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摘要
合同投料系数是保证合同按期交付和减少余材的重要手段。本文采用大数据智能分析和自学习方法,从历史数据中挖掘影响成材率、生产周期的关键特征组合,通过基于业务判断的数据清洗,完成数据探索性分析,对获取的有效数据完成特征重要性排序,从中剔除不重要因子,找到影响投料系数的关键值,通过程序设置合理的剪枝参数,并提取规则形成推荐投料系数表。通过对宝钢热轧合同余材发生投料系数进行动态优化,获得了合理的投料系数及投料周期,实现了对高强钢投料系数的精细化管理,有效避免了投料不足现象,同时减少了余材发生,使得生产管理更加高效和准确,提高了智能制造的水平,促进了企业经济效益的提升。
