基于人工神经网络的工厂产能分析及预测-电子与通信工程专业论文.docx

基于人工神经网络的工厂产能分析及预测 中文提要 基于人工神经网络的工厂产能分析及预测 中文提要 工厂产能的预测评估对制造型企业来说是一个非常重要的环节，它可以帮助制 造企业合理的接受客户定单数量，并能够在预定期限内完成产出，同时也避免产能评 估不足造成定单的流失。工厂在生产中，其产能的大小会因诸多相关因素的变化而受 到较大的影响，这些因素主要包括人力数量变动和人员流动导致生产能力变化；生产 良率高低的变化导致良品输出速度变化；加班工时的变化会导致生产总时间的变化。 预测是人工神经网络应用方面的一个非常重要的领域，与传统预测方法相比， 它有着明显优势。 本论文试通过统计和分析某制造工厂2010年1月～8月的工厂人力数量、制程良 率、作业工时、人员流动等上述对工厂产能起主要影响作用的因素，并利用人工神经 网络中的GRNN(广义回归神经网络)来预测2010年9月的工厂产能，并与该月的实际产 能作对比，分析其准确性和可靠性。 本论文经过对上述相关因素的分析处理，构建合理的人工神经网络，并利用 MATLAB 进行历史样本数据的训练和学习，预测出 2010 年 9 月产能为 270.86 万件， 而该月实际产能为 282.11 万件，即误差比例在 3.98%左右，考虑到各影响工厂产能的 各因素本身波动较大，且不具一定的规律性，故认为该误差比例在可接受范围内，整 个预测结果较为满意。也体现出了人工神经网络在预测领域的实际应用价值。 关键字：人工神经网络；预测；产能  作 者：仇文操 指导教师：林 红 AbstractAnaly Abstract Analysis and Forecast of Manufacturing Companys Production Capacity Based on Artificial Neural Network II II Analysis and Forecast of Manufacturing Companys Production Capacity Based on Artificial Neural Network Abstract Forecast and estimation of production capacity are very important to a manufacturing company, and allows the company to accept orders confidently without fear of delay in delivery. Also, orders will not be lost due to underestimation of production capacity, when the manufactory is running, its production capacity will be easily affected by variants in some related factors, for instance, productivity changes when the manpower quantity and turnover differs, production speed changes when yield changes, total productive man hour changes when overtime hour changes. Forecast is a very important application area of Artificial Neural Network; Artificial Neural Network has obvious advantages in forecasting compared with any other traditional methods. Based on the data of one certain company’s manpower quantity and turnover, process yield and working hours during the pried Jan-2010 to Aug-2010,this paper forecasts the production capacity for Sep-2010 of this company with the help of General Regression Neural Network. Finally, compare the forecast result with the real data of Sep-2010 to chec