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一种基于信息熵的啤酒包装生产线运行效率定量评估方法技术

技术编号:19594201 阅读:39 留言:0更新日期:2018-11-28 05:09
本发明专利技术公开了一种基于信息熵的啤酒包装生产线运行效率定量评估方法,属于智能信息处理技术辅助企业生产管理决策技术。本发明专利技术方法主要分五步:第一步确定效率评估的参考变量;第二步建立啤酒包装生产线物元评估模型;第三步;利用AHP层次分析法和熵值法计算评价模型的复合权重;第四步:定量计算计算啤酒包装生产线健康度;第五步建立啤酒包装生产线健康度预测模型。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息熵的啤酒包装生产线运行效率定量评估方法
本专利技术涉及一种基于信息熵的啤酒包装生产线运行效率定量评估方法,属于智能信息处理技术辅助企业生产管理决策技术。
技术介绍
啤酒包装是啤酒生产的主要环节,啤酒生产厂家对包装环节运行状况没有科学的评估,致使生产调度不合理、设备维护不及时、生产效率不高、酒损严重和能源消耗超标。目前企事业常用的方法是采用KPI四个参数的计算作为参考,用以反映生产线的运行情况。但由于各厂家生产设备不用,工艺和人员操作水平不同,大致统一的算法势必准确性上不能保证。传统的生产线评估方法多关注设备的运行状况,目前生产线自动化设备和传感器数目逐渐增多,故可通过综合能源消耗、管理效果和人为因素等方面更深层次的对复杂生产线运行状况进行分析和评价。如何能在现有设备和人力的基础上,通过信息数据的分析清楚量化生产线的运行效率,并能预测生产下一周期的生产设备的健康程度,对科学指导生产有巨大的帮助。目前存在的困难主要如下:包装系统的规模大集成的设备越来越多。由于系统内部通常存在复杂的耦合关系,其可靠性难以得到保障。一旦发生故障时,设备的停机损失将会非常大。专
技术实现思路
针对以上问本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于信息熵的啤酒包装生产线运行效率定量评估方法,其特征在于:包括以下步骤:第一步:确定评估参考变量,计算参考变量如下:1.总资产利用率:2.线毛产出率:3.总设备利用率:;4.线效率:5.啤酒损耗;6.单位原料消耗;7.单位能源消耗;8.单位时间产能;第二步:建立物元评估模型;通过第一步的参考变量建立物元评估模型,物元评估模型分三层,自顶向下依次为目标层A、准则层B、决策层C;目标层A为包装生产线的健康度,准则层B为能源消耗指标B1、产能指标B2和KPI综合指标B3三个指标,决策层C包括啤酒损耗C1、单位能源消耗C2、单位时间产能C3、单位原料消耗C4、总资产利用率C5、毛线出产率C6...

【技术特征摘要】
1.一种基于信息熵的啤酒包装生产线运行效率定量评估方法,其特征在于:包括以下步骤:第一步:确定评估参考变量,计算参考变量如下:1.总资产利用率:2.线毛产出率:3.总设备利用率:;4.线效率:5.啤酒损耗;6.单位原料消耗;7.单位能源消耗;8.单位时间产能;第二步:建立物元评估模型;通过第一步的参考变量建立物元评估模型,物元评估模型分三层,自顶向下依次为目标层A、准则层B、决策层C;目标层A为包装生产线的健康度,准则层B为能源消耗指标B1、产能指标B2和KPI综合指标B3三个指标,决策层C包括啤酒损耗C1、单位能源消耗C2、单位时间产能C3、单位原料消耗C4、总资产利用率C5、毛线出产率C6、总设备利用率C7和线效率C8八个指标;第三步:计算复合权重,计算过程如下:1.计算理论权重,计算过程如下:1.1根据物元评估模型不同层次的关联关系,通过第二步建立物元评估模型,应用1-9标度法构建目标层矩阵A、准则层源消耗指标B1、产能指标B2、和KPI综合指标B3的AHP权重矩阵,矩阵中各元素变量的比值参照啤酒车间物料衡算与热量衡算方法,以及KPI计算公式反映的参数权重关系;1.2求解特征值经归一化后的特征向量W=(w1,w2,…wn)T,求解矩阵的最大特征值根λmax,1.3一致性检验,使用三个参量CI,RI,CR检验目标层判断矩阵和准则层判断矩阵是否合格,其过程如下:①计算层次一致性指标CI=(λmax-n)/(n-1);②平均随机一致性指标RI;③一致性比值CR=CI/RI,如果CR≤0.1认为目标层判断矩阵和准则层判断矩阵的一致性是可以接受的;1.4计算各评价指标对目标层的影响权重决策层各决策方案对准则层的影响权重为准则层权重矩阵的特征矩阵WC=[ωC1,ωC2,…ωCn,],准则层对目标层的影响权重为WB=[ωB1,ωB2,…ωBn]T,决策层对目标层的理论权重为公式(1):ω′=WC×WB,(1)2.计算啤酒包装生产线健康度评价客观权重,过程如下:2.1建立啤酒包装生产线运行评估立体交叉复合物元,其方法为:利用m个不同时间包装生产线运行状态参加评...

【专利技术属性】
技术研发人员:牛国成胡冬梅
申请(专利权)人:北华大学
类型:发明
国别省市:吉林,22

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