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公开(公告)号：CN104268350A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410522205.6
申请日：2014-09-30
Applicant: 中国西电电气股份有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于零件加工过程误差控制领域，涉及一种预测和实际生产相集成的闭环质量控制仿真方法。该方法的步骤为：1)进行零件加工过程多工序多误差源分析与表述；2)设计现场多工序多误差源数据一体化实时采集方法和装置；3)基于动态误差源耦合模型的综合误差预测仿真预测；4)基于动态误差仿真预测的质量预控制方法；5)依据质量监控情况对失控过程进行调整，实现闭环质量控制。本发明提出的方法在进行零件多工序加工过程质量控制时，突破了已有方法的思路束缚，先进行加工过程误差的预测，然后在误差预测的基础上进行质量预控制和过程调整。该方法能够将传统的事后质量控制转换为质量的事前预控制，是一种理想的质量控制方法。
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公开(公告)号：CN105069524B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201510455531.4
申请日：2015-07-29
Applicant: 中国西电电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种分析准确，应用范围广，节省成本，提高企业运行效率的基于大数据分析的计划调度优化方法。其包括如下步骤，S1、基于Hadoop分布式平台构建包括传感网络数据、控制器数据和制造信息系统数据的大数据分析平台；S2、在MapReduce框架下运用Apriori关联规则挖掘算法对计划调度的约束因素进行挖掘，得到对应计划项目的工序顺序约束因素、资源约束因素、临时工序约束因素和计划时间约束因素；S3、根据挖掘出的计划调度约束因素，依次得到计划项目周期和计划项目中各工序加工周期及工序开工、完工时间，最后得到计划项目的开工和完工时间，以该开工和完工时间对计划项目进行计划调度。
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公开(公告)号：CN105069524A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510455531.4
申请日：2015-07-29
Applicant: 中国西电电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种分析准确，应用范围广，节省成本，提高企业运行效率的基于大数据分析的计划调度优化方法。其包括如下步骤，S1、基于Hadoop分布式平台构建包括传感网络数据、控制器数据和制造信息系统数据的大数据分析平台；S2、在MapReduce框架下运用Apriori关联规则挖掘算法对计划调度的约束因素进行挖掘，得到对应计划项目的工序顺序约束因素、资源约束因素、临时工序约束因素和计划时间约束因素；S3、根据挖掘出的计划调度约束因素，依次得到计划项目周期和计划项目中各工序加工周期及工序开工、完工时间，最后得到计划项目的开工和完工时间，以该开工和完工时间对计划项目进行计划调度。
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