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    淺析人工智能技術(shù)在軟包裝行業(yè)中的應(yīng)用

    2021-03-07 12:36:37黃小平李小雷杜亞軍
    電腦知識與技術(shù) 2021年36期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    黃小平 李小雷 杜亞軍

    摘要:隨著包裝企業(yè)生產(chǎn)制造自動化、信息化和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,企業(yè)數(shù)據(jù)精細化管理變得越來越重要,傳統(tǒng)ERP對數(shù)據(jù)的分析功能比較欠缺,一般都是對數(shù)據(jù)進行簡單的匯總、分類統(tǒng)計。在大數(shù)據(jù)時代背景下,如何挖掘數(shù)據(jù)背后的信息使得數(shù)據(jù)能夠更好地為企業(yè)服務(wù),變得越來越重要。文中針對此問題,以包裝生產(chǎn)企業(yè)信息化系統(tǒng)應(yīng)用為例,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遺傳算法等人工智能技術(shù)應(yīng)用到信息化系統(tǒng)中,挖掘數(shù)據(jù)背后的隱藏信息,實現(xiàn)產(chǎn)品精準報價,生產(chǎn)計劃自動安排,產(chǎn)品生產(chǎn)標準自動調(diào)節(jié),產(chǎn)品質(zhì)量追蹤與溯源。系統(tǒng)經(jīng)過企業(yè)使用,數(shù)據(jù)挖掘功能完善準確,實現(xiàn)了預(yù)期效果。結(jié)果表明將人工智能技術(shù)應(yīng)用到軟包裝企業(yè)信息化系統(tǒng)可以實現(xiàn)對包裝材料企業(yè)生產(chǎn)過程信息智能監(jiān)管,實現(xiàn)材料產(chǎn)品數(shù)據(jù)追蹤與溯源,提高管理部門的決策效率,提高數(shù)據(jù)價值。

    關(guān)鍵詞:人工智能;遺傳算法;包裝行業(yè);數(shù)據(jù)挖掘;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號:TP18? ? ? 文獻標識碼:A

    文章編號:1009-3044(2021)36-0112-02

    開放科學(資源服務(wù))標識碼(OSID):

    1 引言

    隨著計算機網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的快速發(fā)展,為了使企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)得到高效的管理,查詢、統(tǒng)計,日報、周報、月報、季報等的規(guī)范化處理,國內(nèi)外很多企業(yè)很早就開展企業(yè)信息化的工作。經(jīng)過幾十年的發(fā)展,一些發(fā)達和發(fā)展中國家已經(jīng)從政府層面大力推進企業(yè)信息化工作。為了滿足企業(yè)的不同歷史時期的需求,先后在市場上出現(xiàn)了管理信息系統(tǒng)(MIS)、物料需求規(guī)劃(MRP)、企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)、客戶資源管理(CRM)等一系列的產(chǎn)品。這些系統(tǒng)將計算機數(shù)據(jù)庫技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)充分運用到企業(yè)的信息流、物流、資金流等中,科學、合理地解決不同歷史時期企業(yè)的重要問題。20世紀70年代企業(yè)信息化開始逐漸邁向高度集成階段。計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS)以系統(tǒng)工程理論作為指導(dǎo),建立人、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)和功能、流程的企業(yè)物流和作業(yè)流的有機集成。

    在包裝行業(yè)中,企業(yè)使用最為廣泛的信息化工具是企業(yè)ERP。ERP實現(xiàn)了企業(yè)材料和產(chǎn)品的投入與產(chǎn)出管理。在此基礎(chǔ)上,實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)過程中材料信息的流動情況、產(chǎn)品生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)流進行有效的管理是包裝行業(yè)企業(yè)信息化發(fā)展的趨勢所在。目前企業(yè)內(nèi)部材料入庫數(shù)據(jù)、出庫數(shù)據(jù)、材料與訂單和產(chǎn)品的綁定、余料的綜合利用、各個工序的生產(chǎn)管理、訂單生產(chǎn)情況、成品或半成品材料的組成與生產(chǎn)工序的組成情況,以及在各個工序中的人工、水、電、氣消耗情況、成品與半成品庫存情況和銷售情況,都還處于人工和Excel報表形式進行管理。往往會導(dǎo)致為了滿足不同的報表和統(tǒng)計要求,相同的數(shù)據(jù)要多次復(fù)制、組合的情況。既增加了工作量,又容易出現(xiàn)不同的統(tǒng)計與查詢數(shù)據(jù)不準確的情況。因此,加強企業(yè)生產(chǎn)過程的精細化管理、提高企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的綜合、準確利用就顯得非常重要。

