钢铁行业集成生产物流管理方法及应用研究

论文摘要

生产物流是钢铁企业物流的主体,它与钢铁生产工艺过程密切融合。伴随经济环境的变化,传统的生产物流管理方法在强化钢铁行业生产物流管理方面显得乏力,这为钢铁行业生产物流管理的创新带来机遇。本文在分析国内外钢铁企业生产物流管理研究和应用中所存在问题的基础上,以东北特钢集团大连基地生产物流管理实践为背景,综合运用系统化、集成化管理思想,研究了钢铁行业集成生产物流管理（Integrated ProductionLogistics Management for Iron & Steel Industry,SIPLM）的框架体系及技术方法。运用集成管理的理论,提出了钢铁行业集成生产物流管理（SIPLM）体系结构,并分别构建了支持过程集成的钢铁行业物料清单多视图管理模型、基于ERP/MES/PCS的SIPLM层次管理模型和基于生产批次的SIPLM物料跟踪管理模型。面向钢铁生产物流过程,提出了基于产品生命周期属性集、简单赋意产品物料代码和描述过程状态的产品物料清单（Bill of Material,BOM）的钢铁产品结构设计方案,建立了统一的产品结构数据模型。以设计BOM和工艺BOM为源BOM,提出了基于属性辨识的钢铁行业BOM数据多视图映射方法,建立了钢铁行业BOM多视图过程集成模型,实现了BOM多视图间的映射转换,为SIPLM提供了数据基础与依据。基于钢铁产品特征的分层设计和逐级求解的方式,运用粗糙集方法,挖掘生产物流工艺规划指导性规则。提出工艺实例检索网络（PCRN）模型,设计了基于SH-CBR钢铁行业生产物流工艺规划的流程和算法,进而提出基于PCRN模型SH-CBR策略的钢铁行业生产物流工艺规划方法。运用制造资源计划、准时制生产等生产管理理论,提出了钢铁集团企业的集成化生产物流计划管理模型,并给出相关的模型求解方法及实例。提出了基于生产批次的SIPLM物料工序状态描述方法,构建基于工序维、属性维和时间维的三维描述模型,实现了对钢铁生产物流过程物料工序状态的描述,保证了质量、成本状态的可追溯性。基于SIPLM物料工序状态描述方法建立SIPLM生产物流跟踪模型,提出了生产物流跟踪数据向质量、成本数据的转换模型及相关的转换算法。为按炉号、作业进行质量、成本管理提供了作业管理基础,并给出了企业应用的计算实例。将SIPLM方法体系与信息技术集成运用,提出了SIPLM支持系统的体系结构,并结合案例企业生产物流管理现状,给出了面向对象的系统分析及系统设计方法。SIPLM支持系统的企业应用取得了良好的效果。SIPLM方法及其信息支持系统的研究,有利于推动钢铁行业生产物流管理理论与实践的发展,对现阶段我国钢铁行业具有现实意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及研究意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 课题提出
• 1.1.3 研究意义
• 1.2 钢铁行业生产物流管理发展历程
• 1.3 钢铁行业生产物流管理研究应用现状及现有问题分析
• 1.3.1 研究应用现状
• 1.3.2 现有问题分析
• 1.4 论文研究目的、思路和方法
• 1.4.1 研究目的
• 1.4.2 研究思路
• 1.4.3 研究方法
• 1.5 论文研究内容
• 2 钢铁行业集成生产物流管理（SIPLM）体系研究
• 2.1 引言
• 2.2 钢铁行业生产流程特点及生产物流管理组织方式
• 2.2.1 钢铁行业生产流程概述
• 2.2.2 钢铁行业生产物流总体特点
• 2.2.3 钢铁行业生产物流的管理组织方式
• 2.3 钢铁行业集成生产物流管理体系
• 2.3.1 支持过程集成的钢铁行业物料清单多视图管理模型
• 2.3.2 基于ERP/MES/PCS的钢铁行业集成生产物流层次管理模型
• 2.3.3 基于生产批次的钢铁行业集成生产物流跟踪管理模型
• 2.4 钢铁行业集成生产物流管理的内涵
• 2.4.1 钢铁行业集成生产物流管理的概念
• 2.4.2 钢铁行业集成生产物流管理的特征
• 2.4.3 钢铁行业集成生产物流管理的任务
• 2.5 本章小结
• 3 支持过程集成的SIPLM物料清单多视图管理研究
• 3.1 引言
• 3.2 钢铁产品生命周期数据模型概述
• 3.2.1 概念及构成
