Resumen

El método tradicional de programación de datos en tiempo real ignora el proceso de optimización de los datos de trabajo que conduce a la entrega retrasada, alto costo de inventario y baja tasa de utilización de equipos. Este documento propone un novedoso método de programación de datos en tiempo real basado en aprendizaje profundo y un algoritmo difuso mejorado para operaciones flexibles en el taller de fabricación de papel. El algoritmo se divide en tres partes: la primera parte describe el problema de programación flexible de taller de trabajo; la segunda parte construye el modelo de programación difusa de datos de trabajo flexibles en el taller de fabricación de papel; y finalmente, la tercera parte utiliza un algoritmo genético para obtener la solución óptima de programación difusa de datos de trabajo flexibles en el taller de fabricación de papel. Los resultados muestran que la solución óptima se obtiene en 48 segundos en el intento 23 (iteración) bajo la aplicación del método propuesto. Este resultado es mucho mejor que los tres métodos de programación tradicionales con los que comparamos nuestros resultados. Por lo tanto, este documento mejora la eficiencia y calidad del trabajo del taller de fabricación de papel y reduce el costo operativo de la empresa de fabricación de papel.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Tradicional; Programación de datos en tiempo real; Aprendizaje profundo; Algoritmo difuso; Taller de fabricación de papel; Optimización.
• Keywords:Traditional; Real-time data scheduling; Deep learning; Fuzzy algorithm; Papermaking workshop; Optimization