数据驱动的汽车总装线建模与仿真技术研究_王楠

资 源 简 介

数据驱动的汽车总装线建模与仿真技术研究_王楠

详 情 说 明

数据驱动的汽车总装线建模与仿真技术是智能制造领域的重要研究方向。该技术通过采集和分析生产线上的实时数据，构建数字孪生模型，对汽车制造过程进行虚拟仿真和优化。

研究主要包含以下几个关键环节：首先需要建立多源异构数据的采集系统，包括设备状态数据、工艺参数和质量检测数据等。然后基于这些数据构建生产线的高精度数学模型，常见的建模方法包括离散事件系统建模和多智能体建模。接下来通过仿真系统对生产线的运行过程进行模拟，可以预测潜在的瓶颈工位和资源冲突问题。最后结合优化算法对生产节拍、设备配置和物流路径等进行调整，从而提高整体生产效率。

这种数据驱动的建模与仿真方法可以减少物理试错的成本，为新车型导入和生产系统改造提供决策支持。未来随着工业大数据和人工智能技术的发展，该技术将朝着实时性更强、预测更精准的方向演进。