Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: output signals

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Problems of forecasting the length of the assembly cycle of complex products realized in the MTO (make-to-order) model

Brzozowska Jolanta, Gola Arkadiusz, Kulisz Monika

Technologia i Automatyzacja Montażu

2023

nr 3

13--20

This article presents the problem of forecasting the length of machine assembly cycles in make-to-order production (Make-to-Order). The model of Make-to-Order production and the technological process of manufacturing the finished product are presented. The possibility of developing a novel method, using artificial intelligence solutions, to estimate machine assembly times based on historical company data on manufacturing times for structurally similar components, is described. It is assumed that the result of the developed method will be an intelligent system supporting efficient and accurate estimation of machine assembly time, ready for implementation in production conditions. Such data as part availability, human resource availability and novelty factor will be used as input data for learning the neural network, while the output variable during learning the neural network will be the actual machine assembly time.

W niniejszym artykule przedstawiono problem prognozowania długości cyklu montażu maszyn w produkcji na zamówienie (Make-to-Order). Przedstawiony został model produkcji na zamówienie oraz proces technologiczny wytwarzania wyrobu gotowego. Opisana została możliwość opracowania nowatorskiej metody, wykorzystującej rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, umożliwiającej szacowanie czasu montażu maszyn w oparciu o dane historyczne przedsiębiorstw, dotyczące czasów wytwarzania podobnych konstrukcyjnie elementów. Zakłada się, iż rezultatem opracowanej metody będzie inteligentny system wspomagający skuteczne i dokładne szacowanie czasu montażu maszyn, gotowy do implementacji w warunkach produkcyjnych. Jako dane wejściowe do uczenia sieci neuronowej wykorzystane zostaną takie dane jak: dostępność części, dostępność zasobów ludzkich oraz czynnik nowości, zaś zmienną wyjściową podczas uczenia sieci neuronowej będzie rzeczywisty czas montażu maszyny.

Metoda oceny zgodności zmian zachodzących między sygnałami wyjściowymi w analizie wyników badań eksperymentalnych

Sutowski P.

Pomiary Automatyka Kontrola

2010

R. 56, nr 5

471-474

W pracy przedstawiono propozycję strategii postępowania w trakcie oceny zgodności zmian jakie zachodzą między dwoma dowolnymi sygnałami lub parametrami, mierzalnymi na wyjściu badanego procesu. Zaproponowana idea stanowi alternatywę dla tradycyjnie stosowanej metody statystycznej, opartej na wyznaczeniu związków korelacyjnych. Warunkiem poprawnego zastosowania proponowanej oceny zgodności jest rejestracja wartości sygnałów w sposób chronologiczny i synchroniczny. Metodę tą dotychczas użyto do analizy związków zachodzących między wielkościami wyjściowymi w procesie szlifowania, dowodząc jej efektywności, przy okazji ujawniając istotne cechy współwystępujących zjawisk w strefie szlifowania.

The paper proposes a strategy for analysis procedure during the conformity assessment of changes that occur between two signals or parameters measured at the investigated process output. The presented idea is an alternative to the traditional statistical method based on determining the correlation. The condition for correct application of the proposed assessment of compliance is recording the signals in a chronological and synchronous way. The method is based on determining the degree of similarity between the elementary lines creating a full course of the compared signals. For each line linking adjacent measurement points there is determined the slope angle and direction in relation to the axis. The similarity rate between any two signals is built based on weight assessment. The conventional methods for determining approximations can give a large error for estimated approximations (understate result) in case of repeated changes of direction of the parameter values in time domain. Such changes cause the accumulation of points in groups on the regression plot. The developed method introduces a strategy to consider this type of behavior. It can be expected that this method can be successfully used to describe correlations between the output signals parameters. It seems to be more appropriate than estimation of the correlation coefficient for non cause-effect relationships. This method was used for analysis of the relationships between the output signal values in the grinding process. Its effectiveness was proved and the important features of co-existing phenomena in the grinding zone were shown .