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面向钢铁混合加工作业的资源分配方法研究

作　者: 周国防
导　师: 蒙秋男
学　校: 大连理工大学
专　业: 物流工程
关键词: 资源分配混合加工作业 BP神经网络粗糙集钢铁
分类号: F426.31
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 21次
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内容摘要

近些年来,钢铁原材料价格持续上升,钢铁行业的利润被不断压缩,为了能够在竞争中占领先机,加强成本控制成为钢铁企业的必经之路。钢铁企业成本控制的一个重要方面是要优化资源配置。随着企业成本管理力度的细化,原有资源配置方法已经不能满足企业的要求。面向订单生产的钢铁企业实际生产过程中,由于受到产品订单量、设备生产能力等因素的影响,在加热、退火等工序出现混合加工的情况。期末进行成本核算时,混合加工作业的资源分配成为精确计算产品成本的关键。由于混合加工过程复杂,成本动因难以确定,传统的动因系数法不再适用。基于以上原因,本文对钢铁混合加工作业的资源分配方法进行了研究。论文在研究钢铁企业资源分配现状的基础上,通过分析钢铁企业生产流程的特点,找出了混合加工发生的作业,建立混合加工作业资源分配模型。通过数学方法直接建立资源消耗与影响因素之间的关系,通过对混合作业参数的度量得到相应成本对象消耗的资源,避免了利用动因系数法分配造成的产品成本失真。针对作业资源消耗影响因素众多,成本对象划分不准确的问题,采用粗糙集方法对资源消耗影响因素进行属性约简,剔除冗余属性,确定了必要影响因素,为成本对象的划分提供依据。通过构建BP神经网络模型,建立资源消耗量与影响因素之间的关系,并预测混合加工情况下的资源消耗量,完成对资源消耗的分配。论文通过实例验证了粗糙集属性约简和BP神经网络预测方法的可行性,为钢铁混合加工作业资源分配提供了方法支持,为企业优化成本控制提供帮助。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-25
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 研究问题的提出  10-11
  1.3 研究意义  11
  1.4 相关理论研究  11-23
    1.4.1 作业成本法原理  11-13
    1.4.2 资源分配理论  13-15
    1.4.3 成本预测理论  15-19
    1.4.4 属性约简理论  19-23
  1.5 论文的研究目的和研究内容  23-25
    1.5.1 研究目的  23-24
    1.5.2 研究内容  24-25
2 钢铁混合加工作业资源分配模型研究  25-31
  2.1 钢铁企业生产流程特点  25-26
  2.2 钢铁企业资源分配现状  26-28
  2.3 混合加工作业资源消耗分配模型  28-31
    2.3.1 模型概述  28-29
    2.3.2 模型假设  29
    2.3.3 建立模型  29-31
3 资源消耗影响因素确定  31-38
  3.1 面向作业的资源消耗影响因素分析  31-32
  3.2 基于粗糙集的资源消耗影响因素确定  32-35
    3.2.1 资源消耗影响因素的粗糙集决策系统构建  32-33
    3.2.2 基于粗糙集的资源消耗影响因素约简方法  33-35
  3.3 实例应用  35-37
  3.4 本章小结  37-38
4 基于BP神经网络的钢铁混合加工作业资源消耗预测  38-49
  4.1 作业资源消耗的BP神经网络模型  38-40
  4.2 作业资源消耗的BP神经网络结构设计  40-42
    4.2.1 网络层数设计  40
    4.2.2 各层节点数的设计  40
    4.2.3 传递函数的设计  40-41
    4.2.4 训练算法的设计  41-42
  4.3 基于BP神经网络的混合加工资源消耗预测方法  42-44
  4.4 实例应用  44-48
  4.5 本章小结  48-49
结论  49-51
参考文献  51-53
致谢  53-54

面向钢铁混合加工作业的资源分配方法研究

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