大型装备制造企业期量标准智能生成系统研究与实践
生产提前期、生产批量等期量标准是MRP子系统依据的核心参数,由于大型装备制造企业具有产品规模大、结构复杂、通常按订单生产、产品变型设计频繁等特点,其产品期量标准的制定存在很大的复杂性,期量标准准确性差,大大影响了ERP的实施效果。针对以上问题,本文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”,并对新型零件的提前期进行”预测”,其核心是网络的学习方法──BP算法。以此为理论依据,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来对变型零件的期量标准进行估算,达到了很好的效果。
大型装备 装备制造企业 期量标准 产品变型设计
高迎平 杨振东 姜远扬
河北工业大学管理学院,天津,300130
国内会议
天津
中文
357-362
2007-10-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)