本文摘要：摘要：以家具企業小徑原木斷料車間為研究對象，分層構建智能斷料系統框架，對數據進行綜合管理與優化分析，有針對性地開發智能斷料系統，以實現斷料生產的數據管理、科學決策和自動化斷料的過程控制。并通過實例對斷料問題的關鍵技術進行數學建模、模型求解
摘要：以家具企業小徑原木斷料車間為研究對象，分層構建智能斷料系統框架，對數據進行綜合管理與優化分析，有針對性地開發智能斷料系統，以實現斷料生產的數據管理、科學決策和自動化斷料的過程控制。并通過實例對斷料問題的關鍵技術進行數學建模、模型求解和結果分析，結果表明：原材料利用率達到了90.3%。小徑原木智能斷料系統具有較強的實用性。
關鍵詞：小徑原木,智能斷料,系統設計
在工業4.0、中國制造2025等制造業大背景下，智能制造相關技術不斷發展,正逐漸成為提升生產管理水平的有效手段[1-3]。智能制造系統作為智能制造的主要管理平臺可有效地對企業的生產設備、產品質量、車間物流和能源消耗等進行集中、實時監測和管理，并通過智能化的多維關聯分析與處理實現精細化生產管理，提升企業的生產經營競爭力[4-7]。
以家具企業小徑原木斷料車間為研究對象，構建智能斷料生產系統框架，實現斷料生產的數據管理與優化，并通過實例對斷料關鍵技術進行細化，以期為家具行業的智能制造提供參考。
1智能斷料系統設計
智能斷料系統是融合了中央處理器、云計算和大數據管理于一體的智能處理系統。智能斷料系統的框架主要采用分層結構設計，為四層結構，分別為制造設備層、網絡層、制造管理層和云應用層，可以解決縱向和橫向的信息集成問題。
1)斷料設備層：該層級由多個斷料設備組成。在資源約束條件下，將斷料設備分為實體設備和虛擬代理設備。虛擬代理設備通過資源虛擬化和服務封裝技術控制代理選擇;實體設備包括所有具有網絡能力的設備，如切割設備、去毛刺設備、自動化傳送設備、AGV、機器人、傳感器單元等。使用斷料設備通信時，斷料設備允許資源訪問系統，獲取設備和物料的實時監控數據，從而完成操作和反饋控制。智能機器人、機器人手臂和AGV作為執行器可以增強系統的執行功能，并且完善生產控制性能。
2)網絡層：該層級使所有分散的斷料設備互聯、子系統互聯以及互相可控制。網絡層的網絡包括NextgenerationInternet(NGI)和Next-generationNationalSystem(NGNs)，使得大規模分布式異構傳感器緊密地耦合其斷料環境，并且更容易進行數據管理，尤其注重隱私性和安全性。網絡層中的產品、資源和斷料流程具有不同的生命周期，所有信息都輸入到大數據中心。
3)斷料管理層：該層級從斷料設備層收集實時數據，并管理斷料過程。通過需求管理系統，確定需求后，用戶通過網絡節點的接口使用斷料服務，如網絡訪問、數字控制設備接口、信息服務、遠程桌面應用程序和授權使用等。斷料管理有很多階段，包括業務、設計、斷料、再加工、質量保證、售后等。斷料管理層解決了橫向整合的動態制造信息，并實現了精確的生產控制。
4)云應用層：該層級為小徑原木智能斷料系統的關鍵層級，是斷料方法、生產排產、生產計劃等的優化決策層，同時決定斷料效率、小徑原木廢料率、客戶訂單滿足率等多項指標。所有斷料設備都是執行斷料管理層的決策，斷料管理層的決策又來自于云應用層的優化結果。此外，該層級還會根據實時數據，對決策進行動態更新與調整。
2數據管理與優化
由于斷料過程中的復雜性和不確定性，因此需要智能斷料生產系統獲得多源信息以支持精確的斷料優化決策，并在實時數據的基礎上做出最優的斷料控制。然后根據設備和斷料生產線的實時狀態將最佳計劃和任務分配到設備和生產線。下面主要對實時數據的管理與優化技術進行分析介紹。
從傳感器收集的數據單元具有數量龐大、混雜且與時空緊密相關，呈現分布式狀態，因此智能斷料生產系統的數據處理具有復雜、多維和跨學科的特點，需要多源信息的融合與處理[6]。
1)斷料設備：構建信息模型的空間結構。感知對象主要是嵌入在設備中的傳感器和執行器，其中傳感器類型包括溫度傳感器、壓力傳感器、速度傳感器和視頻傳感器等。
2)物料搬運：構建信息模型的時間維度。信息感知包括與產品斷料管理相關的位置信息、形狀信息、進度信息和質量信息，傳感器類型包括紅外傳感器、圖像采樣傳感器、無線射頻識別傳感器和條形碼閱讀器。
3)集成云終端：先進的智能斷料生產系統的斷料能力是通過將智能終端設備連接在一起并為用戶提供充足的斷料和計算資源來設計的。
