生产车间标语范文

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篇1

2、手连手，发扬优质精神。

3、生产再忙，莫忘质量。

4、安全规程高于上级命令；

5、讲究实效、完善管理、提升品质、增创效益。

6、力求一次做好，争取最大效益。

7、追求至善凭技术开拓市场，凭管理增创效益，凭服务树立形象

8、人人都有改善的能力，事事都有改善的余地。

9、领导违章指挥等于犯罪、职工违章操作等于自杀；

10、事故隐患不除、等于放虎归山；

11、化学物品很危险，存储使用要小心。

12、质量是企业永恒的主题

13、5S——减少浪费，降低成本，气氛融洽，工作规范，提升品质，安全保证。

14、宁愿事前检查，不可事后返工。

15、以精立业，满足用户需要；以质取胜，制做可靠产品；以诚相待，提供优质服务

16、优质产品，丰厚成果。

17、严师出高徒，精工出细活

18、安全帽、挡住飞来的横祸 呵护宝贵生命；

19、提供优质的产品，是回报客户最好的方法。

20、父母望您遵章守纪、妻儿盼您毫发无损；

21、讲求实效，完善管理；提升品质，增创效益。

22、工序质量控制点，产品质量生命线

23、质量在我心中，标准在我脑中，工艺在我手中

24、老毛病，要根治。小问题，要重视。

25、沟通与合作，带给你完善紧密的联系和无限的效益。

26、预防保养按时做，生产顺畅不会错。

27、安全网、挽留生命的网；

28、5S：做好了，才算做了。

29、安全带、牵挂着你的平安

30、整理有心做彻底，处处整齐好管理

31、上有老下有小 、出了事故不得了；

32、宁可停工停产、绝不违章蛮干；

33、树立自我信心，把握各工段流程；消灭疵点起因，管理操作是关键

34、安全用电，节约用水。消防设施，定期维护。

35、上班一走神、事故敲你门；

36、做无差错能手，向零缺陷迈进。

37、安全是一种责任、为己为家为他人；

38、一丝之差，优劣分家。

39、加强现场工序管理，严谨过程因素控制

40、提高品质，降低成本，首先要遵守作业标准

41、患者用流血换取教训、智者用教训避免流血；

42、人人有改善的能力，事事有改善的余地。

43、时时寻求效率进步，事事讲究方法技术。

44、今天工作不安全、明天生活不保障；

45、爱惜物料，重视品质。合理规划，标识清晰。

46、认真细致，高效低耗，追求完美，顾客满意

47、检查走马观花、事故遍地开花；

48、落实一项措施，胜过十句口号

49、创名牌、夺优质，全厂员工齐努力

50、人人提案创新，成本自然降低。

51、上下沟通达共识，左右协调求进步。

52、现场管理好，产品质量高

53、仓储原则要遵守，先进先出是基础。

54、优秀的职员：忠于公司、终于职业、忠于人格。

55、一个疏忽百人忙，人人细心更顺畅。

56、预防为主，未雨绸缪，工序把关，避免错检

57、强化班组建设，将不良品消灭在本工序

58、进料出料要记清，数帐管理更分明。

59、严谨思考，严密操作。严格检查，严肃验证。

60、技术是基础，管理是动力。

61、5S是企业建立洁净亮丽，整齐舒适，安全高效的法宝。

62、别用鲜血换教训、应借教训免血泪；

篇2

02 创新突破稳定品质，落实管理提高效率。

03 贯彻ISO系列标准，树立企业新形象。

04 品质管理标准化，ISO成功靠大家。

05 内部审核定期做，系统维持不会错。

06 作业标准能遵守，品质效率不用愁。

07 顾客反馈勤分析，品质改善有主意。

08 原始记录要可靠，统计分析才有效。

09 不接受不良品，不制造不良品，

10 品质是做出来的，不是检验出来的。

11 以科技为动力，以质量求生存。

12 每天自我检讨，品质自然更好。

13 你思考，我思考，品质提升难不倒。

14 品质标语：我们的承诺：不做不良品。

15 革除马虎之心，提升产品品质。

16 品质你我做得好，顾客留住不会跑。

17 加强职业技能培训，提高生产人员素质，保证生产产品质量

篇3

0 引言

车间调度指标工时达成率是评价车间调度优异程度的重要指标，它直接体现出车间设备的利用率、工人效率、库存大小，同时工时达成率的影响因素很多，如原料到位情况、设备健康状况、人员到岗状况、批次大小、加班情景等。车间调度问题是满足任务条件和约束要求的资源分配问题，是最困难的组合优化问题，解决车调度问题首先要建立准确的车间生产模型，模型的优异程度由预测输出指标的准确性决定，BP人工神经网络是建立预测模型寻求最优值的有效工具。

