Laddad från: https://research.chalmers.se, 2020-03-07 03:47 UTC Citering för den ursprungliga publicerade tidningen (version av rekord): Subramaniyan, M., Skoogh, A., Salomonsson, H. et al (2018) En datadriven algoritm för att förutsäga genomströmningsflaskhalsar i ett produktionssystem baserat på aktiva perioder av maskiner Datorer och industriell teknik, 125: 533-544 http://dx.Smart tillverkning omformar tillverkningsindustrin genom att öka integrationen av informations- och kommunikationsteknik och tillverkningsprocess. Till följd av detta genererar tillverkningsföretag stora volymer maskindata som potentiellt kan användas för att fatta datadrivna operativa beslut med hjälp av informativa datoriserade algoritmer. Inom tillverkningsområdet är det välkänt att en produktionslinjes produktivitet begränsas av flaskhalsar i genomströmningen. Produktionssystemets operativa dynamik gör att flaskhalsarna skiftar mellan produktionsresurserna. Förutsägelser om flaskhalsarna i framtida produktionskörningar gör det därför möjligt för produktions- och underhållsingenjörerna att proaktivt planera för resurser för att effektivt hantera flaskhalsarna och uppnå högre genomströmning. I detta dokument föreslås en aktiv periodbaserad datadriven algoritm för att förutsäga flaskhalsar i produktionssystemet för den framtida produktionen från de stora uppsättningarna maskindata. För att underlätta förutsägelsen använder vi en auto-regressiv integrerad glidande medelvärde (ARIMA) metod för att förutsäga de aktiva perioderna av maskinen. Nytt med arbetet är integrationen av ARIMA-metodik med datadriven aktiv periodteknik för att utveckla en flaskhalsförutsägelsealgoritm. Den föreslagna förutsägelsealgoritmen testas på verkliga produktionsdata från en produktionslinje för bilar. Flaskhals förutsägelse algoritm utvärderas genom att behandla det som ett binärt klassificeringsproblem och anpassade lämpliga utvärderingsmått. Dessutom görs ett försök att fastställa den mängd tidigare uppgifter som behövs för att bättre förutsäga de aktiva perioderna. Motsvarande författare. E-postadresser: mukunds@chalmers.se (M. Subramaniyan), anders.skoogh@chalmers.se (A. Skoogh), hans.salomonsson@chalmers.se (H. Salomonsson), pramod.bangalore@chalmers.se (P. Bangalore), jon.bokrantz@chalmers.se (J. Bokrantz).
Vidare föreslog REF att man skulle förutse flaskhalsarna i ett produktionssystem baserat på de aktiva perioderna för de maskiner som använder ARIMA-metoden.
A data-driven algorithm to predict throughput bottlenecks in a production system based on active periods of the machines
{'venue': 'Comput. Ind. Eng.', 'journal': 'Comput. Ind. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}