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J-GLOBAL ID：201702241891488736   整理番号：17A0343471

障害環境におけるジョブショップネットワークのマルチボトルネック同定法の研究【JST・京大機械翻訳】

Multi-Bottleneck Identification for Job-Shop Network in Disturbance Environment

著者 (4件)： Li Xiaojuan (School of Mechanical Engineering,Xinjiang University) ,  Sun Wenlei (School of Mechanical Engineering,Xinjiang University) ,  Yuan Yiping (School of Mechanical Engineering,Xinjiang University) ,  Li Huahua (School of Mechanical Engineering,Xinjiang University)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 12  ページ： 64-72,78  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 障害環境におけるジョブショップにおけるマルチボトルネック同定の困難性とボトルネックドリフトによるボトルネック認識における大域的と実効性の問題を解決するために,ネットワーク特性に基づくマルチボトルネック動的認識法を構築した。まず第一に,装置のツーリング,プロセスルート,物流経路,および製品配置などのマルチレベル生産データに従って,ジョブショップネットワークモデルを構築した。第二に,作業場のネットワーク動力学方程式を確立して,擾乱因子の流通の判定基準を得た。ボトルネックの意味を拡張し,ノードの自己動力学特性,ノード間のトポロジー結合の影響機構,および生産ネットワークにおける障害の伝搬機構を総合的に考慮し,結合写像格子(CML)に基づくボトルネック認識アルゴリズムを構築し,ジョブショップのボトルネックの定量的記述と連続予測を実現した。最後に,ある電気機械企業の作業場におけるボトルネックの動的監視と予測を行った。結果は以下を示す。擾乱環境下では,CMLモデルは各ステーションにおける瓶Jing度の傾向を予測することができ,その中でワークステーションのR_1の平均値は1.12であり,ボトルネックの持続時間は40時間であった。ワークステーションのR_3の平均値は1.05であり,ボトルネックの持続時間は10時間であった。ワークステーションR_1とR_3はまずシステムのボトルネックとなり、加工進行度の推移に従い、ワークステーションR_1とR_(24)の交代はシステムボトルネックになる。研究結果は,この企業の実際の状況とよく一致し,この方法の有効性と正確性を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電気機械 ,  *ジョブショップ ,  ワークステーション ,  運動論的方程式 ,  結合写像格子 ,  *ネットワーク ,  継続時間 ,  判定基準 ,  位相幾何学
準シソーラス用語： 正確性 ,  認識アルゴリズム ,  生産ネットワーク ,  マルチレベル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： job shop ,  disturbance environment ,  complex network ,  CML method ,  bottleneck identification

分類 (1件)： 産業衛生,産業災害  (GB05000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 障害 ,  環境 ,  ジョブショップ ,  マルチ ,  ボトルネック ,  同定法 ,  研究