一、CIMS环境下混合企业生产作业计划系统的研究与开发（论文文献综述）
汪志祥[1]（2021）在《5G背景下ACE公司智能化管理研究》文中研究说明迈入二十一世纪,世界信息技术迅速发展,基于互联网平台信息技术运用日益广泛,尤其是社会生产领域内信息技术运用方面。如今,市场竞争激烈,一个企业的信息水平对其生存与竞争有着非常重要的意义,直接反映出企业的生存能力与市场竞争能力。企业智能化是用于企业信息的集中管理系统。它对企业项目进行全面的信息管理,可以对企业相关信息进行集中处理,可以提高企业生产管理效率,促进企业发展。本文针对于5G背景下企业智能化管理进行研究,结合实际案例开展分析和研究,以ACE公司为实际研究案例,首先分析ACE公司智能化管理的现状,在分析现状的基础上探讨智能化存在的问题与影响及智能化管理的需求分析,在国内外相关文献的基础上对公司智能化管理相关问题进行探究,并对5G环境下工业应用情况分析,进而促进ACE公司智能化管理和运用水平提升,也可以为其他企业提供借鉴。本文的研究将帮助ACE公司提高企业智能化管理水平,增强市场和品牌竞争力,打下坚实的基础,同时为下一步公司智慧工厂建设创造了条件。另外本文提出的企业智能化规划思路和方法对同类企业具有一定的借鉴和参考价值。
路皓[2]（2021）在《基于MES的复合材料管理系统研究与开发》文中提出随着近年来我国创新驱动发展战略的实施,航空航天作为国家的重点产业也在飞速发展着。复合材料在航空航天行业的生产中起着无可替代的作用,现有的复合材料管理方式以纸质材料和电子表格为主,这种方式不仅无法使材料管理人员实时掌握材料状态和用量,而且极易造成材料的浪费与报废,尤其是对于复合材料中的易变质材料。现代先进航天器与大飞机的生产对这部分易变质材料的管理提出了更高的要求,因此有必要探索新的管理方式。本文对复合材料管理模式进行了充分调研和了解,广泛参考了国内外相关文献研究后,明确了改进方向和需要解决的问题。在综合考虑国内复合材料厂的具体情况和业务流程之后,设计并开发了一款基于MES的复合材料管理系统,该系统能够很好地对于复合材料中的易变质材料进行全生命周期的管理。本系统基于微软的Visual Studio 2010开发平台,采用B/S架构和MES设计模式,使用ASP.NET框架完成前台页面和逻辑的开发与实现,使用C#语言完成后台系统的开发,数据库采用的是甲骨文公司开发的Oracle 11g数据库。本文围绕软件工程的各个阶段对系统开发过程进行阐述,对系统中材料接收入库、材料需求申请、材料发放、材料出库、材料使用和库存管理六个主要模块进行详细说明。基于MES的复合材料管理系统能够更好满足对生产管控的需求,能够有效提升库房的管理效率和管理水平。针对对于保管条件、质量控制和生产使用有着严格要求的易变质材料,本系统能够实现监控粒度达到零件级别、时间记录精准度达到分钟级别,并且实现了对于材料的全程监控。经实际使用,本系统能够显着降低材料浪费、降低生产成本,有效提升生产管理水平和产品质量。
党世红[3]（2021）在《流程工业调度模型与算法及其在造纸工业中的应用研究》文中提出流程工业是国民经济的重要基础产业,近年来,随着经济全球化迅猛发展,我国流程工业受到了巨大的挑战。流程工业企业经营环境日益复杂,市场竞争日趋激烈,企业需要寻求最佳的生产运营管理方案,以提高生产经营效率,增强竞争优势。生产调度是企业实现高效率、高柔性和高可靠性的关键技术之一,也是企业生产管理的核心,对生产调度的合理优化有助于提高企业的服务水平,能为企业带来显着的经济效益和社会效益。在“中国制造2025”,产业优化升级的大环境下,围绕生产调度方法和优化技术进行研究,对现代企业在实现智能生产提质增效方面来说,具有十分重要的理论价值和现实意义。本文以流程工业中的造纸企业生产过程优化调度为研究对象,开展了流程工业调度模型与算法的理论和应用技术研究,主要研究工作如下:（1）基于分解多目标演化算法的造纸企业生产调度研究在对主要生产卫生纸的某造纸企业的生产特点分析调研的基础上,以最小化最大完工时间、最小化总拖期数量和最小化生产切换次数为目标,在忽略材料的准备时间,忽略设备突发故障等情况,考虑加工顺序约束、设备可用性约束、材料约束等约束条件的情况下,研究和建立了具有造纸企业特色的生产调度数学模型,并提出一种基于自组织映射的分解多目标演化算法对所构建生产调度模型进行求解,所构建的自组织映射充分利用了问题的先验知识,使得算法能在更低的空间上搜索到待优化问题的近似Pareto最优解集,同时也有利于保持种群在决策空间中的多样性。实验结果表明,提出的算法无论是收敛性还是均匀性都实现了更好的优化性能。（2）基于负相关搜索算法的造纸企业立体仓库优化调度研究针对造纸企业成品存储中的自动化立体仓库货位分配问题,在阐述货架分区原则和货位分配策略的基础上,考虑货架稳定性和出入库效率两个因素,构建了以货架重心最低、出入库时间最短为优化目标的立体仓库货位分配双目标优化调度数学模型,提出了一种负相关搜索算法对所构建的调度模型进行求解。实验结果表明,提出的负相关搜索算法（Negatively Correlated Search,NCS）相比遗传算法（Genetic Algorithm,GA）,粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）,差分进化算法（Differential Evolution Algorithm,DE）,进化规划（evolutionary programming,EP）和万有引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）五种算法,无论是收敛精度还是收敛速度都实现了更好的优化性能。（3）基于量子进化算法的造纸企业项目调度研究针对造纸企业在智能制造环境下的多模式项目调度问题,结合多模式资源项目管理的问题以及实例,构建了多模式资源受限项目调度问题（Multi-mode Resource Constrained Project Scheduling Problem,MRCPSP）的数学模型,并提出了一种基于量子进化的启发式算法对模型进行优化求解。