| 中文摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本文的主要研究工作和创新点 | 第11-13页 |
| 1.3 论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关领域文献综述 | 第15-40页 |
| 2.1 冶金企业生产管理发展现状 | 第15-19页 |
| 2.1.1 国外冶金企业生产管理发展现状 | 第15页 |
| 2.1.2 国内冶金企业生产管理发展现状 | 第15-18页 |
| 2.1.3 国内外冶金行业生产经营管理比较研究 | 第18-19页 |
| 2.2 冶金企业信息化研究进展 | 第19-32页 |
| 2.2.1 面向冶金企业的集成制造系统体系结构 | 第23-26页 |
| 2.2.2 面向冶金企业的集成制造系统发展趋势 | 第26-32页 |
| 2.3 本体论及其应用研究进展 | 第32-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于本体的虚拟企业知识模型 | 第40-61页 |
| 3.1 基于知识的虚拟企业体系结构 | 第40-41页 |
| 3.2 虚拟企业本体建设 | 第41-50页 |
| 3.2.1 虚拟企业本体建设需求分析 | 第42-45页 |
| 3.2.2 虚拟企业本体元模型 | 第45-50页 |
| 3.3 虚拟企业领域本体知识库 | 第50-55页 |
| 3.4 钢铁企业并购重组知识本体 | 第55-58页 |
| 3.5 实施案例 | 第58-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于领域本体的虚拟企业集成 | 第61-78页 |
| 4.1 基于本体知识库的异构数据集成 | 第61-68页 |
| 4.1.1 基于本体元模型的数据索引模型 | 第61-64页 |
| 4.1.2 基于本体元模型的数据查询算法 | 第64-66页 |
| 4.1.3 钢铁企业并购重组信息集成典型应用 | 第66-68页 |
| 4.2 基于本体知识库的异构系统集成 | 第68-72页 |
| 4.2.1 遗产系统及其封装 | 第68-70页 |
| 4.2.2 基于工作流的松耦合（SOA）企业集成 | 第70-72页 |
| 4.3 钢铁企业集团集成应用实施案例 | 第72-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 基于本体的钢铁企业需求管理生产计划执行 | 第78-97页 |
| 5.1 基于本体的钢铁企业需求模型 | 第78-81页 |
| 5.1.1 钢铁企业集团产品本体元模型 | 第78-79页 |
| 5.1.2 钢铁企业集团产品本体描述 | 第79-80页 |
| 5.1.3 基于本体的产品需求预测方法 | 第80-81页 |
| 5.2 基于黑板的多 Agent 的集团企业生产计划执行 | 第81-86页 |
| 5.2.1 集团企业排产的黑板结构 | 第81-82页 |
| 5.2.2 黑板模型中的事件机制 | 第82页 |
| 5.2.3 黑板模型中的类声明 | 第82-84页 |
| 5.2.4 黑板模型中的形式化规则 | 第84-86页 |
| 5.3 钢铁企业集团生产执行案例分析 | 第86-96页 |
| 5.3.1 集团企业的排产实例 | 第86-89页 |
| 5.3.2 集团企业的排产运行 | 第89-94页 |
| 5.3.3 集团企业的排产分析 | 第94-96页 |
| 5.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 集团化钢铁企业需求管理建模与实现 | 第97-105页 |
| 6.1 ARIMA 模型简介 | 第97-98页 |
| 6.2 面向钢铁行业需求预测的季节模型 | 第98-100页 |
| 6.3 需求预测模型的求解 | 第100-101页 |
| 6.4 使用钢铁企业历史销售数据进行实证分析 | 第101-104页 |
| 6.4.1 对数据 TDDATA 的分析 | 第102页 |
| 6.4.2 对 TDDATA 建立乘积季节性 ARIMA 模型 | 第102-103页 |
| 6.4.3 利用模型对 TDDATA 进行预报 | 第103-104页 |
| 6.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 第七章 总结与展望 | 第105-108页 |
| 7.1 总结 | 第105-106页 |
| 7.2 展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117页 |