基于KPI和神经网络的离散制造车间绩效评价

发布时间：2017-04-29 08:17

  本文关键词：基于KPI和神经网络的离散制造车间绩效评价，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：车间不仅是制造企业的生产中心,而且是其利益源头,车间在制造企业发展中的地位越发重要,其制造水平直接关系到所属制造企业的竞争优势。由于市场需求多样化、工艺复杂、物料多样,离散制造业的车间管理过程相对复杂,改善车间制造水平难上加难。大量学者高度评价了制造绩效评价在业务流程重构和持续改善中的积极作用,认为制造绩效评价有助于企业决策,改善车间控制,帮助企业发现车间的薄弱环节及潜在问题,实现车间的精细化管理。因此,建立具有针对性的离散制造车间关键绩效指标体系模型,并根据特定绩效指标的特点选取客观而有效的绩效评价与分析方法,成为具有深刻实际意义的研究课题。为了对离散制造车间的制造绩效进行科学而有效的评价,本文基于国际标准ISO22400——制造运行管理的关键绩效指标系列标准,运用价值树和鱼骨图逻辑工具,对离散制造车间进行由上至下的战略指标纵向分解和车间生产运作管理的横向分析,建立二维的离散车间关键绩效指标体系模型,实现纵向的企业级战略目标执行过程与横向的车间生产运营管理过程的双维绩效评价；运用语义数据模型化技术IDEFO(Integration Definition Method)构建离散制造车间绩效评价系统的功能模型,保证了离散制造车间关键绩效指标体系的信息化实现；以仿生学理论为基础,提出基于BP神经网络算法的离散制造车间绩效评价方法,并基于标杆法通过线性逼近方法对离散制造车间绩效进行优化分析。XD下料车间的案例证明了本文提出的离散制造车间绩效评价方法是科学而可行的,可以为离散制造车间管理者进行科学决策提供参考。
【关键词】：离散制造车间 绩效评价 关键绩效指标 BP神经网络
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB49;F407;TP183;F272.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 研究背景10
• 1.2 研究现状10-12
• 1.3 研究目的和意义12-13
• 1.4 研究方法和内容13-15
• 1.4.1 研究方法13-14
• 1.4.2 研究内容14-15
• 1.5 创新点与技术路线15-18
• 1.5.1 创新点15-16
• 1.5.2 技术路线16-18
• 2 相关研究基础与理论综述18-32
• 2.1 绩效概述18-24
• 2.1.1 绩效18-19
• 2.1.2 绩效管理19-20
• 2.1.3 绩效指标体系20-24
• 2.1.4 绩效评价24
• 2.2 关键绩效指标体系及其构建方法24-27
• 2.2.1 基于层级的关键绩效指标体系24
• 2.2.2 关键绩效指标体系构建方法24-27
• 2.3 离散制造车间绩效指标体系文献综述27-28
• 2.4 离散制造车间绩效评价与仿生算法28-32
• 2.4.1 离散制造车间绩效评价方法文献综述28-29
• 2.4.2 仿生算法的基础理论概述29-30
• 2.4.3 神经网络算法及其在绩效评价中的应用30
• 2.4.4 遗传算法及其在绩效评价中的应用30-31
• 2.4.5 其他算法在绩效评价中的应用31-32
• 3 离散制造车间关键绩效指标体系设计32-41
• 3.1 基于层级的关键绩效指标体系设计过程32-34
• 3.2 基于价值树模型的企业级KPI分解34-37
• 3.2.1 生产成本34-35
• 3.2.2 产品加工质量35-36
• 3.2.3 准时交货期36-37
• 3.3 基于鱼骨图的车间级KPI分解37-38
• 3.4 离散制造车间关键绩效指标矩阵模型38-41
• 4 离散制造车间关键绩效指标的静态定义与计算41-49
• 4.1 离散制造车间关键绩效指标体系的典型指标定义41-44
• 4.2 基于IDEF0模型的离散制造车间关键绩效指标系统功能构建44-49
• 4.2.1 离散制造车间绩效评价系统顶层模型构建44-45
• 4.2.2 离散制造车间绩效评价系统基层模型构建45-49
• 5 基于BP神经网络的离散制造车间绩效评价49-56
• 5.1 BP神经网络算法的基本原理49-50
• 5.1.1 BP神经网络及其结构49-50
• 5.1.2 BP神经网络学习规律50
• 5.2 基于BP神经网络的离散制造车间绩效评价模型50-56
• 5.2.1 绩效评价模型提出50-51
• 5.2.2 离散制造车间绩效指标预处理51-52
• 5.2.3 BP网络结构的确定52-53
• 5.2.4 离散制造车间评价模型的学习算法53-55
• 5.2.5 基于标杆法的离散制造车间绩效分析55-56
• 6 XD下料车间绩效评价应用56-64
• 6.1 下料车间简介56
• 6.2 下料车间的绩效评价56-62
• 6.2.1 下料车间的关键绩效指标设计56
• 6.2.2 基于BP神经网络的下料车间的绩效评价56-62
• 6.3 下料车间的绩效分析62-64
• 7 结论与展望64-66
• 7.1 结论64
• 7.2 不足及展望64-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况70-71
• 致谢71-72

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 贾群燕;徐晓林;;基于多因素层次模糊综合评价法的施工项目管理绩效评估体系研究[J];江西理工大学学报;2013年04期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 张先敏;供应链管理与经营性营运资金管理绩效：影响机理与实证检验[D];中国海洋大学;2013年

2 樊雪梅;供应链绩效评价理论、方法及应用研究[D];吉林大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 李小皇;基于群决策理论的公共项目投资绩效评价方法研究[D];湘潭大学;2012年

2 赵晨曦;政府投资项目绩效评价研究[D];天津大学;2013年

3 樊曦;基于代建制模式的保障性住房建设项目动态绩效评价研究[D];重庆交通大学;2014年

4 张晓岚;基于DEA-FCE的商业地产项目实施阶段绩效评价研究[D];重庆交通大学;2014年

5 贾宁;索尼笔记本电脑黑龙江市场营销渠道策略研究[D];哈尔滨工业大学;2012年

  本文关键词：基于KPI和神经网络的离散制造车间绩效评价，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：334532