一、生产调度管理系统在企业生产管理中的应用（论文文献综述）
韩璐[1]（2021）在《制造企业供应链数字化转型机理与决策模型》文中认为在数字化时代,零售商、分销商以及最终消费者对供应链的期待越来越高。为了满足客户需求并帮助企业实现数字化运营,供应链管理需要进行数字化转型。然而,对于生产环节众多、管理内容复杂的制造企业来讲,供应链的数字化转型是一项极为艰难的任务。转型方案与业务需求脱节、转型管理效率低下等原因致使很多实践以失败告终。关于制造企业供应链的数字化转型问题,目前行业和学术界的研究成果往往将管理、技术以及组织支持相混淆,对转型驱动要素、转型机理、转型研究方法以及转型管理方案尚无清晰的认识和有效的建议。针对这一现状,本文从管理层面对以上不足展开深入研究,帮助制造企业对供应链数字化转型形成理论认识与进行科学管理。本文从制造企业供应链数字化转型的难点出发,以供应链管理理论、信息管理理论和系统工程理论为理论基础,提出制造企业供应链数字化转型的三个关键驱动要素,即数据管理（对数据资源的获取与管理）、信息融合（对信息到相关决策点的可达性管理）以及智能优化（对数字化供应链管理点的系统性优化）,构建转型驱动机理概念模型,并分析运作管理中三个驱动要素的内在联系,对制造企业供应链数字化转型的管理思想进行系统阐述,所提出的观点得到了上市公司真实数据的实证支持。另外,本文提出了制造企业供应链数字化转型驱动要素的研究方法,为驱动要素的深入研究提供思路指导。基于所提出的制造企业供应链数字化转型机理和转型驱动要素研究方法,本文对每一个驱动要素展开了进一步研究。首先为驱动要素构建完整的管理内容体系,帮助制造企业明确驱动要素的管理范围。然后针对驱动要素关键问题的管理需求构建决策模型,依据建模结果制定驱动要素的管理方案。最后结合驱动要素的数字化属性,提出管理方案中不同对象的管理策略,帮助企业实现驱动要素的高效管理。实例分析章节的模型计算结果表明,本文所提出的数据管理决策模型对数据的相对重要性具有良好的区分度,所提出的信息融合仿真模型对信息的关联性具有良好的识别能力,所提出的智能优化决策模型对决策效用的提升具有良好的规划能力。本文的创新成果主要体现在3个方面:（1）阐明了制造企业供应链数字化转型驱动机理。现有研究供应链数字化转型影响因素尚不完整或者分散于人力资源等供应链管理之外的领域,对供应链数字化转型中的管理分析不够聚焦与完善,缺乏综合性研究视角。为了分析制造企业供应链数字化转型管理问题,本文从供应链管理的本质出发,结合数字化特点与信息管理学理论,对制造企业供应链数字化转型的影响因素进行分析和归纳,系统性地提出了制造企业供应链数字化转型的驱动要素——数据管理、信息融合以及智能优化,构建了转型驱动机理概念模型,探讨了驱动要素的运作机理与递进关系,从理论角度阐明了制造企业供应链数字化转型的基本原理,并且通过上市公司的真实数据,使用Malmquist指数法和回归分析法对所提出的驱动要素和驱动机理进行验证,进一步证明了本文所提出驱动要素和驱动机理的有效性。（2）构建了制造企业供应链数字化转型数据管理决策模型。现有文献对于制造企业供应链数字化转型中数据管理方面的讨论多为定性分析,没有考虑投入产出效率问题。为了提升数据管理效率、有效分配企业资源和精力,本文针对数据管理的方案制定问题,建立了数据管理体系,构建了基于DEMATEL方法和HOQ方法的数据管理决策模型,从信息需求决定数据需求的角度,对数据的相对重要性进行区分,依据结果提出数据的分级管理方案,并且结合数据管理的数字化属性提出不同分级中数据的管理建议,从而实现对制造企业供应链数字化转型中数据的高效管理。（3）构建了制造企业供应链数字化转型智能优化决策模型。以往对于制造企业供应链数字化转型中管理决策方面的研究多为单一管理点的决策效率提升,没有考虑所有管理点的整体决策效率问题。为了系统性地提升智能优化的决策效率,以及帮助企业在有限的计算能力与众多优化需求之间取得平衡,本文针对智能优化的路径规划问题,建立了智能优化体系,构建了基于ISM方法和NK模型的智能优化决策模型,从系统结构、优化目标、决策效用三个角度对所构建的智能优化分析系统进行建模与仿真,求解出提升整体决策效用的最佳优化路径作为智能优化的路径方案,从而实现对制造企业供应链数字化转型智能优化的高效管理。本研究针对制造企业供应链数字化转型缺乏理论指导的问题提出了转型驱动机理;针对转型驱动要素管理的深入研究问题形成了转型驱动要素研究方法;针对转型管理内容零散不全问题构建了驱动要素的内容体系与架构;针对转型管理效率问题分别构建了转型驱动要素决策模型与管理方案。综上所述,本文从管理与决策的角度为制造企业供应链数字化转型建立了一套完整的基本思想和管理方案,有利于构建制造企业供应链数字化转型理论;有利于建立制造企业供应链数字化转型管理体系;并且有利于提升制造企业供应链数字化转型管理效率。
党帆[2]（2021）在《袜品智能生产调度系统设计与开发》文中指出日益增加的订单量和繁琐的订单种类,使得袜企面临了新的市场考验。引进自动化生产,建立健全袜品企业生产管理系统,已经成为各个袜企应对机遇挑战的首选。本文基于该背景,分析了袜品行业的国内外研究,针对袜业数字化转型升级的需求,在袜品智能生产线设备配置的基础上,对其生产调度系统进行了设计规划,对系统中的核心模块订单信息管理进行了详细设计,建立数学模型对袜品订单完成时间进行了分析,开发了该模块中的订单分配和设备分配模块并进行了实例验证。完成的具体工作如下:（1）基于袜品智能生产线设备配置,建立了智能生产调度系统的架构,对智能调度系统中的订单管理模块进行了详细的设计,提出订单分配原则及流程,包括订单信息预处理、订单信息计算分配、订单信息结果导出等功能模块,生成了基于订单的设备配置表;（2）根据车间现状,计算生产过程中设备的生产能力,分析工序所需的时间,以订单完成时间为目标,建立生产线数学模型,实现了订单完成的可行性判定,生成了基于设备配置的生产线运行调度表,为生产管理人员业务提供决策依据;（3）采用SQL server语句建立了袜品智能生产调度系统的数据库,通过C#语言开发了袜品智能生产调度的订单管理模块、设备规划模块和订单完成可行性模块以及数据库日常维护;（4）通过订单顺序排序、织袜时间计算、设备调度计算的生产实例,验证了所开发软件的功能。证明了本文所提出的袜品智能生产调度系统能有效解决袜品行业生产信息化管理所面临的问题,所开发的软件切实可行,对企业的袜品生产具有实用价值。