设计了量子比特的编码,解码,并对该问题的不可行解进行修复,对个体适应度进行评价,使用量子旋转门对种群进行进化,通过使用PSPLIB标准问题库（Project Scheduling Problem Library,PSPLIB）的数据对所提出的算法进行验证,使用随机函数生成随机案例,借助该算法求得最优解,证明了该算法的有效性,并对影响算法求解性能的参数进行逐一分析,为算法的进一步改进提供理论依据,丰富了资源受限项目调度问题（Resource Constrained Project Scheduling Problem,RCPSP）的理论研究体系,为造纸企业项目管理提供了新的问题解决思路。（4）基于云平台的造纸企业智能MES系统的设计与实现基于上述研究成果,结合造纸企业的实际需求,给出了智能造纸企业的企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）、制造执行系统（Manufacturing Execution System,MES）和过程控制系统（Process Control System,PCS）的体系结构图,设计了基于云平台的造纸企业智能MES系统,给出了系统主要功能模块框图,对基于云平台的造纸企业智能MES系统进行了软、硬件配置,设计了相关的软件功能界面,对造纸企业智能MES系统的自主研发有一定的借鉴意义。
李琳[4]（2020）在《遗传算法在任务生产中物资调度管理中的应用研究》文中提出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。
孙颖[5]（2020）在《首钢京唐冷轧MES改造的设计与实现》文中提出随着钢铁行业供给侧改革的不断深入,国内钢铁企业将面临着兼并重组和优化产业结构的双重任务。如何平衡集团内部产能,实现不同生产基地、不同产线协同生产,是各大钢铁企业面临的重要问题。MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统,是企业CIMS信息集成的纽带。针对上述问题,首钢集团启动了钢铁产销一体化经营管理系统项目,旨在提升首钢“一业多地”一体化协同水平和“制造+服务”的核心竞争力。本文以首钢产销一体化项目中的MES改造部分为背景,通过对其业务需求进行详尽的理解与充分的分析后,将首钢京唐公司冷轧部原MES系统改造成生产执行系统（PES）,并对改造后的PES系统进行系统规划与设计。首先介绍了首钢钢铁产销一体化项目及MES改造的背景和意义。阐述国内外关于MES系统的研究现状。同时,对MES与钢铁生产之间的联系进行研究,明确对MES系统在钢铁企业中的重要性,叙述了钢铁行业MES的技术特点。其次,重新从企业三级架构的高度对首钢京唐公司原MES系统整体架构进行审视,分析了原MES系统存在的不足。针对系统老旧、业务点衔接不适应、管理和执行职能不清晰等问题,对首钢京唐公司冷轧MES系统进行改造,形成标准化PES产品,并提出冷轧PES系统的功能需求。在了解冷轧PES系统总体需求后,对原MES系统的整体构架及功能模块等进行重新整合优化升级。论述了在Spring+My Batis+Ext JS6.5的三层MVC框架下的PES系统设计方案。同时对系统设计的创新点进行了阐述。最后,从作业计划管理、生产实绩管理、物料管理、质量管理、仓储管理、轧辊管理、报表管理等不同模块的用例出发,对PES系统的系统实现、业务配置进行详细说明。通过课题改造,完成了首钢京唐公司冷轧部的流程界面重新定位与再造升级,实现了业务与信息系统的有机融合。
沈楷程[6]（2020）在《装配式建造过程返工风险研究》文中进行了进一步梳理装配式建造是一个复杂的系统工程,其实施环节多,系统中存在复杂的交互作用,大量的研究和实践表明,以现场为重心的建造管理已经不适用于装配式建造,很多不确定因素影响装配式建造的发展,装配式建造还缺乏完善的计划控制体系,存在大量返工风险。因此,从装配式建造全过程的角度出发,研究适用于装配式建造的过程优化方法与返工风险管理体系是很有必要的。论文界定了返工风险,并从供应链、利益相关者和工艺流程的角度全面梳理了装配式建造过程的范围。基于文献调研、访谈调研和项目资料,从设计、生产和施工装配三个阶段识别返工风险因素,从人工、材料设备、工艺、环境四个方面得到41类返工因素,作为返工风险分类结果。论文从返工频率、返工成本和返工工期三个维度详细分析了返工影响,其中,设计是建造过程中返工影响最大的阶段,生产阶段的返工对成本有显着的影响。通过构建期望影响函数识别了返工影响较大的13个核心工作,包括设计阶段的所有过程,生产阶段20%的过程和施工阶段23.1%的过程,为后续过程优化和构建管理体系奠定基础。论文基于并行工程理论,从装配式建造过程的特点出发,构建了DSM模型来分析装配式建造过程中的依赖关系,结合图论识别并优化了耦合任务,减少任务之间的耦合迭代。针对返工风险传播方式,建立了以最小化成本和工期为目标的过程优化模型,将DSM模型与自适应遗传算法相结合,对装配式建造全过程进行了优化分析。通过改进精益项目交付体系构建装配式建造返工风险管理体系,明确了管理目标、内外环境和主体,评估了返工风险,并提出了相应的预防、自留、降低、转移等应对策略和监控措施,以指导装配式建造全过程的规范管理。论文将上述成果应用于装配式建造项目中,梳理了案例的基本情况和返工问题,改进了建造过程,从优化结果看出模型减少了返工对成本和工期的影响。评估项目返工风险并分析其监控措施,提出了应对策略和管理方案,在一定程度上验证了返工风险过程优化模型和返工风险管理体系的有效性。论文所确定的装配式建造返工风险和构建的返工风险过程优化模型,深化了智能优化方法在建造过程中的应用,拓展了工程风险管理理论和方法体系。所提出的返工风险管理体系,对科学指导装配式建造返工风险预测,提升项目建造的管理效率,丰富装配式建造的管理体系具有应用价值。
