【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理領域，具體來說，涉及一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法及系統。
技術介紹
1、隨著航空產業的快速發展，航空產品的生產規模不斷擴大，生產過程日益復雜化，為了保證航空產品的質量和性能，企業需要對生產能力進行全面評估。傳統的生產能力評估方法主要依賴于人工經驗和定性分析，通過對生產過程的觀察和記錄，識別關鍵生產環節，并提出優化建議，這種方法雖然能夠在一定程度上反映生產能力的狀況，但存在主觀性強、評估效率低和優化針對性不足的問題；隨著航空產品生產數據的積累和信息化水平的提高，基于數據的生產能力評估方法逐漸受到關注，通過收集和分析生產過程中的各項數據，如質量檢測數據、設備運行參數和物料消耗記錄等，這些方法能夠更加客觀全面地反映生產能力的水平，為優化生產管理提供數據支撐；然而，現有的數據評估方法仍然存在一些不足，難以充分發揮生產數據的價值，滿足航空產品生產能力評估的需求。
2、現有的基于生產數據的評估方法在實際應用中存在以下不足：首先，這些方法通常采用固定的評估指標和權重，難以適應航空產品生產的動態變化和多樣性，由于航空產品生產涉及多個工序和環節，不同型號和批次的產品對應的關鍵質量特性和效率指標存在差異，采用統一的評估標準，容易導致評估結果與實際生產能力不符，影響評估的準確性和可靠性；其次，現有方法在評估生產節點時，缺乏對節點之間相互影響和約束關系的考慮，航空產品生產是一個復雜的網絡系統，各個質量控制節點之間存在著物料流動、信息傳遞等交互作用，忽略節點之間的關聯效應，難以全面評估整個生產系統的能力水平
3、這些問題直接影響了航空產品生產能力評估的準確性和可靠性，無法全面反映整個生產系統的能力水平，可能導致企業對生產瓶頸和問題識別出現偏差，錯誤配置生產資源，影響生產效率和產品質量，甚至延緩生產問題的解決，從而增加生產成本和風險；因此，亟需一種能夠充分利用生產數據，自動提取關鍵評估指標并動態調整權重，同時考慮生產節點之間相互影響的航空產品生產能力評估技術，以解決現有技術在評估指標選取、節點關聯分析及路徑優化策略方面存在的明顯不足。
4、針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
技術實現思路
1、針對相關技術中的問題，本專利技術提出一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法及系統，具備充分利用生產數據，自動提取關鍵評估指標并動態調整權重，同時考慮生產節點之間相互影響優點，進而解決現有技術中在評估指標選取、節點關聯分析及路徑優化策略方面存在明顯不足的問題。
2、為此，本專利技術采用的具體技術方案如下：
3、根據本專利技術的一個方面，提供了一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，該基于生產數據的航空產品生產能力評估方法包括以下步驟：
4、s1、基于航空產品的質量要求，確定生產工序中的質量控制節點，采集各個質量控制節點的原始數據并預處理；
5、s2、從預處理后的數據中提取質量關鍵指標與效率關鍵指標，利用人工免疫算法評估質量關鍵指標與效率關鍵指標，得到生產節點評估結果；
6、s3、基于演化路由算法，評估各個質量控制節點之間的物料運輸路徑，得到生產路徑評估結果；
7、s4、根據生產節點評估結果與生產路徑評估結果，綜合評估航空產品的整體生產能力。
8、進一步的，從預處理后的數據中提取質量關鍵指標與效率關鍵指標，利用人工免疫算法評估質量關鍵指標與效率關鍵指標，得到生產節點評估結果包括以下步驟：
9、s21、從預處理后的數據中提取質量關鍵指標與效率關鍵指標，并構建節點指標向量與初始評估向量群；
10、s22、基于初始評估向量群，計算節點指標向量的親和度，并迭代初始評估向量群，得到最優評估向量群；
11、s23、根據最優評估向量群計算各個質量控制節點的綜合評估值，并排序得到生產節點評估結果。
12、進一步的，從預處理后的數據中提取質量關鍵指標與效率關鍵指標，并構建節點指標向量與初始評估向量群包括以下步驟：
13、s211、從預處理后的數據中提取質量關鍵指標與效率關鍵指標，構建指標向量，并歸一化處理得到節點指標向量；
14、s212、設定初始評估向量群規模，隨機生成若干權重向量；
15、s213、歸一化處理所有權重向量得到評估向量，組建初始評估向量群。
16、進一步的，基于初始評估向量群，計算節點指標向量的親和度，并迭代初始評估向量群，得到最優評估向量群包括以下步驟：
17、s221、基于初始評估向量群，計算節點指標向量與評估向量的親和度，并根據計算結果選取若干記憶向量；
18、s222、隨機選取若干評估向量執行交叉操作與變異操作，生成新生評估向量；
19、s223、利用新生評估向量與記憶向量，替換初始評估向量群中的所有評估向量；
20、s224、重復執行步驟s221-步驟s223，直至達到最大迭代次數，將當前初始評估向量群作為最優評估向量群輸出。
