面向订单汽车制造企业生产计划中若干问题的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1.绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·课题研究的背景 | 第7-8页 |
| ·课题研究的意义 | 第8页 |
| ·国内外汽车生成企业生产计划的研究现状 | 第8-12页 |
| ·制造资源计划(MPR Ⅱ)系统 | 第8-9页 |
| ·企业资源计划(ERP)系统 | 第9页 |
| ·准时制生产(JIT)系统 | 第9-10页 |
| ·约束理论(TOC)系统 | 第10页 |
| ·ERP/TOC/JIT三者的定位分析 | 第10-12页 |
| ·本文主要内容 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2.某重卡集团生产计划模式分析 | 第13-23页 |
| ·某重卡集团概况 | 第13页 |
| ·某重卡集团面向订单的生产模式 | 第13-19页 |
| ·某重卡集团生产计划制定流程 | 第13-16页 |
| ·物料需求计划 | 第16页 |
| ·车间作业计划 | 第16-19页 |
| ·某重卡集团生产计划系统分析 | 第19-22页 |
| ·企业根据订单生产,没有科学预测 | 第20-21页 |
| ·订单的优先权问题 | 第21页 |
| ·总装配车间排产问题 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3.产品市场需求预测研究 | 第23-43页 |
| ·预测对某重卡集团生产计划制定的意义 | 第23页 |
| ·预测的主要方法 | 第23-25页 |
| ·BP神经网络进行汽车需求预测的基本步骤 | 第25-30页 |
| ·网络模型的建立 | 第25-28页 |
| ·网络的学习和验证 | 第28-30页 |
| ·仿真分析 | 第30-41页 |
| ·输入输出数据的预处理 | 第32页 |
| ·仿真过程 | 第32-39页 |
| ·与灰色理论预测结果比较 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4.订单优先权分析 | 第43-51页 |
| ·灰色关联决策理论概述 | 第43页 |
| ·基于灰色关联决策的订单优先权分析 | 第43-49页 |
| ·本章小节 | 第49-51页 |
| 5.基于遗传算法的装配排产研究 | 第51-67页 |
| ·遗传算法基本理论与优势分析 | 第51-53页 |
| ·基本理论 | 第51-52页 |
| ·遗传算法优势分析 | 第52-53页 |
| ·基于遗传算法的总装配计划排产方法 | 第53-56页 |
| ·编码方案 | 第53-54页 |
| ·适应度函数 | 第54页 |
| ·遗传操作算子 | 第54-55页 |
| ·重要参数的选择 | 第55-56页 |
| ·总装配车间排产分析 | 第56-62页 |
| ·总装配车间静态排产的模型 | 第56-58页 |
| ·总装车间排产动态一致性 | 第58页 |
| ·实例应用 | 第58-62页 |
| ·分装车间排产分析 | 第62-66页 |
| ·排产问题描述 | 第62-63页 |
| ·排产数学模型 | 第63-64页 |
| ·遗传算法求解 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6.总结与展望 | 第67-69页 |
| ·论文总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第75页 |
