摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
引言 | 第8-9页 |
第1章 文献综述 | 第9-15页 |
1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.2 研究现状 | 第10-13页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
1.3 研究目的和意义 | 第13-14页 |
1.4 研究流程 | 第14-15页 |
第2章 研究方案 | 第15-17页 |
2.1 研究目标 | 第15页 |
2.2 研究内容 | 第15页 |
2.3 研究方法 | 第15-16页 |
2.4 关键问题与预期创新点 | 第16-17页 |
第3章 ERP系统及评价模型 | 第17-31页 |
3.1 ERP系统 | 第17-19页 |
3.1.1 ERP系统特点 | 第17-18页 |
3.1.2 ERP系统利弊 | 第18-19页 |
3.2 MES系统 | 第19-21页 |
3.2.1 MES的定义 | 第19-20页 |
3.2.2 MES的功能 | 第20-21页 |
3.3 数据挖掘算法 | 第21-24页 |
3.3.1 BP神经网络基本概念 | 第22页 |
3.3.2 BP神经网络 | 第22-24页 |
3.4 ERP效果评价模型 | 第24-30页 |
3.4.1 AHP模型 | 第24-25页 |
3.4.2 评价模型构建 | 第25-27页 |
3.4.3 模型求解方法 | 第27-30页 |
3.5 本章小结 | 第30-31页 |
第4章 成本管理系统改进 | 第31-55页 |
4.1 ERP、MES与成本管理系统 | 第31-33页 |
4.1.1 ERP与MES的集成 | 第31页 |
4.1.2 成本管理系统与ERP/MES的集成模型 | 第31-33页 |
4.2 ERP/MES成本管理系统 | 第33-40页 |
4.2.1 成本管理系统总体设计 | 第33-34页 |
4.2.2 成本管理系统主要功能模块设计 | 第34-39页 |
4.2.3 成本管理系统体系结构 | 第39-40页 |
4.3 成本控制预测 | 第40-50页 |
4.3.1 基于BP神经网络的成本预测模型 | 第40-42页 |
4.3.2 成本预测模型的实现 | 第42-50页 |
4.4 ERP/MES成本管理系统的评价 | 第50-54页 |
4.4.1 指标的选取 | 第50-51页 |
4.4.2 ERP/MES成本管理系统评价模型 | 第51-54页 |
4.5 本章小结 | 第54-55页 |
第5章 结论与展望 | 第55-57页 |
5.1 结论 | 第55页 |
5.2 展望 | 第55-57页 |
参考文献 | 第57-60页 |
致谢 | 第60-61页 |
学校导师简介 | 第61页 |
企业导师简介 | 第61-62页 |
作者简介 | 第62-63页 |
学位论文数据集 | 第63页 |