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面向制造企业信息集成系统的制造执行系统研究

摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第一章 绪论第13-20页
   ·选题背景及意义第13-14页
   ·制造执行系统概述第14-18页
     ·制造执行系统的内涵第14-15页
     ·制造执行系统的发展状况及存在的问题第15-18页
   ·本文研究内容第18-20页
第二章 面向制造企业信息集成系统的制造执行系统第20-37页
   ·制造企业信息集成系统的组成第20-23页
     ·企业资源计划系统第20-21页
     ·工程设计系统第21-22页
     ·车间底层控制第22页
     ·信息集成支撑系统第22-23页
   ·面向制造企业信息集成系统的制造执行系统的体系结构第23-26页
     ·制造执行系统体系结构的确定第23-25页
     ·基于Windows DNA的制造执行系统的体系结构第25-26页
   ·面向制造企业信息集成系统的制造执行系统的功能模型第26-36页
     ·IDEF0方法简介第26-28页
     ·基于IDEF0方法的制造执行系统活动模型第28-33页
     ·制造执行系统的功能框架模型第33-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 面向制造企业信息集成系统的制造执行系统设计第37-49页
   ·制造企业信息集成系统框架下的制造执行系统设计第37-40页
     ·制造企业信息系统间的信息交互第37-38页
     ·制造执行系统的设计步骤和方法第38-40页
   ·机械加工车间的生产管理控制流程第40-42页
   ·制造执行系统设计第42-48页
     ·制造执行系统的功能模块划分第42-43页
     ·制造执行系统的数据流程图第43-44页
     ·制造执行系统的E-R图第44-46页
     ·制造执行系统的数据基表第46-48页
   ·本章小结第48-49页
第四章 面向制造企业信息集成系统的车间调度研究第49-70页
   ·车间调度问题概述第49-50页
     ·车间调度的内涵第49页
     ·车间调度的发展过程、研究现状及存在的问题第49-50页
   ·面向制造企业信息集成的车间调度关键技术研究第50-54页
     ·OMES-JSS问题的提出第50-51页
     ·OMES-JSS系统集成框图第51-53页
     ·OMES-JSS系统调度子系统的实现方法第53-54页
   ·基于神经网络-遗传算法实现OMES-JSS系统的研究第54-65页
     ·基于神经网络-遗传算法实现OMES-JSS系统的基本思路第54-56页
     ·基于神经网络求解多工艺加工路线第56-60页
     ·基于遗传算法求解多工艺路线车间调度第60-65页
   ·实例研究第65-69页
   ·本章小结第69-70页
第五章 制造执行系统的开发方法第70-80页
   ·制造执行系统的开发方法第70-72页
     ·传统的制造执行系统开发方法第70页
     ·基于构件重构制造执行系统的开发方法第70-72页
   ·基于构件重构制造执行系统的策略第72-75页
     ·构件和构件库的含义第72页
     ·基于构件重构制造执行系统的步骤第72-73页
     ·基于构件重构制造执行系统的实现方法第73-75页
   ·基于构件重构制造执行系统的应用实例第75-79页
   ·本章小结第79-80页
第六章 结论与展望第80-82页
   ·结论第80页
   ·展望第80-82页
参考文献第82-87页
攻读学位期间取得的研究成果第87-88页
致谢第88页

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