基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備備件需求預(yù)測.pdf

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1、精密制造與自動化2014年第2期基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備備件需求預(yù)測羅亦斌徐克林(同濟(jì)大學(xué)機(jī)械與能源工程學(xué)院上海200092)摘要為保障設(shè)備的正常運(yùn)行，研究了基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備備件需求，介紹了決定備件需求的幾個因素。通過建立廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用企業(yè)的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對備件的使用量和使用金額進(jìn)行了預(yù)測，可為備件資金的預(yù)測提供支持，并為企業(yè)中的其他類型需求預(yù)測提供了借鑒作用，以期推進(jìn)企業(yè)的管理水平。關(guān)鍵詞設(shè)備備件需求預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在現(xiàn)代制造業(yè)中，自動化、半自動化設(shè)備的普1運(yùn)用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)作為該類設(shè)備備及是生產(chǎn)企業(yè)的基礎(chǔ)，設(shè)備能否正常運(yùn)行是對

2、企件需求預(yù)測的技術(shù)要點(diǎn)業(yè)產(chǎn)量影響的重要因素。為了保障設(shè)備的正常運(yùn)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一行，設(shè)備備件種類及數(shù)量的可靠性對企業(yè)有著很大種，具有很強(qiáng)的非線性映射能力和柔性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的意義。但從另一個角度來講，長期積壓的備件無以及高度的容錯性和魯棒性，適用于解決非線性法保證其產(chǎn)品性能不會隨著時間的推移而得到保問題。GRNN在逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度方證。因此，合理的設(shè)備備件需求量的預(yù)測可以避免面具有較強(qiáng)的優(yōu)勢，網(wǎng)絡(luò)最后收斂于樣本量積累最設(shè)備在出現(xiàn)故障時面臨長時間的停機(jī)，也可以避免多的優(yōu)化回歸面，并且在樣本數(shù)據(jù)較少時，預(yù)測效企業(yè)在設(shè)備備件上積壓大量資金，對企

3、業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)果較好。網(wǎng)絡(luò)也可以處理不穩(wěn)定的數(shù)據(jù)，因此可以作、資金運(yùn)作有著指導(dǎo)作用。運(yùn)用建立設(shè)備備件需求量預(yù)測模型，并利用該企業(yè)在對于備件類物資的研究上，人們往往側(cè)重于歷史的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對將來的需求量進(jìn)行測算。對物資分類模型的研究和對物資訂貨策略及模型的在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行需求預(yù)測時，先要通過訓(xùn)研究。如基于模糊層次分析的備件重要性評價，研練確立網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及建立模型，才能預(yù)測將來的需求究了如何分析備件的重要性及建立相對應(yīng)的評價模量。而其中的關(guān)鍵是要有大量的歷史數(shù)據(jù)從各個維型。而在研究上則更側(cè)重于對備件的需求量及其所度來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，從而提高最終預(yù)測的可靠性。由于需資金的預(yù)測性分析，

4、這樣才能反應(yīng)出研究模型對設(shè)備故障是不可預(yù)測的，因此對于預(yù)測修復(fù)故障而企業(yè)的實(shí)際價值。產(chǎn)生的備件需求量會比較復(fù)雜，需要通過分析設(shè)備常用的預(yù)測方法包括時間序列方法、移動平滑的實(shí)際使用情況來確定最終的影響因素。與設(shè)備備法、相關(guān)回歸分析法、灰色預(yù)測方法和多種方法綜件相關(guān)的因素是：合的組合預(yù)測方法等。這些方法大都集中在對其(1)企業(yè)的產(chǎn)量。企業(yè)的產(chǎn)量直接反映了設(shè)備的因果關(guān)系回歸模型的分析上，不能全面、科學(xué)和開動時間。開動的時間越長，損壞的幾率就越大，需本質(zhì)地反映所預(yù)測的動態(tài)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和復(fù)雜要相應(yīng)的備件保障量也會增加。特性，而所研究的對象恰恰又是因果關(guān)系卻不明(2)設(shè)備運(yùn)

5、行的時間。設(shè)備運(yùn)行時間的長短將會顯，其內(nèi)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較模糊，因此并不適用。直接影響設(shè)備產(chǎn)生故障的概率，特別是在長時間、滿人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡單的處理單元組成的負(fù)荷的運(yùn)轉(zhuǎn)時更容易對設(shè)備的各個部件造成疲勞性非線性、自適應(yīng)、自組織系統(tǒng)，只需要給出對象的的損壞，引起設(shè)備的故障，增加對備件的需求。輸入和輸出數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)自身的學(xué)習(xí)功能就可以(3)備件的采購周期。由于部分備件是從國外進(jìn)達(dá)到輸入和輸出的映射關(guān)系。相對于傳統(tǒng)的根據(jù)數(shù)口，采購周期會有較大的波動。根據(jù)實(shí)際的生產(chǎn)需據(jù)分析預(yù)測方法，適合于處理模糊、非線性的和模求也需要不同的采購策略，但無論如何備件的采購式特征不明確的問題

6、。周期對于保障設(shè)備的正常運(yùn)行和備件儲備總量有著37精密制造與自動化2014年第2期直接的聯(lián)系。輸入模式求和輸出(4)備件的價值。作為企業(yè)，價格越昂貴的東西五越不愿意儲備，一方面影響了流動資金，另一方面x2也會積壓庫存資金。所以對于價格高的備件，一般都需要作慎重考慮。(5)備件的消耗。備件的消耗量或是消耗金額與多個因素有關(guān)，與設(shè)備的使用情況有關(guān)，與該圖1GRNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)備件的自身特性有關(guān)(如：接觸式開關(guān)就要比感應(yīng)開關(guān)容易損壞)，也與操作人員的操作熟練程度有模式層神經(jīng)元數(shù)目等于學(xué)習(xí)樣本的數(shù)目，其神關(guān)等等。備件消耗量的波動也直接影響了對備件經(jīng)元的傳遞函數(shù)為：需求量的變

7、化。(6)備件在設(shè)備上的使用情況。這也是與多個因Pi=exp『_】(1)素有關(guān)，最主要的是備件其本身的設(shè)計(jì)特性。如軸i=1，2，??，承類產(chǎn)品有其設(shè)計(jì)壽命，但在實(shí)際使用中如果增加式(1)中的是學(xué)習(xí)樣本，為網(wǎng)絡(luò)輸入變量。了潤滑或是冷卻油路并進(jìn)行定期保養(yǎng)，這樣軸承的求和層是對所有模式層神經(jīng)元的輸出進(jìn)行算數(shù)壽命可以大大延長。求和，其模式層和神經(jīng)元的連接權(quán)值為1，傳遞函(7)備件的周轉(zhuǎn)率。周轉(zhuǎn)率越高表明物資的使用數(shù)為：越頻繁，但設(shè)備備件有其特殊性，不可能高效周轉(zhuǎn)，該數(shù)據(jù)只能提高備件的存儲能力，使備件的。=∑Pi周轉(zhuǎn)越來越合理。f=1綜上所述，設(shè)備備件的需求不是一個單一的或

8、是對所有模