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基于JIT生产模式的汽车标准件企业的生产计划与控制研究

作　者: 张莺
导　师: 李淑娟
学　校: 西安理工大学
专　业: 工业工程
关键词: 准时制生产订单评价流水车间调度粗糙集遗传算法
分类号: U468
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 168次
引　用: 3次
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内容摘要

随着市场竞争的日趋激烈,以顾客订单为导向的生产已成为现代工业的主要生产模式。准时制生产JIT (Just In Time)正是为应对这一挑战而提出的。而如何实现准时交货,怎样将作业的生产计划分解到具体机器上,如何寻找合理的调度方案,实现客户希望的完工期与工厂实际的完成时间相一致,以求资源与任务之间合理高效地匹配,这是一个复杂的问题。订单分析与处理是JIT生产模式中关键课题,对全面增强企业应变能力和市场竞争力有着十分重要的意义。为了适应激烈的竞争,企业必须充分利用有限的人力财力资源,按照客户订单快速组织生产,以保证其市场的占有率。本文以陕西方圆汽车标准件生产企业为背景,分析了企业的特点及其订单处理方面现状,建立了订单评估的准则。采用粗糙集理论对评估指标进行约简,提出了基于TOPSIS的评估方法,确定各个订单的相对贴近度值,进而获得订单的优先顺序。针对准时化生产,建立了流水车间调度模型,选择提前／拖期的惩罚作为目标函数,采用遗传算法进行求解,并将订单评估的结果应用于流水车间的调度过程中。控制各作业的完工期与交货期,使其偏离程度最小。得到各个任务准确的开工时间,从而可以准确控制原材料的入库时间,减少存储费用,加速物料与资金的流通速度,提高生产效率；此外,各作业的完工期与交货期偏离程度达到最小,在因延迟交货方面所受到的惩罚也会最小。这从存储成本与惩罚成本两个方面保证了企业成本的最小化,为实现准时化生产了奠定基础。在上述分析和研究的基础上,采用Java语言和SQL数据库实现了基于JIT生产模式的背景企业的信息化系统的若干功能。以合同订单管理、生产调度、物资管理部分为重点,最终通过实际使用和算例验证了系统的可行性和稳定性。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-16
  1.1 选题背景  8
  1.2 基于JIT生产模式的生产调度问题的研究现状  8-14
    1.2.1 准时化生产方式  8-10
    1.2.2 调度在企业中的作用  10-11
    1.2.3 JIT环境下的生产调度问题的国内外研究现状  11-14
  1.3 论文的主要研究工作  14-16
    1.3.1 论文的选题意义  14
    1.3.2 论文研究的主要内容  14-16
2 企业特点与业务流程分析  16-24
  2.1 研究背景  16-17
    2.1.1 企业介绍  16
    2.1.2 企业特点  16-17
  2.2 企业内部业务流程  17-20
    2.2.1 企业部门职责介绍  17-19
    2.2.2 业务流程图  19
    2.2.3 流程分析  19-20
  2.3 订单管理和生产管理  20-23
    2.3.1 订单生产对生产计划的要求  20-21
    2.3.2 生产运作管理  21-23
  2.4 本章小结  23-24
3 基于粗糙集理论和TOPSIS法的订单评估方法  24-40
  3.1 问题的提出  24
  3.2 订单评估的影响因素及评价准则  24-26
    3.2.1 影响产品订单评估的因素  24-25
    3.2.2 订单评估方法的评价准则  25-26
  3.3 评价方法描述与设计  26-33
    3.3.1 评估方法描述  26-27
    3.3.2 层次分析法  27-28
    3.3.3 信息系统中属性值的处理  28-29
    3.3.4 粗糙集理论  29-32
    3.3.5 基于TOPSIS的订单评价方法  32-33
  3.4 实例分析  33-39
    3.4.1 订单评估背景资料  33-34
    3.4.2 订单处理系统订单评价指标体系的建立  34
    3.4.3 评估订单的信息管理系统模型  34-36
    3.4.4 订单评价指标的约简  36-37
    3.4.5 指标权重的确定  37
    3.4.6 基于TOPSIS法的订单综合评价  37-39
  3.5 本章小结  39-40
4 基于订单评估的流水车问调度算法  40-56
  4.1 流水车间生产调度问题  40
  4.2 遗传算法简介  40-48
    4.2.1 遗传算法的生物学背景  40-41
    4.2.2 遗传算法的处理流程  41-42
    4.2.3 遗传算法的基本概念  42-43
    4.2.4 适应度函数  43-44
    4.2.5 遗传算法的基因操作  44-47
    4.2.6 遗传算法的控制参数设定  47
    4.2.7 遗传算法的特点  47-48
  4.3 流水车间系统调度模型与算法实现  48-55
    4.3.1 将订单评估结果运用到流水车间的调度问题  48-51
    4.3.2 算法描述  51-53
    4.3.3 实例分析  53-55
  4.4 本章小结  55-56
5 系统功能实现  56-68
  5.1 系统所需功能及实现环境  56
  5.2 MVC技术  56-59
    5.2.1 MVC技术介绍  56-57
    5.2.2 MVC技术的使用  57-59
  5.3 系统实现  59-67
    5.3.1 系统数据库  59-60
    5.3.2 系统业务界面  60-67
  5.4 本章小结  67-68
6 结论与展望  68-70
  6.1 结论  68
  6.2 发展与展望  68-70
致谢  70-71
参考文献  71-73
攻读硕士学位期间发表论文及参与项目  73

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