国内外学者对人工神经网络在调度问题及建立预测模型有相关研究。A.Azadeh、M.Jeihoonian等采用集成神经网络研究了双标准双级装配流水作业调度问题[1]；Azadeh提出了采用复杂人工神经网络和模糊优化算法优化仿真模型来解决流水生产车间的调度问题[2]；Golmohammadi， Davood等人采用神经网络模型开发的智能系统，研究表明零部件的批次大小比原材料的到位时间及延时时间对调度结果更有影响[3]；A.Azadeh， A. Negahban采用混合人工神经网络仿真并优化随机生产的调度问题[4]；Braglia 和 Grassi提出了最小化车间平均工时并最大限度延迟的车间调度混合模型，他们采用NawazCEnscoreCHam和多目标遗传局部搜索算法来解决问题[5]；祝翠玲、蒋志方等基于BP神经网络建立空气质量预测模型，将空气污染源的数据输入到该模型中，可以准确预测出污染物的检测值[6]；陈廉清，郭建亮等提出了基于BP神经网络和遗传算法构建表面粗糙度预测模型的开放式试验系统，该系统提高了外圆磨削产品表面粗糙度预测模型的收敛速度和预测精度[7]；崔吉峰、乞建勋等提出了采用粒子群算法改进BP神经网络算法，建立了对能源需求的预测模型，作者首先利用灰色预测方法和自回归移动平均模型建立初步预测结果，再将该结果作为BP神经网络的输入，在此基础上进行训练和预测，将预测精度提高了5%左右[8]；张喜忠作了基于神经网络预测模型的发动机异响信号提取的研究，丰富了发动机异响信号提取的新方法，拓宽了发动机故障诊断的应用范围[9]；王德明、王莉提出了遗传算法和BP神经网络相结合的风场短期风速预测模型，该模型具有预测精度高、收敛速度快的优点[10]；陈耀武、汪乐宇等提出了基于神经网络、模糊聚类分析和模式识别理论，建立组合式神经网络的短期电力负载预测模型，该模型能够准确预测普通工作日及节假日的电力负载[11]。

神经网络BP学习算法具有逼近非线性连续映射的能力，广泛应用与非线性系统的建模及控制领域。但是BP神经网络存在一些缺点，主要是收敛速度慢，往往收敛于局部极小值，数值稳定性差，学习率、动量项系数和初始权值等参数难以调整。本文提出采用LM和SA混合算法，弥补了神经网络的缺点，并通过调整神经网络数量，最终得到较准确的车间生产工时达成率预测模型。

1 研究方法及理论

1.1 人工神经网络研究方法

人工神经网络可以处理多元空间信息，成为模式识别、系统辨别、预测等功能的有力工具。人工神经网络的最主要的优点是不需要在训练之前明确定义近似函数。BP神经网络是最常用的神经网络，因为BP神经网络可以基于输入参数及输出参数计算出近似的仿真模型。基于人工神经网络的特性，它被广泛应用于寻找问题最优解。图1所示为BP人工神经网络解决问题的一般流程：

1）收集分析数据：收集大量数据，分析数据自身的相关性，找出主要参数作为输入。剔除数据中的奇异的，并将数据归一化用于训练神经网络。

2）选择网络类型与结构：根据问题的特点，选择神经网络为网络类型，并确定网络层数、每层节点数、初始权值、学习算法。其中隐含层的节点数选择比较麻烦，一般原则是在保证正确反应输入输出之间关系的基础上尽量少选隐含层节点数。

3）训练与验证：采用真实数据反复训练并验证神经网络直至得到合适的映射效果。在训练时初始权重可以随机产生，并且可取多组神经网络同时进行，通过取平均值来提高神经网络模型的准确性，该方法可以克服初始数据不充足的缺点。