陈中江[3]（2021）在《A公司生产管理的智能化研究》文中认为该论文聚焦在A公司热敏打印头产品的生产管理智能化的研究课题,A公司从进入热敏打印头行业开始,凭借一定的产品研发能力、借助中国改革开放初期的劳动力成本优势和巨大的消费市场,在行业中成为领军企业,目前占全球70%市场份额,集团也将该产品视为重要的拳头产品。但是随着企业用工成本、运营成本的不断增加,市场对单一品种的大批量使用需求的减少,又伴随着新兴互联网技术的发展、加工设备的升级换代,A公司面临着多品种小批量生产需求形势下的交货期保证困难、人工检查的质量波动大、劳务成本高、设备老化和维护不及时导致的设备综合效率低下等问题。A公司的生产管理由于一直沿用传统的生产方式,在交货期、产品质量、停机率等管理指标上,越来越多的突显出各种问题。如何才能在竞争激烈的市场环境中立于不败之地?生产管理智能化的转型升级势在必行。本文把相关生产行业面临类似问题的解决方案进行研究,结合A公司热敏打印头产品的生产工艺特点、以及互联网科技领域里信息化、数字化、智能化的技术发展和应用情况,结合企业生产管理中主要管理指标和管理方法,给出了生产管理的智能化解决方案,解决A公司热敏打印头产品生产中出现的交货期、产品质量、停机率需要改进的问题。同时本论文对其他的生产加工行业多品种小批量的生产管理智能化也能提供一定的借鉴意义。本文一共分为五个部分:第一部分为绪论,阐述了本文研究的背景以及研究意义;第二部分为理论综述,通过对生产管理智能化的理论和技术基础的研究、利用CPS信息物理系统为平台,依托信息化、数字化、智能化的技术发展,构建相关理论和技术基础,这也成为A公司热敏打印头产品实现生产管理智能化的理论和技术基础;第三部分来概述A公司热敏打印头产品概况和A公司生产管理突显的问题,并进行分析;第四部分,对A公司热敏打印头产品的生产管理智能化提供解决思路和解决方案,同时进行了合理性、可行性的研究;第五部分提出企业的资金、组织人员、管理流程标准化以及IT信息化的保障措施,保证解决方案能够有效实施和落地。
孙斌[4]（2021）在《模具车间生产管控系统的开发》文中提出模具制造业是制造业中的重要组成部分,拥有大量的数控加工机床与其他资源,将这些资源进行合理整合,对模具车间的生产进行高效率的管理和控制,显得尤为突出。模具企业具有单件小批量生产特点,模具订单的随机性和生产过程的不确定性直接导致模具生产车间的整个生产流程不能得到最有效最及时的管理和控制,因此模具车间的生产管控显得尤为重要。在对模具企业的调研,与对模具车间生产业务与管理流程的分析上,本文重点研究内容如下:1.模具车间的工作流建模和模具车间生产业务流程优化。从模具企业的当前运行出发建立工作流模型,论述并展示其相关部门、相关资源、相关信息、相关过程。在此基础之上,采用并行工程思想,优化模具车间生产业务流程,给出优化后的模具车间生产业务流程图。2.分析模具车间生产任务调度的方法。从模具企业加工效率出发,为使车间生产设备闲置时间尽可能最少,提出基于模具车间的生产排程算法解决生产任务排程问题。并在此基础上,提出一种基于多级优先调度规则的算法解决模具车间加工工件工序调度问题,给出总体算法流程图。在对静态车间算法的研究基础之上,给出解决动态车间问题的关键技术,即将动态过程划分成静态区间去进行求解。3.对模具车间生产管控系统设计。以模具企业的特点为基础建立系统总结架构,给出系统总体架构图,并在此基础上对模具车间系统功能建模,给出工艺管理、生产管理、生产调度等重要模块的详细功能模型。对系统数据库进行详细设计,建立模具车间生产管控系统各个实体间的关系,对部分重要实体进行详细描述。将理论与实际相结合,实现了模具车间生产管控系统,并进行应用效果验证,列举零件工艺路线、生产项目创建、采购计划创建、车间生产调度计划应用效果图。
管淑慧[5]（2021）在《国有企业内部审计职能定位与升级路径》文中指出当前,许多国有企业都建立了包含内部审计的现代企业管理制度。但是国有企业的内部审计工作还存在一些问题。在国家相关政策下,国有企业的内部审计面临着升级的挑战。文章分析了当前国有企业内部审计职能定位与升级中存在的问题,并提出了国有企业应当改善内部审计形象、细化职能定位、注重内外部风险的管控、建立新型增值型内部审计体系,以切实提高国有企业的整体效益。
宋宸[6]（2019）在《基于大数据的合肥轨道运营管理信息化研究》文中研究说明城市轨道交通作为城市公共交通的主干线,具有准时、安全、舒适、快速、绿色等众多特点,是未来人口密集城市公共交通发展的发展趋势。在互联网和信息技术快速发展的今天,轨道交通企业实现运营管理信息化是必然趋势,但随之产生的海量数据给企业利用和管理带来了新的挑战,大数据技术的快速发展为解决传统数据管理可靠性差、效率低提供了途径。Hadoop作为云计算大数据分析的主流开发平台,利用开源分布式数据处理架构,已被广泛采用于不同行业的大数据处理、分析。Hadoop所具备的可靠性强、性价比高、性能强、扩展性好等特点,适用于轨道交通专业众多、数据量大现状,为轨道交通面临问题提供解决方案。以合肥轨道运营管理信息化建设为研究对象,依据诺兰模型,指出目前合肥轨道交通信息化建设正处于数据管理阶段,信息系统开始从支持各子系统发展到在数据库支持下的综合性系统。对合肥轨道运营管理信息化的现状问题进行了详细分析,认为仍存在数据接口不统一、信息系统反应滞后、组织架构和业务重组不彻底、信息管理人才缺失问题。提出运用Hadoop构建运营管理大数据处理、分析平台,提高轨道交通数据分析能力,提出依托大数据平台进行的相关分析应用探索。最后提出相应的保障措施,认为合肥轨道应通过规范数据标准、优化组织架构及业务重组、配齐专业管理人员,同时要科学决策,规避信息化建设风险,保证企业的可持续性发展。
