Modell Predictive Control (MPC) har tidigare tillämpats på problem i försörjningskedjan med lovande resultat, men de flesta system som hittills har föreslagits saknar information om framtida efterfrågan. Införlivandet av en prognosmetod i ett MPC-ramverk kan främja kontrollåtgärdernas effektivitet genom att ge insikt i framtiden. I detta dokument utforskas denna möjlighet genom att föreslå en komplett ledningsram för produktionsinventeringssystem som bygger på MPC och på en prognosmodell för neurala nätverkstidsserier. Det föreslagna ramverket testas på industridata för att bedöma metodens effektivitet och den förväntade noggrannhetens inverkan på den övergripande kontrollprestandan. I detta syfte jämförs den föreslagna metoden med flera alternativa prognosmetoder som tillämpas på samma industriella datamängd. Resultaten visar att det föreslagna systemet kan avsevärt förbättra prestandan hos produktionsinventeringssystemet, på grund av det faktum att mer exakta förutsägelser ges till formuleringen av MPC optimeringsproblem som är löst i realtid.
Det är känt att med hjälp av tidsserier prognos inom ett MPC-ramverk kan förbättra kvaliteten på kontrollåtgärderna genom att ge insyn i framtida REF.
A combined model predictive control and time series forecasting framework for production-inventory systems
{'venue': 'International Journal of Production Research', 'journal': 'International Journal of Production Research', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}