    2 軟包裝行業(yè)簡介

    計算機技術(shù)的快速發(fā)展,使得大多數(shù)企業(yè)都使用信息化系統(tǒng)來幫助企業(yè)完成管理。在包裝生產(chǎn)企業(yè)中,企業(yè)使用最為廣泛的信息化工具是企業(yè)ERP,比較知名的是用友、金蝶等ERP [1]。這些ERP實現(xiàn)了企業(yè)材料采購、訂單產(chǎn)品車間生產(chǎn)過程管理,但是這些ERP采用記錄數(shù)據(jù)的方式都是以訂單整體數(shù)據(jù)來記錄,同時對數(shù)據(jù)的分析也僅僅局限于簡單的統(tǒng)計匯總、分類,無法挖掘數(shù)據(jù)背后的隱藏信息,使得企業(yè)數(shù)據(jù)的價值就大打折扣[2]。目前,包裝材料生產(chǎn)企業(yè)主要生產(chǎn)過程包括吹膜、復(fù)合、印刷、制袋、分切、輔助、實驗、熟化等生產(chǎn)工序。在對成都、廣州、長沙等包裝材料有限公司生產(chǎn)過程調(diào)研后發(fā)現(xiàn),大多數(shù)包裝材料企業(yè)的生產(chǎn)過程流程為生產(chǎn)計劃、材料采購、材料領(lǐng)用、生產(chǎn)工序、成品或半成品入庫與出庫,大多數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)管理方式是粗放型數(shù)據(jù)管理,一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題,很難精準定位[3]。我們提取其管理過程的功能共性,并充分認識到一個公司的產(chǎn)品或半成品是其中一個或幾個工序的組合,同時由于軟包裝行業(yè)特點,軟包裝材料生產(chǎn)企業(yè)對于油墨、膠水等輔助材料很難實現(xiàn)按照產(chǎn)品訂單統(tǒng)計數(shù)據(jù),企業(yè)一般的做法是按照周、月等方式進行分攤,數(shù)據(jù)誤差大。利用計算機科學技術(shù),將人工智能技術(shù)應(yīng)用到生產(chǎn)過程管理系統(tǒng)中,可以實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量追蹤與溯源,同時可以挖掘歷史數(shù)據(jù),真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值和作用[4]。

    3 技術(shù)簡介

    3.1基于物-物相聯(lián)、人-物相聯(lián)過程追蹤和產(chǎn)品質(zhì)量溯源技術(shù)

    實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量追蹤與溯源是軟包裝行業(yè)一個非常重要的需求,一旦出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題,能夠快速定位問題,確定是原材料還是生產(chǎn)工藝導(dǎo)致的質(zhì)量問題[5-6]。

    班組、機臺、操作工同各個工序以碼相聯(lián)、訂單、產(chǎn)品、材料與各工序以碼相聯(lián)圖1。實現(xiàn)材料不竄單、訂單成本和產(chǎn)品精細管理、產(chǎn)品溯源、材料追蹤、過程控制。

    該功能接收一個在生產(chǎn)過程中的任意條形碼,可以向上溯源其生產(chǎn)過程、生產(chǎn)班組、機臺、材料組成情況;向下可以追蹤其下工序的使用情況,包括成品代碼、成品名稱、訂單號、成品的基本信息(重、長、寬、厚、規(guī)格、數(shù)量、卷號、單價)、生產(chǎn)日期、總價、庫位、入庫日期、庫房、價格單位、供應(yīng)商、使用班組、生產(chǎn)班組、機臺等以及在生產(chǎn)過程中退料、轉(zhuǎn)料情況。

    3.2生產(chǎn)標準動態(tài)調(diào)節(jié)的雙向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    每個產(chǎn)品在生成前,企業(yè)都會制定好生產(chǎn)工藝,隨著生產(chǎn)技術(shù)的成熟、材料市場價格的變化等因素,生產(chǎn)標準也是會發(fā)生變化的,模型流程圖如圖2所示[7]。

    1)主材、輔材(油墨、膠水、溶劑)、水、電、氣、人工工時折算成成本價格。

    2)輸入層:以訂單+機臺為最小數(shù)據(jù)單元,建立形成不同的產(chǎn)品和半成品成本預(yù)警模型,采取歷史成品、半成品生產(chǎn)數(shù)據(jù),形成輸入數(shù)據(jù)樣本集(X1,X2,…,X8),X1代表主材,X2代表油墨,X3代表膠水,X4代表溶劑,X5代表用水,X6代表用電,X7代表用氣,X8代表人工工時。