赵换芳[7]（2020）在《基于Petri网的混合遗传算法在混流制造调度中的应用研究》文中研究说明混流制造是一种以客户需求为引导、在基本不更改车间生产能力的条件下,将多种类型的产品同时在一个制造模式内以混合的方式进行加工和组装的生产组织模式。它是一种为了满足市场和客户多样化的需求而产生的现代定制化生产方式,在现实的制造业中得到了广泛地应用。当多种类型的工件在满足一定的技术约束条件下,在有限的设备资源上进行加工时,就涉及到调度问题。调度问题是指,通过优化系统内有限的生产资源,来满足所求的目标函数值。因此,加强对混流制造调度的优化,对于提高设备利用率、降低工件完工时间,增强市场竞争力,以及提高企业效益等有很大的实用性。本课题以东莞某大型企业的覆铜板制造过程为研究背景。该产品生产过程是一个具有两道加工工序且同时有大量等效（机器效率相同）和非等效（机器效率不同）并行机的混流车间调度难题。首先,针对车间内的大量并行机,提出了一种对制造过程的资源提供能力的建模方法,通过将生产线中的同一类资源映射成Petri网中的同一个节点的规则,建立基于Petri Nets的混流制造模型（Hybrid Manufacturing Petri Net,HMPN）,大大缩小了混流制造过程的规模,为分析调度优化问题提供了便利。然后,在HMPN模型的基础上,以最小化工件最大完工时间为调度目标函数,设计了混合的遗传模拟退火算法（GA-SAA）来优化HMPN模型中的调度问题。通过在遗传算法（GA）中加入模拟退火算法（SAA）的操作,改善了整体的优化效果。并利用田口实验方法对混合遗传算法中用到的参数进行高效配置,采用MATLAB编写了HMPN模型和混合算法程序,通过仿真实验数据,证实了混合遗传算法的效果。大量实验结果表明,本课题设计的基于Petri网模型的混合遗传算法求解混流制造的调度问题时,不管是在全局寻优能力方面,还是算法的求解效率等方面,都获得了比单纯的遗传算法更好的效果。通过采用混合的遗传优化算法,提高了整体的优化效果,并验证了本论文的合理性。
夏家俊[8]（2020）在《基于精益制造管理的船舶MES系统研究与开发》文中进行了进一步梳理近年来随着我国制造业生产水平的不断提高,企业对精细化生产管理的需求日益增大。在船舶制造领域,传统的造船模式主要依靠管理者的经验,按照造船工艺去协调各工种以及车间生产活动,是一种比较粗放的管理方式,不能实现对造船车间的精细化管理。虽然有些船舶企业采用了数字化造船技术,但是很少推行精益造船生产模式。在此背景下,本文将精益生产理论引入造船领域,并开发面向造船车间的制造执行系统（MES）,将精益生产方式落实到造船过程。这对提高造船企业的生产效率具有重要的意义。本文以武汉ZJ船业有限公司为研究对象,针对该企业生产管理模式粗放、生产计划不合理、生产线不均衡等一系列问题进行研究。首先运用价值流图分析技术,对船体工艺流程、作业内容、工时定额进行精益化研究,对造船车间产线平衡进行分析。然后结合武汉ZJ船业有限公司的XH艇这种船体类型的实际生产过程,提出一种基于任务包的造船作业分解方法,计算并评估了任务包的制造顺序、任务包工序间的连续性以及主要工位的人员利用率,通过改善作业时间,提高生产线平衡率,形成均衡流水作业。依据任务包分解提出造船车间离散生产作业的生产计划调度方法,根据任务包优先级、员工技能水平、设备制造能力、均衡生产等方面对工序级和设备级的作业计划进行制订。其次基于不同级别的有限生产能力进行调度,通过良好的阶段化作业来提高生产效率。在上述研究基础上,本文采用Java语言开发了面向造船车间的制造执行系统,对该系统的整体架构、业务流程、数据库和功能模块进行了设计和开发。本文开发的MES系统融入了精益造船思想,在车间生产中以模块化生产为导向,根据派工单为计划驱动,在企业应用以来显着提高了该企业的生产管理水平,减少了船舶建造周期,有效提高了船舶制造企业的效益。
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》文中进行了进一步梳理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。
闵道祯[10]（2020）在《基于流程与BN模型的散杂货港口作业流程延误预测系统研究》文中认为我国作为世界十大港口占据数量最多,货物吞吐量位居第一的港口大国,其港口物流在国民经济发展中发挥着重要的作用。近些年来,港口经济的迅速发展也不断对港口企业提出新的要求,如何提升港口运输物流服务的效率,降低港口作业损耗及存在风险成为亟待解决的问题。许多学者围绕这些问题展开了重点的研究,并取得了成果。但是这些研究主要从港口布局优化、资源配置管理、企业流程管理与再造等角度出发提升港口物流效率,利用港口作业数据并构建预测算法模型在解决港口生产延误方面的研究还较少。由于港口生产作业具有组成作业活动数量繁多,活动安排灵活,相互之间具有关联影响的特点,以及在生产过程中受到机械设备、天气、人员等多种因素影响,这些特点及因素非常容易导致实际生产过程中港口作业延误情况发生,严重影响港口效率。目前港口在生产管理还主要以经验、制度等方面为主,难以满足及早发现、及早调整改变、精准定位、降低风险的需求。本文以贝叶斯网络作为延误预测的基本算法模型,针对港口生产特点在网络结构和参数学习上进行改进,将工作流程挖掘算法获取作业流程模型相结合,最后对预测模型进行实例验证分析并应用到作业延误预测系统建设。本研究的主要工作内容有三点。首先,对散杂货港口生产作业现状进行分析,将生产作业活动以及影响作业活动的因素进行归纳;并从港口生产系统中选取作业数据,通过流程挖掘算法获得其真实的作业流程模型,并针对港口数据量大、流程模型复杂的特点,提出并行启发挖掘算法以提升效率。其次,将生产延误预测问题转换为一个贝叶斯网络概率模型求解问题。网络学习阶段,将生产活动流程与活动影响因素分别转换为两个独立的结构网络,将流程模型引入到活动流程结构学习中,最后再合并;参数学习中阶段考虑到流程活动的循环特点,对参数学习公式进行修正。使用港口真实数据验证改进后的预测模型的有效性、准确性和解释性。最后,在既有的港口系统与数据源基础上,设计了融合了预测模型的港口生产延误预测应用系统框架,并采用现代程序语言技术进行开发,实现模型的进一步应用。本文将流程模型与贝叶斯网络相结合,改进了预测模型结构学习速度以及解释性,参数学习中考虑了作业循环结构的影响,能够使得预测模型更加适应复杂的港口作业情况,提升作业延误预测精度及业务解释。有效的帮助优化港口作业计划,及时调整作业安排,降低作业阻塞延误风险,提升港口效率。为港口其他企业及场景提供了可借鉴的思路和指导。
