Resumen

La evaluación de la capacidad de fabricación inteligente es clave para que las empresas formulen de manera científica el camino de implementación y mejoren continuamente el nivel de fabricación inteligente. Para ayudar a las empresas manufactureras a diagnosticar el nivel de capacidad de fabricación inteligente, este artículo realiza una investigación sobre la evaluación de madurez de la capacidad de fabricación inteligente basada en la teoría de madurez. El problema de evaluación es un problema no lineal complejo, y la red neuronal BP es especialmente adecuada para resolver este tipo de problemas de mapeo complejos. Con el objetivo de abordar el problema de sensibilidad de la red neuronal BP a los pesos y umbrales iniciales, se utiliza el algoritmo de búsqueda de gorriones (SSA) para optimizar los pesos y umbrales iniciales de la red neuronal BP. Para superar la desventaja de que el SSA tiende a caer en el óptimo local fácilmente, se introduce la estrategia de perturbación de luciérnagas para mejorarlo, se propone un nuevo algoritmo de búsqueda de gorriones (FASS

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Evaluación de la capacidad de fabricación; Empresas; Camino de implementación; Evaluación de madurez de la capacidad de fabricación inteligente; Red neuronal BP; Algoritmo de búsqueda de gorrión
• Keywords:Manufacturing capability evaluation; Enterprises; Implementation path; Intelligent manufacturing capability maturity evaluation; BP neural network; Sparrow search algorithm