钢铁制造业备件供应管理关键因素研究及应用

论文摘要

随着经济环境的变化,市场竞争加剧,传统的备件供应管理方法在提高钢铁制造业备件供应效率、降低供应成本等方面无法适应新的形势,这为钢铁制造业备件供应管理创新带来机遇,迫使人们不得不从新的视角来审视钢铁制造业现行的备件供应管理系统。基于以上原因,分析了国内外钢铁企业备件供应管理研究与应用中存在的问题。以东北特钢集团备件供应管理实践为背景,应用全面、系统的管理思想,研究了钢铁制造业备件供应流程,指出备件供应流程中主要因素及其相互关系,并深入研究了提高这些因素管理效率的具体技术方法,主要研究工作如下:首先,全面系统的研究了备件供应管理流程,构建了备件供应管理的功能模型,指出了影响备件供应效率的主要指标,由此得出影响备件供应效率的主要因素,即库存管理、需求预测、供应商管理和供应知识在实践中的有效应用,并阐述了相关因素间的关系,为后续研究指明了方向。针对钢铁企业备件库存积压严重的问题,提出了面向库存基于多属性的备件分类模型,与以往方法不同的是本文首先将备件可能的库存管理策略进行总结和分类,然后根据该分类结果,结合备件供应的特点和备件与生产、库存等方面的关系,使用ID3(Iterative Dichotomizer 3,ID3)算法建立分类决策树,对备件进行分类。并为需要多属性决策的节点,提供了基于模糊神经网络的决策工具。在此基础上,给出了钢铁企业备件的库存管理方案和维护策略。并在文中给出分类决策树创建的实例。为了提高备件需求预测的准确性,降低备件供应的盲目性,建立了基于SVR(SupportVector Regression,SVR)与时间序列预测相结合的备件需求预测模型。鉴于导致备件需求发生的原因多样,文中首先对原始的备件需求进行分析和处理,剔出干扰数据。由于备件需求的非连续特性,会给需求预测工作带来极大的困难。模型根据需求发生的位置将备件原始需求序列分解,形成新序列,并转化需求预测为需求发生时间的预测,实现间断序列预测向非间断序列预测转换。最后使用SVR方法预测备件需求时间,使用供应周期时间窗获取备件需求。为备件采购与供应提供有价值的指导信息。为了选择优秀的供应商以保证采购质量,提高采购效率,本文建立了钢铁企业备件供应商评价指标体系,并研究了模糊综合评判方法在钢铁企业备件供应商供应水平评价方面的应用。为实现备件供应相关知识在备件供应流程中得到有效的应用,本文提出并定义了知识触发点的概念,在分析备件供应流程的特点基础上,建立了基于知识触发的知识与业务过程集成框架,描述了知识触发系统的工作方式,实现了备件供应相关知识与备件供应流程有效结合并给出了备件供应知识触发系统的实施建议。最后,将研究成果与信息技术集成运用,提出了备件供应管理及支持系统的体系结构,并建立了相应的功能模型、信息模型,给出了面向对象的用例分析、流程分析及组件设计方法。并将备件供应管理及支持系统在案例企业成功应用,取得了良好的效果。针对备件供应关键因素与备件供应管理及支持系统的研究,有利于推动钢铁制造业备件供应管理理论与实践的发展,对现阶段我国钢铁制造业具有重要的意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景和研究意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 课题的提出及其研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 备件分类研究
• 1.2.2 备件需求预测
• 1.2.3 备件采购与供应商评价
• 1.2.4 备件库存管理
• 1.2.5 备件供应知识在备件管理中的应用
• 1.3 备件供应管理中存在的问题
• 1.3.1 备件供应管理理论上的特点与不足
• 1.3.2 备件供应管理实践中存在的问题
• 1.4 研究方法、研究目的
• 1.4.1 论文的研究方法
• 1.4.2 论文的研究目的
• 1.5 论文研究内容和论文结构
• 1.5.1 论文主要研究内容
• 1.5.2 论文结构
• 2 钢铁企业备件供应总体流程系统研究
• 2.1 引言
• 2.2 备件及备件供应的特点
• 2.2.1 备件的定义
• 2.2.2 备件供应的特点
• 2.3 钢铁企业备件供应流程及其效率指标
• 2.3.1 钢铁企业备件供应总体流程
• 2.3.2 备件供应系统及其相关系统功能模型
• 2.3.3 备件供应系统主要效率指标
• 2.4 备件供应关键因素及其相互关系