4）对新数据实施预测，输出预测值。

1.2 SA＼LM混合算法原理

人工神经网络中LM算法结合了高斯-牛顿法和最小梯度法的优点，包含了高斯-牛顿法的局部收敛性和梯度下降法的全局特性，它通过自适应调整阻尼因子达到局部收敛性，并且其迭代收敛速度高，可以补偿BP网络收敛速度慢的缺点[12]，使其在很多非线性问题中得到稳定可靠解。但是初始值对LM算法的计算工程中具有很大的影响，若选取的初始值靠近真实值，在得到全局最优解的情景下减少运算时间，假设初始值的质量较差，优化结果会偏离全局最优解而得到局部最优解。通过两种方法可以解决该问题，一是采用尽量多的原始数据训练神经网络，使其具有较准确的预测能力，二是选择合理的优化算法与LM形成混合算法，消除其对初始值的高依赖性[13]。该研究对象为典型的离散生产型车间，无法获得所有的历史数据，第二种方式较合适。退火（SA）算法能够在算法执行过程中，基于较差初始函数值得到近似的最佳解决方案，这使得SA算法拥有在峰谷之间搜索找到全最小点的能力，无疑是最佳优化算法之一[14]。如图2所示为LM和SA混合算法在神经网络模型中的应用模式，首先基于有限的原始数据，采用SA算法训练神经网络预测模型，得到初始预测模型，将该模型中神经网络各层的权重矩阵及阀值作为LM算法的初始化参数，再次训练得到更优秀的神经网络预测模型。该混合算法能够捕捉并模拟车间排产员的经验知识和生产流程记录来形成制造过程中的系统知识，最终得到较优秀的车间调度模型。

2 人工神经网络结构

在50台加工系统组成的机加工车间中，有加工工人N人（工人充裕且有熟练度区分，其中有工序对应唯一工人），需要完成14个待加工零部件，每个工件都包含若干道工序，且工序流程一定。50台加工系统中包含车床组、铣床组、刨床组、钳床组、磨床组、焊接组，各组设备的加工能力一致， 以每个月该车间的工时达成率作为关键指标，工时达成率以实际完成工时与额定工时的比值为计算方式。车间调度员通过最佳的调度，并为各工序选配最佳资源，在满足设备加工能力及人员匹配的情况下获得最佳的工时达成率。

该调度问题有如下初始约束条件：1）任何设备无法同时加工超过两个工序；2）任意工件无法同时在多台设备上加工；3）工件必须严格按照工艺路线在指定机器上加工；4）除特定工序指定工人外忽略工人的熟练程度；5）工件的安装及拆卸时间已经包含在该工序的加工工时中；6）一般情况下有设备就有工人，除特殊情况工人处于充足状态；7）每个订单的14种原材料到位时间随机，遵循板材、管材、棒材的到位顺序。

根据该车间调度问题的特点，定义人工神经网络的结构。神经网络的输入参数为各零件的加工对象、可用设备、设备数量、分批大小、延迟值、工时、前置工序耗时、后置工序耗时等210个参数，输出参数既目标函数为工时达成率。根据输入、输出参数的量确定采用两层神经网络结构，既一层隐含层一层输出层，并且隐含层包含10个节点，可保证获得全局最优的情况下避免出现过计算。图3所示为人工神经网络的总体结构，经过多次试验验证，该神经网络中核心参数如下：

网络层阈值参数biasConnect= [1；1]，隐含层与输出层均有阈值；

输入层关系参数inputConnect = [1；0]，输入层与隐含层有权值连接，与输出层无关系；

网络层关系参数layerConnect = [0 0；1 0]，隐含层与输出层神经元相连；

输出层关系参数outputConnect = [0 1]，输出层的神经元产生网络输出；

网络传递函数layers{1}.transferFcn= 'tansig'，隐含层与输出层的传递函数；

隐含层初始函数layers{1}.initFcn = 'initnw'，隐含层初始化函数；

训练算法参数trainFcn = 'trainlm'，LM基础算法；

网络初始化函数initFcn = 'initlay'，网络初始化函数；

神经网络数量参数networks=20、50、100。

3 预测结果及分析

54套历史数据作为训练验证样本并不能完全覆盖所有情景，本研究提出采用多神经网络并行计算求平均值的方法提高模型准确性。为了得到最准确的预测模型，神经网络数量和训练算法是本研究中优化对象。神经网络的训练算法主要以LM算法和SA＼LM混合算法为研究对象，神经网络数量以20、50、100为研究对象。取54套样本中的51套为训练验证样本，3套为预测模型的测试数据，通过对比工时达成率预测值与真实值的均方差来判断神经网络模型的优异程度。训练数据中每套数据的210个参数生成51*210的矩阵，它们形象地表现出每个调度的输入与输出，这些矩阵将成为LM算法和SA＼LM混合算法神经网络的输入参数，经过计算生成各自的神经网络预测模型，最后用3套调度方案去测试准确性，表1中显示了神经网络数为20、50、100的LM算法和SA＼LM混合算法神经网络预测模型的测试结果。

