一类动态库存与排产优化问题的研究与应用

一类动态库存与排产优化问题的研究与应用

论文摘要

本文在对国内外相关文献进行归纳总结的基础上,以宝钢包装钢带有限公司的生产实践为研究背景,建立了基于客户忠诚度的销量预测模型,考虑到多项约束条件建立了生产排产模型并进行仿真求解,提出了根据热轧原材料的价格、与订单相关的时间及订货量三个特征对热轧原料进行分类管理的策略。具体工作有:(1)首次将数据挖掘中的决策树方法应用于客户忠诚度分析,给出了这一方法的基本算法和对客户忠诚度分析的具体步骤。结合公司的客户数据进行了实例分析,得到了公司的客户属性特征和忠诚度高低的分类规则。采用时间序列模型对公司的产品销售记录进行信息挖掘,给出公司下一个销售周期的各种产品销售量的初步预测值。同时,结合客户的忠诚度信息,设置“稳定系数”对各种产品销售量的初步预测值进行修正,获得销售量的最终预测值,从而为公司产品库存结构的确定提供决策支持,进而为确定单个生产周期内产品的生产产量比例提供依据。(2)基于企业的订单及市场预测,结合新旧生产线的产能和各个产品的相关参数(如产品产量、产品售价、生产时间、调整时间、库存量等指标),考虑不同规格品种的生产效率、工艺约束等约束条件,在确保交货期的前提下,以实现均衡生产、产成品产量最大化为优化目标,运用优化理论建立了用于解决混合生产线排产问题的模型。建立设备库、产品库、零件库、工艺库、工时定额库等加工基础数据库,提出合理有效的计划排产方法,并且采用LINGO软件开发了相应的软件系统,对排产模型仿真求解。仿真结果验证了算法的可行性,较好地解决了生产调度问题。(3)根据公司的原材料采购及库存管理的实际情况,以产品订单为核心,按照原材料价格走势、订单时间、订货量这三个特征对原材料进行分类,共分为四类。根据各类原材料的具体特征,分别确定出最优订货批量与再订货点,从而制定出相应的采购与库存策略,来指导公司的采购行为与库存控制。以公司提供的2005年部分原材料、产品相关资料为数据源,进行策略分析和检验。示例计算结果表明,文中建立的模型是正确、合理的,制定的策略是可行、可靠的。论文最后指出了今后进一步研究的问题和方向。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 问题的提出
  • 1.1.1 产成品库存管理的现状分析
  • 1.1.2 生产排产管理的现状分析
  • 1.1.3 热轧原料库存管理的现状分析
  • 1.2 研究内容
  • 1.2.1 对于产成品库存管理的研究
  • 1.2.2 生产排产模型的建立与求解
  • 1.2.3 对于热轧原料库存管理的研究
  • 1.3 研究方法与论文结构
  • 1.3.1 研究方法
  • 1.3.2 论文结构
  • 第二章 相关文献综述
  • 2.1 客户忠诚研究的文献综述
  • 2.1.1 客户忠诚的内涵
  • 2.1.2 客户忠诚的分类
  • 2.1.3 客户忠诚的测量
  • 2.1.4 客户忠诚的实证研究模型
  • 2.2 排产问题研究综述
  • 2.2.1 排产问题的定义与分类
  • 2.2.2 排产问题建模与求解
  • 2.2.3 并行生产线排产问题研究
  • 2.3 原材料库存管理的研究综述
  • 2.3.1 存贮模型
  • 2.3.2 库存管理模型的优化算法
  • 2.3.3 采用订单控制库存的研究
  • 2.3.4 物料分类研究
  • 2.3.5 库存控制新理论
  • 2.3.6 采购策略研究
  • 2.3.7 对库存系统软件开发的研究
  • 第三章 产成品库存管理
  • 3.1 基于决策树模型的客户忠诚度研究
  • 3.1.1 决策树的基本算法
  • 3.1.2 基于决策树的客户忠诚度分析的具体步骤
  • 3.1.3 结合公司数据的实例分析
  • 3.2 基于客户忠诚度的产成品需求量预测
  • 3.2.1 产成品的ABC分类
  • 3.2.2 时间序列预测模型
  • 3.2.3 基于客户忠诚度信息的预测修正
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 生产排产的优化研究
  • 4.1 模型的建立方法
  • 4.1.1 问题描述
  • 4.1.2 目标与约束
  • 4.2 排产优化模型
  • 4.2.1 变量描述
  • 4.2.2 优化模型
  • 4.3 生产线上产品加工顺序研究
  • 4.3.1 n个零件在—台机器加工的排序问题
  • 4.3.2 n个工件在2台机器上加工排序
  • 4.4 针对公司生产特点的排产模型
  • 4.4.1 生产线特点
  • 4.4.2 若干符号规定
  • 4.4.3 高强度产品排产模型
  • 4.4.4 普通强度产品排产模型
  • 4.5 排产模型的求解与仿真
  • 4.5.1 仿真工具
  • 4.5.2 高强度产品排产仿真结果
  • 4.5.3 普通强度产品排产仿真结果
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 热轧原材料的库存管理
  • 5.1 对热轧原材料的分类
  • 5.2 四类原材料的采购与库存策略
  • 5.2.1 Ⅰ类原材料的采购与库存策略
  • 5.2.2 Ⅱ类原材料的采购与库存策略
  • 5.2.3 Ⅲ类原材料的采购与库存策略
  • 5.2.4 Ⅳ类原材料的采购与库存策略
  • 5.3 实例分析
  • 5.3.1 原材料价格走势稳定情况下计划需求的实例分析
  • 5.3.2 原材料价格走势上升情况下计划需求的实例分析
  • 5.3.3 原材料价格走势稳定情况下随机需求的实例分析
  • 5.3.4 原材料价格走势上升情况下随机需求的实例分析
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 研究结论与展望
  • 6.1 研究结论
  • 6.2 研究展望
  • 附录1 高强度产品排产模型的LINGO源代码
  • 附录2 普通强度产品排产模型LINGO源代码
  • 参考文献
  • 攻读学位期间发表论文和科研情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

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    • [6].复材车间智能排产系统研究[J]. 计算机科学 2020(S2)
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