二、CIMS环境下混合企业生产作业计划系统的研究与开发（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、CIMS环境下混合企业生产作业计划系统的研究与开发（论文提纲范文）
（1）5G背景下ACE公司智能化管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国外文献综述 |
| 二、国内文献综述 |
| 三、文献述评 |
| 第三节 研究内容和研究方法及思路 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法及思路 |
| 第二章 相关理论及分析方法 |
| 第一节 相关理论和概念 |
| 一、CIMS计算机集成制造理论 |
| 二、企业信息化建设效用论 |
| 三、企业信息化建设资产论 |
| 四、企业信息化建设风险论 |
| 五、绩效管理基本理论 |
| 第二节 分析方法介绍 |
| 一、PEST分析法 |
| 二、波特五力模型分析法 |
| 第三章 ACE公司现状与存在问题 |
| 第一节 ACE公司概况 |
| 一、ACE公司简介 |
| 二、ACE公司智能化管理的需求分析 |
| 第二节 ACE公司智能化管理PEST分析 |
| 一、政治环境分析 |
| 二、经济环境分析 |
| 三、社会环境分析 |
| 四、技术环境分析 |
| 第三节 ACE公司智能化管理的现状与问题 |
| 一、ACE公司智能化管理的现状 |
| 二、ACE公司智能化存在的问题与影响 |
| 三、5G环境下工业应用情况分析 |
| 第四章 ACE公司智能化管理方案设计 |
| 第一节 智能化管理的指导思想和目标 |
| 一、智能化管理的指导思想 |
| 二、智能化管理的目标 |
| 第二节 ACE公司智能化管理的方案设计 |
| 一、工时评估系统建设方案 |
| 二、多工种完工系统建设方案 |
| 三、绩效管理系统建设方案 |
| 四、产品质量追溯系统建设方案 |
| 五、滴滴物流系统建设方案 |
| 六、基于5G网络建设方案 |
| 第五章 ACE公司智能化管理推进的保障措施 |
| 第一节 技术性保障措施 |
| 一、加强信息化宣传及培训 |
| 二、合理制定智能化管理方案 |
| 三、合理规划智能化网络建设 |
| 四、继续加强已有系统的应用 |
| 第二节 规章制度性保障措施 |
| 一、领导作用的真正落地 |
| 二、建立完善的管理制度 |
| 三、全面提高员工的意识 |
| 第六章 总结 |
| 第一节 研究结论 |
| 第一节 研究不足及展望 |
| 一、研究不足 |
| 二、展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于MES的复合材料管理系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 国内外研究和应用现状分析 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 系统主要理论和关键技术概述 |
| 2.1 库存管理与物料管理 |
| 2.2 信息技术与网络通信技术 |
| 2.3 制造执行系统 |
| 2.4 系统开发工具和关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 材料接收入库模块 |
| 3.2.2 材料需求申请模块 |
| 3.2.3 材料发放模块 |
| 3.2.4 材料出库模块 |
| 3.2.5 材料使用模块 |
| 3.2.6 库存管理模块 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.4 可行性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.1.1 系统设计原则 |
| 4.1.2 系统架构设计 |
| 4.1.3 功能结构设计 |
| 4.2 主要功能设计 |
| 4.2.1 材料接收入库模块设计 |
| 4.2.2 材料需求申请模块设计 |
| 4.2.3 材料发放模块设计 |
| 4.2.4 材料出库模块设计 |
| 4.2.5 材料使用模块设计 |
| 4.2.6 库存管理模块设计 |
| 4.3 系统数据库设计 |
| 4.3.1 数据库分析 |
| 4.3.2 概念模型设计 |
| 4.3.3 数据表设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 数据库的创建 |
| 5.2 材料接收入库模块 |
| 5.3 材料需求申请模块 |
| 5.4 材料发放模块 |
| 5.5 材料出库模块 |
| 5.6 材料使用模块 |
| 5.7 库存管理模块 |
| 5.8 本系统的关键技术及解决的问题 |
| 5.8.1 零件固化前的材料外置时间预警 |
| 5.8.2 成本控制更为高效 |
| 5.8.3 外置时间的高效传递 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试原则 |
| 6.2 测试方法 |
| 6.3 系统测试 |
| 6.3.1 系统的功能性测试 |
| 6.3.2 系统的非功能性测试 |
| 6.4 测试结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）流程工业调度模型与算法及其在造纸工业中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 主要的研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 2 生产调度基本概念及造纸企业生产调度中存在的问题 |
