装配作业计划的自动化方案

经过戴姆勒组装线测试

制造商们一直在积极地使用一些数字化生产工具来应对不断增加的产品复杂性,以控制被缩短的产品生命周期。他们的这些应用产生了很多产品出现流程的综合性文档。在戴姆勒,最近更是由此建立了一种自然受控语言(CNL),它让自然语言的工作任务描述文本的自动化分析变得可能。该工作提供一种方法,通过自动为新产品产生一组潜在的适合的工作计划以提高计划效率。这些产生的工作计划是对过去的计划活动进行重复利用。对工作计划适用性的评估是基于一项统计分析,它同时使用了方法-时间衡量(MTM)数据和以受控自然语言(CNL)方式的工作任务描述。测试是由戴姆勒的一条组装线的104项工作任务组成。以CNL为基础的方式得出的结果是质量有少量提升,将产品簇中的结果映射到装配序列被简化,而且如果CNL已经建立,分析工作将会减轻。此后的调研将集中在不同产品和组装区间应用的可行性。

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RapidMiner被用于数据挖掘驱动流程计划,它降低了了研究工作和重复计划的成本。

附件发表的文章为 “确定数字工厂中的组装线的工作内容展望”研究项目的背景、目标以及第一部分结果。

该研究和发展项目是由德国联邦教育和研究部支持,

以“未来生产研究”为概念框架,并由Karlsruhe项目管理机构进行管理。


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