    3)輸出層:(Y1,Y2,Y3),取三種值(1,0,0)代表成本超限,(0,1,0)代表成本控制在誤差允許范圍,(0,0,1)表示成本正常。

    4)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)由人工判斷形成,樣本對(X,Y),對BP網(wǎng)絡(luò)進行學習,形成成本控制學習機。一旦網(wǎng)絡(luò)學習穩(wěn)定,形成成本預(yù)測機。

    3.3基于遺傳算法的生產(chǎn)計劃安排方法

    本方法分為兩步來安排生產(chǎn)計劃,首先根據(jù)訂單的交貨期限、客戶重要性、原材料到位等條件把訂單按照順序安排到每個工序,然后每個工序的機臺按照先空閑先生產(chǎn)的原則按照排好的順序生產(chǎn)。

    本方法采用如下步驟進行生產(chǎn)計劃安排:

    1)將工序的序列作為遺傳編碼,隨機建立生產(chǎn)訂單與工序所對應(yīng)的初始群體;

    2)計算各個個體的適應(yīng)度;

    3)根據(jù)遺傳概率,利用下述操作產(chǎn)生新群體:

    ① 選擇,利用輪盤賭選擇方法選出優(yōu)良個體復(fù)制添加到新群體中;

    ② 交叉,利用輪盤賭選擇方法選出兩個個體進行基因交換添加到新群體;

    ③ 變異,利用輪盤賭選擇方法選出個體按一定概率隨機變化其基因添加到新群體。

    4)判斷是否達到終止條件,達到終止輸出最優(yōu)解,否則轉(zhuǎn)2)。

    通過該算法能夠生成每日生產(chǎn)計劃安排表,用戶可以根據(jù)實際情況做修改。該算法大大節(jié)省用戶的生產(chǎn)計劃安排時間并提高生產(chǎn)效率。

    3.4生產(chǎn)過程自動預(yù)警模型

    在生產(chǎn)各工序,按生產(chǎn)量和生產(chǎn)標準,在線生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動統(tǒng)計,自動計算成品、半成品的生產(chǎn)過程主材、輔材(油墨、膠水、溶劑)、工時、水、電、氣等使用情況,將統(tǒng)計樣本數(shù)據(jù)(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8)輸入成本預(yù)測機,對超過一定標準的產(chǎn)品和生產(chǎn)車間、班組、機臺進行報警。報警分為自動報警和人工報警,在2秒內(nèi)自動報警中心軟件將超標的產(chǎn)品、生產(chǎn)車間、班組、機臺,按超標的情況分為紅色預(yù)警、黃色預(yù)警、橙色預(yù)警。以便管理人員及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的問題。手工預(yù)警是管理人員對歷史預(yù)警產(chǎn)品、車間、班組進行查詢與統(tǒng)計,以便生產(chǎn)周報、月報、季報、年報。同時在下方對一個訂單下使用的超標材料進行顯示,該模型流程圖如圖3所示。

    1)在線輸入(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8)。

    2)通過隱層到輸入層的計算,形成輸出樣本,正方形預(yù)警表示成本嚴重超標,菱形表示提示車間、班組生產(chǎn)正常,成本在允許的范圍、三角形預(yù)警表示生產(chǎn)正常。

    4 結(jié)論

    本研究以包裝生產(chǎn)企業(yè)當前生產(chǎn)過程為依據(jù),對企業(yè)生產(chǎn)過程進行梳理和優(yōu)化,明確企業(yè)需求和目的。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到生產(chǎn)過程管理系統(tǒng)中,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘企業(yè)歷史數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)價值。通過企業(yè)實際應(yīng)用,能夠滿足企業(yè)的使用需求,提升數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)利用能力。

    參考文獻:

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    [2] 郝奉孝,楊長宇,孫繼峰,等.物料全周期智能條碼管理系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)分析[C].中國企業(yè)改革發(fā)展優(yōu)秀成果2020(第四屆)下卷,2020.

    [3] 萬寶剛.農(nóng)業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量追蹤溯源系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].成都:電子科技大學,2014.

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    [5] 肖泉彬,黎小龍,車俊俊,等.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在新零售行業(yè)銷售預(yù)測中的應(yīng)用[J].電子設(shè)計工程,2021,29(17):111-116.

    [6] 馬連博,李楠,程適.進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理、模型及方法綜述[J].陜西師范大學學報(自然科學版),2021,49(5):30-38,133.

    [7] 熊勁松.改進的遺傳算法在農(nóng)產(chǎn)品電商中的應(yīng)用研究[J].遵義師范學院學報,2021,23(4):62-66.

    【通聯(lián)編輯:謝媛媛】

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