| 2.1 生产调度的提出 |
| 2.2 调度问题描述、分类及特性 |
| 2.2.1 调度问题的描述 |
| 2.2.2 车间调度问题的分类 |
| 2.2.3 车间调度问题的特点 |
| 2.3 流程工业生产调度 |
| 2.3.1 流程工业生产调度及其特点 |
| 2.3.2 流程工业生产调度的分类 |
| 2.3.3 流程工业生产调度的方法 |
| 2.4 造纸企业生产调度问题 |
| 2.4.1 订单与排产计划安排 |
| 2.4.2 排产计划与生产计划冲突 |
| 2.4.3 生产管理缺陷 |
| 2.4.4 质量管理 |
| 2.4.5 仓储管理 |
| 2.4.6 问题成因分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于分解多目标演化算法的造纸企业生产调度研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 造纸企业生产过程简述 |
| 3.2.1 第一阶段加工生产过程 |
| 3.2.2 第二阶段加工生产过程 |
| 3.3 生产调度模型的建立 |
| 3.3.1 造纸企业的生产调度流程描述 |
| 3.3.2 生产调度性能指标 |
| 3.3.3 造纸企业生产调度数学模型 |
| 3.4 生产调度模型的求解算法 |
| 3.4.1 基于分解的多目标演化算法 |
| 3.4.2 算法设计的关键步骤 |
| 3.4.3 实验数据 |
| 3.5 数值实验与结果分析 |
| 3.5.1 参数设置 |
| 3.5.2 评价指标 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于负相关搜索算法的造纸企业立体仓库优化调度研究 |
| 4.1 自动化立体仓库概述 |
| 4.1.1 自动化立体仓库的结构 |
| 4.1.2 自动化立体仓库的分类与特点 |
| 4.2 自动化立体仓库货位分配优化 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 数学模型的建立 |
| 4.3 立体仓库调度模型的求解算法 |
| 4.3.1 负相关搜索算法 |
| 4.3.2 算法设计的关键步骤 |
| 4.4 数值实验与结果分析 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.4.2 评价指标 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于量子进化算法的造纸企业项目调度研究 |
| 5.1 项目调度概况 |
| 5.2 多模式资源项目调度描述以及数学建模 |
| 5.3 基于量子进化算法的多模式资源项目调度问题实现 |
| 5.3.1 量子进化算法概述 |
| 5.3.2 编码方案 |
| 5.3.3 解码方案 |
| 5.3.4 不可行方案的修复 |
| 5.3.5 个体的适应度评价 |
| 5.3.6 量子种群更新 |
| 5.3.7 算法流程图 |
| 5.4 算例分析与结果评价 |
| 5.4.1 典型案例验证及结果分析 |
| 5.4.2 随机案例验证及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于云平台的造纸企业智能MES系统的设计与实现 |
| 6.1 MES系统概述 |
| 6.2 系统总体解决方案 |
| 6.2.1 造纸企业ERP、MES和PCS的体系结构 |
| 6.2.2 造纸企业智能MES系统构架 |
| 6.3 系统主要功能模块介绍 |
| 6.3.1 系统管理模块 |
| 6.3.2 信息查询模块 |
| 6.3.3 设备管理模块 |
| 6.3.4 生产管理模块 |
| 6.3.5 仓储管理模块 |
| 6.3.6 品质管理模块 |
| 6.3.7 数据分析模块 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 研究工作创新点 |
| 7.3 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的成果 |
（4）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 |
（5）首钢京唐冷轧MES改造的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 课题研究的意义和目的 |
| 1.3 国内外MES系统的研究现状 |
| 1.3.1 国外MES系统的研究现状 |
| 1.3.2 国内MES系统的研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容与结构安排 |
| 第2章 MES与钢铁生产 |
| 2.1 MES系统概述 |
| 2.1.1 MES核心功能 |
| 2.1.2 MES的发展历程 |
| 2.1.3 MES未来的发展趋势 |
| 2.2 MES的作用 |
| 2.3 钢铁行业MES的技术特点 |
| 2.3.1 钢轧一体化计划与优化 |
| 2.3.2 大规模定制下的敏捷与柔性制造 |
| 2.3.3 集中一贯的质量管理与信息共享 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 首钢京唐MES系统改造技术分析 |
| 3.1 首钢京唐冷轧概述 |
| 3.2 首钢京唐信息化概述 |
| 3.3 首钢钢铁产销一体化项目 |
| 3.4 冷轧PES系统设计目标 |
| 3.5 PES系统设计原则 |
| 3.6 冷轧PES功能性需求 |
| 3.6.1 作业计划管理 |
| 3.6.2 生产实绩和物料管理 |
| 3.6.3 质量管理 |
| 3.6.4 仓储管理 |
| 3.6.5 生产管制 |
| 3.6.6 轧辊管理 |
| 3.6.7 主数据管理 |
| 3.6.8 报表管理 |