从表1中清晰地显示了两种算法及三种不同神经网络数预测模型的预测误差，神经网络数量从20-50-100的梯度选择中预测模型的准确性误差呈8.46%-8.28%-6.87%的下降趋势，经过试验确定在该项目中采用100个神经网络数，该方法有效缓解了初始数据不充足的缺陷。图4中显示LM算法和LM＼SA混合算法预测误差对比，其中LM算法预测误差均值为8.92%，LM＼SA混合算法将该误差缩小到6.82%，证明混合算法能够通过改善LM单一算法中初始权重值及阀值，最终得到更优异的预测模型。

4 结论及展望

采用BP人工神经网络能够建立较准确的生产车间调度模型，并且使用SA算法建立人工神经网络的初始权重矩阵及初始阀值，再以LM算法进行优化的混合算法是建立车间调度模型的最佳算法；对于初始数据不充足的问题，可采用多神经网络并行计算求平均值的方法来提高模型准确性。得到较优秀的车间调度模型后，通过优化延迟值、批次大小、设备数量等输入参数可获得全局最优的工时达成率，最终输出离散车间效率最高的调度方案，这是今后的研究重点。

【参考文献】

[1]A.Azadeh， M. Jeihoonian， B. Maleki Shoja， S.h. Seyedmahmoudi. “An Integrated Neural NetworkCsimulation Algorithm for Performance Optimisation of the Bi-criteria Two-stage Assembly Flow-shop Scheduling Problem with Stochastic Activities.” International Journal of Production Research 50.24（2012）： 7271-7284[Z].

[2]Azadeh， Ali， Mohsen Moghaddam， Pegah Geranmayeh， Arash Naghavi. “A Flexible Artificial Neural NetworkCfuzzy Simulation Algorithm for Scheduling a Flow Shop with Multiple Processors.”The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 50.5-8（2010）： 699-715[Z].

[3]Golmohammadi， Davood. “A Neural Network Decision-making Model for Job-shop Scheduling.” International Journal of Production Research，51，17（2013）： 5142-5157[Z].

[4]A.Azadeh， A. Negahban， M. Moghaddam. “A Hybrid Computer Simulation-artificial Neural Network Algorithm for Optimisation of Dispatching Rule Selection in Stochastic Job Shop Scheduling Problems.” International Journal of Production Research， 50， 2 （2011）： 551-566[Z].

[5]Braglia， M. and Grassi， A.， 2009. A new heuristic for the flowshop scheduling problem to minimize makespan and maximum tardiness. International Journal of Production Research， 47（1）： 273-288[Z].

[6]祝翠玲，蒋志方，王强.基于B-P神经网络的环境空气质量预测模型[J]《计算机工程与应用，2007，22（43）：223-227.

[7]陈廉清，郭建亮，杨勋，迟军，赵霞.基于进化神经网络的磨削粗糙度预测模型[J].计算机集成制造系统，2013，11（19）：2855-2863.

[8]崔吉峰，乞建勋，杨尚东.基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用[J].中南大学学报，2009，1（40）：190-194.

[9]张喜忠.基于神经网络预测模型的发动机异响信号提取研究[D].长春：吉林大学，2008.

[10]王德明，王莉，张广明.基于遗传BP神经网络的短期风速预测模型[J].浙江大学学报，2012，5（46）：837-841.

[11]陈耀武，汪乐宇，龙洪玉.基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型[J].中国电机工程学报，2001，4（21）：79-82.

