基于数据驱动方法的再制造系统瓶颈分析

• 作者: 薛政 李涛 彭世通 张超勇 张洪潮 FANG Jing-hua
• 来源期刊: 中南大学学报（英文版）
• 关键词: 瓶颈识别 瓶颈漂移 再制造 自回归滑动平均模型
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 页码范围: 129-145
• 页数: 17页
• 语种: 英文

摘要

再制造系统存在不确定因素和随机事件,使得系统的瓶颈随着外部条件和系统状态变化在时间、空间上发生变动.当前系统存在的瓶颈在下一时刻可能不再是瓶颈,而当前瓶颈对系统的影响将持续到系统平衡发生改变.因此,对瓶颈漂移现象的提前预测成为生产管理领域亟需解决的问题.本文使用Arena建立再制造生产线仿真模型,使用瓶颈指数进行瓶颈识别.然后在获取生产线样本数据的基础上,将工序各时段的瓶颈指数值看作是一组时间序列,基于自回归滑动平均(ARMA)模型预测未来同一时段内各工位的瓶颈指数值,完成对这一时段的瓶颈工位的预测.