摘要：针对作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为优化目标,提出一种基于多工序精确联动邻域结构的混合进化算法。从理论上给出了关键块中工序无效移动的判定条件,据此设计了3对工序精确联动的邻域结构。为避免算法过早收敛,引入基于邻域惩罚的交叉父本匹配选择算子与基于动态惩罚阈值的种群更新策略。通过与其他先进算法在车间调度问题基准算例上进行对比实验,验证了所提算法的有效性与稳定性。

摘要：针对纺织机械制造企业生产过程中的多源异构数据集成、传递和共享问题,结合企业实际生产情况,搭建面向企业业务流程模型,建立车间制造过程数据管理模型,对生产数据进行异常纠正、时间配准、时序数据补足等数据预处理;并采用基于本体的异构数据集成方法,实现纺织机械制造车间智能生产的数据集成与共享,为数字孪生平台、仿真优化决策提供数据支撑;设计和开发了数字化车间数据集成管理系统,通过融合SAP、SCADA等系统数据,实现生产进度跟踪、设备运行监控及生产相关的数据统计分析,并结合三维模型进行三维可视化,满足车间的数据管理需求。

摘要：针对纺机钣金车间生产过程实时监控差、准确性不足及可视化程度低等问题,提出一种基于数字孪生的纺机钣金车间可视化监控系统构建方法。首先,基于纺机钣金车间的生产要素构建其孪生几何模型,并对孪生几何模型进行轻量化处理以满足实时响应要求;然后,基于赋时Petri网设计其行为逻辑模型,并通过碰撞检测算法实现在孪生车间中的触发响应。在此基础上,结合OPC UA的信息建模、事件驱动等方法实现多种工艺路线的产品加工、在制品流转等过程的忠实映射。最后,以某纺机钣金车间为应用案例,设计开发了原型系统,验证了所提方法的可行性和有效性。

摘要：室内实时定位技术被广泛地应用于获取离散制造车间中生产要素的位置信息。然而,传统的单机计算方法已不能满足制造大数据环境下定位数据的实时处理需求。通过利用UWB实时定位技术、Apache Kafka、Spark Streaming、HBase等大数据技术及Demo 3D软件,搭建一套制造车间定位数据获取、收集、计算、存储和可视化的平台,并设计了基于Spark流式处理框架下的多线程卡尔曼滤波器,相较于传统单机多线程计算方式快218.2s。实现了对车间中叉车、人员、关键物料的实时定位、监管和海量数据的存储,提高了车间的透明化管理水平。

摘要：针对纺织机械制造企业生产加工过程中,车间产生的大数据管理问题,对企业内部数据流和信息流进行整合,结合车间数据特点,建立多源异构数据管理模型。为解决车间大数据存在的集成、传递和共享问题,提出大数据融合架构,构建多源异构大数据集成存储模型,实现大数据的集成与共享。设计并开发了车间大数据管理平台,对生产中的权限进行可重构操作,实现生产权限的管理,对生产流程进行监控,实现可视化监控,在企业实际应用中取得良好成效。