[go: up one dir, main page]

CN109165784A - 基于制造数据库的木门加工时间预测方法 - Google Patents

基于制造数据库的木门加工时间预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109165784A
CN109165784A CN201810946675.3A CN201810946675A CN109165784A CN 109165784 A CN109165784 A CN 109165784A CN 201810946675 A CN201810946675 A CN 201810946675A CN 109165784 A CN109165784 A CN 109165784A
Authority
CN
China
Prior art keywords
timber
time
process time
coefficient
manufacturing database
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810946675.3A
Other languages
English (en)
Inventor
王玲娟
王永虎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Jindi Wood Industry Ltd By Share Ltd
Original Assignee
Jiangsu Jindi Wood Industry Ltd By Share Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Jindi Wood Industry Ltd By Share Ltd filed Critical Jiangsu Jindi Wood Industry Ltd By Share Ltd
Priority to CN201810946675.3A priority Critical patent/CN109165784A/zh
Publication of CN109165784A publication Critical patent/CN109165784A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

本发明公开了基于制造数据库的木门加工时间预测方法，包括以下步骤：步骤一：获取数据；步骤二：拆分数据；步骤三：对照制造数据库，获取如下参数：木门材料系数标准成型尺寸加工时间TM‑s、成型尺寸系数ηMsize、几何特征系数标准几何特征加工时间TG‑S、工艺特征系数标准工艺特征加工时间TP‑S；步骤四：求解成型时间几何加工时间为工艺加工时间步骤五：木门加工时间为Ttotal＝TM+TG+TP。本发明能够对木门的加工工艺过程进行分步拆解，对木门的加工过程进行加工时间预测，便于合理规划生产任务，进行生产优化。除此之外，时间成本为产品成本之一，对产品的加工时间的准确预估，对于个性化定制的门的成本价，可以有更准确的判断。

