基于数据驱动的钢铁冷轧库存问题建模及软件系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 问题研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 问题研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 钢铁库存问题研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 鲁棒优化理论研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文主要内容和研究路线 | 第19-23页 |
| 1.3.1 本文主要内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文研究路线 | 第20-23页 |
| 第2章 钢铁冷轧库存问题分析 | 第23-31页 |
| 2.1 冷轧工艺流程与库存关系 | 第23-25页 |
| 2.2 钢铁冷轧库存控制问题 | 第25-27页 |
| 2.2.1 冷轧库存形成原因 | 第25-26页 |
| 2.2.2 冷轧库存控制作用 | 第26-27页 |
| 2.2.3 冷轧库存问题分类 | 第27页 |
| 2.3 钢铁冷轧生产库存优化 | 第27-30页 |
| 2.3.1 冷轧库存问题描述 | 第27-29页 |
| 2.3.2 冷轧库存优化考虑因素 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于数据驱动的库存关系分析 | 第31-43页 |
| 3.1 数据驱动概述 | 第31-32页 |
| 3.2 机组物料损耗 | 第32-36页 |
| 3.2.1 物料损耗分析 | 第32-33页 |
| 3.2.2 数据驱动计算物料损耗率 | 第33-36页 |
| 3.3 需求不确定性 | 第36-42页 |
| 3.3.1 需求不确定性分析 | 第36页 |
| 3.3.2 统计学分析随机需求 | 第36-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 钢铁冷轧库存问题建模与求解 | 第43-61页 |
| 4.1 确定性库存模型 | 第43-48页 |
| 4.1.1 符号定义 | 第43-44页 |
| 4.1.2 数学模型 | 第44-47页 |
| 4.1.3 模型特点 | 第47-48页 |
| 4.2 鲁棒优化库存模型 | 第48-54页 |
| 4.2.1 辅助问题建立 | 第50页 |
| 4.2.2 不确定阀值约束分析 | 第50-51页 |
| 4.2.3 对偶理论应用 | 第51-54页 |
| 4.3 带有能力约束的鲁棒优化库存模型 | 第54-57页 |
| 4.4 数值实验 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 冷轧生产库存绩效管理系统开发 | 第61-73页 |
| 5.1 决策支持系统分析 | 第61-64页 |
| 5.1.1 系统需求分析 | 第61-63页 |
| 5.1.2 业务流程分析 | 第63-64页 |
| 5.1.3 数据流程分析 | 第64页 |
| 5.2 决策支持系统设计 | 第64-66页 |
| 5.2.1 功能结构设计 | 第64-66页 |
| 5.2.2 数据库设计 | 第66页 |
| 5.3 决策支持系统功能实现 | 第66-72页 |
| 5.3.1 系统主工作区 | 第67页 |
| 5.3.2 钢卷信息管理模块 | 第67-68页 |
| 5.3.3 库存信息分析模块 | 第68-69页 |
| 5.3.4 绩效管理配置功能 | 第69-70页 |
| 5.3.5 绩效指标统计模块 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 结束语 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
