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ERP生产管理系统的研究和应用

作　者: 韩斌
导　师: 武维善
学　校: 西安建筑科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: ERP 生产管理系统 BOM 遗传算法
分类号: TP399-C2
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 351次
引　用: 1次
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内容摘要

企业资源计划(Enterprise Resource Planning——ERP)是建立在信息技术基础之上,利用现代企业先进管理思想,为企业提供决策、计划、控制与经营业绩评估的全方位、系统化的管理平台。生产管理是企业管理的重要分支,生产管理子系统作为ERP系统一个重要组成部分,用来管理整个企业的生产,对企业管理起着至关重要的作用,影响着整个企业的发展进步。本文根据河南天冠集团公司生产管理的要求,借鉴国内外现有生产管理的先进思想,依托浪潮公司ERP平台,构建河南天冠集团公司ERP生产管理系统。本文首先对企业的生产需求进行了深入的调研和分析,详细绘制了系统的流程图,规划了生产管理子系统的功能;完成了系统网络及数据库设计;根据企业实际应用过程中遇到的问题,重点研究解决生产过程中物料表BOM(Bill ofMaterials物料清单)的核心作用,合理设计和运用BOM。制定好的批量生产计划能够提高企业的运行效率,减少企业的生产投资,增加企业的利润。目前应用的批量计划方法主要有LFL(Lot-for-Lot直接批量方法),W-W(Wittrick-Williams动态规划算法)等,这些算法的共同特性就是没有考虑生产能力约束的影响,虽然能满足生产费用的极小化,但在制定有约束生产能力影响的生产计划时,使用上述算法去解决所遇到问题时效果并不好,本文采用遗传算法解决了生产计划制定时遇到此类问题。ERP生产管理子系统已在河南天冠燃料乙醇有限公司的生产厂投入实际运行。系统的运行达到了预期目标,提高了企业的管理效率,为企业信息化改革迈向更高的目标打下了坚实基础。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第1章绪论  8-13
  1.1 课题的研究背景，内容和意义  8-9
  1.2 ERP的概述  9-10
    1.2.1 ERP的概念  9
    1.2.2 ERP的发展历程  9-10
    1.2.3 ERP生产管理系统的应用优势  10
  1.3 国内外研究的现状  10-11
  1.4 本文的内容结构  11-13
第2章生产管理系统的分析和设计  13-31
  2.1 生产管理的特征和生产管理系统的特点  13-15
  2.2 天冠集团生产管理的特点和需求  15-17
  2.3 企业的生产流程分析  17-25
  2.4 生产管理系统的设计  25-29
  2.5 生产统计子系统  29-31
第3章数据库和网络设计  31-39
  3.1 数据库设计  31-34
    3.1.1 数据库概念设计  31-32
    3.1.2 数据库逻辑设计  32
    3.1.3 数据库物理设计  32-33
    3.1.4 数据库的完整性设计  33
    3.1.5 数据库的安全设计  33-34
  3.2 系统的网络设计  34-39
    3.2.1 网络设计原则  34-35
    3.2.2 网络系统的设计  35-36
    3.2.3 网络设备配置  36-37
    3.2.4 网络安全设计  37-39
第4章 BOM在系统开发中的应用  39-50
  4.1 BOM的概述  39-43
    4.1.1 BOM的分类  40
    4.1.2 BOM的结构  40-41
    4.1.3 BOM的数据信息  41-42
    4.1.4 BOM的数据录入  42
    4.1.5 BOM的应用优势  42-43
  4.2 BOM的具体应用  43-50
第5章遗传算法在制定生产计划时的应用  50-63
  5.1 遗传算法的概述  50
  5.2 遗传算法的特点  50-51
  5.3 遗传算法的基本步骤  51-52
  5.4 遗传算法的关键参数和操作设计  52-56
    5.4.1 编码  52-53
    5.4.2 适配值函数  53-54
    5.4.3 算法参数  54
    5.4.4 遗传算子  54-56
    5.4.5 算法的终止条件  56
  5.5 遗传算法的具体应用  56-61
    5.5.1 多级退火遗传算法解CLSP  56-57
    5.5.2 CLSP的基因表示  57-58
    5.5.3 适应度函数的确定  58-59
    5.5.4 交叉算子和变异算子的确定  59-60
    5.5.5 多级退火策略  60
    5.5.6 多级退火算法的实现  60-61
  5.6 算法的实际应用  61-63
第6章结论与展望  63-65
  6.1 结论  63
  6.2 展望  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-68
作者在读期间发表的论文  68

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