一、钢铁企业排产计划通用决策支持系统设计（论文文献综述）
孙颖[1]（2020）在《首钢京唐冷轧MES改造的设计与实现》文中指出随着钢铁行业供给侧改革的不断深入,国内钢铁企业将面临着兼并重组和优化产业结构的双重任务。如何平衡集团内部产能,实现不同生产基地、不同产线协同生产,是各大钢铁企业面临的重要问题。MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统,是企业CIMS信息集成的纽带。针对上述问题,首钢集团启动了钢铁产销一体化经营管理系统项目,旨在提升首钢“一业多地”一体化协同水平和“制造+服务”的核心竞争力。本文以首钢产销一体化项目中的MES改造部分为背景,通过对其业务需求进行详尽的理解与充分的分析后,将首钢京唐公司冷轧部原MES系统改造成生产执行系统（PES）,并对改造后的PES系统进行系统规划与设计。首先介绍了首钢钢铁产销一体化项目及MES改造的背景和意义。阐述国内外关于MES系统的研究现状。同时,对MES与钢铁生产之间的联系进行研究,明确对MES系统在钢铁企业中的重要性,叙述了钢铁行业MES的技术特点。其次,重新从企业三级架构的高度对首钢京唐公司原MES系统整体架构进行审视,分析了原MES系统存在的不足。针对系统老旧、业务点衔接不适应、管理和执行职能不清晰等问题,对首钢京唐公司冷轧MES系统进行改造,形成标准化PES产品,并提出冷轧PES系统的功能需求。在了解冷轧PES系统总体需求后,对原MES系统的整体构架及功能模块等进行重新整合优化升级。论述了在Spring+My Batis+Ext JS6.5的三层MVC框架下的PES系统设计方案。同时对系统设计的创新点进行了阐述。最后,从作业计划管理、生产实绩管理、物料管理、质量管理、仓储管理、轧辊管理、报表管理等不同模块的用例出发,对PES系统的系统实现、业务配置进行详细说明。通过课题改造,完成了首钢京唐公司冷轧部的流程界面重新定位与再造升级,实现了业务与信息系统的有机融合。
杜梵栋[2]（2020）在《钢铁公司计划排产系统的设计与实现分析》文中指出随着市场环境的快速变化发展,企业彼此之间的竞争变得更加激烈。运用先进科学的现代化管理技术已然变成企业发展的重要方向。生产计划编排属于企业管理十分关键的职能,基本任务主要为对企业众多生产要素做出综合平衡,以此对企业各项生产活动做出统一科学指导,对资源做出充分合理配置,有效实现生产效益最大化。基于此,本文对钢铁公司计划排产系统的设计与实现进行分析探讨。
姚焕青[3]（2016）在《考虑不确定处理时间的冷轧供应链调度问题研究》文中研究指明钢铁企业冷轧厂各生产线根据供料关系可分为酸轧、连退等多个生产阶段,每个生产阶段包括多条并行生产线,靠前生产阶段的产品可作为原料供给靠后生产阶段的生产线,因此,冷轧厂内各生产线构成冷轧供应链。本文从冷轧供应链集成角度出发,对考虑不确定处理时间的冷轧供应链调度问题进行研究,综合考虑各产线的调度要求和参数的不确定性,以降低生产和库存成本为目标,决策冷轧供应链调度方案。针对冷轧供应链调度问题的研究,从供应链全局角度出发,通过协调各机组的调度方案解决冷轧供应链内各机组之间的需求矛盾,从而提高冷轧产品质量、提高各产线设备使用效率、优化各产线库存结构、降低库存成本;另一方面,本文研究考虑了调度过程中的参数不确定性,从而获得更贴近实际的调度方案,提高调度方案的执行效果。本文主要从以下方面进行研究:（1）从冷轧供应链实际生产提炼出确定性冷轧供应链调度问题,即考虑冷轧各产线调度要求、各产线布排以及不同产线调度方案的耦合关系,决策钢卷在不同产线的加工顺序以及开始加工时间。该问题主要特征在于同时考虑多个生产阶段、多个生产线以及各机组调度方案的耦合关系。针对该问题,以最小化生产切换成本和等待时间惩罚为目标,建立混合整数线性规划模型,并利用CPLEX对模型进行求解,为进一步设计考虑不确定处理时间的冷轧供应链调度问题的求解方法奠定了基础。