李琳[7]（2020）在《遗传算法在任务生产中物资调度管理中的应用研究》文中研究说明随着科学技术的不断发展,很多的生产制造过程都是由机械化设备来完成,之前常用的人工生产方法已逐渐的被新型技术以及设备所取代,然而很多的公司在管理形式和方式上却跟不上。采用信息化的手段来对生产资源、生产流程进行科学的调度处理,本文主要就是围绕这一需求而展开研究的,内容大致如下:首先,确定系统的技术选型:JavaEE、Spring MVC和Oracle。深入剖析业务流程,提取业务实体,构建业务流程和数据流,借助用例图来实施需求调研,确定系统功能需求:生产任务、生产工序管理、生产领料管理、生产调度管理以及生产产品管理。系统必须满足200个并发访问,响应时间要控制在5s以内,资源占有率要控制在40%以下。采用分层架构思想将系统分为不同的层次和模块,同时在内部采取封装处理,只需借助相应的接口即可实现交互,在确保内部独立性的同时,又确保了系统的整体性。其次,生产制造企业资源有限,生产任务非常多,而且需要根据客户需求设计生产工艺,生产任务一旦安排不合理,不仅造成资源的浪费,而且耽误生产进度。为此,论文采用遗传算法对生产任务进行科学合理的安排和调度。论文基于项目管理、制造资源计划和最优化生产技术的生产管理理念建立了工序作业计划与调度总体模型,并且给出了该模型的图形表示和它在车间作业活动中的应用。基于工作中心将其看作基本单元,构建车间制造资源模型,通过控制理论思想,构建工序作业模型,以此为指导思想,建立数据流图,模拟车间生产活动的实际过程。最后,正式开始设计系统,采用时序图对具体功能的操作流程进行描述,并从概念模型和物理模型两个角度介绍了系统数据库的设计过程。对系统进行编程实现,给出典型功能的运行效果展示,并从功能测试、性能测试以及应用效果分析等角度对该系统的应用情况进行了分析,通过结果可知,该系统满足了实际的操作需求。从某种程度上而言,深入剖析生产调度系统,存在着至关重要的实际意义,不仅提高了生产效率,而且实现了对各类资源的科学调度和生产任务的科学安排,能够极大提高生产效率,避免资源的浪费。在模型基础上采用一些实用的算法,重点解决工序作业计划与调度问题,避免了资源冲突,并且实现了资源并发运行使用,对生产制造企业而言,具有非常重要的指导意义。
陈俊凯[8]（2020）在《板式定制家具企业排产管理信息化研究》文中提出随着经济的快速发展以及人民生活水平的日益提升,消费者对家具的个性化需求与日俱增。但是,整体来看,我国板式定制家具行业发展仍未完全摆脱粗放型增长模式,分散的车间数据仍依靠人工反馈,严重制约着排产管理的高效性。为了实现合理、有效的板式定制家具企业生产计划排配,以及计划管理人员对计划进程的实时管控,继而促进车间异常处理工作条理化,保障生产计划数据的准确性,减少不必要的企业资源损耗,提高企业市场竞争力以及企业效益,排产管理信息化将成为关键因素之一。通过查阅文献法深入研究板式家具大规模定制化生产特性、约束理论、准时制理论、ERP及MES系统理论,为板式定制家具排产管理信息化架构设计奠定理论基础,并通过实地考察法进入多家板式定制家具企业实习了解企业生产特性及架构,得出板式定制家具企业排产管理方面存在计划调度灵活性弱、物料库存准确率低、板件分拣完整性差这三个行业内普遍存在的问题,然后基于合适的信息化系统构建原则以及方法的基础上,给出板式定制家具企业排产管理相关问题的解决方案,最后主要针对板式定制家具企业大规模定制生产模式给出计划数据采集、计划异常处理以及计划进程可视化三个功能模块架构及其实际运作流程。
朱通[9]（2020）在《家具生产企业生产车间现场管理MES系统构建研究》文中认为生产现场是将家具订单转化为客户需求产品的重要场所,也是家具生产企业业务流程中的核心工序之一。目前家具现场管理模式落后,无法及时响应多品种、变批量混线生产模式下的车间需求,上层计划与现场控制层之间信息脱节问题严重,制约了家具生产企业的进一步发展。MES系统的应用是提升家具生产企业生产效率与市场竞争力的重要举措之一,能为家具生产企业提供一个响应迅速、弹性化、细致化的生产制造环境,可以为家具生产企业生产带来全方位的提升。本文通过对家具生产企业生产特征、现存问题和管理需求进行系统分析,结合MES系统理论知识,建立了技术资料管理为基础、以生产计划管理为源头、以生产过程管理为核心,同时兼顾物料管理、设备管理、质量管理等重要生产组成部分的家具生产企业MES系统功能模型,并对各个模块功能细分做了详细的阐述。通过探讨MES系统与企业计划层、控制层之间的关系,设计家具生产企业MES系统功能框架图及功能模块内部信息交互过程;通过分析MES系统功能模块在家具业务流程中发挥的作用,初步完成了适用于生产现场管理的MES系统构建。同时,本文通过分析家具生产现场生产异常特点,确定了计划扰动、执行扰动、资源扰动和工艺扰动四类扰动事件,并针对性给出了各类扰动事件的处理目标与处理思路,最终得出基于不同生产扰动事件下的车间自动调度技术流程框架。
陈雅梦[10]（2020）在《面向智能制造的D公司生产流程评价及优化研究》文中研究表明智能制造是目前全球制造业竞争环境下的战略制高点。特别是在面临市场需求扩大、客户对产品需求提升等这些情况下,很多制造企业纷纷通过智能技术的创新提升自身生产能力,从而提高市场竞争力。同时,近年来国家也在大力提倡制造业向智能制造转型升级,并制定了一系列的政策和指导纲领,为企业提供指导。D公司作为一个在此环境下的中小型制造业,以研发和生产汽车零部件电动真空泵业务为主,刚进入市场不久,虽然自身产品质量水平过硬,但在面临严峻的市场竞争力时,还是逐渐显示出自身生产能力的不足。因此,为达成适应市场需求、提高市场竞争力的目标,D公司跟随目前的智能制造转型热潮,建立自动化、智能化的运营模式,借助智能制造进一步改善企业生产流程来提高生产效率和产品质量、降低成本。但和很多转型过程中的企业相似的是,D公司在此之前没有智能化建设的相关经验,面向智能制造完成生产流程优化的过程中可能存在着一些不足,容易影响企业未来的发展。本文根据以上这些情况,以D公司为研究对象,建立面向智能制造的生产流程的评价体系,对D公司进行评价,并根据评价结果对不足之处提出优化建议。首先,本文根据前人的相关研究和基本理论,梳理了生产流程的概念和优化方式、智能制造的含义以及技术发展,并思考如何通过智能制造优化企业生产流程,为后文的研究立下理论基础;其次,通过问卷和访谈调研获取D公司生产流程现状的情况,明确未来发展目标,由此确定接下来有进一步评价和找到优化的需要和方向;然后,本文结合生产流程的优化目标及要素和智能制造相关理论方法,借鉴相关文献研究,确定本次评价的指标并做出相应的解释,结合层次分析法和粗糙集理论确定指标主客观权重,运用模糊综合评价法对D公司进行评分,根据D公司现实情况对结果做出分析;最后,根据上述的评价结果及分析提出了适合D公司的优化建议。本文对面向智能制造的D公司的生产流程进行评价和提出优化建议,可以帮助D公司了解自身在智能制造上的建设水平,同时为其他正在经历与D公司类似的转型过程的企业提供一点的借鉴参考。
二、生产调度管理系统在企业生产管理中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、生产调度管理系统在企业生产管理中的应用（论文提纲范文）
