基于Group-BiLSTM-LightGBM的物料配送需求量預(yù)測(cè)*

崔 凱，郭 宇，錢偉偉，張 浩，查珊珊，劉金山

(1.南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院，南京 210016；2.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所，合肥 230031；3.北京衛(wèi)星制造廠，北京 100190)

0 引言

隨著新一代網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的快速發(fā)展，制造業(yè)面臨的市場(chǎng)環(huán)境和社會(huì)環(huán)境發(fā)生了重大變化，多品種、變批量、定制化已成為當(dāng)前典型的生產(chǎn)特征，顯著增加了物料配送系統(tǒng)的復(fù)雜性。保證車間物料在合適的時(shí)間、以正確的數(shù)量配送至所需的工位對(duì)于提升車間制造水平具有重要意義。

為了解決制造車間物料準(zhǔn)確配送問(wèn)題，近年來(lái)眾多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了廣泛研究。如宋江[1]在JIT(just in time)理論的基礎(chǔ)上提出了JIS(just in sequence)配送模式，能夠進(jìn)一步降低庫(kù)存量，滿足個(gè)性化定制的裝配需求。沈維蕾等[2]針對(duì)不確定加工時(shí)間下裝配過(guò)程物料配送問(wèn)題，提出一種基于實(shí)時(shí)信息驅(qū)動(dòng)的物料配送模式。CHOI等[3]開發(fā)一套用于汽車裝配過(guò)程的動(dòng)態(tài)零件進(jìn)給系統(tǒng)，以動(dòng)態(tài)估計(jì)零件消耗量，為離散制造車間物料配送提供了思路。張連超等[4]提出一種基于灰色理論的衛(wèi)星總裝數(shù)字孿生車間物料需求時(shí)間預(yù)測(cè)方法，以揭示物料需求時(shí)間變化的內(nèi)在規(guī)律。明菲菲[5]通過(guò)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)總裝車間生產(chǎn)物流系統(tǒng)中的物料配送時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)以確保不會(huì)因?yàn)槲锪衔瓷暇€而出現(xiàn)裝配停止的現(xiàn)象。江東[6]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)物料需求進(jìn)行預(yù)測(cè)并取得了較好的效果。周炳海等[7]等提出基于知識(shí)庫(kù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度方法，有效解決了裝配線中多載量小車物料配送的動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題?！?br>