摘要: 在生产过程中，瓶颈会制约生产系统的有效产出。针对单瓶颈的识别方法难以识别出生产系统中可能同时存在多个瓶颈的问题，提出了Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级瓶颈簇的识别方法。同时，为应对机器的评价属性值是不确定值的情况，采用了区间型式描述机器的评价属性。但区间型描述会带来较大的计算量。为此引入复杂网络，构建了生产系统的有向加权网络模型。通过分析网络的拓扑特性，筛选出候选瓶颈机器群后再进行分析计算，以减少区间型描述带来的较大计算量。再对候选瓶颈机器群从机器利用率、机器平均活跃率和单机器总能耗三方面进行综合评价及排序，最后采用模糊C均值算法划分出Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级瓶颈簇。
关键词: 复杂网络 生产系统 区间型 瓶颈簇 模糊C均值算法
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随着经济的发展，物联网、自动化生产等技术的不断成熟，制造业企业面临着的是一个由消费者主导、变化迅速的市场。提升企业核心竞争力，提高生产系统的有效产出成为制造业企业迫切需要解决的问题。约束理论(theory of constraints，TOC)