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关键词： 精益生产   生产计划管理   现场管理   作业标准化   设备管理  

摘要： 社会在进步,经济在发展,能源消费也随之增长。在高速高质的可再生能源发展过程中,风电能源是其发展的重点之一。风机叶片是风电重要的动力来源,随着风电行业的发展,叶片在定制、质量、成本、服务等方面的压力和挑战也日益显著。叶片企业想要在激烈的市场竞争中脱颖而出,必须增强自身综合竞争力,以应对行业的快速发展。ZF公司连云港叶片工厂现已运营十余年,作为劳动密集型企业,在扩大生产规模的同时,其生产管理水平也亟需进一步提升。如何更好的把生产效率提高、将生产成本降低,以及保障交付及时,已成为ZF公司连云港叶片工厂急需研究的课题。精益生产在提高生产效率、降低成本等方面已在很多行业及领域得到证实。因此,开展ZF公司连云港叶片工厂生产管理精益改善研究具有重要的现实意义。 本文以精益生产思想为指导,从ZF公司连云港叶片工厂叶片生产管理的实际情况出发,以其中6条产线为研究对象,分析指出其叶片生产管理方面存在的问题,并据此剖析原因。结合车间产线的运行情况,通过分析调研、措施制定、执行纠偏等措施,针对其生产计划管理、现场管理、作业标准化、设备管理等方面进行精益改善;同时,从人员架构、制度流程、指导培训等几个层面策划措施以保障方案实施,并对精益改善的效果进行对比分析。研究结果表明,生产计划执行率,叶片生产周期,关键设备故障率,叶片产品合格率等指标均有一定的提升;生产管理精益改善可有效优化制造企业的生产运行,不仅可以提高生产效率、提升产品质量,生产现场环境也得以改善,产线和工厂形象也得以提升。精益思想在连云港叶片工厂的推广和应用,对于提高ZF公司经营能力和管理水平,对于企业走向成熟具有重要的现实意义。同时,本文有效体现了制造企业开展生产管理精益改善的真实情况,对业内的友商也具有一定的借鉴和参考价值。

关键词： 图神经网络   大规模图数据   分布式系统   深度学习  

摘要： 图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)是一类把深度神经网络应用到学习图数据中的算法。GNN在深度学习算法中融入了图广播操作,使得图数据中的结构信息和顶点信息都可以被学习,弥补了传统深度神经网络在处理非欧式数据上的缺陷。图神经网络的往往被应用在分布式系统、大规模数据的场景中。然而,目前并没有一个合适的主流深度学习框架能够很好地支持处理图神经网络的特殊存储方式和图上的消息传递,这也牵制住了图神经网络算法进一步在大规模图数据上的应用。许多探索分布式图神经网络框架设计的工作已经展开,目前也有了一些系统的实现方案。本文在总结前人工作的基础上,对当前已有的大规模图神经网络系统从多方面进行分析并进行实验评估。通过对目前工作的总结和实验分析发现,由于在图神经网络的计算中顶点存在依赖性,现有系统所采用的小批量并行计算方法存在内存复杂度高和采样导致的精度损失问题,这将影响系统的可扩展性和模型的有效性,同时限制了图神经网络的进一步发展。为了解决上述问题,本文在简单概括图神经网络发展历史的基础上,总结了在架构图神经网络框架过程中需要解决的难题。在分析了当前图神经网络典型模型之后,本文认为图神经网络的前向计算与反向传播的计算过程可以分解为两部分,分别为深度神经网络和图传播模型。通过将顶点之间的计算进行递归分解,可以将每个顶点的更新视为独立样本通过通信获取邻居顶点特征并进行聚合的过程,从而解决顶点之间的依赖性问题。本文提出一种GNN全批量梯度下降并行计算方法,利用顶点之间的通信解决依赖性,不需要进行邻居顶点采样,大大降低了存储复杂度,保证了模型准确度,同时减少了冗余计算。在该并行计算方法中,需要在计算过程中进行顶点之间的通信,而目前基于计算图表达神经网络计算的系统并不支持该种通信操作。所以,本文基于GNN全批量梯度下降并行计算方法,设计并实现一个分布式图神经网络框架GFrame。GFrame通过结合深度神经网络框架中张量抽象、自动微分这些执行神经网络必要的功能,在图引擎上表达图神经网络模型,利用图引擎的优化分区和通信,支持高效的分布式图神经网络训练。框架主要包括计算和通信两个模块,GFrame与其他系统不同,采用图引擎和深度神经网络框架相结合的架构方式,所以根据图引擎点对点的通信方式以及全批量并行计算方法,论文对GFrame中的计算框架和通信框架进行了设计和实现。在计算框架中,将张量计算部分结合深度神经网络框架实现,并结合分布式图引擎完成图传播部分。同时将模型反向传播进行递归分解,利用链式求导法则进行计算。通信框架包括实现参数同步和图引擎通信获取特征数据。最后,本文将GFrame同现有开源框架进行对比,通过分析和实验证明框架在性能、存储复杂度等多个方面都能达到比较好的效果。在单机情况下,框架的训练精度同模型原论文基本保持一致,并且单机性能在现有单机系统中表现较好。归功于框架的设计与优化,其在稠密图上的内存开销在所有开源系统中最小,其余系统中最大的内存消耗是框架的近10倍。同时,框架在分布式情况下训练模型的精度比开源系统Euler的误差更小,性能也比AliGraph更优。

