[發明專利]一種云制造車間作業工時估計方法

有效

• 申請號: 202110240870.6
• 申請日: 2021-03-04
• 公開（公告）號: CN112836898B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發明（設計）人: 劉寧;賴琪;韓卓凡;石濤
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 王素琴

1.一種云制造車間作業工時估計方法，其特征在于：云制造車間作業工時T分為機器加工時間與非機器加工時間兩部分，其中，機器加工時間p指不受干擾狀態下作業在制造設備上完成其工藝要求所需的加工時間，對于復雜的工藝要求往往需要技術人員的協助，技術人員的操作水平及狀態對機器加工時間會造成一定的學習效應或惡化效應，表示為f(p)，非機器加工時間指由于非預期因素，除機器加工時間外，作業完成工藝要求所需的額外時間，所有非機器加工時間和表示為n為正整數，則，

T所包含的機器加工時間和非機器加工時間隨機性與不確定性共存，T是不確定隨機變量，由此，將T表示為：

T＝h(f(p),g(Q)) (2)

其中，

其中當機器加工時間具有學習效應時f(p)＝ρ_l·p，當機器加工時間具有惡化效應時f(p)＝ρ_d·p，ρ_l與ρ_d為常量，由公式(2)可知T隨p及q_i嚴格遞增；應用二次樣條插值獲取車間作業工時T的機會分布，實現對車間作業工時的準確估計，具體包括以下步驟：

步驟1.基于云制造實際生產環境識別機器加工時間與非機器加工時間的隨機性與不確定性，將其表示為Λ＝{δ₁,δ₂,...,δ_m,δ_m+1,...,δ_n+1}，不失一般性，設δ₁,δ₂,...,δ_m為隨機變量，δ_m+1,...,δ_n+1為不確定變量；

步驟2.基于云制造大數據與專家經驗確定各隨機變量的取值范圍與概率分布Φ_i，及各不確定變量的取值范圍及不確定分布Ψ_j；

步驟3.計算對于任意一組隨機變量δ₁,δ₂,...,δ_m的實現y₁,y₂,...,y_m，不確定變量h(y₁,y₂,...,y_m,δ_m+1,...,δ_n+1)的逆不確定分布F^-1(α；y₁,y₂,...,y_m)，α為不確定變量h(y₁,y₂,...,y_m,δ_m+1,...,δ_n+1)的置信度；

步驟4.基于云制造生產需求將隨機變量δ₁,δ₂,...,δ_m及α在取值區間分別均勻劃分為K₁,...,K_m,m 個點；計算各點對應的x_i＝F^-1(α_i；y₁,y₂,...,y_m)；

步驟5.構建二次樣條函數通式，并計算二次樣條函數表達式；

步驟6.計算車間作業工時的機會分布，并獲取α置信度的車間作業工時，