轿车生产企业基于按订单制造的业务流程重构对策

论述了基于BTO(Build to order)的BPR(Business Process Reengineering)在轿车生产企业中的必要性;指出了实施BPR前期准备工作如管理体制的改革与企业的信息化的重要性;以生产过程为例提出了轿车生产企业基于BTO的BPR对策———信息的多向流动。它加强了各工艺的之间的信息透明,改进了传统的信息流动过程。这个流程可以通过仿真试验并做出评价,从而运用到生产实践中。

考虑需求时序关联性的MTO企业订单选择和调度综合决策

综合考虑计划期内订单之间存在的序列相关的转换时间和转换成本以及客户当期订单需求与未来需求之间存在的时间序列关联,构建了包括当前计划期收益及未来期望引致收益的长期收益目标函数,建立了产能有限的MTO企业面向长期收益最优化的订单选择与调度综合决策的模型。为了求解此复杂问题,在模型中引入一个虚拟订单,并对所建的整数规划模型实施了转化和松弛;随后针对模型设计了相应算法,并通过数值仿真对该算法进行了分析和验证。仿真结果表明:所建模型可以得出近似最优的订单选择与调度综合策略;考虑订单需求之间的时序关联性影响进行订单选择与调度决策比不考虑该因素更优;所设计算法对不同转换时间和转换成本、不同任务规模的订单决策问题求解同样有效。

大数据技术在智能制造运营管理系统中的应用研究

智能制造运营/执行管理系统(MOM/MES)采集大量生产制造数据,对制造数据进行有效地分析处理,将为改善整体制造运营管理体系提供依据和方向。本文介绍了按订单生产(MTO)制造模式中的大数据分析方法,其中订单延误率和工作负荷是该制造模式下最关键的数据指标之一,在运营管理决策中起着关键作用。该研究的目的是研究在MTO企业的运营过程中由制造执行系统(MES)收集的制造数据,并开发用于支持运营计划的工具。开发的工具可用于生产模拟和潜在资源负荷的预测。

笔记本电脑BTO生产计划中关联规则挖掘的应用研究

本文将数据挖掘技术中的关联规则算法运用于笔记本电脑BTO生产计划中,并基于BTO制造的特点,采用了分类、多最小支持度和增量挖掘的改进算法,挖掘PC配置选择的关联关系,为制造部门制定准确的生产计划提供科学的支持。

考虑产能限制及缺货惩罚的MTO投产计划决策

较低的生产重复性使MTO企业的生产系统具有较大随机性,导致其产品投产量计划制定面临易过量或不足的风险。针对这一问题,考虑MTO企业的生产能力限制及其产品合格率的随机性,综合权衡初始投产过量、初始投产不足需补产及缺货等因素导致的总成本损失,以成本损失最小化为目标,建立了产品投产量计划决策模型来解决最优产品投产量计划的获得问题,并进行了相应的理论分析和数值仿真。研究表明:模型可有效求解出最优的产品计划投产量;考虑产能限制和缺货损失可降低企业的综合成本损失;企业产能对综合成本损失的影响同单位缺货成本与欠产再投产的单位产品成本之比有关;提高合格品率中值对降低综合成本损失至关重要。