针对生产车间在多品种、小批量生产过程中物料调度复杂、物料配送无法匹配生产线高效准确的生产需求等问题,提出一种“刚性”物料需求计划与“柔性”产线需求结合的触发方法,构建了一种面向多品种、小批量生产方式的物料准时配送时序模型,并基于某A公司生产数据对模型进行了验证。验证结果表明,该模型能满足生产线多变物料需求,并显著提高了物料的周转率。

针对车间生产物料有效流动与资源匹配问题,研究了供应物流资源快速准确配置方法。基于PFEP(Plan For Every Part)中大量产品已有的物流资源配置数据,通过TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法去除区分度较小数据,采用机器学习Recsys(Recommender System)的相似度算法构建物流资源配置推荐模型,并以某遥控器生产车间物料资源配置推荐为例验证方法有效性。验证结果表明相比于传统物流资源配置过程,本模型可对生产物流资源进行优化配置推荐,显著提升物料配送准点率,改善企业生产物流运转效率。

通过自行研制扫描隧道显微镜(Scanning Tunneling Microscope ,以下简称STM)检测了超精机械加工试件表面微观形貌,生成三维立体形貌图,对微观形貌图进行分析. 了解相关的加工机理及微观表面形貌缺陷发生的原因,为提高超精加工表面质量及优化加工工艺过程提供了一些参考依据.