（1）制造企业供应链数字化转型机理与决策模型（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 企业供应链数字化转型相关概念 |
| 1.2.2 企业供应链数字化转型的因素分析 |
| 1.2.3 企业供应链数字化转型思路 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 范围界定 |
| 1.4.1 研究层面界定 |
| 1.4.2 企业类型界定 |
| 1.4.3 供应链管理范围与成员地位界定 |
| 1.4.4 词汇用语简写 |
| 1.5 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 相关基础理论与方法 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 供应链管理理论 |
| 2.1.2 信息管理学理论 |
| 2.1.3 系统工程理论 |
| 2.2 模型方法 |
| 2.2.1 统计分析方法 |
| 2.2.2 复杂系统分析方法 |
| 2.2.3 仿真分析法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 制造企业供应链数字化转型机理分析 |
| 3.1 制造企业供应链数字化转型问题分析 |
| 3.1.1 供应链的数字化转型业务需求 |
| 3.1.2 供应链数字化转型内涵与目标 |
| 3.1.3 供应链数字化转型基本原则 |
| 3.2 制造企业供应链数字化转型驱动要素及概念模型 |
| 3.2.1 供应链数字化转型难点 |
| 3.2.2 供应链数字化转型驱动要素提出 |
| 3.2.3 供应链数字化转型驱动机理概念模型 |
| 3.2.4 供应链数字化转型驱动要素运作管理 |
| 3.3 制造企业供应链数字化转型驱动机理实证检验 |
| 3.3.1 实证方法与数据的选择 |
| 3.3.2 供应链数字化转型的测量与分析 |
| 3.3.3 供应链数字化转型驱动作用验证与分析 |
| 3.4 供应链数字化转型驱动要素研究方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 制造企业供应链数字化转型数据管理决策 |
| 4.1 转型数据管理问题提出 |
| 4.1.1 数据管理业务需求与管理原则 |
| 4.1.2 数据管理的目标与问题描述 |
| 4.1.3 数据管理的研究思路 |
| 4.2 转型数据管理系统分析 |
| 4.2.1 数据管理的数字化属性 |
| 4.2.2 数据来源分类 |
| 4.2.3 数据内容与作用 |
| 4.2.4 数据管理与信息需求的关系 |
| 4.3 基于信息需求的转型数据管理决策建模 |
| 4.3.1 决策模型的选择与适用性 |
| 4.3.2 基于DEMATEL方法的信息需求重要度建模 |
| 4.3.3 基于HOQ方法的数据管理要素重要度建模 |
| 4.4 基于信息需求的数据管理方案制定 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 制造企业供应链数字化转型信息融合建模 |
| 5.1 转型信息融合问题提出 |
| 5.1.1 信息融合的业务需求与管理原则 |
| 5.1.2 信息融合的目标与问题描述 |
| 5.1.3 信息融合的研究思路 |
| 5.2 转型信息融合系统分析 |
| 5.2.1 信息融合的数字化属性 |
| 5.2.2 信息的内容与作用 |
| 5.2.3 信息融合的主要环节 |
| 5.2.4 信息融合与业务流程的关系 |
| 5.3 基于业务流程的转型信息融合仿真建模 |
| 5.3.1 仿真模型的选择与适用性 |
| 5.3.2 基于供应链业务流程的Petri网建模 |
| 5.3.3 网系统的关联信息要素识别 |
| 5.4 基于业务流程的信息融合方案制定 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 制造企业供应链数字化转型智能优化决策 |
| 6.1 转型智能优化问题提出 |
| 6.1.1 智能优化业务需求与管理原则 |
| 6.1.2 智能优化目标与问题描述 |
| 6.1.3 智能优化的研究思路 |
| 6.2 转型智能优化系统分析 |
| 6.2.1 智能优化的数字化属性 |
| 6.2.2 智能优化的内容与作用 |
| 6.2.3 智能优化系统架构 |
| 6.2.4 智能优化与决策效用的关系 |
| 6.3 基于决策效用的转型智能优化决策建模 |
| 6.3.1 决策模型的选择与适用性 |
| 6.3.2 基于ISM方法的智能优化结构建模 |
| 6.3.3 基于NK模型的智能优化路径建模 |
| 6.4 基于决策效用的智能优化方案制定 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 实例分析 |
| 7.1 实例介绍 |
| 7.2 数据管理决策分析 |
| 7.3 信息融合建模分析 |
| 7.4 智能优化路径分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）袜品智能生产调度系统设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 企业信息管理系统 |
| 1.2.2 生产订单管理 |
| 1.2.3 生产计划调度 |
| 1.2.4 系统开发的关键技术 |
| 1.2.5 存在的问题和本文研究的切入点 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 2 袜品智能生产调度系统架构设计 |
| 2.1 袜品编织概述 |
| 2.1.1 袜品组成结构 |
| 2.1.2 袜品编织工艺 |
| 2.2 袜品生产流程分析 |
| 2.2.1 现有袜品加工流程 |
| 2.2.2 袜品加工设备研究 |
| 2.2.3 袜品生产车间优化 |
| 2.3 袜品智能生产调度系统设计与规划 |
| 2.3.1 袜品智能生产调度系统规划 |
| 2.3.2 袜品智能生产调度系统框架设计 |
| 2.3.3 袜品智能生产调度系统功能框架设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 袜品生产订单信息管理 |
| 3.1 订单生产特点及订单分配原则 |
| 3.2 订单分配方案及流程 |
