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面向电梯零部件制造企业智能仓储系统研究与开发

发布时间:2023-04-01 02:11
  随着我国产业转型升级的发展需要,制造企业纷纷引入人工智能、自动化、物联网等高新技术,以组合构造出适合本企业的智能制造模式。其中,仓储智能化是智能制造体系的重要组成部分,因此,企业为其仓库配备了先进的自动化设备,以期待提高仓储管理效率。但设备需要与配套的调度管理软件相配合,才能起到增效作用。而市面上的仓储管理软件普遍侧重于通用性,在调度上较少考虑到企业的个性化需求,导致无法充分发挥设备的价值。因此,企业仓库管理上仍存在调度效率低,库存异常频发,数据难以处理等问题。故本文以具备离散车间与流水线生产特点的电梯零部件制造企业为研究对象,根据其特点研究了智能仓储系统的调度与感知问题,并开发了一套智能仓储系统。本文在系统开发过程中:首先,分析了智能仓储系统的构建要素,结合电梯零部件制造企业的生产特点与仓储管理要求,搭建了智能仓储系统的总体框架。其次,针对智能仓储系统作业调度问题,文中提出了一种动态储位分配策略下的任务调度集成优化方法。该策略允许在当前任务批次内重用拣货产生的空库位,产生了任务顺序约束;并结合不同运动状态下堆垛机的运行时间计算差异,建立了复合指令下以堆垛机执行任务总能耗最低的调度模型...

【文章页数】:72 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 智能仓储系统研究现状
        1.2.2 储位分配与任务调度研究现状
        1.2.3 立体仓库库存盘点研究现状
    1.3 课题来源及主要研究内容
        1.3.1 课题来源与主要内容
        1.3.2 论文结构框架与章节安排
    1.4 本章小结
第二章 电梯零部件制造企业智能仓储系统概述
    2.1 智能仓储系统概述
    2.2 电梯零部件制造企业特征分析
        2.2.1 企业制造流程
        2.2.2 仓储作业流程
        2.2.3 仓储物资管理要求
    2.3 优化问题分析
    2.4 方案概述
    2.5 本章小结
第三章 基于C-ICA的储位分配与任务调度集成优化研究
    3.1 基本帝国竞争算法
        3.1.1 初始化帝国
        3.1.2 帝国内部竞争
        3.1.3 帝国间竞争
        3.1.4 帝国灭亡
    3.2 储位分配与任务调度集成优化问题建模
        3.2.1 动态储位分配策略
        3.2.2 任务组合调度模型
    3.3 C-ICA的设计与实现
        3.3.1 算法编码与解码
        3.3.2 基于校正思想的帝国内部竞争
        3.3.3 基于入侵思想的帝国间竞争
    3.4 实验结果与算法性能分析
        3.4.1 参数设置
        3.4.2 实验数据与结果
        3.4.3 算法性能与有效性分析
    3.5 本章小结
第四章 基于RFID技术的智能盘库与作业防呆
    4.1 常用室内无线识别定位技术
        4.1.1 基于信号场强指示的定位方法
        4.1.2 基于信号传播时间的定位方法
        4.1.3 基于信号到达角度的定位方法
        4.1.4 基于位置指纹的定位方法
    4.2 基于RFID技术的盘库方案设计
        4.2.1 需求分析与方法选择
        4.2.2 方案概述
        4.2.3 硬件设施
    4.3 基于RSSI的测距定位算法
        4.3.1 卡尔曼滤波处理
        4.3.2 信号渐变模型
        4.3.3 一种按时段加权平均的三边定位算法
        4.3.4 仿真实验
    4.4 盘库路径规划
    4.5 本章小结
第五章 智能仓储系统设计与开发
    5.1 系统需求分析与功能设计
        5.1.1 系统需求分析
        5.1.2 系统功能模块设计
    5.2 系统架构与开发环境
        5.2.1 系统架构介绍
        5.2.2 系统开发测试与运行环境
    5.3 系统数据库设计
    5.4 系统功能模块应用实例
        5.4.1 业务
        5.4.2 可视化库存与账表
        5.4.3 信息管理
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
        6.1.1 主要工作
        6.1.2 主要创新点
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文



本文编号:3776253

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