| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 前言 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 存在问题与研究趋势 | 第12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-14页 |
| 2 工效与标准时间概述 | 第14-23页 |
| 2.1 工效与标准时间的定义 | 第14页 |
| 2.2 标准时间的构成 | 第14-16页 |
| 2.3 标准时间的制定要求 | 第16页 |
| 2.4 标准时间的制定步骤 | 第16-19页 |
| 2.5 观测时间的测定方法 | 第19-23页 |
| 3 制造业物流拣货现状及流程分析 | 第23-32页 |
| 3.1 制造业物流拣货现状 | 第23-24页 |
| 3.2 制造业物流拣货内容与方式 | 第24-25页 |
| 3.3 S公司原材料仓库的拣货区域分布 | 第25-26页 |
| 3.4 S公司原材料仓库拣货流程分析 | 第26-32页 |
| 4 制造业物流拣货工效之标准时间计算模型 | 第32-55页 |
| 4.1 模型建立前提条件 | 第32页 |
| 4.2 观测时间的测定 | 第32-43页 |
| 4.2.1 周转箱货架区域拣货 | 第33-37页 |
| 4.2.2 托盘货架区域拣货 | 第37-40页 |
| 4.2.3 垂直立柜区域拣货 | 第40页 |
| 4.2.4 单件与多件产品观测时间模型的建立及扩展 | 第40-43页 |
| 4.3 确定宽放率 | 第43页 |
| 4.4 确定误差修正系数 | 第43-55页 |
| 4.4.1 传统的观测时间评定法 | 第43-44页 |
| 4.4.2 基于BP神经网络的观测时间评定法 | 第44-45页 |
| 4.4.3 修正系数的计算过程 | 第45-54页 |
| 4.4.4 多件产品标准时间模型的建立 | 第54-55页 |
| 5 结论 | 第55-56页 |
| 6 展望 | 第56-57页 |
| 7 参考文献 | 第57-62页 |
| 8 论文发表情况 | 第62-63页 |
| 9 致谢 | 第63页 |