基于精益化生产钢板物流拉动式管理系统的应用研究

基于精益化生产钢板物流拉动式管理系统的应用研究

论文摘要

精益化生产以客户需求为拉动,以消除浪费和不断改善为核心,是一种能使企业以最少的投入使得成本和运作效益显著改善的一种全新的生产模式。我国造船业与国外的竞争优势是劳动力成本较低,但随着原材料及劳动力成本的同步上升,其优势将越来越不明显,因此有必要寻找新的改进方向。钢材是船舶产品的主要原材料,同时钢板供应是船企生产活动的开始,钢板管理得当对于降低成本,缩短钢板流转周期,减少钢板库存意义重大。提高钢板物流管理水平是提升企业经济效益和生产效率,以及主动参与国际竞争所必需的手段,对于现阶段的中国船企而言,并不需要大规模的技术改造和设备更新,是完全可以做到的。根据船舶企业钢板的流转过程,钢板物流管理主要包括船体钢材预估、钢板采购、钢板入库、钢板存放与移动、钢板出库等。本文采取系统分析方法对钢板物流进行研究,并针对关键环节——采购模式、堆场管理提出了改进措施。研究钢板的订货控制主要从订货清单的编制、订货批量的确定两个方面考虑,结合提高钢板预订清单准确率的方法,以及钢板订货计划对采购成本和管理成本的影响,提出合理的订货模式。堆场管理方面,讨论钢板堆场的结构特征及堆放规则,结合钢板出库计划建立了数学模型,在钢板堆场容量已定的情况下,提出更为合理的钢板入库堆放和搬运方案。在此基础上,建立了钢板物流系统评价指标和钢板物流系统评价模型,对改进后的钢板物流系统进行综合评价。本文的创新点有以下几点:第一,给出了一套新的适用于对象船厂钢板物流管理的方法和钢板物流系统评价模型;第二,钢板的采购从钢板物料清单着手,制定合理的订购批次,在减少成本的同时,有效的控制了钢板入库的节奏;第三,给出了钢板堆放、移动规则,结合堆场堆存现状及钢板的出库计划,提出了钢板入库堆放方案,使得在多批次入库、出库作业的情况下,翻板量最小。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 课题的研究意义
  • 1.3 国内外研究现状
  • 1.3.1 中日韩船企钢板物流现状
  • 1.3.2 采购模式研究现状
  • 1.3.3 钢板堆场研究现状
  • 1.4 本文主要工作及创新点
  • 1.5 本文组织结构
  • 第2章 钢板物流的精益化管理
  • 2.1 钢板物流及钢板物流系统
  • 2.1.1 钢板物流
  • 2.1.2 钢板物流系统
  • 2.2 精益思想内涵
  • 2.3 钢板物流实施精益管理的必要性
  • 2.3.1 钢板库存浪费
  • 2.3.2 运输成本的浪费
  • 2.4 拉动式钢板物流管理
  • 2.4.1 推动式管理模式
  • 2.4.2 拉动式管理模式
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 基于精益化生产钢板采购模式探讨
  • 3.1 钢板采购流程及目标
  • 3.1.1 采购流程
  • 3.1.2 采购目标的确立
  • 3.2 影响钢板采购的因素及改进措施
  • 3.3 钢板材料清单 POR
  • 3.3.1 设计中的钢板成本控制
  • 3.3.2 提高钢板利用率的措施
  • 3.3.3 材料清单的形成与发行
  • 3.4 钢板的订货模式
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 钢板堆场的管理
  • 4.1 堆场管理的意义
  • 4.2 钢板的入、出库计划
  • 4.2.1 钢板入库计划
  • 4.2.2 钢板出库计划
  • 4.3 在库钢板的堆放与移动
  • 4.3.1 钢板的堆放规则
  • 4.3.2 钢板的库内移动
  • 4.4 钢板堆场管理措施
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 基于遗传算法入库钢板分配策略研究
  • 5.1 钢板入库分配问题描述及数学模型
  • 5.1.1 问题描述
  • 5.1.2 数学模型
  • 5.2 优化方法
  • 5.2.1 遗传算法的特点与优点
  • 5.2.2 基本遗传算法的构成要素
  • 5.2.3 遗传算法的运算过程
  • 5.3 钢板入库分配问题求解算法
  • 5.4 算例验证
  • 5.5 模型的优点以及存在的问题
  • 5.6 本章小结
  • 第6章 实现精益化生产钢板物流管理的综合评价
  • 6.1 钢板物流系统评价的意义和原则
  • 6.1.1 物流系统综合评价的意义
  • 6.1.2 物流系统综合评价的原则
  • 6.2 物流系统评价相关指标指标
  • 6.2.1 物流系统评价指标体系
  • 6.2.2 物流系统评价标准
  • 6.3 基于神经网络的评价模型
  • 6.4 计算实例
  • 6.4.1 神经网络的建立
  • 6.4.2 神经网络训练结果分析
  • 6.5 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 附录 1.遗传算法程序
  • 附录 2 神经网络程序
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
  • 致谢
  • 大摘要
  • 相关论文文献

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