基于成组技术的工时定额方法研究

论文摘要

工时定额的计算是企业生产管理工作的基础工作之一,它不仅是企业进行理论成本核算、合理安排生产计划的主要依据之一,同时也是提高劳动生产率和评价工人绩效的重要技术依据。本文主要研究了成组技术在工序工时定额计算中的应用。首先选择编码分类法对零件进行分组,针对JLBM-1分类编码系统的缺陷进行改进后,将零件编码,与零件的生产工艺过程相结合,制定相似性标准,使零件按工序相似性进行分组。对于各工序组中典型工序的工时定额标准,采用工作研究法来制定。在各工序组中,按复合工序路线法选定典型工序。通过方法研究分析操作人员合理和科学的操作方法,再通过时间研究确定典型工序的工时定额,经验证和异常数据处理后,将标准数据编制入表,形成典型工序工时定额标准,以此作为相似工序工时定额计算的依据。运用神经网络中的误差反向传播网络（BP网络）作为相似工序工时定额的计算方法。在此基础上采用归纳法,将工时定额标准表按相似性进行分类后,针对每一类标准表创建一种神经网络模型来模拟。根据工时定额的影响参数设计神经网络的结构和参数,然后采集定额标准表中的数据作为样本对网络加以训练、仿真后,分析网络的训练结果,证实用神经网络计算相似工序工时定额的可行性和优越性。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 工时定额与成组技术概述
• 1.1.1 工时定额的概念与意义
• 1.1.2 成组技术概述
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国内企业的工时定额工作现状
• 1.2.2 国内外工时定额研究现状
• 1.2.3 成组技术研究现状
• 1.3 本文的研究内容
• 第2章 成组技术在工时定额计算中的应用
• 2.1 零件分类成组方法
• 2.2 零件分类编码系统
• 2.2.1 零件分类与编码基本原理
• 2.2.2 零件编码分组法
• 2.3 JLBM-1分类编码系统简介
• 2.4 JLBM-1分类编码系统的缺陷及改进
• 2.5 零件的工艺特征
• 2.5.1 机械加工工艺过程的组成
• 2.5.2 JLMB-1分类编码系统的工艺信息
• 2.6 零件分组的实现
• 2.6.1 制定相似性标准
• 2.6.2 分组实例
• 第3章 典型工序工时定额标准的制定研究
• 3.1 典型工序的形成
• 3.2 工时定额的组成
• 3.3 典型工序工时定额的制定方法
• 3.3.1 工时定额的制定原则
• 3.3.2 工时定额制定方法的选择
• 3.4 工作研究法
• 3.4.1 方法研究
• 3.4.2 时间研究
• 3.5 典型工序工时定额标准的制定
• 3.6 工时定额验证
• 3.7 工时定额异常数据处理
• 3.7.1 异常数据的形成
• 3.7.2 异常数据的判定
• 3.7.3 异常数据处理
• 第4章 基于神经网络的相似工序工时定额的计算
• 4.1 神经网络技术基础
• 4.1.1 神经元结构模型
• 4.1.2 神经网络的拓扑结构和学习规则
• 4.1.3 BP网络的学习过程
• 4.2 神经网络计算模型的设计
• 4.2.1 时定额标准表的分类
• 4.2.2 选择网络模型类型
• 4.2.3 设计网络模型的结构
• 4.3 定额计算模型的训练
• 4.3.1 训练样本集的准备
• 4.3.2 数据的预处理
• 4.3.3 网络训练
• 4.3.4 计算结果的处理
• 4.4 工时定额网络模型训练结果评价
• 4.4.1 网络的均方误差
• 4.4.2 训练结果分析
• 第5章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 后期展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录
• 附录A 硕士期间公开发表的论文
• 附录B 改进后的JLBM-1分类编码系统结构
• 附表B1 JLBM-1分类系统的尺寸分类表
• 附表B2 JLBM-1分类系统材料、毛坯、热处理、精度分类表
• 附表B3 JLBM-1分类系统回转体类零件分类表
• 附表B4 JLBM-1分类系统非回类零件分类表
• 附表B5 JLBM-1系统形状与加工的名词术语及其定义说明
• 附录C A型神经网络工时定额计算程序（部分主程序）
• 附表C1 刀具类型编码表
• 附表C2 加工型面编码表
• 附表C3 粗糙度编码表
• 附表C4 材料编码表
• 附表C5 样本集
• 附录C6 系统主程序