基于BP神经网络的制造成熟度评价

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所谓制造模式MM(Manufacturing mode),是指企业体制、经营、管理、生产组织和技术系统的形态和运作的基本模式。从更广义的角度看,制造模式就是一种有关制造过程和制造系统建立和运行的哲理和指导思想。本文首先简要介绍了几种典型的先进制造模式,为制造成熟度评价提供理论基础。本文从制造模式发展进化的角度将“成熟度”的概念引入到制造模式的评价中,创建了一套包括体系管理、质量管理、成本控制、效率、物流五个维度的制造成熟度评价指标体系,其中各个维度下都设定了详细的指标评价因子,形成了一个三级的评价体系。本文还通过对各个评价因子进行具体的分析,结合目前国内外制造企业的制造水平设定具体的指标因子评价标准。本文采用BP神经网络模型为评价模型。BP算法,即误差反传训练算法,以其良好的非线性映射逼近能力和泛化能力以及易实现性成为人工神经网络应用最广泛的训练算法。文中选取一定数量样本作为BP网络模型的训练学习样本,并结合选定目标企业的具体实际情况选定了测试样本集,将这些样本在训练好的BP网络模型的测试结果与其他评价方法测试结果进行比较,结果表明制造成熟度的BP神经网络模型是有效的,可以在该企业中得到良好运用。同时,文章还对BP网络的学习训练过程中遇到的问题和实验结果结果进行了分析,指出了BP算法的优缺点,及在实际的应用工作中存在的问题和有待进一步改进的地方。
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