| 3.2.1 订单分配方案概述 |
| 3.2.2 订单分配方案流程 |
| 3.2.3 订单分配方案分析 |
| 3.3 订单管理模块框架 |
| 3.3.1 订单信息预处理模块 |
| 3.3.2 订单信息计算分配模块 |
| 3.3.3 订单信息结果导出模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 自动化车间运行管理 |
| 4.1 袜机与传送带的运行分析 |
| 4.1.1 织袜时间的计算 |
| 4.1.2 袜机生产相关计算 |
| 4.2 生产线运行分析 |
| 4.2.1 单条传送带运行分析 |
| 4.2.2 两条传送带运行分析 |
| 4.2.3 三条传送带运行分析 |
| 4.2.4 生产线运行调度 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 生产线运行数学模型 |
| 5.1 定型机传送带的运行分析 |
| 5.2 包装机传送带的运行分析 |
| 5.3 生产线数学模型的构建与求解 |
| 5.3.1 生产线问题描述 |
| 5.3.2 生产线模型假设 |
| 5.3.3 生产线参数设置 |
| 5.3.4 数学模型构建 |
| 5.3.5 数学模型求解 |
| 5.4 订单完成可行性判定 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 袜品智能生产调度系统软件开发 |
| 6.1 智能系统的界面设计 |
| 6.1.1 权限层级管理的界面设计 |
| 6.1.2 订单信息管理的界面设计 |
| 6.1.3 生产设备管理的界面设计 |
| 6.1.4 可行性判定的界面设计 |
| 6.2 智能系统的开发与实现 |
| 6.2.1 智能调度系统数据库 |
| 6.2.2 计算模块的实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 袜品智能生产调度系统应用实例与测试 |
| 7.1 系统参数设置 |
| 7.2 应用实例与测试 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（3）A公司生产管理的智能化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容与意义 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 生产管理智能化理论与方法 |
| 2.1 信息物理系统(CPS) |
| 2.2 信息化的技术基础与特性 |
| 2.3 数字化的技术基础与特性 |
| 2.4 智能化的技术基础与特性 |
| 3 生产管理现状与问题分析 |
| 3.1 公司简介 |
| 3.2 产品介绍 |
| 3.3 生产管理体系 |
| 3.3.1 热敏打印头生产工艺 |
| 3.3.2 生产计划管理 |
| 3.3.3 检测与质量管理 |
| 3.3.4 设备故障管理 |
| 3.3.5 生产线员工管理 |
| 3.4 生产管理的运行现状 |
| 3.4.1 订单的交货状况 |
| 3.4.2 生产的质量状况 |
| 3.4.3 生产线的停机率 |
| 3.5 生产管理的问题及分析 |
| 3.5.1 生产计划管理粗放 |
| 3.5.2 检测依赖人工识别 |
| 3.5.3 故障响应时间过长 |
| 3.5.4 员工的技能不到位 |
| 4 生产管理智能化方案 |
| 4.1 生产管理智能化整体思路 |
| 4.2 生产计划智能化 |
| 4.2.1 调度管理智能化 |
| 4.2.2 计划管理智能化 |
| 4.3 检测作业智能化 |
| 4.4 故障处理智能化 |
| 4.4.1 故障响应智能化 |
| 4.4.2 停机响应的改进 |
| 4.5 员工技能管理智能化 |
| 5 生产管理智能化保障措施 |
| 5.1 资金保障 |
| 5.2 组织人员保障 |
| 5.3 管理流程标准化 |
| 5.4 IT信息化保障 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）模具车间生产管控系统的开发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.2.1 模具行业信息化研究现状 |
| 1.2.2 模具生产管控系统国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 模具车间生产管控相关理论及相关技术 |
| 2.1 模具车间生产管控 |
| 2.1.1 模具车间生产管控特点 |
| 2.1.2 模具车间生产管控主要突破点 |
| 2.1.3 模具车间生产管控的主要信息 |
| 2.2 并行工程 |
| 2.3 模具车间生产调度问题 |
| 2.3.1 单件车间生产计划问题的模型 |
| 2.3.2 单件车间生产计划的算法 |
| 2.4 数据库技术 |
| 2.4.1 数据库技术 |
| 2.4.2 数据库系统的选择 |
| 2.5 系统运行模式 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 模具车间生产建模与业务流程分析 |
| 3.1 模具车间生产工作流建模 |
| 3.2 模具车间生产的业务流程分析 |
| 3.3 模具车间生产流程关键要素分析 |
| 3.4 模具生产流程优化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 模具企业车间生产调度 |
| 4.1 模具产品生产排程 |
| 4.1.1 产品生产排程 |
| 4.1.2 基于优先加工思想的生产流程排程算法 |
| 4.1.3 生产排程算法数学模型 |
| 4.1.4 实例验证分析 |
| 4.2 模具车间生产优先调度规则 |
| 4.2.1 车间生产调度要求 |
| 4.2.2 优先调度规则思想 |
| 4.2.3 基于多级优先规则动态车间作业调度算法 |
| 4.2.4 实验验证分析 |
| 4.2.5 总体算法设计 |
| 4.3 动态车间生产排程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 模具车间生产管控系统设计 |
| 5.1 系统总体架构 |
| 5.2 系统功能建模 |