关键词： 设备管理   全员生产保全   设备能力指数   FMEA分析  

摘要： 随着科学技术进步和社会发展,机器设备逐渐代替人工作业,设备管理已成为现代企业管理的一项重要工作。设备管理关系到企业生产效率、产品质量、运营成本、安全环保等方面。汽车作为典型的制造行业,集聚了大量设备用于现代化生产。重庆QL公司是一家汽车生产企业,公司焊装车间拥有大量生产设备,目前这些设备正在由传统手工设备逐渐更新为自动化设备,相关的设备管理工作也会发生很大变化。因此,研究该车间设备使用、维护、更新以及改造等阶段的管理问题具有重要的实际意义。论文介绍了设备管理的定义、作用、发展阶段、特点和全员生产保全、5S现场管理和设备综合工程学等。介绍了重庆QL公司和焊装车间的基本情况,从设备管理的组织及人员管理、固定资产管理、使用维护管理、安全管理、经济性管理五个方面分析了车间设备管理的现状。找出了其中存在缺少备件管理岗;设备方案论证不足,设备选型标准不完善;忽视设备安装质量,设备安装调试培训不足;使用维护作业文件不完善,5S落实贯彻不实,设备预防保全不到位;人员设备安全意识不强,设备安全设施不足;设备能耗控制不达标等问题。分析了产生这些问题的主要原因是岗位设置缺失;方案论证人员参与不足,各部门缺少沟通,设备技术人才不足;作业文件缺项和内容失效,TPM责任落实不到位;预防保全不符合设备实际需求,缺少预防保全执行效果的检查;人员安全素质低,安全机制不完善;生产过程中存在能耗浪费,能耗数据监控分析不及时等。在此基础上,提出了完善岗位配置,优化人员结构,增加参与部门和人员;完善设备规划标准;加强设备安装质量监督,增加设备安装调试的培训时间;完善设备使用维护作业文件,落实TPM工作责任到位;采用设备能力指数(Cmk)监控设备性能稳定性,采用平均无故障时间(MTBF)和平均修复时间(MTTR)监控设备可靠性;强化人员安全培训,开展设备失效模式分析(FMEA);开展“零故障”整改、实施节能方案,缩短能耗数据分析周期等改进措施。最后分析了改进后的效果。