21、進一步的，根據最優評估向量群計算各個質量控制節點的綜合評估值，并排序得到生產節點評估結果包括以下步驟：
22、s231、從最優評估向量群中選取親和度最高的評估向量，作為最優權重向量；
23、s232、利用最優權重向量與節點指標向量，計算各個質量控制節點的綜合評估值；
24、s233、根據綜合評估值由高到低排序質量控制節點，得到生產節點評估結果。
25、進一步的，基于演化路由算法，評估各個質量控制節點之間的物料運輸路徑，得到生產路徑評估結果包括以下步驟：
26、s31、構建質量控制節點物料運輸網絡拓撲圖，并生成初始物料運輸路徑；
27、s32、利用演化路由算法更新初始物料運輸路徑的節點策略概率，得到最優物料運輸路徑；
28、s33、計算初始物料運輸路徑與最優物料運輸路徑的效率值變化，得到生產路徑評估結果。
29、進一步的，構建質量控制節點物料運輸網絡拓撲圖，并生成初始物料運輸路徑包括以下步驟：
30、s311、根據質量控制節點之間的位置分布和運輸路徑，構建質量控制節點物料運輸網絡拓撲圖；
31、s312、根據生產流程和物料需求，確定質量控制節點物料運輸網絡拓撲圖中每個物料運輸任務的源節點與目標節點；
32、s313、將源節點到目標節點之間的物料運輸路徑標記為全局關鍵物料運輸路徑，初始化全局關鍵物料運輸路徑內外節點的策略概率，得到初始物料運輸路徑。
33、進一步的，利用演化路由算法更新初始物料運輸本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，該基于生產數據的航空產品生產能力評估方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述從預處理后的數據中提取質量關鍵指標與效率關鍵指標，利用人工免疫算法評估質量關鍵指標與效率關鍵指標，得到生產節點評估結果包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述從預處理后的數據中提取質量關鍵指標與效率關鍵指標，并構建節點指標向量與初始評估向量群包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述基于初始評估向量群，計算節點指標向量的親和度，并迭代初始評估向量群，得到最優評估向量群包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述根據最優評估向量群計算各個質量控制節點的綜合評估值，并排序得到生產節點評估結果包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的一種基于生產數據的航空產品生
7.根據權利要求6所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述構建質量控制節點物料運輸網絡拓撲圖，并生成初始物料運輸路徑包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述利用演化路由算法更新初始物料運輸路徑的節點策略概率，得到最優物料運輸路徑包括以下步驟：
9.根據權利要求8所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述計算初始物料運輸路徑與最優物料運輸路徑的運輸效率變化，得到生產路徑評估結果包括以下步驟：
10.一種基于生產數據的航空產品生產能力評估系統，用于實現權利要求1-9中任一項所述的基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，該基于生產數據的航空產品生產能力評估系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，該基于生產數據的航空產品生產能力評估方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述從預處理后的數據中提取質量關鍵指標與效率關鍵指標，利用人工免疫算法評估質量關鍵指標與效率關鍵指標，得到生產節點評估結果包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述從預處理后的數據中提取質量關鍵指標與效率關鍵指標，并構建節點指標向量與初始評估向量群包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述基于初始評估向量群，計算節點指標向量的親和度，并迭代初始評估向量群，得到最優評估向量群包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于生產數據的航空產品生產能力評估方法，其特征在于，所述根據最優評估向量群計算各個質量控制節點的綜合評估值，并排序得到生產節點評估結果包括以下步驟：...
【專利技術屬性】
技術研發人員：顧志忠，梁仕利，季永華，
申請(專利權)人：恒誠航空科技南通有限公司，
類型：發明
國別省市：
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