| 5.2.1 工艺管理功能建模 |
| 5.2.2 生产管理功能建模 |
| 5.2.3 采购管理功能建模 |
| 5.2.4 仓库管理功能建模 |
| 5.2.5 生产调度功能建模 |
| 5.2.6 系统管理功能建模 |
| 5.3 模具生产管控系统数据库设计 |
| 5.3.1 数据库的设计原则 |
| 5.3.2 数据库的概念设计 |
| 5.3.3 数据库的详细设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 模具车间生产管控系统的实现与应用 |
| 6.1 开发环境 |
| 6.2 系统运行实例 |
| 6.2.1 系统用户登录模块 |
| 6.2.2 零件工艺路线设计 |
| 6.2.3 生产项目创建 |
| 6.2.4 采购计划创建 |
| 6.2.5 车间生产调度计划 |
| 6.3 模具项目系统工作流程案例 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的论文 |
（5）国有企业内部审计职能定位与升级路径（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 国有企业内部审计职能定位与升级面临的挑战和难题 |
| 1.1 职能定位模糊，业务层级较低 |
| 1.2 内部审计的权威性不够，没有形成一致的认同度 |
| 1.3 内部审计的职能定位和升级将面临文化与认知的挑战 |
| 2 国有企业内部审计职能定位与升级路径分析 |
| 2.1 细化审计职能定位，构建增值型审计业务体系 |
| 2.2 塑造内部审计形象，使增值型审计身份得到认同 |
| 2.3 扩大风险控制范围，提高增值型审计的风险管控能力 |
| 3 结束语 |
（6）基于大数据的合肥轨道运营管理信息化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究框架 |
| 1.4 研究方法 |
| 第二章 相关研究基础 |
| 2.1 企业信息化的概念 |
| 2.1.1 企业信息化相关概念 |
| 2.1.2 企业信息化建设模型 |
| 2.2 轨道交通信息化相关研究现状 |
| 2.3 大数据相关研究 |
| 2.3.1 大数据相关应用 |
| 2.3.2 大数据处理平台 |
| 2.4 现有研究的总结与评述 |
| 第三章 合肥轨道交通运营管理信息化建设的背景分析 |
| 3.1 宏观环境分析 |
| 3.2 行业现状分析 |
| 3.2.1 信息化在地铁建设中的应用现状 |
| 3.2.2 信息化在地铁运营中的应用现状 |
| 3.3 公司信息化建设背景介绍 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 合肥轨道运营管理信息化建设现状及问题 |
| 4.1 合肥轨道运营管理信息化建设诺兰模型分析 |
| 4.2 合肥轨道运营管理信息化系统功能 |
| 4.2.1 运营日报管理子系统 |
| 4.2.2 乘务管理子系统 |
| 4.2.3 站务管理子系统 |
| 4.2.4 票务管理子系统 |
| 4.2.5 施工调度管理子系统 |
| 4.2.6 设备维修维护管理子系统 |
| 4.2.7 乘客服务管理子系统 |
| 4.3 合肥轨道运营管理信息化建设问题分析 |
| 4.3.1 运营管理信息化各子系统建设存在的问题 |
| 4.3.2 数据标准化规划滞后 |
| 4.3.3 轨道交通业务更新迅速,信息化系统反应滞后 |
| 4.3.4 没有彻底进行相应的组织变革和业务流程重组 |
| 4.3.5 缺少专业的信息化管理人才 |
| 4.3.6 大数据分析处理能力欠缺 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于大数据的合肥轨道运营管理信息化应用探索 |
| 5.1 合肥轨道交通大数据挖掘平台 |
| 5.2 基于大数据的合肥轨道APP二维码过闸优惠政策调整应用 |
| 5.2.1 合肥轨道APP二维码过闸大数据分析与预测 |
| 5.2.2 大数据预测应用效果 |
| 5.3 基于大数据的合肥轨道节假日客流预测和运输组织建议 |
| 5.3.1 合肥轨道节假日客流大数据分析与预测 |
| 5.3.2 大数据预测应用效果 |
| 5.4 基于大数据的AFC设备节假日运行情况分析及维保建议 |
| 5.4.1 合肥轨道AFC设备运维模式 |
| 5.4.2 AFC设备节假日期间运维大数据分析与预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 合肥轨道运营管理信息化建设保障措施 |
| 6.1 业务系统设计保障措施 |
| 6.1.1 实现信息数据标准化 |
| 6.1.2 制定运营管理信息化建设目标 |
| 6.1.3 优化企业组织架构,推动业务流程重组 |
| 6.1.4 配齐专业信息化管理人员 |
| 6.1.5 完善信息化系统大数据分析模型 |
| 6.2 推进信息化建设管理保障措施 |
| 6.2.1 统一认识,重视企业管理信息化 |
| 6.2.2 注重企业管理信息化对核心业务的支持 |
| 6.2.3 科学资金决策,规避信息化风险 |
| 6.2.4 建立信息化安全保护机制 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）遗传算法在任务生产中物资调度管理中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 生产调度系统分析与总体设计 |
| 2.1 本企业的生产特点 |
| 2.2 系统开发相关技术 |
| 2.2.1 JavaEE |
| 2.2.2 Spring MVC |
| 2.2.3 Oracle |
| 2.3 系统业务分析 |
| 2.3.1 业务流程分析 |
| 2.3.2 数据流分析 |
| 2.4 系统需求设计 |
| 2.4.1 生产任务管理 |
| 2.4.2 生产工序管理 |
| 2.4.3 生产领料管理 |
| 2.4.4 生产调度管理 |
| 2.4.5 生产产品管理 |
| 2.5 总体方案设计 |
| 2.5.1 整体架构设计 |
| 2.5.2 逻辑架构设计 |
| 2.5.3 物理架构设计 |
| 2.5.4 功能架构设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 生产任务安排与调度设计 |