关键词： 生产管理   生产效率   设备管理  

摘要： 汽车制造企业的精益生产强调利用科学工具及方法对生产加工各环节进行全面改进与调整，生产管理调整重心不再局限于某一个环节，而是从整体角度入手保证生产效率、控制生产成本、提高安全生产能力，这有助于汽车制造企业整合资源，在激烈的市场竞争中获得核心竞争优势。E汽车制造企业尽管成立至今已有十几年的时间，但随着公司战略调整，一些问题诸如生产管理效率低、成本高、生产事故频发等大大制约了E汽车制造企业可持续、高水平发展。　　S配件是E汽车制造企业的“拳头产品”，占E汽车制造企业总销售额的30%以上，本文以S配件为研究对象，对其生产管理问题进行了深入研究。首先，梳理出S配件生产管理工作中暴露出的主要问题，包括生产效率低下、成本控制困难、生产事故频发、设备故障率高等，并对其成因进行了深入分析，认为标准管理制度缺失、动态成本控制不足、生产现场管理混乱、设备管理效率低下等需要引起E汽车制造企业管理层的关注。然后，以精益生产管理理论和方法为基础，在明确E汽车制造企业精益生产下S配件生产管理改进目标和原则后，提出了建立标准化的生产管理制度、实现成本及进度的协同管理、积极改进生产现场管理方法、全面实现生产设备智能管理等改进措施，认为应该利用精益生产管理方法及工具从整体角度入手对S配件生产管理体系进行改进，使精益生产可以切实提高生产效率、控制成本、满足安全生产管理要求，也能够实现设备的高效率管理，满足S配件全面参与市场竞争的现实需要。基于生产管理改进措施，本文从人力资源、信息技术、风险管理、企业文化四个方面提出S配件生产管理改进的保障措施，旨在全面提高S配件生产管理水平。　　本文研究成果能够使E汽车制造企业全面提高S配件生产订单准时交付率，保证S配件质量，构建标准化的精益生产管理方法，控制S配件生产成本，提高S配件的安全生产水平，保证产品生产设备的现代化管理，使E汽车制造企业产品的核心竞争力进一步提高。

关键词： 空间环境地面模拟装置   设备管理   知识图谱   小样本实体抽取   重叠关系抽取  

摘要： 空间环境地面模拟装置(Space Environment Simulation and Research Infrastructure,SESRI)为国家重大科技基础设施。为提升设备的运行效率、延长其使用寿命,保障SESRI的平稳运行,对SESRI中的设备进行健康管理是十分有必要的。然而,在SESRI设备管理中,设备数据文档繁杂且存储格式多样,难以对设备信息进行统一管理及高效的查询。知识图谱可以对多源设备信息进行整合、组织和共享,并支持语义理解层面的信息检索,将其应用到SESRI设备管理当中,可以促进多源设备信息结构化,便于设备管理人员进行统一管理,提高检索效率。因此,本文以知识图谱技术为核心,设计基于知识图谱的SESRI设备管理方案,并对SESRI设备管理过程中的实体抽取和关系抽取展开研究。 设计了基于知识图谱的SESRI设备管理方案。数值仿真与中央监控系统为SESRI中实验设备的集中监控枢纽和实验数据的汇聚中心,器件离子辐照分系统为SESRI的典型实验系统。因此,本文以上述2个(分)系统为研究对象,分析了设备管理需求,提出了基于知识图谱的SESRI设备管理方案,实现了SESRI设备信息的统一管理,提高了SESRI设备信息的检索效率。 研究了基于BERT-Bi LSTM-CRF的SESRI实体抽取模型。标注了数值仿真与中央监控系统和器件离子辐照分系统的设备实体;构建了基于BERT-Bi LSTM-CRF的SESRI实体抽取模型,利用迁移学习模型BERT提取SESRI设备文本特征,减少对设备标注数据量的需求和模型训练时间,采用Bi LSTM模型提取上下文信息,选用CRF模型对标签进行分类,有效避免了标签偏置问题;测试SESRI实体抽取模型的性能,精确率、召回率、F1值分别达到了90.41%、91.28%、90.84%。 提出了基于多标签分类任务的CASREL关系抽取模型。确定了SESRI设备关系;设计了基于多标签分类任务的CASREL关系抽取模型,利用基于多标签分类的头实体识别层和关系-尾实体联合解码层,获取全局最优三元组,解决了单一实体重叠难以提取的问题;测试面向SESRI的关系抽取模型的性能,精确率、召回率、F1值分别达到了76.24%、67.27%、71.47%,均高于其他关系抽取模型。 搭建并测试了基于知识图谱的SESRI设备管理平台。构建了SESRI设备知识图谱;设计了SESRI设备管理平台架构,搭建了基于知识图谱的SESRI设备管理平台;对SESRI设备管理平台进行了功能测试。测试结果表明,SESRI设备管理平台运行良好,验证了面向SESRI的实体抽取和关系抽取模型的有效性。