• 2.4.1 备件供应关键因素
• 2.4.2 备件供应流程中关键因素间的关系
• 2.5 本章小结
• 3 钢铁企业备件库存管理系统研究
• 3.1 引言
• 3.2 钢铁制造业备件库存的特点
• 3.3 钢铁企业备件库存管理问题分析
• 3.3.1 钢铁行业备件库存管理的主要问题
• 3.3.2 库存管理有效解决方案及其优点
• 3.3.3 备件库存分类管理面临的主要问题
• 3.4 备件库存方式分类
• 3.5 影响备件分类的因素研究
• 3.5.1 备件的缺货成本
• 3.5.2 备件的使用频率
• 3.5.3 备件库存成本
• 3.5.4 备件的采购成本
• 3.5.5 备件的需求准确度
• 3.5.6 供应的敏捷程度
• 3.6 面向备件库存的备件分类决策树的研究
• 3.6.1 备件ABC分类方法
• 3.6.2 ID3算法
• 3.6.3 面向库存的备件分类决策树生成算法
• 3.6.4 基于ID3算法建立备件分类决策树实例
• 3.6.5 备件分类树应用实例
• 3.7 备件分类树结点属性判别方法研究
• 3.7.1 属性判别方法原理
• 3.7.2 模糊神经网络的算法
• 3.8 面备件库存的维护流程
• 3.9 本章小结
• 4 基于支持向量回归的备件需求预测研究
• 4.1 引言
• 4.2 备件需求的特点及需求预测的意义
• 4.2.1 钢铁制造业备件需求的特点
• 4.2.2 备件需求预测的意义及风险
• 4.2.3 提高备件需求预测的方法
• 4.2.4 备件需求预测的对象
• 4.3 备件需求预测的基本方法
• 4.4 基于时间序列和SVR的备件需求预测方法
• 4.4.1 钢铁制造业备件需求预测面临的问题
• 4.5 备件需求原因及其构成元素
• 4.5.1 备件需求原因分析
• 4.5.2 备件需求量组成分析
• 4.5.3 备件需求的组成元素
• 4.6 备件需求的历史数据分析及重构
• 4.6.1 备件需求的历史数据分析
• 4.6.2 备件需求的历史数据重构
• 4.7 基于支持向量回归的备件需求的预测方法
• 4.7.1 基于支持向量机的回归与预测原理
• 4.7.2 基于支持向量回归的时间序列预测模型
• 4.8 基于SVR的备件需求预测应用实例
• 4.8.1 数据选取及预测算法
• 4.8.2 预测结果
• 4.9 本章小结
• 5 备件供应商管理
• 5.1 引言
• 5.2 备件供应商评价
• 5.2.1 系统评价指标体系的建立原则
• 5.2.2 影响系统评价指标体系的建立
• 5.2.3 钢铁企业备件供应商管理多层次模糊综合评判
• 5.2.4 应用举例
• 5.3 本章小结
• 6 企业备件供应流程中知识与流程的集成研究
• 6.1 引言
• 6.2 钢铁企业备件供应流程的层次模型
• 6.2.1 备件供应业务流程层次结构模型
• 6.3 知识触发系统结构与工作过程
• 6.3.1 知识触发的概念
• 6.3.2 知识触发系统结构
• 6.3.3 知识触发点触发方式和提供范围
• 6.3.4 知识触发系统工作过程
• 6.4 备件供应流程中知识与业务集成
• 6.5 备件供应流程中知识与业务集成示例
• 6.5.1 企业知识配置
• 6.5.2 业务流程中知识与业务集成的运行过程
• 6.6 知识管理系统框架及实施策略
• 6.6.1 知识管理系统框架
• 6.6.2 知识管理系统实施策略
• 6.7 本章小结
• 7 备件供应流程支持系统实现及其应用
• 7.1 引言
• 7.2 案例企业备件供应管理概况
• 7.3 备件供应流程管理及支持系统体系结构
• 7.4 系统的功能模型与信息模型
• 7.4.1 系统的IDEFO模型
• 7.4.2 系统的信息模型
• 7.5 系统的面向对象设计
• 7.5.1 系统的用例设计
• 7.5.2 系统的流程设计
• 7.5.3 系统的组件设计
• 7.6 系统开发软件环境
• 7.7 系统的实施
• 7.7.1 系统实施步骤
• 7.8 系统的应用
• 7.8.1 系统权限管理
• 7.8.2 基础数据
• 7.8.3 知识触发点配置
• 7.8.4 备件需求预测的应用
• 7.8.5 备件供应商评价在货源确定中的应用
• 7.8.6 备件供应分析报表
• 7.9 实施成效
• 7.10 本章小结
• 8 结论与展望
• 8.1 结论
• 8.2 展望
• 创新点摘要
• 参考文献
• 附录A 缩略语
• 攻读博士学位期间参与的研究项目及发表的论文
• 致谢