基于精益生产船厂钢板物流系统优化研究

发布时间：2017-10-20 15:02

  本文关键词：基于精益生产船厂钢板物流系统优化研究

  更多相关文章： 钢板物流系统 安全库存 运输成本 钢板物流计划

【摘要】：世界经济增速持续放缓,国际航运市场持续低迷,国际船运业供过于求的行情依然持续。我国船舶企业正在面临着巨大挑战,唯有降低造船成本发展精益生产来提升船企自身竞争力以获取更多的订单来维持生存。然而随着劳动力成本的不断上升、造船技术难以短期内取得重大突破,在企业居高不下的物流管理费用中寻求突破降低造船成本是可行且有效的。钢板是船舶产品的主要原材料,采购费用占船舶产品采购成本的30%-40%之多,钢板物流系统的优化管理对于减少钢板库存、降低钢板运输成本、缩短钢板流转周期、降低钢板物流成本和降低造船成本具有重要意义。本文以精益生产理论为基础,对A船厂钢板物流管理进行深入调研。分析了基于工艺过程的船厂钢板物流计划体系,探讨了基于DAP的钢板出库计划的形成。提出钢板堆场合理翻板效率的定义,给出了提高翻板效率的合理措施。分析钢板分段配送在A船厂施行的益处以及困难点,并且结合A船厂2015年第二季度每月切割钢板种类及数量,给出钢板堆场分道堆放模式的初步思路。安全库存预测方面,基于BP神经网络模型,结合A船厂中日程钢板出库计划和实际钢板出库计划,完成用多个影响钢板需求量变化的指标值及实际变化值对网络进行训练,以达到对钢板堆场安全库存量预测的目的。运输优化方面,给出按年租船队来代替原本钢板定程租船的水上运输方式,利用C语言编程实现对运输船队模型最优船型组合的选择,且能够输出每月每种船型具体运输方案。论文成果和创新点如下:第一,基于船厂建造工艺过程全面分析探讨了钢板物流计划体系及整个大物流过程。给出了基于DAP的出库计划分析模型,结合A厂分析分段配送实行的益处及难点。提高了钢板出库计划的准确率,减少了钢板堆场库存成本。第二,完成利用BP神经网络对船厂钢板堆场的安全库存建模并进行预测,为船厂研究钢板堆场库存管理提供了方法基础。第三,提出钢厂按年租船运输钢板的模式,并结合某一实例给出具体方案。降低运输物流成本,提升运输效率。
【关键词】：钢板物流系统 安全库存 运输成本 钢板物流计划
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U673
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-15
• 第1章 绪论15-23
• 1.1 研究背景15-16
• 1.1.1 人力成本的不断提高15
• 1.1.2 船企造船技术落后15
• 1.1.3 物流管理成本的居高不下15-16
• 1.2 课题的研究目的和意义16-17
• 1.3 国内外研究现状17-20
• 1.3.1 船厂钢板物流计划研究现状17-18
• 1.3.2 船厂钢板堆场管理现状18-20
• 1.3.3 船厂订货钢板水上运输研究现状20
• 1.4 论文结构20-21
• 1.4.1 论文的思路与方法20-21
• 1.4.2 本文创新点21
• 1.5 本文组织结构21-23
• 第2章 精益化船厂钢板物流系统管理23-29
• 2.1 精益生产理论内涵23-24
• 2.2 钢板物流系统24-25
• 2.2.1 系统论24
• 2.2.2 船厂钢板物流系统24-25
• 2.3 船厂实施钢板物流系统精益化管理的必要性25-28
• 2.3.1 钢板库存实施精益化管理的必要性26-27
• 2.3.2 钢板运输过程实施精益化管理的必要性27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 基于工艺和计划的船厂钢板大物流过程探讨29-51
• 3.1 工艺过程29-32
• 3.1.1 搭载工艺过程29-31
• 3.1.2 预搭载和总组工艺31
• 3.1.3 分段建造31-32
• 3.2 船厂钢板物流计划体系32-38
• 3.2.1 船厂钢板物流计划简述32-34
• 3.2.2 钢板的订货计划34-35
• 3.2.3 钢板的采购计划35-36
• 3.2.4 钢板的入库计划36-37
• 3.2.5 钢板的出库计划37-38
• 3.3 基于若干具体典型分段DAP分析先行中日程计划下钢板出库计划及到货计划的形成38-44
• 3.3.1 DAP简介38-39
• 3.3.2 选择典型分段39
• 3.3.3 基于典型分段DAP分析先行中日程计划下到货计划的形成39-44
• 3.4 钢板堆场翻板效率研究44-47
• 3.4.1 船厂钢板堆场翻板现状44-46
• 3.4.2 钢板堆场翻板效率探讨46-47
• 3.5 钢板分段配送和分道堆放模式探讨47-50
• 3.5.1 船厂钢板分段配送模式探讨47-49
• 3.5.2 钢板堆场分道堆放模式探讨49-50
• 3.6 本章小结50-51
• 第4章 基于预测BP神经网络船厂钢板堆场钢板安全库存预测模型研究51-69
• 4.1 研究船厂钢板堆场安全库存预测模型的方法51-54
• 4.1.1 船厂中日程计划下钢板需求51-53
• 4.1.2 计划需求和实际的钢板出库需求以及变化值53-54
• 4.2 影响船厂钢板堆场安全库存量的因素54-57
• 4.2.1 钢板堆场安全库存量的特殊性54-55
• 4.2.2 影响船厂钢板堆场安全库存量的因素55-56
• 4.2.3 影响船厂钢板实际需求变化的因素56-57
• 4.3 用MATLAB建立需求变化的BP神经网络预测模型57-68
• 4.3.1 BP神经网络理论概述57
• 4.3.2 神经元模型57-59
• 4.3.3 BP网络模型结构59-60
• 4.3.4 BP神经网络学习过程60-61
• 4.3.5 建立船厂钢板堆场钢板需求变化预测BP神经网络模型61-68
• 4.4 本章小结68-69
• 第5章 基于租船船队优化的内河钢板运输成本研究69-85
• 5.1 船厂-钢厂钢板水上运输现状69-73
• 5.1.1 内河水运运输的发展69
• 5.1.2 研究水上钢板运输成本的意义69-70
• 5.1.3 钢厂钢板运输模式70-72
• 5.1.4 现今模式下的不足探讨72-73
• 5.2 租船船队运输问题描述73
• 5.2.1 问题描述73
• 5.3 租船船队运输最优成本数学模型73-74
• 5.3.1 目标函数的选取73
• 5.3.2 假设及约束条件73
• 5.3.3 符号说明73-74
• 5.3.4 数学模型74
• 5.4 租船船队运输问题求解算法74-76
• 5.5 算法验证76-80
• 5.6 租船船队运输管理系统开发设计80-83
• 5.7 本章小结83-85
• 结论与展望85-87
• 总结85
• 展望85-87
• 参考文献87-90
• 附录1 神经网络程序90-91
• 附录2 C运输优化代码91-104
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况104-105
• 致谢105

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