| 3.7 冷轧PES非功能性需求 |
| 3.7.1 通讯管理 |
| 3.7.2 权限管理 |
| 3.7.3 归档管理 |
| 3.8 与其他系统通讯接口需求 |
| 3.8.1 与热轧PES接口 |
| 3.8.2 与一贯制过程质量控制接口 |
| 3.8.3 与LIMS(实验室信息管理系统)接口 |
| 3.8.4 与产销一体化设备模块接口 |
| 3.8.5 与产销一体化销售物流模块接口 |
| 3.8.6 与产销一体化生产质量模块接口 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 PES系统设计 |
| 4.1 PES系统硬件设计 |
| 4.2 PES系统开发工具选择 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 关系型数据库设计 |
| 4.3.2 内存数据库Redis |
| 4.4 PES系统创新点 |
| 4.4.1 一体化计划编制技术 |
| 4.4.2 多制程排产技术 |
| 4.4.3 生产实绩与物料实时跟踪技术 |
| 4.4.4 工作流引擎集成 |
| 4.4.5 业务逻辑层流程化、配置化管理 |
| 4.4.6 数据字典、元数据配置化、信息集中化展示 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 PES系统功能的实现 |
| 5.1 主数据管理 |
| 5.1.1 钢种主数据 |
| 5.1.2 质检指令主数据 |
| 5.2 计划管理 |
| 5.2.1 轧制计划管理 |
| 5.2.2 返回卷管理 |
| 5.3 生产实绩和物料管理 |
| 5.3.1 生产实绩管理 |
| 5.3.2 物料管理 |
| 5.3.3 半卷回退实绩管理 |
| 5.4 质量管理 |
| 5.4.1 成品性能检验管理 |
| 5.4.2 成品表面质量检查管理 |
| 5.4.3 成品综合管理 |
| 5.4.4 试制品、科研样的质量检验要求 |
| 5.4.5 介质管理 |
| 5.4.6 取送样管理 |
| 5.5 生产管制 |
| 5.5.1 停机管理 |
| 5.5.2 生产指标 |
| 5.6 仓储管理 |
| 5.6.1 基础信息管理 |
| 5.6.2 发运管理 |
| 5.7 轧辊管理 |
| 5.8 报表管理 |
| 5.9 非功能性需求 |
| 5.9.1 通讯管理 |
| 5.9.2 权限管理 |
| 5.9.3 归档管理 |
| 5.10 接口设计 |
| 5.10.1 送样委托及实绩 |
| 5.10.2 热镀锌产品送样委托电文示例 |
| 5.11 本章小结 |
| 第6章 系统测试 |
| 6.1 测试方法 |
| 6.2 测试环境 |
| 6.3 应用测试 |
| 6.4 接口测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（6）装配式建造过程返工风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 装配式建造研究现状 |
| 1.2.2 返工风险研究现状 |
| 1.2.3 并行工程和精益建造理论研究现状 |
| 1.2.4 过程优化方法研究现状 |
| 1.2.5 文献总结 |
| 1.3 研究目标与意义 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线图 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 装配式建造全过程返工风险识别 |
| 2.1 装配式建造全过程返工风险研究的界定 |
| 2.1.1 返工风险的定义 |
| 2.1.2 装配式建造全过程的范围 |
| 2.1.3 返工风险研究框架 |
| 2.2 返工风险识别的方法和过程 |
| 2.2.1 返工风险识别的方法与依据 |
| 2.2.2 访谈调研 |
| 2.2.3 项目资料分析 |
| 2.3 返工风险分类 |
| 2.3.1 返工风险分类原则 |
| 2.3.2 返工风险分类过程 |
| 2.3.3 返工风险分类结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 装配式建造全过程返工风险影响分析 |
| 3.1 返工风险影响分析维度和调研过程 |
| 3.1.1 影响分析维度 |
| 3.1.2 调研方法 |
| 3.1.3 调研过程 |
| 3.2 访谈设计及调研 |
| 3.2.1 访谈设计 |
| 3.2.2 正式调研及数据统计 |
| 3.3 返工影响分析 |
| 3.3.1 返工频率 |
| 3.3.2 返工成本 |
| 3.3.3 返工工期 |
| 3.3.4 期望影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 装配式建造过程优化 |
| 4.1 过程优化对象及方法 |
| 4.1.1 过程优化对象 |
| 4.1.2 过程优化方法 |
| 4.2 耦合任务优化 |
| 4.2.1 依赖关系识别 |
| 4.2.2 耦合任务集识别 |
| 4.2.3 耦合任务集优化模型 |
| 4.2.4 应用验证1 |
| 4.3 基于返工风险影响的过程优化模型构建 |
| 4.3.1 返工风险传播关系 |
| 4.3.2 返工矩阵的定义 |
| 4.3.3 模型参数 |
| 4.4 优化算法及求解过程 |
| 4.4.1 遗传算法在DSM中的应用 |
| 4.4.2 目标函数及适应度函数 |
| 4.4.3 遗传编码及种群 |
| 4.4.4 遗传算子 |
| 4.4.5 终止条件 |
| 4.4.6 算法流程 |
| 4.4.7 应用验证2 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 装配式建造返工风险管理体系 |
| 5.1 返工风险管理体系框架的构建 |
