基于数据挖掘的船舶建造过程评价方法研究

发布时间：2020-07-02 07:40

【摘要】：船舶的建造流程体系庞大,一般船舶建造项目由多个工艺流程组成,如分段制作、总段制造、舱室检验等等。各个工艺流程中会产生大量的生产、检验数据,因此船舶建造质量的重要性在于能够及时发现生产中的缺陷,保证造船质量,满足船东、船检的要求。本文使用NBSMS软件对船舶的建造过程进行集成管理,并收集船舶建造过程中的生产、检验数据,分析建造过程中的关键评价指标,建立评价模型,运用数据挖掘的原理和方法对这些数据进行分析。本文主要使用两种方法——DEA方法以及关联规则方法,对建造过程进行多目标评价,能够客观评价船舶企业的生产技术效率,分析出船舶建造过程中技术效率较低的路径,提出改善技术效率的建议。本文通过实例来对船舶建造过程从横向以及纵向上进行多目标评价,利用DEA中的三种模型对船舶企业的生产效率进行分析。首先应用CCR模型评价船舶企业当前时间截面的相对生产效率,对船舶企业当前时间截面生产效率较低的路径进行分析。应用BCC模型对生产效率进行分解,从生产规模与技术两方面评价船舶企业生产效率高低;使用Malmquist指数模型比较不同时间截面上船舶企业的全要素生产率,判断船舶企业当前时间段的技术与生产效率是否进步。最后,使用关联规则方法生成建造规则集,寻找各个建造指标间的关联,为改善技术效率提供更准确的相关规则以为船舶企业提供更客观的相关规则。基于数据挖掘,对船舶建造过程进行多目标评价,可以为船舶企业改进生产效率与技术提供决策支持,对船舶企业现状提出合理有效的建议,保证船舶建造质量。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U671

【参考文献】

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本文编号：2737923