《数据驱动的流程工业制造过程优化关键技术研究及应用》

流程工业涵盖食品、化工、玻纤、造纸、烟草、制药等多种产业,其生产通常需要经过大规模连续或间歇的物料反应、变化、混合、分离等一系列动态过程,具有复杂性、不确定性、非线性、多目标、多约束、多资源相互协调等特点。该项目通过对流程工业大数据进行分析与建模,提出了符合流程工业特点的基于复杂网络的多目标制造过程群智能优化模型,以及基于数据和知识的实时智能运行优化方法,开发出具有自主知识产权的面向流程工业制造过程优化平台,从整体上提高了流程企业发展决策和运营管理效率,降低了企业成本,达到企业总体最优目标,实现提升企业创新能力的目的。

该项目紧密结合中国流程工业智能制造的重大需求,采用学科交叉和产学研相结合的手段,实现了理论问题研究、关键技术突破、系统研发以及示范应用的相互促进。项目的创新点主要包括:

1、该项目构建了一种基于工业互联网的群智能制造过程优化体系架构,以工业互联网为基础,集成融合企业制造资源,构建基于模糊多属性决策的多目标制造网络群智能优化模型,为流程工业制造过程优化提供理论支撑。

2、该项目提出了一种基于模糊多属性决策的机器学习多目标制造过程优化算法,首先通过模糊规划明确不确定因素,然后利用机器学习算法进行多目标优化求解并得到最优解集合,最后通过模糊多属性决策得到最优解。

3、该项目建立了一种符合制造过程特点的基于复杂网络的多目标制造过程群智能优化模型,满足制造企业实时决策的需要,实现企业制造资源整体优化,为制造企业的全流程整体运行优化提供模型规范。

4、该项目提出面向典型流程行业的制造过程优化平台构建方法及解决方案,解决典型流程制造控制回路不完善、环节间缺乏协调、控制效果不佳、难以长期稳定优化运行、智能化水平低等问题。

该项目研究成果已经在泰山玻纤、天脊化工、阳谷电缆、青岛宝博生物、邹城玻纤等山东省的多家流程企业成功示范应用,累计新增产值16.7亿元,新增利润3.4亿元,取得了显著的经济和社会效益。从企业的应用效果和得到的反馈来看,该项目开发的面向流程企业的流程工业智能制造协同管控系统在中国流程制造企业具有良好的应用价值和推广前景。同时,该项目获得授权发明专利8项,申请发明专利6项,软件著作权1项,被三大检索收录的研究成果学术论文有21篇,对于促进计算机科学与技术、管理科学与工程等相关领域的科学技术发展具有重要的促进作用。

成果说明

“数据驱动的流程工业制造过程优化关键技术研究及应用”项目,是深度融合了流程工业企业的生产工艺和企业管理特点,并借鉴了先进的企业管理思想和理念,分析了典型流程工业企业的管控需求、管控体系和管控服务模式,开发出了具有完全自主知识产权的流程工业制造过程优化管控平台。该平台实现了流程制造企业中各分散的、独立的业务子系统的有效集成,实现了制造企业的全局的业务流程管控和优化,实现了企业的不同主题、多角度的商业智能分析,真正达到了企业的人、财、物、信息的全面管理,有效提升了企业的管理水平和决策水平。 目前,“流程工业

  1. 下载详细PDF版/Doc版

提示:为方便大家复制编辑,博主已将PDF文件制作为Word/Doc格式文件。