智能斷料生產系統的實時感知模式主要包括以下感知模型：
1)設備斷料感知：收集有關尺寸、壓力和速度的數值信息，通過監測與設備狀態相關數據的變化來觀察和記錄重要事件。當設備不能正常工作時，會發出聲音警報。2)原木位置感知：利用無線射頻識別傳感器和條形碼閱讀器收集與原木相關的位置信息，以協調原木斷料。3)原木質量感知：使用紅外傳感器和圖像采樣傳感器收集與原木相關的形狀信息和表面質量信息，以確定原木質量。4)原木進度感知：由斷料過程驅動，涉及從其他感知單元收集感知數據，以調整事件判斷方法來跟蹤生產進度，如閾值、模式匹配和機器學習。
3智能斷料關鍵技術
3.1關鍵技術概述
由智能斷料系統設計可知，系統開發的關鍵是確定斷料方案，解決斷料問題。在現有約束條件下，將形狀相同的原木切割成若干個不同規格的零件，以滿足市場實時需求，并能根據市場反饋情況，實時更新斷料方式，達到斷料廢料率低，交貨準時，損耗小等目標。以成都某家具企業實木斷料生產車間為例，其斷料作業流程為：下生產計劃單、領單、對原材料進行斷料、斷料歸類、進入下道工序。原料主要為小徑原木，長度為L。
從ERP(企業資源計劃)的訂單需求中導出m種不同長度規格的需求，需求量為n1，n2，…，nm。將ERP中的訂單需求直接導入到智能斷料車間，智能斷料車間根據自我優化和自我配置能力的數據分析，得出優化斷料方案，并且實施方案。優化斷料方案中原材料的廢料率達到最低是第一要素，以減少小徑原木損耗，降低成本，提高經濟效益;減少斷料方式也利于節省成本和時間，提高效率，因此也是優化斷料方案需要考慮的要素;此外，優化斷料方案中還需要考慮交貨期、智能車間生產能力等因素。
總之，在交貨期、生產能力等約束條件下，應采用最少的斷料方式獲得最高的原材料利用率。上述屬于多目標優化問題，其優化步驟為：1)求解生產期限內零件優先生產順序，得出初步結果。2)增加約束條件，求出要求期限的損耗小和斷料方式少的結果。
3.2企業原始數據
該家具企業小徑原木長度為2500mm;ERP系統導入到智能斷料車間的種類有50種不同長度的零件需求;每個鋸縫的損耗為3mm，智能斷料生產線最大斷料能力為90根/d;3d完成的需求零件編號有5,7,9,12,18,20,25,36,48;5d完成的需求零件編號有4,11,29,32,40,46。
3.3數學模型構建
3.3.1模型預處理
根據上述企業數據，在生產能力約束條件下，構建原材料利用率高，斷料方式少的數學模型，需要對零件相關數據進行處理，對3d內和5d內需要的零件總量和數量進行歸類預處理。
3.3.2剩余加工零件
優先加工的零件已經生產完畢，現生產余下的沒有時間要求的零件。因篇幅原因，列出部分沒有時間要求的零件處理結果。
4結果分析
根據求解結果可知，完成所有任務零件的生產，需要采用78種斷料方式，共需要919根原材料，所產生的余料總長度為83266mm。通過建立小徑原木斷料數學模型，并結合lingo程序計算，得到完成目標任務的理想結果。為進一步驗證模型，提出“利用率(δ)”概念，即理論用料占實際用料的百分比。
5結論
分層構建家具企業小徑原木智能斷料系統框架，解決縱向和橫向的信息集成問題。通過數據管理與優化分析，解決實時數據融合與處理。通過實例對斷料問題的關鍵技術進行數學建模、模型求解和結果分析。結果表明：原材料利用率達到90.3%。小徑原木智能斷料系統在斷料方案決策、數據管理與優化、自動化斷料車間的精確控制等方面具有較強的實用性。
參考文獻：
[1]熊先青,吳智慧.大規模定制家具的發展現狀及應用技術[J].南京林業大學學報(自然科學版),2013,37(4):156-162.
[2]吳智慧.工業4.0時代家具產業的制造模式[J].林產工業,2016,43(3):6-10.
[3]吳智慧.工業4.0時代中國家居產業的新思維與新模式[J].木材工業,2017,43(3):6-10.
相關論文范文閱讀：“線”元素在家具設計中造型材料運用
這篇家具設計類論文發表了“線”元素在家具設計中造型材料運用，論文介紹了家具設計中的直、曲線的運用，家具設計類型包括直線類型的家具和曲線類型的家具，論文分析了線元素在不同家具中的運用，也是“線”元素靈活運用最好的證明。
轉載請注明來自發表學術論文網：http://www.zpfmc.com/wslw/20342.html
