Przewidywanie czasu cyklu produkcji odzieży na podstawie sieci neuronowej
General problems of the fibre and textile industries
Autorzy:
- Cao Huaqing
College of Textile Science and Engineering, Zhejiang Sci-Tech University (ZSTU), Hangzhou, China - Ji Xiaofen
School of International Education, Zhejiang Sci-Tech University (ZSTU), Hangzhou, P. R. China
DOI number: 10.5604/01.3001.0014.5036
Pełen tekst (ang.) | references | Abstrakt: Czas produkcji różnych ubrań jest inny i podlega dużym zmianom, dlatego menedżerowie nie mogą dokładnie zaplanować produkcji. Wraz z wkroczeniem świata w erę przemysłu 4.0 i gromadzeniem dużych zbiorów danych dobrym rozwiązaniem dla przemysłu odzieżowego jest zastosowanie maszyn uczących się. Czas cyklu produkcyjnego jest kluczem do kontroli procesu produkcyjnego. W celu dokładniejszego przewidywania czasu cyklu produkcyjnego i opanowania procesu produkcyjnego w procesie produkcji odzieży, w artykule opracowano model sieci neuronowej do przewidywania czasu cyklu produkcyjnego. Do przewidywania czasu cyklu produkcyjnego użyto sieci neuronowej, ogólny błąd 6 grup mieścił się w granicach 5%, a 3 grup – między 5% a 10%. W związku z tym zaprezentowana sieć neuronowa może znaleźć zastosowanie w przewidywaniu czasu cyklu produkcyjnego i całkowitego czasu produkcji odzieży. |
Tagi:
garment production, big data, cycle time, neural network, prediction
Cytowanie:
Cao H, Ji X. Prediction of Garment Production Cycle Time Based on a Neural Network. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2021; 29, 1(145): 8-12. DOI: 10.5604/01.3001.0014.5036
Opublikowano w numerze nr 1 (145) / 2021, strony 8–12.