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基于数据驱动方法的再制造系统瓶颈分析
文献摘要：
再制造系统存在不确定因素和随机事件,使得系统的瓶颈随着外部条件和系统状态变化在时间、空间上发生变动.当前系统存在的瓶颈在下一时刻可能不再是瓶颈,而当前瓶颈对系统的影响将持续到系统平衡发生改变.因此,对瓶颈漂移现象的提前预测成为生产管理领域亟需解决的问题.本文使用Arena建立再制造生产线仿真模型,使用瓶颈指数进行瓶颈识别.然后在获取生产线样本数据的基础上,将工序各时段的瓶颈指数值看作是一组时间序列,基于自回归滑动平均(ARMA)模型预测未来同一时段内各工位的瓶颈指数值,完成对这一时段的瓶颈工位的预测.
文献关键词：
瓶颈识别;瓶颈漂移;再制造;自回归滑动平均模型
中图分类号：
作者姓名：
薛政;李涛;彭世通;张超勇;张洪潮;FANG Jing-hua
作者机构：
文献出处：
引用格式：
[1]薛政;李涛;彭世通;张超勇;张洪潮;FANG Jing-hua-.基于数据驱动方法的再制造系统瓶颈分析)[J].中南大学学报（英文版）,2022(01):129-145
A类：
瓶颈漂移
B类：
数据驱动方法,再制造,制造系统,瓶颈分析,不确定因素,随机事件,状态变化,提前预测,生产管理,管理领域,Arena,生产线仿真,瓶颈识别,指数值,ARMA,预测未来,同一时,瓶颈工位,自回归滑动平均模型
AB值：
0.335728
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