汽配行业生产管理解决之道

 

近年来,随着出口的不断增多和国内市场的需求变化快速,对于摩托车行业的竞争是越来越激烈。它不单是企业与企业间的单体竞争,而是以整车厂为龙头来协调整条供应链的协同竞争。因此,主机厂的车型品种相应增多,同时一辆摩托车的零配件可能多达上千种。这就导致了主机厂为了保证生产顺畅,会不停的过量采购,导致库存积压越来越多,资金占用越来越大。所以企业必须改变目前的生产制造和供应链运作方式,以提高成本效益,并实现以需求为驱动的转型。

生产制造执行系统Manufacturing Execution SystemMES )是制造业信息化的重要组成部分,通过建立车间级信息化的平台,搭建ERP与底层自动化系统的桥梁,集成了生产调度、数据采集、质量控制、文档管理、绩效管理等相关功能,为控制包括物料、设备、人员、流程指令和设施在内的所有工厂资源提供了统一的管理平台。它是实施企业敏捷制造战略和实现车间生产敏捷化的基本技术手段。

由于市场环境的变化和现代生产管理理念的不断更新,一个制造型企业能否良性运营,关键是使“计划”与“生产”密切配合,企业和车间管理人员可以在最短的时间内掌握生产现场的变化,做出准确的判断和快速的应对措施,保证生产计划得到合理而快速修正。如果把MESERP集成起来,不仅能充分发挥它们各自的优势;同时,可使MES系统的生产计划更合理,使ERP系统的数据更及时有效,工作效率更高。

摩托车销售必须具备国家统一监制的出厂合格证,每辆摩托都有唯一的编码,编码最终将进入国家统一数据库,公安和税务部门可随时监管企业产销量。在制造过程中,相同型号的发动机及车架必须根据生产数量打印不同条形码(类似于序列号管理)。在摩托车生产过程中VIN号和发动机号都是唯一且对应的。可以通过这点作为摩托车行业MES系统设计的切入点,利用条码的全程监控和扫描构建系统信息采集,处理和分析的基础。

通过现场的分析和诊断并结合行业特性,中软百科公司在通用ERP基础上专门针对汽配行业开发出行业解决方案,既有ERP的整体应用,又兼顾到汽配行业特有的生产特点,实现了ERPMES在统一平台的无缝集成。

通过实施易掌管MES企业效益:

1、提高生产效率。易掌管MES系统实现了管理层和车间执行层的有机联接,形成了生产计划从制定、下达、执行、反馈和控制的闭环系统。生产现场操作工人可实时反馈生产的实际状况,生产管理人员可掌握车间生产作业实时状态信息,有利于提高车间生产管理的效率。

2、结合先进管理思想。易掌管MES是精益生产、JIT准时生产和最优化生产技术等先进管理思想在生产过程中的具体实现。

3、降低成本。透过易掌管MES的数据分析和预警,实现对生产现场异常情况的实时处理,及时修正和调整,从而缩短生产周期;配合RFID采集器,可最大程度的提高设备利用率;同时MES还是对ERP的补充,能及时调度而减少在制品及库存量。

4、提高产品质量。易掌管MES能实时采集到每个生产设备的执行数据,通过实时的对每个生产环节的质量监控,可以有效的降低产品的不良率;还可以找出质量问题的关键所在,及时的调整加工工艺从而提高产品质量。

5、提升客户忠诚度。借助易掌管MES可加强订单的交期履约率,并允许建立让客户直接互动参与的订单生产线实时进度,提高工厂信息的透明度。

随着市场竞争的加剧,各级企业的要求越来越多样化,产品的批量少批次多,生命周期越来越短,企业竞争力面临严峻挑战。其中不断提高过程信息、管理信息的集成和应用能力,实现管控一体化是提高企业竞争力的一个重要环节。所以MES在企业中的作用也日趋明显,企业对MES的要求不仅是停留在浅层次的应用上,而是要在原有的基础上进行集成、深化应用。中软百科作为国内领先的IT技术、顾问服务和解决方案提供商,将凭借丰富的行业经验、广泛的资源和在市场的成功实践,帮助客户优化IT技术、管理流程,提升管理效能,成就卓越绩效,也势将推动中国制造企业实现生产制造腾飞!

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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