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J-GLOBAL ID：201702276870532092   整理番号：17A0176539

ネットワーク構造の特徴に基づく作業場のボトルネック認識方法【JST・京大機械翻訳】

Bottleneck identification in job-shop based on network structure characteristic

著者 (4件)： Li Xiaojuan (School of Mechanical Engineering,Xinjiang University) ,  Yuan Yiping (School of Mechanical Engineering,Xinjiang University) ,  Sun Wenlei (School of Mechanical Engineering,Xinjiang University) ,  Feng Huanhuan (School of Mechanical Engineering,Xinjiang University)
資料名： Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong  (Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong)
巻： 22  号： 4  ページ： 1088-1096  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2700A  ISSN： 1006-5911  CODEN： JJZXFN  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： 作業場の管理レベルのボトルネック認識に対して、製造システムの複雑性と複雑なネットワークとの結合という新しい視点から、ネットワーク特性に基づく製造ボトルネック識別方法を提案した。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基づき,ジョブショップネットワークモデルを構築した。ボトルネックの意味を拡張して,ネットワークボトルネック効率マトリックスに基づくボトルネック認識アルゴリズムを提案した。ネットワーク構造,ネットワーク伝搬機構,およびノード特性の影響を考慮して,ノードの製造負荷とノード間のネットワークボトルネック効率マトリックスを利用してノードのボトルネックを表現し,他のアルゴリズムにおけるボトルネックノードの識別は隣接ノードに依存しないという欠点を克服した。ある種の電気機械製品の工場における生産ボトルネックの動的監視と予測によって,この方法の有効性と精度を検証し,製造システムのネットワークモデルが製造システムの迅速評価を実現する有効な方法であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  電気機械 ,  生産システム ,  アルゴリズム ,  *ネットワーク構造 ,  マルチレベル ,  複雑性
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： complex network ,  job-shop ,  bottleneck contribution ,  bottleneck identification

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 作業場 ,  ボトルネック