Description

基于制造数据库的木门加工时间预测方法
【技术领域】
本发明涉及木门加工的技术领域，特别是基于制造数据库的木门加工时间预测方法的技术领域。
【背景技术】
木门，即木制的门。在生产过程中，利润是企业要追求的最大目标之一。门业是一个典型的制造行业，决定制造企业竞争力的五大要素是品种、质量、价格、时间和服务。而对于企业而言，价格与时间直接影响了企业获得利润的多少。制造门的各个过程的时间不同，对其进行获知，有利于合理安排生产线任务。同时，不同的制造时间的门的制造成本是不同的，对加工时间的事先预知，有利于合理预估门的制造成本。
在木门的制造过程中，主操作手领取任务后的开机、试机不属于特定的裁板作业，而属于作业宽放考虑的内容。开机包括打开电源，启动电脑系统。试机是将机器的运动部分复位或归零，并用与待加工板材材料相同的余料进行试加工，检查锯路，既要看刻痕锯与主锯片是否在一条直线上，也要看锯路是否与板件表面垂直等，若有问题，应调机。因而，在时间预测上，开机、试机的时间不作为单次加工木门任务的时间。
基于此，需要一种能够基于历史木门加工过程数据组成的制造数据库，进行木门加工时间预测的方法。
【发明内容】
本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出基于制造数据库的木门加工时间预测方法，能够结合制造数据库的历史木门加工过程的过程数据，对木门的加工工艺过程进行分步拆解，对木门的加工过程进行加工时间预测，便于合理规划生产任务，进行生产优化。除此之外，时间成本为产品成本之一，对产品的加工时间的准确预估，对于个性化定制的门的成本价，可以有更准确的判断。
为实现上述目的，本发明提出了基于制造数据库的木门加工时间预测方法，包括以下步骤：
步骤一：获取数据：获取待加工木门的产品数据；
步骤二：拆分数据：将产品数据拆分成木门材料类型MT、成型尺寸Msize、几何特征CharG、工艺特征CharP；
步骤三：对照制造数据库，获取如下参数：木门材料系数标准成型尺寸加工时间TM-s、成型尺寸系数ηMsize、几何特征系数标准几何特征加工时间TG-S、工艺特征系数标准工艺特征加工时间TP-S；
步骤四：求解成型时间几何加工时间为工艺加工时间
步骤五：木门加工时间为Ttotal＝TM+TG+TP。
作为优选，所述步骤三中的制造数据库为包括不同木门材料对应的材料系数、标准成型尺寸加工时间、不同成型尺寸对应的成型尺寸系数、不同几何特征对应的几何特征系数、标准几何特征加工时间、不同工艺特征对应的工艺特征系数、标准工艺特征加工时间。
本发明的有益效果：本发明能够结合制造数据库的历史木门加工过程的过程数据，对木门的加工工艺过程进行分步拆解，对木门的加工过程进行加工时间预测，便于合理规划生产任务，进行生产优化。除此之外，时间成本为产品成本之一，对产品的加工时间的准确预估，对于个性化定制的门的成本价，可以有更准确的判断。
本发明的特征及优点将通过实施例进行详细说明。
【具体实施方式】
本发明，包括以下步骤：
步骤一：获取数据：获取待加工木门的产品数据；
步骤二：拆分数据：将产品数据拆分成木门材料类型MT、成型尺寸Msize、几何特征CharG、工艺特征CharP；
步骤三：对照制造数据库，获取如下参数：木门材料系数标准成型尺寸加工时间TM-s、成型尺寸系数ηMsize、几何特征系数标准几何特征加工时间TG-S、工艺特征系数标准工艺特征加工时间TP-S；
步骤四：求解成型时间几何加工时间为工艺加工时间
步骤五：木门加工时间为Ttotal＝TM+TG+TP。
具体的，所述步骤三中的制造数据库为包括不同木门材料对应的材料系数、标准成型尺寸加工时间、不同成型尺寸对应的成型尺寸系数、不同几何特征对应的几何特征系数、标准几何特征加工时间、不同工艺特征对应的工艺特征系数、标准工艺特征加工时间。
本发明工作过程：
本发明基于制造数据库的木门加工时间预测方法在工作过程中，以木门加工预测时间的实例进行说明。
需要加工的木门为复合材质的尺寸为860mm*2050mm*40mm的木门，需在木门外侧覆膜喷胶，需预留常用型执手门锁的安装孔。
步骤一：获取数据：获取待加工木门的产品数据；
步骤二：拆分数据：将产品数据拆分成木门材料类型MT为复合材料，成型尺寸Msize为860mm*2050mm*40mm，几何特征CharG为常用型执手门锁的安装孔结构特征，工艺特征CharP为覆膜的热压特征、喷胶特征、封边特征；
步骤三：对照制造数据库，获取如下参数：木门材料系数标准成型尺寸加工时间TM-s＝t1、成型尺寸系数ηMsize＝1.2、几何特征系数标准几何特征加工时间TG-S＝t2，热压特征的工艺特征系数喷胶特征的工艺特征系数封边特征的工艺特征系数标准工艺特征加工时间TP-S＝t3；
步骤四：求解成型时间几何加工时间为工艺加工时间
步骤五：木门加工时间为Ttotal＝TM+TG+TP＝1.2t1+1.1t2+3.96t3。
除此之外，几何特征还有安装猫眼用的孔洞等。
在实际的生产线中，需先通过实验法，建立历史制造数据库，方可带入进行上述预测。一旦生产线确定，利用该生产线所需的不同成型尺寸的木门的电子开料，是具有规律的，因而可以据此建立不同成型尺寸对应的成型尺寸系数，并将系数置设于制造数据库中，用于预测使用时的查阅。
针对大型工厂中，针对各个生产线，均可建立制造数据库；对于不同生产线进行标号，即可进行大型制造的生产优化。
利用该方法预测时间可以应用于面向客户个性化定制的软件系统中，针对不同的材料、成型尺寸、几何特征、工艺特征，进行加工时间预测，从而进行基于加工时间的成本加成，更有利于自动报价。
本发明，能够结合制造数据库的历史木门加工过程的过程数据，对木门的加工工艺过程进行分步拆解，对木门的加工过程进行加工时间预测，便于合理规划生产任务，进行生产优化。除此之外，时间成本为产品成本之一，对产品的加工时间的准确预估，对于个性化定制的门的成本价，可以有更准确的判断。
上述实施例是对本发明的说明，不是对本发明的限定，任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.基于制造数据库的木门加工时间预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：获取数据：获取待加工木门的产品数据；
步骤二：拆分数据：将产品数据拆分成木门材料类型MT、成型尺寸Msize、几何特征CharG、工艺特征CharP；
步骤三：对照制造数据库，获取如下参数：木门材料系数标准成型尺寸加工时间TM-s、成型尺寸系数ηMsize、几何特征系数标准几何特征加工时间TG-S、工艺特征系数标准工艺特征加工时间TP-S；
步骤四：求解成型时间几何加工时间为工艺加工时间
步骤五：木门加工时间为Ttotal＝TM+TG+TP。
2.如权利要求1所述的基于制造数据库的木门加工时间预测方法，其特征在于：所述步骤三中的制造数据库为包括不同木门材料对应的材料系数、标准成型尺寸加工时间、不同成型尺寸对应的成型尺寸系数、不同几何特征对应的几何特征系数、标准几何特征加工时间、不同工艺特征对应的工艺特征系数、标准工艺特征加工时间。
CN201810946675.3A 2018-08-20 2018-08-20 基于制造数据库的木门加工时间预测方法 Pending CN109165784A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810946675.3A CN109165784A (zh) 2018-08-20 2018-08-20 基于制造数据库的木门加工时间预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810946675.3A CN109165784A (zh) 2018-08-20 2018-08-20 基于制造数据库的木门加工时间预测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109165784A true CN109165784A (zh) 2019-01-08