• 3.2.2 作用及特点
• 3.2.3 产品需求特征
• 3.3 面向过程集成的钢铁产品结构数据模型研究
• 3.3.1 基于FA的产品需求结构数据模型
• 3.3.2 基于MA的产品配置结构数据模型
• 3.3.3 基于PA的产品制造结构数据模型
• 3.3.4 SIPLM的钢铁产品结构数据模型
• 3.4 BOM多视图过程集成技术研究
• 3.4.1 BOM多视图属性特征分析
• 3.4.2 BOM多视图数据结构
• 3.4.3 BOM多视图的过程集成关系
• 3.4.4 基于属性辨识的BOM多视图映射技术
• 3.5 SR-BOM/MBOM视图转换映射研究
• 3.5.1 EBOM、PBOM和MBOM的数学模型定义
• 3.5.2 SR-BOM/MBOM视图转换规则
• 3.5.3 SR-BOM/MBOM视图转换映射应用实例
• 3.6 面向PLM的BOM多视图过程集成模型
• 3.7 本章小结
• 4 SIPLM的生产物流工艺规划方法及生产物流计划模型研究
• 4.1 引言
• 4.2 钢铁生产物流的工艺流程特点
• 4.3 钢铁产品的分层工艺信息模型及支持知识发现的工艺数据集市设计
• 4.4 基于粗糙集的分层工艺知识发现研究
• 4.4.1 工艺知识发现问题的粗糙集描述
• 4.4.2 基于粗糙集的分层工艺知识发现算法
• 4.4.3 分层知识发现算法的实例验证与结果分析
• 4.5 面向CBR的钢铁行业工艺实例库设计
• 4.6 基于PCRN模型及SH-CBR策略的钢铁生产物流工艺规划研究
• 4.6.1 基于PCRN模型的实例检索方法
• 4.6.2 基于PCRN模型及SH-CBR的钢铁生产物流工艺规划方法
• 4.6.3 SH-CBR应用实例
• 4.7 钢铁行业集成化生产物流计划管理模型体系
• 4.7.1 集团-基地级粗-较粗粒度生产物流计划模型
• 4.7.2 分厂-车间级较细-细粒度生产物流计划模型
• 4.7.3 应用实例
• 4.8 本章小结
• 5 SIPLM的物料工序状态描述方法及物流跟踪模型研究
• 5.1 引言
• 5.2 钢铁行业物料工序状态描述的要求
• 5.3 现有物料工序状态描述方法的分析
• 5.4 基于生产批次的钢铁物料工序状态描述（SMPSD）方法
• 5.4.1 钢铁制造过程中的物料动态批次管理
• 5.4.2 物料生产批次状态的数学描述方法
• 5.4.3 基于生产批次的物料工序状态描述数据模型
• 5.5 基于SMPSD的钢铁生产物流跟踪模型
• 5.6 生产物流跟踪数据的转换方法
• 5.6.1 生产物流跟踪数据向质量数据的转换模型
• 5.6.2 生产物流跟踪数据向成本数据的转换模型
• 5.7 应用实例
• 5.8 本章小结
• 6 钢铁行业集成生产物流管理（SIPLM）支持系统的企业应用研究
• 6.1 引言
• 6.2 案例企业生产物流管理概况分析
• 6.2.1 案例企业生产管理组织结构
• 6.2.2 案例企业生产物流管理基本业务流程
• 6.3 SIPLM支持系统需求分析
• 6.3.1 业务流程分析
• 6.3.2 系统用例分析
• 6.3.3 功能-数据关系分析
• 6.4 SIPLM支持系统建模
• 6.4.1 功能建模
• 6.4.2 信息建模
• 6.4.3 过程建模
• 6.5 SIPLM支持系统设计
• 6.5.1 总体功能设计
• 6.5.2 处理流程设计
• 6.5.3 模块HIPO设计
• 6.5.4 信息编码设计
• 6.6 SIPLM支持系统体系结构
• 6.6.1 软件技术架构
• 6.6.2 软件设计模式
• 6.7 SIPLM支持系统实施应用
• 6.7.1 系统管理
• 6.7.2 基础数据管理
• 6.7.3 生产任务接收与物料清单多视图管理
• 6.7.4 生产物流工艺规划与物流计划管理
• 6.7.5 生产物流跟踪与库存管理
• 6.7.6 生产物流跟踪向质量及成本数据转换管理
• 6.7.7 生产物流数据报表管理
• 6.8 SIPLM支持系统实施成效及问题总结
• 6.9 本章小结
• 7 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 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课题及发表学术论文情况
• 致谢