周可杰 吴丰顺 杨卓坪

（华中科技大学材料科学与工程学院 材料加工与模具技术国家重点实验室，湖北 武汉 430074）

高团芬

（华宇华源电子科技(深圳)有限公司，广东 深圳 518118）

万 杨

（微纳米晶体加工技术湖北省重点实验室，湖北 随州 441300）

近年来，印制电路板（PCB）市场为以订单需求为导向，企业也从大规模生产模式，转变为针对特定的客户需求，主动提供个性化、定制化的产品和服务[1]。对于PCB生产企业精准确定投料面积，将是影响企业上下游生产成本的重点。

每个订单的投料量需要综合考虑车间物料、生产过程、产品库存、废料回收、余料入库和延期的成本。企业工程师通过分析产品的历史报废率来预测新订单的预投料面积。但是随着个性化需求的提升，由人工分析的方式导致的超投与补投现象造成了企业成本居高不下。

刘东[2]等人利用数学模型来实现精准预投料的研究，根据统计学的方法，计算得到预大率预测数学公式，对投料预大率进行预测。

张学功[3]采用大数据技术对PCB投料系统进行优化，通过采用多元线性回归的方法，结合ERP系统中的PCB的详细生产参数进行数学建模。该方法得到了线性回归计算表达式，有效地降低了企业的报废率，为企业节约了成本。

吕盛坪[4]基于车间的历史生产数据展开数据挖掘，利用假设检验的方法选择报废率建模的最优参数，根据补投率与余数入库率设计加权评价指标，对比了多元线性回归、卡方自动相互作用检测器、人工神经网络和支持向量机等模型的预测能力。……