Family

ID=64896092

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810946675.3A Pending CN109165784A (zh) 2018-08-20 2018-08-20 基于制造数据库的木门加工时间预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109165784A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110458606A (zh) * 2019-07-19 2019-11-15 西北工业大学 基于深度学习的非标刀具价格预测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106327084A (zh) * 2016-08-26 2017-01-11 广东坚美铝型材厂（集团）有限公司 一种铝型材产品订单完成时间的计算系统及方法
CN106325232A (zh) * 2015-07-02 2017-01-11 萧鹏程 一种模具制造自动化生产控制系统及方法
WO2018140291A1 (en) * 2017-01-24 2018-08-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Predicting future spectrum utilization

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106325232A (zh) * 2015-07-02 2017-01-11 萧鹏程 一种模具制造自动化生产控制系统及方法
CN106327084A (zh) * 2016-08-26 2017-01-11 广东坚美铝型材厂（集团）有限公司 一种铝型材产品订单完成时间的计算系统及方法
WO2018140291A1 (en) * 2017-01-24 2018-08-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Predicting future spectrum utilization

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
邳春生: "现代复合木门生产工艺及发展趋势", 《中国人造板》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110458606A (zh) * 2019-07-19 2019-11-15 西北工业大学 基于深度学习的非标刀具价格预测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN100392538C (zh) 用于建筑材料制造的信息处理系统及建筑材料制造方法
Ghosh et al. Data mining driven DMAIC framework for improving foundry quality–a case study
Bessant et al. Islands, archipelagoes and continents: Progress on the road to computer-integrated manufacturing
CN103116813A (zh) 一种实时信息驱动的生产设备端制造活动智能导航方法
Rawat et al. Productivity measurement of manufacturing system
Nanni et al. What Shall We Account For?[2]
Díaz-Reza et al. Interrelations among SMED stages: a causal model
Kilic et al. A simulation approach for transition to JIT production system
Solanki et al. Competitive advantage through Six Sigma in sand casting industry to improve overall first-pass yield: a case study of SSE
CN118484996B (zh) 基于人工智能的钢板剪切加工智慧配切系统
Kujawińska et al. Methodology supporting the planning of machining allowances in the wood industry
Lario et al. A cost model for the investment feasibility of quality inspection technologies in the Zero Defect Manufacturing era
CN105607566A (zh) 一种生产物料的自适应调整方法
CN109165784A (zh) 基于制造数据库的木门加工时间预测方法
Gurisatti et al. Patterns of diffusion of new technologies in small metal-working firms: the case of an Italian region
CN108427792A (zh) 一种制造成本估算方法及系统
Menchaca et al. Practical Application of Enterprise Architecture: Study Case of SME Metalmechanic in Mexico
Pinilla et al. Lead-time reduction through flexible routing: Application to shape deposition manufacturing
Peng Prototyping to Mass Production: Automated CAD Model and G-Code Optimization Framework for Industrial 3D Printing
Sim A study on the development and effect of smart manufacturing system in PCB line
Liao et al. Study on the layout planning and optimization for an electronic product workshop based on cell manufacturing
CN118153897B (zh) 一种基于rsop模型面向生产制造领域的资源成本计算方法
Morgan Controlling software development costs
Thinnes et al. Simulation of printed circuit-board manufacturing
Rajan et al. A Review On Application Of Defect Analysis And Optimization For Quality Control In the Plywood Manufacturing Industry

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190108

RJ01 Rejection of invention patent application after publication