【摘 要】
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在物质相对丰富的当前时代,人们不再满足于产品实用性,而开始追求产品的复杂化、多样化,这就使市场竞争越来越激烈。在此背景下,传统大批量生产方式已逐渐不能满足当代社会生产需要,多品种小批量生产方式正越来越普及起来。多品种小批量产品由于其各种应用环境的不同以及完全按照客户需求生产的特性,为了使生产中减少不必要的损失,有必要对其使用智能化方法进行预测及控制。本文以多品种小批量产品为研究对象,采用理论联系实
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在物质相对丰富的当前时代,人们不再满足于产品实用性,而开始追求产品的复杂化、多样化,这就使市场竞争越来越激烈。在此背景下,传统大批量生产方式已逐渐不能满足当代社会生产需要,多品种小批量生产方式正越来越普及起来。多品种小批量产品由于其各种应用环境的不同以及完全按照客户需求生产的特性,为了使生产中减少不必要的损失,有必要对其使用智能化方法进行预测及控制。本文以多品种小批量产品为研究对象,采用理论联系实际的方式对其质量预测与控制问题进行研究。首先,针对国内外多品种小批量生产方式、生产质量预测以及生产质量控制等方面研究进行分析,确定本文的研究内容;又着重介绍了多品种小批量、利用弹性网（Elastic Net）方法识别关键质量特性以及统计过程控制（Statistical Process Control,SPC）的相关理论,为之后的研究提供理论支撑。其次,引入改进灰狼算法（Improved grey wolf optimizer,IGWO）并对其展开分析,改算法主要用于优化最小二乘支持向量机（Least square support vector machine,LSSVM）相关参数,构建出基于IGWO-LSSVM的多品种小批量产品质量预测模型,并采用16个测试函数对算法性能进行测试,以证明该算法的有效性。再次,在基于IGWO-LSSVM的质量预测基础上应用SPC,通过数据转换法对原始数据转换,绘制质量控制图,在此基础上进一步判断生产过程是否受控;接着进行实例研究评价该方法可行性。最后,将基于IGWO-LSSVM方法的产品质量预测和基于数据转换法的SPC控制过程应用于A公司实例,以验证此方法能够有效解决多品种、小批量生产模式存在的生产偏差,提高预测精度,并实施质量控制。
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