| 5.1.1 构建返工风险管理体系的必要性 |
| 5.1.2 管理体系的构建原则和维度 |
| 5.1.3 返工风险管理体系框架 |
| 5.2 返工风险评估和应对 |
| 5.2.1 风险评估要素 |
| 5.2.2 返工风险评估方法 |
| 5.2.3 返工风险应对 |
| 5.3 返工风险监控与学习 |
| 5.3.1 返工风险监控 |
| 5.3.2 返工风险学习 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 实证分析 |
| 6.1 项目概况 |
| 6.1.1 项目基本信息 |
| 6.1.2 项目主要进度安排 |
| 6.1.3 责任主体 |
| 6.1.4 项目返工问题 |
| 6.2 耦合任务优化模型应用 |
| 6.2.1 项目建造过程依赖关系识别 |
| 6.2.2 项目耦合任务集识别 |
| 6.2.3 项目耦合任务优化 |
| 6.3 返工风险过程优化模型应用 |
| 6.3.1 初始参数 |
| 6.3.2 模型仿真 |
| 6.4 项目返工风险管理体系应用 |
| 6.4.1 项目返工风险评估 |
| 6.4.2 项目返工风险应对 |
| 6.4.3 项目返工风险监控和学习 |
| 6.4.4 项目返工风险管理方案 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究主要工作与结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 访谈专家信息 |
| 附录 B 装配式建筑项目返工影响调查问卷 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）基于Petri网的混合遗传算法在混流制造调度中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 制造系统发展研究现状 |
| 1.2.2 制造系统建模方法研究 |
| 1.2.3 制造系统调度方法研究 |
| 1.3 课题主要内容和创新点 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 车间调度问题概述 |
| 2.1.1 调度问题的分类 |
| 2.1.2 混流制造调度问题特点 |
| 2.2 Petri网的简单介绍 |
| 2.2.1 Petri网定义 |
| 2.2.2 Petri网运行规则 |
| 2.2.3 Petri网的扩展 |
| 2.3 遗传算法概述 |
| 2.3.1 遗传算法中的基本概念 |
| 2.3.2 遗传算法基本原理 |
| 2.3.3 遗传算法操作流程 |
| 2.4 模拟退火算法概述 |
| 2.4.1 模拟退火算法中的概念 |
| 2.4.2 模拟退火算法的基本原理 |
| 2.4.3 模拟退火算法操作流程 |
| 本章小结 |
| 第三章 基于Petri网的混流制造过程建模 |
| 3.1 混流制造调度问题描述 |
| 3.1.1 约束条件 |
| 3.1.2 符号表示 |
| 3.2 混流生产案例分析 |
| 3.2.1 混流制造实例描述 |
| 3.2.2 混流制造过程特点 |
| 3.3 混流制造模型建立与分析 |
| 3.3.1 建模规则 |
| 3.3.2 Petri网模型的建立 |
| 3.3.3 Petri网模型分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 混合遗传算法研究与实现 |
| 4.1 混合算法中的主要操作研究 |
| 4.1.1 遗传算法中主要操作设计 |
| 4.1.2 模拟退火算法中主要操作设计 |
| 4.2 混合遗传算法设计流程 |
| 4.2.1 构造混合算法的出发点 |
| 4.2.2 混合遗传算法流程图 |
| 4.2.3 混合遗传算法特点 |
| 4.3 基于HMPN的混合算法具体实现 |
| 4.3.1 染色体编码设计 |
| 4.3.2 适应度函数设计 |
| 4.3.3 交叉操作 |
| 4.3.4 变异操作 |
| 4.3.5 模拟退火操作 |
| 本章小结 |
| 第五章 混合遗传算法实例分析 |
| 5.1 算法实例数据与参数 |
| 5.2 算法仿真结果与分析 |
| 5.3 算法参数设定分析 |
| 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（8）基于精益制造管理的船舶MES系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 船舶制造企业信息化发展现状 |
| 1.2.2 MES系统的研究与开发现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于精益制造的船舶价值流分析与研究 |
| 2.1 精益造船模式 |
| 2.2 基于价值流分析的船舶精益制造与研究 |
| 2.2.1 产品价值链 |
| 2.2.2 案例研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于精益造船的任务包分解与排产 |
| 3.1 曲面分段建造工艺 |
| 3.2 任务包日程计划制订与平衡 |
| 3.2.1 技术思路、问题与约束处理 |
| 3.2.2 任务包制造顺序规划 |
| 3.2.3 人员利用率 |
| 3.3 任务包实例分析 |
| 3.3.1 任务包的基本构成 |
| 3.3.2 XH艇工程作业分解实例 |
| 3.3.3 XH艇工程区域划分 |
| 3.3.5 任务包信息结构 |
| 3.3.6 派工单信息结构 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 精益造船MES系统设计 |
| 4.1 业务需求分析 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.3 系统总体方案 |
| 4.4 业务流程设计 |