| 3.1 计划模型设计 |
| 3.1.1 制造资源组织设计 |
| 3.1.2 工序作业计划模型设计 |
| 3.1.3 以工作中心为基本单元的车间制造资源设计 |
| 3.2 遗传算法设计 |
| 3.2.1 编码策略的制定 |
| 3.2.2 适应度函数 |
| 3.2.3 遗传操作 |
| 3.2.4 遗传参数的选择 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 生产调度系统开发与应用验证 |
| 4.1 功能详细设计 |
| 4.1.1 生产任务管理 |
| 4.1.2 生产工序管理 |
| 4.1.3 生产领料管理 |
| 4.1.4 生产调度管理 |
| 4.1.5 生产产品管理 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.2.1 E-R图设计 |
| 4.2.2 数据库表设计 |
| 4.3 系统实现 |
| 4.3.1 生产任务管理 |
| 4.3.2 生产工序管理 |
| 4.3.3 生产调度管理 |
| 4.3.4 生产产品管理 |
| 4.4 系统测试及应用验证 |
| 4.4.1 系统测试 |
| 4.4.2 应用验证 |
| 4.5 小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）板式定制家具企业排产管理信息化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 相关理论综述 |
| 2.1 板式定制家具相关理论 |
| 2.1.1 我国家具行业发展历程 |
| 2.1.2 板式定制家具基本概念 |
| 2.1.3 板式定制家具生产流程 |
| 2.1.4 板式定制家具生产特征 |
| 2.2 排产管理相关理论 |
| 2.2.1 排产管理基本概念 |
| 2.2.2 TOC理论 |
| 2.2.3 JIT理论 |
| 2.2.4 排产管理业务流程 |
| 2.3 信息化技术相关理论 |
| 2.3.1 信息化技术基本概念 |
| 2.3.2 采样定理 |
| 2.3.3 信息化技术的优势 |
| 2.4 板式定制家具企业相关信息化管理系统 |
| 2.4.1 ERP系统 |
| 2.4.2 MES系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 S板式定制家具公司排产管理的现状及问题分析 |
| 3.1 板式定制家具行业现状 |
| 3.2 S板式定制家具公司现状 |
| 3.2.1 S板式定制家具公司组织架构分析 |
| 3.2.2 S板式定制家具公司生产管理特征 |
| 3.3 S板式定制家具企业排产管理现状 |
| 3.3.1 排产管理业务流程 |
| 3.3.2 计划预排及进度信息管控现状 |
| 3.4 S板式定制家具公司排产管理存在问题及成因分析 |
| 3.5 板式定制家具企业排产管理存在问题及成因分析 |
| 3.5.1 板式定制家具企业排产管理存在问题 |
| 3.5.2 板式定制家具企业排产管理存在问题成因分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 板式定制家具企业排产管理信息化建设策略 |
| 4.1 板式定制家具企业排产管理信息化的必要性 |
| 4.2 板式定制家具企业排产管理信息化目标分析 |
| 4.3 板式定制家具企业排产管理信息化系统构建 |
| 4.3.1 板式定制家具企业排产管理信息化系统构建原则 |
| 4.3.2 板式定制家具企业排产管理信息化系统建设规划方法选择 |
| 4.3.3 板式定制家具企业排产管理信息化系统功能模块分析 |
| 4.4 板式定制家具企业排产管理信息化环境建设 |
| 4.4.1 设备层面的信息化环境建设 |
| 4.4.2 技术层面的信息化环境建设 |
| 4.4.3 人员层面的信息化环境建设 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 板式定制家具企业排产管理信息化方案 |
| 5.1 计划进程数据采集及处理 |
| 5.1.1 数据采集系统架构 |
| 5.1.2 计划进程监管区域划分 |
| 5.1.3 信息采集流程 |
| 5.1.4 信息记录与反馈 |
| 5.1.5 数据处理及运用 |
| 5.2 排产管理信息化基础设备调整 |
| 5.2.1 生产设备调整 |
| 5.2.2 数据采集设备调整 |
| 5.3 计划异常处理 |
| 5.3.1 计划异常处理需求分析 |
| 5.3.2 计划异常处理功能设计 |
| 5.3.3 计划异常处理流程 |
| 5.4 计划进程可视化 |
| 5.4.1 计划进程可视化流程 |
| 5.4.2 可视化管理功能 |
| 5.4.3 可视化看板界面 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足之处与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）家具生产企业生产车间现场管理MES系统构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外MES系统研究现状 |
| 1.3.2 国内MES系统研究现状 |
| 1.4 MES系统应用现状及问题 |
| 1.5 研究的主要内容与方法 |
| 1.5.1 本文的研究思路与框架 |
| 1.5.2 本文的研究方法 |
| 1.5.3 本文的主要贡献 |
| 2 MES系统相关理论研究 |
| 2.1 MES系统的产生 |
| 2.2 MES系统理论简介 |
| 2.3 MES系统功能模块介绍 |
| 2.4 MES系统应用效果 |
| 3 家具生产企业生产现场管理现状与问题分析 |
| 3.1 家具生产企业生产流程与生产特征分析 |
| 3.1.1 家具生产企业生产管理流程 |
| 3.1.2 家具生产企业生产特征分析 |
| 3.2 家具生产企业市场现状与信息化现状分析 |
| 3.2.1 家具生产企业面临的市场现状 |
| 3.2.2 家具生产企业信息化现状分析 |
| 3.3 家具生产企业现场管理问题与MES系统解决方案 |
| 3.4 家具生产企业实施MES系统必要性分析 |