篇4

二、实习时间：

XX~XX学年度第二学期20~21周

三、实习地点 ：

广东省江门市区

四、 实习单位和部门

7月4日 江门朝扬精密制造有限公司 零件生产车间 (下午有讲座)

7月5日 江门有线广电网络中心 中心机房

7月6日 江门亚泰机械有限公司 生产车间

7月10日 江门市金莱特电器灯饰厂有限公司 注塑车间、组件生产车间及成品组装生产车间

五、 实习内容：

5.1 实习单位简介

5.1.1 江门朝扬精密制造有限公司 简介：

江门朝扬机械有限公司成立于一九九八年，在总经理林崇传先生、常务副总林崇民先生的领导下，现已形成员工1500多人，自主开发，精密机械加工和铝制品压铸为主的生产摩托车发动机、汽车及电动车辆配件的专业生产厂家。已达到年产主导产品各系列摩托车离合器300多万套的生产能力。二零零二年十月份，公司顺利拿到德国tuv公司颂发的qs9000：iso9001国际质量体系认证证书。公司产品凭借可靠的质量，准时快速的交货，富有竞争力的价格深受广大客户的好评。占地面积76000平方米的江门朝扬精密制造有限公司新厂区正在风景秀美的江门市江海区高新技术工业园拔地而起。投资总额1000万美元，主营摩托车发动机零件制造、机动车变速器、齿轮箱制造、铝合金压铸加工、机动车电子产品制造。一期规划150t-800t进口压铸机16台、二期规划1600t压铸机两台、150-800t10台、m/c切削加工中心机30台、cnc数控车床60台、磨床30台、铣床3台、拉床5台、时效硬化处理炉1台、自设烤漆场、从原料到产品一贯作业、自动组立输送带4条等一大批现代化生产设备。

5.1.2 江门广播电视台网络中心 简介：

江门广播电视台网络中心始建于1986年11月，是江门市广播电视局属下事业单位。经历十余年的发展，网络中心在事业建设和多功能业务开发等方面取得显着的成绩，为江门市信息化建设做出了重大贡献。目前，网络中心主要负责有线电视网络的建设和维护，进行节目传输和播出，同时开展数据业务的开发、推广与客户服务工作。

目前，有线网络向全市13万户电视用户传输33套电视节目、4套fm广播节目，是江门市民精神文化生活的重要基础建设，同时也为网络中心创造了雄厚的经济效益。网络中心拥有坚强的主业后盾，近年来更凭借强大的有线电视网络，在多功能业务方面进行深入开发。XX年6 月，江门有线宽带网成功开通，向用户提供了互联网接入、局域网互联、数字电视和互动点播等多功能业务，实现了网络时代有线电视事业承前启后，拓展增值服务的发展路向。

5.1.3 亚泰机械制造有限公司 简介：

本公司是新成立不久的机械制造业工厂，目前业务主要是根据市场需求和客户订单设计生产，一些大型的生产设备，现在已经开发出具有自主知识产权的产品有：镜面抛光机组，自动冲片机;此外还有一些小型的模具加工产品。

5.1.4 江门市金莱特电器灯饰厂有限公司 简介：

江门市金莱特电器灯饰厂有限公司坐落于广东省江门市，是一间集应急灯产品研发、生产、销售于一体的专业企业，产品畅销中东、欧洲、非洲、东南亚及南北美洲。公司生产营运面积达15000平方米，有自己独立的注塑车间、变压器、线路板生产车间及成品组装生产车间，行程了完整的内部生产体系.。公司拥有严格的产品质量控制体系，通过iqc、qc、qa严格的控制产品自原料进料至产品出货的每一程序，同时，为了满足客户的需要，我们聘请了多名专业的具有丰富工作经验的工程师，组成自己独立的研发中心，为客户设计个性化产品，满足客户个性化需求。同时我们提供oem服务。我们的目标是：以优质产品、优质服务、良好的产品性价比，获得全方位的竞争优势，不断满足客户需求。

5.2 实习过程的基本回顾及参观项目介绍

5.2.1在江门朝扬精密制造有限公司

我们主要参观了各种摩配发动机系列和割草机配件系列、电动车、残疾车割草机系列的生产车间。主要有烤漆课，外罩组课，车床，摩擦片课等零配件的生产实习内容。

通过工厂宽阔的生产环境，和各种各样的标语，我们感觉到激励的作用和一种潜在的企业文化对公司的业务成就所起的作用。工人们积极认真的工作态度，饱满的精神，各种高质量的产品等等都无形地在阐述着其中的含义。

5.2.2在江门有线广电网络中心

我们主要参观网络中心的三个主要机房：数字电视监控机房，程控机房和有线电视中心机房。