高度离散制造技术

本申请提供的高度离散

【技术实现步骤摘要】
高度离散、高度柔性下的大排量摩托车低成本制造系统


[0001]本申请涉及大排量摩托车生产制造
，尤其涉及一种高度离散
、
高度柔性下的大排量摩托车低成本制造系统
。

技术介绍

[0002]对于摩托车制造，大致包括焊接
、
涂装
、
整车总装三大工段，对于有特殊能力的工厂，还会具备对发动机部件加工以及整机装配，因此，生产过程高度离散，工序约有
400~600
道
。
针对车架焊接
、
涂装喷涂
、
机加工
、
发动机装配
、
整车装配等复杂性生产过程的场景，需涉及到车架焊接线，涂装工厂塑件涂装全自动综合线，机加工工厂箱体缸盖加工线，发动机工厂装配线，大排量摩托车工厂总装装配线等复杂应用场景
。
[0003]由于摩托车生产工序复杂，因此，传统的摩托车制造方式仅适用于大规模的标准制造
。
如果要从传统的大规模标准制造离散转型到柔性化个性化的大规模单台定制模式，会增本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种高度离散
、
高度柔性下的大排量摩托车低成本制造系统，其特征在于，所述系统包括：预测模块，所述预测模块用于对不同车型的摩托车进行需求预测，所述预测模块根据某一车型的摩托车的特征属性进行需求预测获得所述车型的摩托车在时间值域内的预计需求量，其中所述特征属性至少包括第一属性和第二属性；排程模块，所述排程模块与所述预测模块通讯连接，所述排程模块用于根据不同车型的摩托车的所述预计需求量生成各个车型的摩托车的整车作业计划和每种车型摩托车的工序排程计划；拉动模块，所述拉动模块与所述排程模块通讯连接，在所述排程模块生成所述工序排程计划后，所述拉动模块按照所述工序排程计划调整各道工序的上下游关系以生成工序拉动模型，并将所述工序拉动模型映射到生产线以确定执行所述工序拉动模型中的任一道工序的设备；协同模块，所述协同模块与所述拉动模块通讯连接，在所述拉动模块生成所述工序拉动模型之后，所述协同模块根据所述整车作业计划和所述工序拉动模型生成协同信息，并将所述协同信息发送至协同终端，所述协同信息包括库存补充计划，所述协同终端在接收到所述拉动模块发送的所述协同信息后，根据所述协同信息补充库存；异常响应模块，当所述预测模块
、
所述排程模块
、
所述拉动模块和所述协同模块中的任一个出现异常，所述异常响应模块对发生异常的模块进行修正，并判断其余模块是否进行联动修改，当判断需要联动修改，所述异常响应模块发送指令至对应的需要联动修改的模块，以触发所述模块进行联动修改；质量检测模块，用于识别所述生产线生产的摩托车组件所属的摩托车车型，并根据车型查找工艺信息，所述工艺信息包括所述车型的摩托车的至少部分组件的工艺要求，在所述组件经历某一指定工序后，所述质量检测模块检测所述组件是否符合工艺要求，若不符合工艺要求，所述质量检测模块发送异常信息至所述异常响应模块，以触发所述异常响应模块修改以下模块中的至少一个：所述预测模块
、
所述排程模块
、
所述拉动模块和所述协同模块
。2.
根据权利要求1所述的高度离散
、
高度柔性下的大排量摩托车低成本制造系统，其特征在于，所述预测模块根据所述摩托车的时间特征选择预测模型对所述摩托车在所述时间值域内的需求量进行预测，所述预测模型包括巴斯扩散模型和时间序列模型；当所述摩托车的时间特征大于第一时间阈值时，所述预测模块选择所述时间序列模型，并基于所述第一属性对所述摩托车的订单量进行预测，以获得所述预计需求量，所述第一属性包括所述摩托车的销售数据；当所述摩托车的时间特征小于第二时间阈值时，所述预测模块选择所述巴斯扩散模型，并基于所述第二属性对所述摩托车的需求量进行预测，以获得所述预计需求量，所述第二属性包括所述摩托车的竞品销售数据，所述第二时间阈值小于所述第一时间阈值；当所述摩托车的时间特征大于或等于所述第二时间阈值，且小于或等于所述第一时间阈值时，所述预测模块基于所述第一属性，分别利用所述巴斯扩散模型和所述时间序列模型对所述摩托车的需求量进行预测，并将两个模型的需求量预测结果的平均值作为最终的
预计需求量
。3.
根据权利要求2所述的高度离散
、
高度柔性下的大排量摩托车低成本制造系统，其特征在于，所述预测模块还对所述预测模型加入影响因子，以对所述预测模型进行调整，所述影响因子包括以下影响中的一种或多种：原始因子

【专利技术属性】
技术研发人员：高青，吴国飞，朱红芬，
申请(专利权)人：浙江春风动力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：