| 4.5 实体关系(E-R)设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 精益造船MES系统开发 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统主要开发技术 |
| 5.3 数据库表结构设计 |
| 5.4 功能模块开发 |
| 5.4.1 船体模块 |
| 5.4.2 生产计划与排产 |
| 5.4.3 条码管理 |
| 5.4.4 在制品管理 |
| 5.4.5 库存管理 |
| 5.4.6 质量管理 |
| 5.4.7 设备管理 |
| 5.4.8 统计查询 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（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）基于流程与BN模型的散杂货港口作业流程延误预测系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 项目背景 |
| 1.1.3 选题意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 港口作业效率研究现状 |
| 1.2.2 工作流与流程模型综述 |
| 1.2.3 风险预测管理研究现状 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 理论基础与技术 |
| 2.1 流程挖掘理论与算法 |
| 2.1.1 流程挖掘概念 |
| 2.1.2 工作流-Petri网 |
| 2.1.3 启发式挖掘算法 |
| 2.1.4 流程挖掘工具 |
| 2.2 贝叶斯相关理论 |
| 2.2.1 贝叶斯定理 |
| 2.2.2 贝叶斯网络定义 |
| 2.2.3 贝叶斯网络性质 |
| 2.2.4 贝叶斯网络应用 |
| 2.3 贝叶斯网络学习 |
| 2.3.1 贝叶斯网络结构学习 |
| 2.3.2 贝叶斯网络参数学习 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 散杂货港口生产作业分析与流程模型构建 |
| 3.1 港口生产作业现状与问题 |
| 3.1.1 港口作业现状与内容 |
| 3.1.2 作业流程延误问题分析 |
| 3.1.3 作业活动影响因素分类 |
| 3.2 生产作业数据采集与处理 |
| 3.2.1 港口作业数据采集 |
| 3.2.2 港口作业数据处理 |
| 3.3 港口作业流程模型构建 |
| 3.3.1 流程模型符号变量 |
| 3.3.2 作业流程模型分析 |
| 3.3.3 并行作业流程挖掘 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯网络的作业流程延误预测模型 |
| 4.1 作业流程延误预测模型定义 |
| 4.1.1 作业延误预测模型描述 |
| 4.1.2 贝叶斯网络选择 |
| 4.2 预测模型BN结构学习 |
| 4.2.1 作业流程网络结构学习 |
| 4.2.2 活动因素网络结构学习 |
| 4.2.3 融合流程与因素网络结构 |
| 4.3 预测模型BN参数计算 |
| 4.3.1 作业流程网络的参数计算 |
| 4.3.2 考虑影响因素的参数计算 |
| 4.4 实例计算与分析 |
| 4.4.1 大船流程实例计算 |
| 4.4.2 流程结构有效性验证 |
| 4.4.3 作业流程延误推理应用 |
| 4.4.4 模型预测准确效果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 散杂货港口作业流程延误预测系统设计实现 |
| 5.1 作业流程延误预测系统目标 |
| 5.2 作业流程延预测系统总体设计 |
| 5.2.1 预测系统设计原则 |
| 5.2.2 系统总体功能设计 |
| 5.2.3 预测系统总体架构 |
| 5.3 作业流程延预测系统详细设计 |
| 5.3.1 预测系统功能详细设计 |
| 5.3.2 预测系统功能接口设计 |
| 5.3.3 系统数据库字典设计 |
| 5.4 作业流程延预测系统实现与测试 |
| 5.4.1 预测系统界面实现 |
| 5.4.2 预测系统功能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.1.1 工作总结 |
| 6.1.2 论文创新点 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、CIMS环境下混合企业生产作业计划系统的研究与开发（论文参考文献）
- [1]5G背景下ACE公司智能化管理研究[D]. 汪志祥. 云南师范大学, 2021(08)
- [2]基于MES的复合材料管理系统研究与开发[D]. 路皓. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]流程工业调度模型与算法及其在造纸工业中的应用研究[D]. 党世红. 陕西科技大学, 2021(01)
- [4]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
- [5]首钢京唐冷轧MES改造的设计与实现[D]. 孙颖. 燕山大学, 2020(01)
- [6]装配式建造过程返工风险研究[D]. 沈楷程. 清华大学, 2020(01)
- [7]基于Petri网的混合遗传算法在混流制造调度中的应用研究[D]. 赵换芳. 广东工业大学, 2020(02)
- [8]基于精益制造管理的船舶MES系统研究与开发[D]. 夏家俊. 湖北工业大学, 2020(11)
- [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]基于流程与BN模型的散杂货港口作业流程延误预测系统研究[D]. 闵道祯. 北京交通大学, 2020(03)