| 4 家具生产企业MES系统构建研究 |
| 4.1 家具生产企业需求分析 |
| 4.1.1 总体需求分析 |
| 4.1.2 模块需求分析 |
| 4.2 MES系统建设目标与原则 |
| 4.2.1 建设目标 |
| 4.2.2 建设原则 |
| 4.3 家具生产企业MES系统总体设计 |
| 4.3.1 家具生产企业MES系统总体设计思路 |
| 4.3.2 家具生产企业MES系统总体设计 |
| 4.3.3 家具生产企业MES系统结构框架 |
| 4.4 家具生产企业MES系统功能模块设计 |
| 4.4.1 生产计划管理 |
| 4.4.2 技术资料管理 |
| 4.4.3 生产过程管理 |
| 4.4.4 设备管理 |
| 4.4.5 质量管理 |
| 4.4.6 物料管理 |
| 4.5 家具生产企业MES系统内部信息交互框架 |
| 4.6 家具生产企业MES系统业务流程框架 |
| 5 家具生产扰动下的MES系统调度技术研究 |
| 5.1 家具生产现场扰动因素分析 |
| 5.1.1 计划层扰动分析 |
| 5.1.2 工艺层扰动分析 |
| 5.1.3 资源层扰动分析 |
| 5.1.4 执行层扰动分析 |
| 5.2 家具生产现场扰动事件总体处理思路 |
| 5.3 家具生产现场扰动下的调度调整目标 |
| 5.4 家具生产现场扰动事件分类处理思路 |
| 5.5 家具生产扰动驱动下调度流程研究 |
| 5.5.1 计划层扰动处理流程 |
| 5.5.2 工艺层扰动处理流程 |
| 5.5.3 资源层扰动处理流程 |
| 5.5.4 执行层扰动处理流程 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（10）面向智能制造的D公司生产流程评价及优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能制造的研究现状 |
| 1.2.2 生产流程的研究现状 |
| 1.2.3 评价方法的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关基础理论 |
| 2.1 生产流程概念与优化方法 |
| 2.1.1 生产流程的概念界定 |
| 2.1.2 生产流程优化方法 |
| 2.1.3 智能制造推进企业生产流程优化 |
| 2.2 智能制造的内涵与要求 |
| 2.2.1 智能制造的涵义 |
| 2.2.2 智能制造对企业的要求 |
| 2.3 系统评价方法 |
| 2.3.1 层次分析法 |
| 2.3.2 粗糙集理论 |
| 2.3.3 模糊综合评价 |
| 第3章 D公司生产流程现状分析 |
| 3.1 D公司现状简介 |
| 3.1.1 D公司运营现状及组织结构 |
| 3.1.2 主营产品介绍 |
| 3.1.3 市场竞争力 |
| 3.2 D公司生产流程现状 |
| 3.2.1 生产流程运行 |
| 3.2.2 工艺流程与生产配置 |
| 3.3 关于D公司的生产流程现状的问卷及访谈调研 |
| 3.3.1 调查问卷设计及统计结果 |
| 3.3.2 访谈调研结果 |
| 3.3.3 D公司现状调查结果总结 |
| 第4章 面向智能制造的生产流程评价模型 |
| 4.1 评价方案 |
| 4.2 评价指标体系的建立 |
| 4.2.1 评价指标的选取思路 |
| 4.2.2 评价指标的选取过程及解释 |
| 4.2.3 评价指标体系建立结果 |
| 4.3 指标权重的确立 |
| 4.3.1 基于AHP确定主观权重 |
| 4.3.2 基于粗糙集理论确定客观权重 |
| 4.3.3 综合主客观权重结果 |
| 4.4 模糊综合评价过程 |
| 4.4.1 建立评价指标集和权重集 |
| 4.4.2 确定评语集 |
| 4.4.3 构建模糊评价矩阵 |
| 4.4.4 计算综合评价值 |
| 4.5 D公司的评价结果及分析 |
| 4.5.1 生产基础准备 |
| 4.5.2 生产过程质量控制 |
| 4.5.3 生产作业控制 |
| 4.5.4 生产计划管理 |
| 4.5.5 生产成本控制 |
| 第5章 D公司基于智能制造的生产流程的优化建议 |
| 5.1 加强生产基础准备 |
| 5.2 完善质量检测控制 |
| 5.3 提升现场作业控制 |
| 5.3.1 加强MES系统的应用 |
| 5.3.2 完善流程中的编码管理 |
| 5.3.3 增添仿真技术 |
| 5.4 完善生产计划管理 |
| 5.5 加大智能制造转型成本投入 |
| 5.5.1 加大智能化管理的投资 |
| 5.5.2 生产流程中人员操作的培训 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A D公司生产流程现状问卷调查 |
| 附录 B 评价指标意见调查 |
| 附录 C 评价指标的判断矩阵意见调查 |
| 附录 D D公司面向智能制造的生产流程评价调查表 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
四、生产调度管理系统在企业生产管理中的应用（论文参考文献）
- [1]制造企业供应链数字化转型机理与决策模型[D]. 韩璐. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]袜品智能生产调度系统设计与开发[D]. 党帆. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]A公司生产管理的智能化研究[D]. 陈中江. 大连理工大学, 2021(02)
- [4]模具车间生产管控系统的开发[D]. 孙斌. 天津职业技术师范大学, 2021(09)
- [5]国有企业内部审计职能定位与升级路径[J]. 管淑慧. 当代会计, 2021(09)
- [6]基于大数据的合肥轨道运营管理信息化研究[D]. 宋宸. 南京邮电大学, 2019(04)
- [7]遗传算法在任务生产中物资调度管理中的应用研究[D]. 李琳. 兰州交通大学, 2020(02)
- [8]板式定制家具企业排产管理信息化研究[D]. 陈俊凯. 浙江农林大学, 2020(02)
- [9]家具生产企业生产车间现场管理MES系统构建研究[D]. 朱通. 浙江农林大学, 2020(02)
- [10]面向智能制造的D公司生产流程评价及优化研究[D]. 陈雅梦. 长春理工大学, 2020(01)