Para abordar as questões comuns de baixa eficiência nas linhas de produção, qualidade de produto deficiente e manutenção inadequada de equipamentos na produção industrial atual, este artigo investiga a aplicação da tecnologia de fabricação inteligente na otimização dos processos de produção industrial e no controle da qualidade do produto. Primeiramente, os dados industriais são pré-processados usando agrupamento K-means paralelizado combinado com o método do coeficiente de contorno para determinar os clusters ótimos do processo de produção. Em segundo lugar, o algoritmo Apriori paralelizado é empregado para minerar cadeias de associação de produtos industriais. Com base nisso, um modelo de árvore neural flexível é introduzido para modelagem de otimização do processo de produção. Um sistema de gerenciamento de execução de produção industrial com três funções principais — agendamento inteligente, previsão de qualidade e gerenciamento da saúde dos equipamentos — foi projetado e implementado. O sistema de gerenciamento de execução de produção industrial inteligente proposto neste artigo melhora significativamente a eficiência da produção industrial, a utilização de recursos e a confiabilidade dos equipamentos. Após sua implementação, a taxa geral de qualificação da produção da placa de circuito da fonte de alimentação principal da Empresa A aumentou em 20%, proporcionando uma solução viável para a empresa alcançar atualizações de fabricação inteligente.
Wei Zhang (Mon,) estudou esta questão.