不锈钢焊管厂带卷库管理系统开发及应用

 浙江至德钢业有限公司以不锈钢焊管厂带卷库管理系统的开发为起点，总结了库存管理理论以及在软件开发的过程中所涉及到的理论知识和相关技术。在系统软件开发之前，深入到企业工厂进行前期的准备工作，完成软件系统的需求分析。在软件开发阶段，进行整个系统的搭建工作，从软件的编写，到软件的测试运行上线。之后利用训练好的神经网络，对整个带卷库的库存量进行建模，为企业有效控制库存量提供参考。文章主要成果如下：

 1. 阐述了不锈钢焊管厂工艺流程以及焊管厂MES结构和功能，并将在整个开发过程中所涉及到的基础理论以及相关技术知识做了详细的描述。介绍了管理系统实施过程中的软硬件配置情况。

 2. 带卷库管理系统的各个功能模块的介绍，并在需求分析的基础上，设计了系统保存数据的数据库，用UML建模方法建立模型，并对数据库中具有代表性的数据表详细的列出。在功能模块与数据库设计完成后，设计本系统实现的主要界面，编写程序，调试运行，最后将系统整体测试结果列出。

 3. 介绍了有关BP神经网络基础理论知识。以三层BP神经网络为例，详细叙述了其拓扑结构以及神经元结构，在此基础上给出了BP算法的输入的正向传播过程和误差的反向传播过程。通过分析传统BP算法的不足，使用改进的方法建模。

 4. 利用BP神经网络所训练的网络对库存进行建模。在整个实验过程中，经过了数据的收集处理、神经网络结构的确定、训练过程中各项参数的确定。最后通过对比改进前后神经网络所得结果数据，得出最后的结论。

 不锈钢焊管厂带卷库管理系统的开发对于工厂来说，是整个MES系统的子模块，其部署提高了带卷库的管理效率，提升了企业运营及管理水平，对于现代企业的库存管理提供了一定的参考价值。本文对不锈钢焊管厂带卷库存进行建模，改进的BP神经网络算法，比传统的神经网络的算法所得仿真结果更加精确。在工厂系统软件和带卷库存建模方面，做了以上的探索和研究，希望能对企业在库存管理方面提供有益的指导和帮助。当然，论文所论述的内容只是进行了初步的探索，还有很多不足之处，希望在今后的工作中进一步研究。

 带卷作为不锈钢焊管厂焊管生产的重要原料，经过采购部门采购后，进行入库管理，库管员指定库位存放。当带卷需要上线生产成品时，成品部门会向带卷库发出请求，带卷库会及时作出响应，进行出库管理。带卷经过开卷、带钢矫平、成型、剪接对焊、定径、飞锯、打印标签等一系列高频焊管生产工艺流程之后得到成品钢管。带卷库管理系统作为整个制造执行系统的重要子系统之一，作为采购部门和成品部门之间的纽带，在整个焊管生产中起到了举足轻重的作用。带卷库管理系统的成功实施，为不锈钢焊管厂解决了长期以来存在的诸多问题，例如人工记录容易出现纰漏，效率低下；带卷随意摆放，管理困难。这个系统上线之后，减少了大量的手工操作，减轻了库存管理员的工作负担，提高了企业管理效率。同时，对影响带卷库安全库存的因素进行数据建模，利用训练好的网络预测模型对焊管厂的实际安全库存进行预测，为合理的库存提供决策支持，使得库存保持在适当水准，减少大量库存占用资金，有助于提高企业利润。目前，钢铁行业竞争越来越激烈情况下，提高企业的库存管理水平，对于制造业来说才能取得优势。该系统的开发与应用，对于焊管厂来说，简化了工厂管理人员的日常工作，提高了工厂生产效率。对于整个钢铁企业来说，是对行业信息化建设的探索，有一定的应用借鉴意义。带卷库作为焊管厂原料存储的库房，是焊管厂原料入库经过的第一道工序，其管理的优化在整个不锈钢焊管生产的过程中处于举足轻重的地位。