ETO型机械制造企业多项目资源配置研究与应用

发布时间：2017-05-14 08:24

  本文关键词：ETO型机械制造企业多项目资源配置研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着项目管理理论的发展以及人类制造模式的改变,国内外制造企业纷纷在大规模定制生产中引入项目管理的方法。ETO型机械制造企业更需要引入科学合理的管理手段。因为ETO型机械制造企业不同于一般的工业与生活消费品制造企业和大规模原材料生产制造企业，其产品制造过程复杂、零部件众多，在项目执行过程中会涉及到多个部门和人员，并且产品的交付期要求严格，必须严格控制工期和进度，因此在管理上应用项目管理技术更是ETO型机械制造业发展的必然，也是一种国际化的发展趋势。论文以ETO型机械制造企业的多项目管理为背景,研究了贯穿产品生命周期过程的多项目资源配置应用与优化技术,主要研究内容及其具体工作如下: （1）介绍国内外多项目调度研究的方法、发展现状以及存在的问题，阐述了多项目管理的基本内容以及ETO型机械制造企业资源的特点，提出了目前企业多项目管理中的资源调度的问题和优化方法，通过方法比较，最后确定采用遗传算法研究ETO型机械制造企业多项目资源管理。 （2）关于项目管理技术应用在ETO型机械制造企业中的问题上，设计了ETO型机械制造企业项目分层结构和分解方法。并在项目结构合理分解的基础上提出企业项目规划方案。最后根据企业项目规划方案，提出项目管理系统在ETO型企业总体系统功能模块，使项目管理技术能够有效应用在ETO型机械制造企业中。 （3）分析构建了多项目资源配置问题的数学模型,阐述了与遗传算法设计相关的初始配置、染色体构建、适应度函数选择等技术问题。根据模型的特点提出求解模型的改进遗传算法，获得最优解。最后通过实例证明,经优化后的资源配置方案能满足企业预订目标。 （4）论文最后针对ETO型机械制造企业多项目资源配置的原型系统进行了需求与目标分析,给出该原型系统的功能模块、开发环境,开发并实现了原型系统,在案例企业中得的了具体应用,取到了良好的效果。 多项目优化问题一直是科学和工程研究领域的一个难点。本文是在认真研究目前项目调度，多项目管理理论的基础上，以及通过对ETO型机械制造企业资源调度问题的研究设计其数学模型，提出了采用遗传算法解决资源配置问题。最后经过验证，，遗传算法能够产生非常优秀的解决方案。通过本课题的研究能够为企业如何实现多项目管理，提高资源利用率，减短工期，为提高管理水平提供了完善的参考体系，实现企业的利益最大化。
【关键词】：ETO型机械制造企业 多项目管理 资源配置 遗传算法
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH186
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 课题研究的背景及意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状综述11-15
• 1.2.1 多项目管理资源配置研究现状11-14
• 1.2.2 求解多项目资源调度遗传算法研究现状14-15
• 1.3 研究内容和结构15-17
• 1.4 课题来源17-18
• 第2章 ETO 型机械制造企业多项目资源调度分析18-29
• 2.1 多项目资源调度概述18-20
• 2.1.1 多项目管理18-19
• 2.1.2 多项目资源管理19-20
• 2.2 ETO 型机械制造企业资源调度分析20-23
• 2.2.1 ETO 型机械制造企业资源分类20-21
• 2.2.2 ETO 型机械制造企业资源特点21-22
• 2.2.3 ETO 型机械制造企业资源调度内容及目的22-23
• 2.3 ETO 型机械制造企业多项目资源调度的问题研究23-24
• 2.4 ETO 型机械制造企业多项目资源调度的优化方法24-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 ETO 型机械制造企业项目管理应用技术分析29-36
• 3.1 ETO 型企业项目分层结构描述29-30
• 3.2 ETO 型机械制造企业产品项目分解方法30-32
• 3.3 ETO 型机械企业项目总体规划方案32-33
• 3.4 ETO 型机械制造企业项目管理信息化技术应用33-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第4章 ETO 型机械制造企业多项目资源调度遗传算法研究36-48
• 4.1 ETO 型机械制造企业多项目模型分析36-40
• 4.1.1 项目过程分析36-38
• 4.1.2 ETO 型机械制造企业多项目资源配置问题描述38
• 4.1.3 ETO 型机械制造企业多项目资源配置模型假设38-39
• 4.1.4 建立目标模型39-40
• 4.2 遗传算法在 ETO 型企业项目中资源调度的改进40-44
• 4.2.1 遗传算法的基本思想40-41
• 4.2.2 遗传算法的基本流程41-42
• 4.2.3 设定制造企业项目的优先规则42
• 4.2.4 编码与初始化种群产生42-43
• 4.2.5 适应度函数43
• 4.2.6 遗传算法设计43-44
• 4.3 算例验证44-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第5章 多项目管理资源配置系统设计与实现48-59
• 5.1 多项目管理资源调度系统设计48-53
• 5.1.1 系统功能需求分析48-49
• 5.1.2 主要功能模块介绍49-50
• 5.1.3 系统数据库设计50-53
• 5.2 系统的实现53-58
• 5.2.1 开发平台和运行环境53-54
• 5.2.2 界面展示和功能描述54-58
• 5.3 本章小结58-59
• 第6章 总结与展望59-61
• 6.1 全文总结59-60
• 6.2 研究展望60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-65
• 附录 A 攻读硕士学位期间科研成果65-66
• 附录 B66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 喻瑛;;多模式资源受限项目调度问题的混合遗传算法[J];东南大学学报(自然科学版);2008年04期

2 王宏;林丹;李敏强;;一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法[J];系统工程;2005年12期

3 林琳;姚郁;;多资源约束下的多项目作业调度问题研究[J];哈尔滨工业大学学报;2007年07期

4 刘同华;吴清烈;;浅谈面向大规模定制ETO模式的客户智能研究[J];价值工程;2008年03期

5 刘士新,王梦光,唐加福;资源受限工程调度问题的优化方法综述[J];控制与决策;2001年S1期

6 邓林义;林焰;;粒子群算法求解任务可拆分项目调度问题[J];控制与决策;2008年06期

7 刘士新,王梦光,唐加福;一种求解资源受限工程调度问题的遗传算法[J];系统工程学报;2002年01期

8 彭武良;;一种求解多模式资源受限项目调度问题的蚁群算法[J];信息系统学报;2009年01期

9 寿涌毅;资源约束下多项目调度的迭代算法[J];浙江大学学报(工学版);2004年08期

10 应瑛;寿涌毅;李敏;;资源受限多项目调度的混合遗传算法[J];浙江大学学报(工学版);2009年01期

中国博士学位论文全文数据库 前6条

1 黄小荣;光电子企业多项目资源配置优化与评价方法研究[D];武汉理工大学;2011年

2 戴红军;我国机械制造业的发展研究[D];河北工业大学;2010年

3 邓林义;资源受限的项目调度问题及其应用研究[D];大连理工大学;2008年

4 陈焰;ETO型机械制造企业项目管理的资源优化方法及应用研究[D];武汉理工大学;2009年

5 彭武良;面向产品开发的项目调度问题及项目管理系统研究[D];东北大学;2008年

6 贾艳;资源受限项目调度问题的仿真优化方法及其应用研究[D];华中科技大学;2012年

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本文编号：364691