关键词： 云边协同   设备管理   灰狼优化算法   孤立森林   异常检测  

摘要： 工业互联网是一种新型基础设施,它利用物联网、边缘计算、人工智能等新兴信息技术连接数据、设备和人,实现工业制造的数字化、协同化和智能化。其中,协同互联是工业互联网核心之一。它打破了封闭的各个数据孤岛,提升了工业制造中数据流转的效率,降低了生产成本。然而,在工业互联网场景下,如何适配和管理大量异构设备是一个问题。同时,异构设备间用于通信的数据格式相差甚远,这也增加了数据协同的难度。从安全角度出发,工业互联网涉及大量分布式设备和设备数据,相比于成熟多样的网络攻击手段,安全防御能力不足。由于不同的服务对资源和开发环境有不同的需求,部署过程也变得复杂且难以复用。另外,合理恰当的任务调度方式能够提高资源使用效率,但是计算资源分布不均、网络传输不稳定等因素也给计算任务的调度带来困难。 为了解决这些问题,本文设计和实现了一个基于云原生架构的工业互联网云边协同系统。该系统通过设备模型来统一接入和管理异构设备,并高效调度计算任务,从而利用云边协同的优势,同时通过异常检测算法,提高系统识别网络入侵的能力。具体的研究内容包括: (1)给出了一种基于改进灰狼优化算法的任务调度算法。该算法根据系统中计算资源分布情况,对任务调度进行建模,并综合考虑时间和能量消耗以及资源约束,利用改进后的灰狼优化算法为计算任务选择最适合的运行节点,实现云边协同系统的高效计算。 (2)给出了一种基于孤立森林和改进K-means算法的异常检测算法。该算法首先对数据进行统一化处理,然后利用孤立森林进行初步的异常识别。接着,对于孤立森林识别出的异常数据,采用优化后的K-means算法进行进一步的聚类识别。通过这种方式,系统能够有效地检测网络入侵行为,提高系统的安全性。 (3)简化异构设备接入过程、提供设备管理能力。本文利用设备模板将现实设备信息映射到系统中,并通过MQTT协议统一传输所有异构设备数据。接入系统后的设备可以通过改变系统内部的设备信息来实现远程控制,大大降低了设备管理的复杂度。 (4)完成系统设计与实现。本文将给出的任务调度算法和异常检测算法整合到系统中,并将系统划分为云原生模块、服务治理、监控与可视化以及设备管理四大核心模块进行实现。 经过测试,本文提出的系统各功能能够正常运行,性能指标符合预期,并且充分发挥了云边协同系统的优势,可以进行合理且高效的任务调度,同时又能提高系统资源使用效率,能够满足工业互联网场景需求。

摘要： 一、电力行业设备管理创新成果概况 天然气余压透平发电机组,在天然气管道上替代调压阀,回收管道中天然气的压力能,将压力能转化为机械能对外输出,带动发电机发电,天然气在膨胀过程中产生的冷能可供电厂使用.本项目透平发电机组采用可调喷嘴结构的径向透平,整机采用撬装结构,布置紧凑、安装便捷;额定发电功率2500kW,额定效率不低于89％,功率范围500～5600kW,流量范围50％～140％,性能指标达到国际先进水平.系统由透平膨胀机、齿轮箱和发电机以及辅助系统构成,辅助系统包含控制系统、滑油系统、干气密封系统等.

关键词： "互联网+"   光伏制造   设备管理  

摘要： 近年来,"互联网+"促进了经济形态的演变,为社会经济实体注入了新的活力,所以"互联网+"成为各领域转型发展的趋势.在此背景下,光伏制造企业成为国民经济的重要.由于光伏产品质量与设备运行情况有关,且光伏制造关键设备多为进口设备,引入成本较高,所以需采用针对性手段强化光伏制造设备管理工作.本文就"互联网+"环境下的光伏制造设备管理进行研究,以供参考.

标准号: T/GDMDMA 0012.12-2022

标准号: GB/T 42201-2022

摘要： 本文件规定了工业大数据时间序列数据采集与存储管理的流程和系统功能。本文件适用于工业大数据时间序列数据采集与存储管理系统的研究、开发、测试和应用。