基于物联网与BP神经网络的发动机装配物料需求精准预测

本文主要探讨了在现代汽车发动机装配车间中，如何利用先进的信息技术和机器学习方法提高物料需求预测的准确性。作者江东、凌琳、施贝、黄雪思和杜闯针对发动机装配过程中所涉及的大量、复杂的物料需求特性，提出了一种基于BP-神经网络的需求预测模型。 BP-神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种人工神经网络结构，其特点是能够处理非线性和非平稳的数据模式。在汽车发动机装配车间，由于物料需求的复杂性，如零件种类的多样性、数量的巨大波动以及需求随时间变化的不确定性，传统的经验法往往无法提供准确的预测，可能导致库存短缺或过度积压，从而增加企业的运营成本和风险。 首先，文章强调了对物料信息来源的追溯，这包括了解物料的采购流程、生产计划、消耗历史等，以便为预测提供坚实的数据基础。然后，通过引入车间物联网技术，实时收集和上传物料数据，形成精确的需求数据流。物联网技术的应用使得数据采集变得更加高效，能够捕捉到物料需求的实时动态。 接下来，作者利用BP-神经网络对历史月份的物料需求数据进行训练，通过反向传播算法不断优化网络权重，以最小化预测误差。这种网络的学习能力使其能够适应物料需求的复杂模式，提高预测精度。经过训练后，模型可以预测下个月的物料需求量和安全库存，为企业制定合理的生产计划和库存策略提供依据。 最后，文章通过实际问题的验证，检验了基于BP-神经网络的物料需求预测模型的有效性和实用性。如果预测结果与实际需求相符，这表明该模型能够在实际生产环境中发挥显著作用，帮助企业降低运营风险，提高生产效率。 这篇首发论文通过结合物联网技术和BP-神经网络，为解决汽车发动机装配车间物料需求预测中的挑战提供了一种创新的解决方案。这种技术应用对于优化生产流程、降低成本和提升企业竞争力具有重要意义。在未来，随着工业4.0的发展，这种智能预测方法可能会在更多制造业领域得到广泛应用。