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制造企业BOM管理系统开发及车间调度研究

2020-12-06阅读(537)

制造企业BOM管理系统开发及车间调度研究

论文摘要

伴随中国加入WTO和经济全球化,国外的技术、资金、产品的大量涌入,我国制造业正在面对庞大的内需市场和更为开放的国际市场,正逐渐成为世界制造业的中心。面对如此激烈的国际和国内市场竞争,制造企业通过信息化管理推动企业管理变革、提高核心竞争力,将是决定我国制造企业能否生存和发展的关键。制造业中,BOM是核心的基础数据,是产品数字化定义的重要内容,是连接企业产品工程设计和生产经营管理的桥梁,其数据的准确度与实时度将直接影响信息系统整体的实施效果以及企业信息化的进程。车间调度是信息系统生产管理的核心,车间调度系统运行效率的高低,以及其本身的合理性、实用性,对于一个企业能否获得较高的经济效益,起着非常重要的作用。本文以某减速机企业生产管理系统开发与应用的实际项目为背景,主要研究工作和结果有如下几个方面:(1)通过对企业的深入调研,分析并建立了面向生产管理需要的BOM管理系统模型。以Microsoft VB.NET和SQL Sever2000为程序开发和数据库开发工具,结合企业的具体特点,进行了BOM管理子系统的设计与开发。目前,已经完成该子系统和权限管理子系统的集成,并在企业试运行。(2)从信息系统实际出发,在分析权限管理系统的实际需求的基础上,简化了基于角色的访问控制模型。在此模型基础上,通过采用基于功能树的权限分配机制,对权限管理系统进行了设计和开发工作。该子系统使操作人员能够直观方便的设置角色信息,并且充分考虑到以后系统的功能扩展的需求。(3)鉴于传统遗传算法早熟收敛和局部搜索能力不强的问题,提出了改进的遗传算法(AGA),该算法的主要特征是采用了POX交叉算子和自适应进化结构。将该算法应用于JSSP车间调度问题,并采用FT10算例对其进行了验证。实验结果表明该算法克服了传统遗传算法的缺点,具有较强搜索能力。(4)提出了面向订单的调度问题,建立了该问题的数学模型,并在改进的遗传算法的基础上重新设计了交叉和变异算子,提出了面向订单的交叉算子(OBX)、变异算子(OBM),最后设计了该类问题的仿真算例并对算法进行了验证。试验结果表明:本文所提出的面向订单的算子和算法结构,提高了算法的全局搜索能力,适合面向订单的调度问题。BOM管理子系统和权限管理子系统的集成应用,是本文研究所依托的生产管理系统得以顺利实施的基础和保障。本文所提出的改进的遗传算法和面向订单的调度问题,对优化遗传算法和丰富车间调度问题具有一定的理论意义和实践价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 课题的来源和背景
  • 1.2 我国制造企业信息化发展现状
  • 1.3 BOM的分类及演变关系
  • 1.3.1 BOM的分类
  • 1.3.2 BOM的演变关系
  • 1.4 车间调度问题及其遗传算法的研究现状
  • 1.5 本文的研究内容
  • 2 BOM管理子系统的开发与应用
  • 2.1 大型单件小批生产企业生产现状分析
  • 2.1.1 大型单件小批企业生产管理方式及特点
  • 2.1.2 大型单件小批企业信息化现状分析
  • 2.2 BOM管理子系统的需求分析
  • 2.3 系统总体设计方案
  • 2.3.1 系统的总体架构设计
  • 2.3.2 系统的功能设计
  • 2.3.3 系统的数据库设计
  • 2.4 BOM管理子系统的集成应用
  • 2.4.1 BOM接口管理
  • 2.4.2 设计BOM管理
  • 2.4.3 制造BOM管理
  • 2.4.4 物料编码管理
  • 2.5 本章小结
  • 3 权限管理子系统
  • 3.1 控制访问策略介绍
  • 3.2 基于角色的访问控制策略
  • 3.3 权限管理子系统的需求分析
  • 3.4 权限管理子系统的总体设计方案
  • 3.4.1 用户和部门信息管理
  • 3.4.2 登录管理
  • 3.4.3 角色权限管理
  • 3.5 权限管理的数据模型
  • 3.6 权限管理子系统的集成应用
  • 3.6.1 权限管理系统的窗体功能实现
  • 3.6.2 权限管理的工作过程
  • 3.7 本章小结
  • 4 车间调度问题及其遗传算法
  • 4.1 车间调度问题描述
  • 4.2 车间调度问题分类
  • 4.3 求解车间调度问题的遗传算法
  • 4.3.1 遗传算法简介
  • 4.3.2 遗传算法的基本概念
  • 4.3.3 遗传算法的基本流程
  • 4.4 JSSP调度及其遗传算法
  • 4.4.1 JSSP调度问题的描述及其数学模型
  • 4.4.2 JSSP调度的遗传算法
  • 4.4.3 改进的遗传算法流程
  • 4.4.4 算例验证
  • 4.5 面向订单的调度及其遗传算法
  • 4.5.1 订单调度问题的背景
  • 4.5.2 订单调度问题的描述及其数学模型
  • 4.5.3 订单调度问题的遗传算法
  • 4.5.4 算例设计及试验结果分析
  • 4.6 本章小节
  • 结论
  • 参考文献
  • 附录A 基于订单的交叉、变异算子源程序
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
  • 致谢

    • 相关论文文献

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