智能化方向转变。车间智能感知技术是制造物联技术、信息技术、现代通信技术等多种技术与制造业交融后的产物,通过搭建车间感知网络体系从而实现车间制造资源信息的实时采集与传输。目前,智能感知技术已成为当前制造业智能化转型升级的重要依据与凭靠。本文以车间设备生产数据驱动设备全生命周期管理为主线,首先研究物联环境下离散车间底层感知手段、数据传输方法以及数据存储媒介,进而搭建了车间智能感知体系,然后研究了设备健康评估相关算法并提出一种库存策略优化模型,最后融合研究成果,开发了一套车间设备运维管理系统。论文的主要研究成果如下:(1)从离散车间智能感知、可视化技术、设备健康评估与运维三个方面分析并阐述了课题的国内外研究现状。(2)针对离散制造车间的智能感知问题,对离散制造车间的特点及当前问题展开分析,并根据车间数据的来源与特征,明确了车间智能感知的对象,然后从车间底层感知手段、车间数据传输方法与车间数据存储媒介三种角度对车间智能感知相关技术进行分析与选用,最后基于企业实际流程设计设备运维框架。(3)基于智能感知与设备运维数据特点,对车间智能感知架构进行设计,并建立了车间加工设备数据感知与采集体系,紧接着介绍了OPC UA技术在设备数据感知方面的应用,建立了车间设备相应的OPC UA信息模型,设计了一个数据中转模块实现设备信息的统一处理与协议转换,并建立了信息模型与数据对应项的映射关系,然后阐述了使用FOCAS开发包实现法兰克机床的数据采集方案,并搭配传感器采集技术,实现采集范围的部分补充,最后基于感知与采集获得的数据搭建了车间可视化平台。(4)针对离散车间传统设备运维方式效率低下、成本较高的问题,提出了一种数据驱动的设备健康评估方法与一套库存策略优化模型。首先,量化设备的健康等级并进行层级划分,然后对能够反映设备健康状况的关键时序信号结合格拉姆角场进行预处理,将处理结果输入至使用注意力机制改进的残差神经网络中进行设备健康状态评估,通过算法比较验证其准确性与可靠性;最后,以综合成本最小为目的,构建了备件的重要度评价体系,并提出一种库存策略优化模型。(5)基于本文的研究成果,并结合企业的实际需求,开发了一套面向离散制造企业的设备运维管理系统并进行验证。

基于MES的金工车间生产管理系统研发

这是一篇关于离散制造,生产管理系统,MES,B/S,专用机床的论文, 主要内容为随着信息管理技术的不断发展,我国制造企业对信息化管理的需求不断增加,车间管理由松散化管理转变为精细化管理是必然的发展趋势。离散制造企业本身的生产过程具有复杂和多变的特点,使其通过提高企业的信息化管理水平来提高竞争力更具有潜力。本文以国内某生产专用机床的离散制造型企业为研究背景,结合车间MES系统的信息采集技术获取产品的生产信息,开发以订单管理为核心的车间生产管理系统,实现了产品从订单下达开始到加工结束的整个过程的可视化管理。本文的主要研究工作体现在以下几个方面。对D企业的金工车间生产情况进行调研,分析D企业原有的生产管理模式中存在的不足,从优化生产流程、有效管理生产数据的角度对D企业生产中存在的问题设计解决方案,建立了生产管理系统的功能模型,并将系统分为生产计划管理、生产工艺管理、生产过程管理、车间设备管理、Andon管理五个功能模块,并确定各个模块的业务流程。选择B/S(Browser/Server)作为系统的开发架构,设计了系统的总体框架,对展示层、应用层与数据层之间的数据交互过程进行介绍。设计系统各个功能模块对应的数据表、视图和存储过程。对每个功能模块的功能进行开发和实现,并利用Highcharts技术对工艺修改记录、零件报废补投记录、设备运行时长、设备的利用率、设备警报记录、Andon警报记录以统计图表的形式进行展示,协助企业管理层对生产过程中存在的问题及时做出零件工艺优化、设计设备维修保养计划、操作人员培训等相应的决策。系统采用Microsoft Visual Studio 2017作为开发环境,数据库选择SQL Server 2012。系统实现了对零件生产计划、零件工艺制定到零件车间生产的全面管理,使产品从订单下发开始到加工结束形成闭环数据流,帮助企业管理层及时了解生产状况,做到生产数据透明化管理,提升企业管理人员的决策能力。该系统在D企业的实际应用中达到了预期的目标,可以满足企业的实际生产需求,对其他离散制造行业有着一定参考和实践价值。

面向离散制造的质量管理系统的设计与实现

这是一篇关于离散制造,质量管理,异常分析,统计过程控制,微服务的论文, 主要内容为蓬勃发展的新一代信息技术与先进工业制造技术融合的工业互联网正给传统制造业带来新一轮变革,工业数字化、网络化、智能化已经成为制造业企业发展的必然趋势。离散制造企业物料繁多,具有多品种、小批量的生产特点,造成质量管理困难,一方面是质量数据难以收集和存储,异常处理过程无法得到有效监控和追踪;另一方面是质量数据分散难以利用进行分析。传统制造企业想要提高产品质量水平,必须对质量管理进行信息化、智能化升级。本文根据企业实际生产和质量管理情况,结合质量管理体系标准等理论进行需求分析,设计并实现一个面向离散制造的质量管理系统。从产品的采购、生产、售后等环节进行质量管控,利用质量评审服务进行质量保障。针对上述环节中发现的质量问题,提供预防改进措施,分析异常原因,闭环提升产品质量,实现产品全生命周期质量管理。同时,质量管理系统作为质量数据存储载体,本文提出了一种基于支持向量机的控制图模式识别算法,引入粒子群算法优化参数,能够发现生产制造过程中的异常情况,并分析异常原因,实现质量异常智能分析。根据模块划分原则,本文系统主要分为基础数据管理、供应质量管理、制程质量管理、客户服务质量管理、质量评审管理、质量统计分析管理六个核心功能,给出面向离散制造的质量管理系统的总体架构和系统典型功能场景交互,采用微服务与前后端分离架构实现,并对系统进行部署测试。目前本系统与高校合作企业工厂实地部署本系统,取得了良好的反馈。