多品种小批量的MTO/MTS混合型企业柔性生产决策研究
| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 多品种小批量生产方式的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 汽车零部件需求预测的研究现状 | 第16页 |
| 1.2.3 柔性生产计划的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.4 研究现状总结 | 第17页 |
| 1.3 论文研究内容与创新性分析 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文创新性分析 | 第18-19页 |
| 1.4 论文研究方法与结构框架 | 第19-21页 |
| 1.4.1 论文研究方法 | 第19页 |
| 1.4.2 论文研究结构框架 | 第19-21页 |
| 第二章 BC公司控制类产品生产决策现状分析 | 第21-29页 |
| 2.1 BC公司概述 | 第21-23页 |
| 2.1.1 BC公司简介 | 第21页 |
| 2.1.2 控制类产品特点 | 第21-22页 |
| 2.1.3 AE1.1小组情况及生产线能力介绍 | 第22-23页 |
| 2.2 控制类产品需求预测现状分析 | 第23-26页 |
| 2.2.1 控制类产品需求预测的重要性 | 第23-24页 |
| 2.2.2 控制类产品需求预测现存问题及影响 | 第24-26页 |
| 2.3 控制类产品生产计划现状分析 | 第26-27页 |
| 2.4 可行性方案制定 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 BC公司控制类产品需求预测 | 第29-43页 |
| 3.1 产品需求预测常用理论和方法 | 第29-30页 |
| 3.2 控制类产品分类及预测优化产品选择 | 第30页 |
| 3.3 不同类型产品需求数据分析 | 第30-35页 |
| 3.3.1 096料号需求数据分析 | 第30-32页 |
| 3.3.2 020料号需求数据分析 | 第32-33页 |
| 3.3.3 011料号需求数据分析 | 第33-35页 |
| 3.4 控制类产品需求预测模型的构建 | 第35-37页 |
| 3.4.1 定时定量订单产品的需求预测方法确定 | 第35-37页 |
| 3.4.2 稳定性需求订单产品的预测方法确定 | 第37页 |
| 3.5 控制类产品需求预测结果分析 | 第37-41页 |
| 3.5.1 定时定量订单产品的需求预测 | 第37-39页 |
| 3.5.2 稳定性需求订单产品的需求预测 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 BC公司的MTO/MTS柔性生产计划制定 | 第43-65页 |
| 4.1 控制类产品柔性生产计划问题描述 | 第43-44页 |
| 4.2 控制类产品柔性生产计划模型建立 | 第44-48页 |
| 4.2.1 符号说明与参数索引 | 第44-45页 |
| 4.2.2 模型描述与建立 | 第45-46页 |
| 4.2.3 柔性生产计划模型转换 | 第46-48页 |
| 4.3 蚁群算法设计 | 第48-54页 |
| 4.3.1 蚁群算法逻辑流程 | 第49-51页 |
| 4.3.2 蚁群路径选择子模型 | 第51页 |
| 4.3.3 蚁群信息素更新子模型 | 第51-52页 |
| 4.3.4 路径启发因子子模型 | 第52-54页 |
| 4.4 BC企业柔性生产计划制定 | 第54-63页 |
| 4.4.1 不确定参数处理 | 第54-55页 |
| 4.4.2 企业生产参数设定 | 第55-58页 |
| 4.4.3 蚁群算法求解结果分析 | 第58-61页 |
| 4.4.4 柔性生产计划优化结果效益分析 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 不同情境柔性生产计划效益分析 | 第65-77页 |
| 5.1 不确定生产参数对柔性生产计划的影响分析 | 第65-67页 |
| 5.2 需求变动对生产计划的影响分析 | 第67-74页 |
| 5.2.1 必须接受订单变动对生产计划的影响分析 | 第68-70页 |
| 5.2.2 拟接受订单变动对生产计划的影响分析 | 第70-74页 |
| 5.3 预测可信度对生产计划的影响分析 | 第74-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 研究结论 | 第77-78页 |
| 6.2 后续展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
