基于KDR的APS排产模型设计及其系统实现

基于KDR的APS排产模型设计及其系统实现

论文摘要

中国在加入WTO后,企业的管理也逐步与国际接轨,采用先进的IT系统进行企业生产管理,比如ERP系统等,借助国内外先进的经验和系统,经过近十多年的企业信息化管理运作,在管理模式上已经取得长足进步,而西方国家在使用现有的主流信息系统中碰到的一些问题在国内也逐渐暴露出来,而且这些问题也是国内外生产模式升级优化的主要障碍。比如本文研究的高级排产问题,这是现有ERP系统中排产是基于无限产能,和现实情况有较大差距,导致企业生产混乱,生产成本增加,无法准确预知订单交货时间,无法适应订单的动态变化等,严重影响企业的生产运作,这些问题在诸如核电装备制造等复杂高度定制的特殊行业尤为突出。因此研究解决企业计划与排产问题十分迫切,特别是引入新的模型解决适应特殊行业的解决方法更具有现实意义。本文通过实例分析分析国内最主要的核电装备制造商A集团生产决策及排产中遇到的问题,针对核电行业的特殊性,归纳总结了特殊行业对排产的特殊需求以及基于SAP和MES的生产管理存在的排产短板,而该问题的解决需要解决海量计算,约束理论数学模型研究,数据的高频繁变更管理,对未来走势的精准判断等等问题。如何实现快速排产,得到一个满足多约束,成本时间最优的生产计划,是厂商提高核心竞争力的关键。也是我国各制造产业特别是特殊制造产业发展中一个值得各界高度关注,亟待解决的理论与现实问题。针对上述问题,本研究小组在前期研究中提出了基于KDR (knowledge, Data, Response)建模分析框架,力求通过将现有知识、历史数据和未来不确定性进行综合分析的方法解决上述问题。本文共有五个章节:第一章绪论介绍了本文选题背景,从核电行业的特殊性开始着手,指明生产计划在该行业中对企业的影响尤为重要,而现存的生产计划制定模式存在的问题使得核电装备制造商的风险很大,从而引出本文选题的重要性。第二章主要理论介绍了排产问题的数学模型和相关算法,阐明把生产问题变成数学问题对生产的重要指导意义,并结合KDR理论的主要思想和依据,针对排产问题设计出一个符合核电的KDR模型,并阐述了基于KDR的排产对特殊行业的特殊意义。第三章模型设计介绍了基于KDR理论的排产模型的设计,并给出各种数学模型。第四章系统实现主要介绍了本文理论下系统设计的总体框架,以及各个功能点设计,接口及数据模型的设计,还有核心算法的代码实现。第五章结论主要给出基于KDR的APS系统的运行结果及与传统模式的比较,得出该基于KDR思想的高级排产对特殊行业的指导意义和降低运营风险的作用。本文综合了国内外最新的研究成果,针对核电装备制造企业在APS排产中存在的问题,提出基于的KDR (knowledge, Data, Response)的APS排产模型设计新方案及上述排产的实现方案,将现有知识、历史数据和未来不确定性进行综合,在对未来相对科学的预测之后,运用约束理论、运筹学、线性规划等各种排产算法,通过常驻内存计算等技术,利用计算机的高速的计算速度,设计实现不仅适应经济政治大环境,而且符合企业产能现状,适应各种复杂多变的市场环境的快速制定排产的APS系统,帮助企业制定适应复杂多变的市场环境的生产决策,并筛选出最优的排产方案,实现生产的全新管理模式,促进企业精益生产。实现特殊行业企业的风险抗击能力,提升制造企业的对市场的适应性和竞争力。本文的选题来源于作者单位所承担的上海市国资委重点推进的工业化信息化两化融合项目:A集团数字化工厂建设项目。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景与选题意义
  • 1.1.1 研究背景
  • 1.1.2 选题意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 文献检索
  • 1.2.2 文献分析
  • 1.3 本文的研究内容
  • 1.3.1 研究内容
  • 1.3.2 研究方法
  • 第二章 高级排产理论及KDR方法
  • 2.1 高级排产基本过程及模型
  • 2.1.1 高级排产的基本过程
  • 2.1.2 高级排产的相关模型
  • 2.2 基于KDR的高级排产方法
  • 2.2.1 现有高级排产方法的不足
  • 2.2.2 基于KDR的高级排产方法
  • 第三章 基于KDR的APS模型设计
  • 3.1 道序排程模型设计
  • 3.1.1 输入数据
  • 3.1.2 输出数据
  • 3.1.3 处理方式
  • 3.1.4 性能计算
  • 3.1.5 预排产
  • 3.2 计划模型设计
  • 3.2.1 输入数据
  • 3.2.2 输出数据
  • 3.2.3 处理方式
  • 3.3 调度模型设计
  • 3.3.1 输入数据
  • 3.3.2 输出数据
  • 3.3.3 处理方式
  • 3.4 产能分析模型设计
  • 3.4.1 输入数据
  • 3.4.2 输出数据
  • 3.4.3 处理方式
  • 第四章 基于KDR的APS系统实现
  • 4.1 系统框架设计方案
  • 4.2 系统功能实现
  • 4.2.1 MES服务
  • 4.2.2 ODME优化服务
  • 4.2.3 ODME数据服务
  • 4.2.4 ODME仓库
  • 4.2.5 其他功能
  • 4.3 模型及接口实现
  • 4.3.1 APS模型实现
  • 4.3.2 MES与APS接口
  • 4.3.3 MES与SAP接口
  • 4.4 业务流程实现
  • 4.4.1 整体流程
  • 4.4.2 排程流程
  • 4.5 数据库设计与实现
  • 4.5.1 数据清单
  • 4.5.2 数据关系
  • 4.5.3 输入数据
  • 4.5.4 输出数据
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 研究总结
  • 5.2 未来展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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