图书介绍
离散制造业集成化作业计划管理方法研究pdf电子书版本下载
- 马雪丽著 著
- 出版社: 北京:经济科学出版社
- ISBN:9787514161212
- 出版时间:2015
- 标注页数:190页
- 文件大小:19MB
- 文件页数:201页
- 主题词:制造工业-工业企业管理-研究-中国
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图书目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及研究意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 课题提出 4
1.1.3 研究意义 5
1.2 国内外相关研究现状 6
1.2.1 生产计划管理的内涵 6
1.2.2 生产计划管理理论综述 9
1.2.3 离散制造业作业计划管理方法研究现状 15
1.2.4 生产计划管理信息系统研究及应用现状 20
1.3 现有研究存在问题分析 26
1.4 研究思路和研究内容 30
第2章 离散制造业集成化作业计划管理的体系架构 34
2.1 引言 34
2.2 离散制造业生产计划管理业务过程建模 35
2.2.1 离散制造生产流程特点分析 35
2.2.2 离散制造生产计划管理业务过程模型 39
2.2.3 作业计划管理的行业差异 42
2.3 集成化作业计划管理的内涵 44
2.4 离散制造业集成化作业计划管理体系 46
2.4.1 离散制造业集成化作业计划管理体系结构 46
2.4.2 基于BPS/MES/PCS的集成化作业计划管理功能模型 51
2.5 本章小结 55
第3章 基于动态关键路径的作业计划编制方法研究 56
3.1 引言 56
3.2 离散制造业作业计划管理特点 57
3.2.1 离散制造业作业计划管理流程 57
3.2.2 离散制造业作业计划编制特点分析 59
3.3 作业计划与MRP的集成控制模式 60
3.4 作业计划编制问题建模 62
3.4.1 作业计划编制问题分析 62
3.4.2 作业计划编制问题模型 65
3.5 作业计划编制的动态关键路径算法 67
3.5.1 作业计划编制问题的形式化描述 67
3.5.2 作业计划编制的动态关键路径算法 70
3.5.3 动态关键路径算法的计算复杂性分析 74
3.6 应用算例 75
3.7 本章小结 79
第4章 面向柔性工艺的作业计划调度方法研究 80
4.1 引言 80
4.2 面向柔性工艺的作业计划调度问题描述 81
4.3 FPJSP的数学模型 84
4.4 调度算法分析 87
4.4.1 遗传算法 87
4.4.2 变邻域搜索算法 90
4.5 求解FPJSP的混合遗传算法 91
4.5.1 遗传算子设计 91
4.5.2 改进的变邻域搜索算法 97
4.5.3 求解FPJSP混合遗传算法整体流程 100
4.6 应用算例 102
4.6.1 实验描述 104
4.6.2 实验一结果及分析 105
4.6.3 实验二结果及分析 107
4.7 本章小结 109
第5章 作业计划执行过程跟踪方法研究 110
5.1 引言 110
5.2 作业计划执行过程跟踪的相关定义 111
5.2.1 作业计划执行过程跟踪 111
5.2.2 产品可追溯性 113
5.2.3 追溯单元 115
5.3 作业计划执行过程跟踪的信息模型 116
5.4 基于n维仿射空间的批次跟踪建模 119
5.4.1 n维仿射空间 119
5.4.2 批次形成与n维仿射空间的关系 120
5.4.3 批次的处理规则 122
5.4.4 基于n维仿射空间的批次跟踪模型 123
5.5 基于n维仿射空间的跟踪数据存储结构设计 126
5.5.1 传统跟踪数据存储结构 127
5.5.2 基于n维仿射空间的跟踪数据存储结构 128
5.6 基于n维仿射空间的作业计划跟踪算法 130
5.6.1 作业计划执行过程跟踪算法 130
5.6.2 算法的复杂性分析 131
5.7 应用算例 132
5.8 本章小结 136
第6章 离散制造业集成化作业计划管理原型系统研究 137
6.1 引言 137
6.2 应用背景 137
6.2.1 企业介绍 137
6.2.2 车间管理业务流程分析 139
6.2.3 需求分析 144
6.3 系统开发环境 145
6.4 系统设计 146
6.4.1 系统设计原则 146
6.4.2 体系结构设计 147
6.4.3 功能模块设计 149
6.4.4 系统关键技术 150
6.4.5 系统集成接口设计 152
6.4.6 系统流程设计 155
6.5 系统实现 157
6.5.1 基础数据管理 157
6.5.2 作业计划编制管理 158
6.5.3 作业计划调度管理 159
6.5.4 作业计划执行管理 160
6.5.5 决策支持管理 162
6.6 系统实施 163
6.6.1 实施原则 163
6.6.2 实施策略 164
6.6.3 实施步骤 165
6.6.4 实施预期收益 166
6.7 本章小结 167
第7章 结论与展望 168
7.1 结论 168
7.2 创新点摘要 170
7.3 展望 171
附表缩略语 173
参考文献 175