小批量物料生产计划的合理安排研究

在多品种小批量的物料生产中,企业如果按照物料需求量的预测值来安排生产,可能会产生较大的库存,或者出现较多的缺货,给企业带来经济和信誉方面的损失。企业希望从需求量的预测值、需求特征、库存量和缺货量等方面综合考虑,以便更合理地安排生产。文章首先考虑增加服务水平,其次考虑资金占用情况,最后考虑服务时间的灵活性,建立数学模型,为企业制定合理的生产计划提供了有参考价值的解决方案。

小批量物料需求周预测的研究

在多品种小批量的物料生产中,企业一般事先无法知道物料的实际需求量,而准确的物料需求量预测对于提高企业生产效率具有重要的意义。首先建立了基于需求频数、需求数量、需求趋势和销售单价的物料重要性因子模型,从物料的重要性来筛选企业需要重点关注的物料;随后引入基于需求频数、需求趋势和销售单价的随机森林回归模型和前馈神经网络模型来预测物料的需求量,并通过均方差等指标来评估模型。实验验证表明,该预测模型能为企业小批量物料需求提供一个有参考意义的解决方案。

基于TOPSIS模型对小批量物料的生产安排研究

在企业小批量物料的生产安排中,逐渐出现因事先无法知道物料的实际需求导致生产安排有误等现象。针对这一情况,为帮助企业进行更合理的物料生产,通过分析某工厂2019-2022年的历史数据,基于Topsis算法建立模型,选出需要重点关注的物料,使用时序预测建立关于物料预测模型,通过最小二乘法验证模型的准确性。物料预测为企业解决了小批量物料的生产安排问题,该模型具有一定的推广价值。

小批量物料生产安排中趋势预测研究

目前许多电子产品制造企业在多品种小批量的物料生产中,事先无法知道物料的实际需求量,因此,合理地安排物料生产非常重要,以多元线性回归算法在小批量物料生产安排中的趋势预测为研究目标,通过构建多元线性回归模型,预测物料的生产计划安排。分析模型的可靠性、适用性和可推广性等关键问题,为小批量物料的生产安排提出了新思路,为生产资料的生产安排与工作计划、时间和库存系统以及服务水平等方面的有效结合提供参考。

小批量物料的生产安排研究

目前许多电子产品制造企业在多品种小批量的物料生产中,事先无法知道物料的实际需求量,因此,合理地安排物料生产非常重要。本文通过分析某电子厂所提供的物料需求量历史数据,建立与时间序列相关的预测模型,为企业提供合理的生产计划,该预测模型也具有一定的推广价值。

基于ARIMA的小批量物料生产需求预测模型研究

在多品种小批量的物料生产中,企业往往无法事先确定物料的生产需求,导致出现过度生产或供应不足的局面。文中以某电子企业小批量物料需求历史数据为基础,采用优劣解距离法(TOPSIS)从中选择一种值得重点关注的物料作为研究对象,通过建立ARIMA时间序列模型对未来短期内该物料的生产需求量进行预测。经验证,该模型对预测短期内企业物料生产需求具有一定的指导性和参考价值,可以为企业物料生产计划的制定提供决策依据。