（2）针对冷轧供应链调度过程中,由于产线加工速率变化等因素导致钢卷处理时间不确定的情况,提出考虑不确定处理时间的冷轧供应链调度问题。为了刻画处理时间不确定对调度的影响,引入随机参数,以最小化总的切换费用和钢卷等待时间惩罚期望最小为目标,建立了随机优化数学模型;为了解决随机参数分布难以准确刻画的难题,基于样本近似方法,通过数据抽样,将随机模型近似转化为均值模型;（3）针对考虑不确定处理时间的冷轧供应链近似模型,设计样本均值近似方法,通过抽样获取近似模型所需随机参数的样本,然后,提出改进差分进化算法对近似模型进行优化求解;为了对获得解进行评价,设计问题的下界,最后,通过计算实验验证算法有效性。（4）根据钢铁企业冷轧厂实际需求,以上述数学模型和算法为基础,设计开发了冷轧供应链调度系统,该系统具有良好的人机交互能力,可自动生成冷轧各产线调度方案指导冷轧厂实际生产。
吕诗萌[4]（2015）在《钢铁企业产能平衡计划问题建模研究》文中研究表明大型钢铁企业生产流程包括炼钢、热轧、冷轧等多个阶段,上游阶段产品可作为原料供给下游生产阶段;同一阶段包含多个并行机组,从而导致供料关系呈交叉网状,结构复杂;且钢铁企业生产设备启停费用较高,为了提高企业的总体运行效率,降低生产成本,应确保设备连续稳定运行。因此,迫切需要制定合理的机组产能平衡计划,保障各机组的供料稳定合理,避免后续机组断料、胀库。本文以钢铁企业炼钢到冷轧的全流程生产过程和包括酸轧、连续退火等工序的冷轧区生产过程为背景,提炼出全流程产能平衡计划问题、冷轧产能平衡计划问题,分别建立线性规划模型和混合整数规划模型获取最优解。本文工作内容如下:（1）从钢铁企业生产全流程提炼出全流程产能平衡计划问题,通过决策各机组每日、每种产品的生产量,各库区的库存量和各机组之间的物料转移量,实现合理供料,保证各机组供需平衡;针对该问题,以满足机组产能需求为目标,考虑各机组供料关系、铁水供应量上限、库存平衡等约束,建立数学模型,并对其进行线性化、使用CPLEX求解,基于实际生产数据的实验验证了模型有效性;（2）从包括酸轧、连续退火、热镀锌、热镀铝锌等机组的冷轧生产过程提炼出冷轧产能平衡计划问题,考虑不同材料来源的原料供应,以保证后续机组供料均衡为目标,决策酸轧机组每日每个产品种类的生产量,各库存量以及酸轧与后序机组之间的库存转移量;针对该问题,建立混合整数规划模型,对其进行线性化并使用CPLEX对求解,通过基于实际生产数据的计算实验验证模型有效性;（3）基于上述的两种产能平衡模型,设计钢铁产能平衡计划决策支持子系统,并将上述模型嵌入系统,系统主要包括数据管理与分析、参数配置、产能平衡计划编制等模块。
戚乐[5]（2015）在《冷轧合同调度与库存计划集成优化研究》文中研究指明冷轧产线处于钢铁生产流程末端,具有产品规格多、工艺交叉多、生产切换成本高等特点,致使冷轧阶段的生产运作管理非常复杂。本文以钢铁企业冷轧生产过程为背景,研究了冷轧合同调度与库存计划集成优化问题,综合考虑生产调度对于生产成本、机组负荷、库存平衡的影响,从而提升钢铁企业的生产效率和利润空间。本文主要工作概述如下:1)从冷轧生产过程中,提炼出冷轧合同调度与库存计划集成优化问题。问题的任务是决策计划周期的各个时间段内每个机组所生产的合同及合同的加工顺序,从而降低生产成本、保证各机组的负荷和库存平衡。与以往研究不同,该问题需要同时决策多机组、多时段的合同调度方案,并集成考虑生产切换、机组与库存平衡等目标,因此增加了求解难度。通过分析影响冷轧产线生产与物流顺畅的关键因素,总结出决策过程需要考虑的优化目标与约束条件,为问题的建模提供基础。2)针对冷轧合同调度与库存计划集成优化问题,综合考虑各机组的生产工艺约束、机组产能约束,在保证库存平衡的情况下,以最小化机组生产切换费用、最小化负荷偏差费用、最小化库存偏差费用为目标,建立了能够准确描述实际问题的混合整数规划模型。通过数值实验,采用商业求解软件CPLEX对模型进行求解,验证了模型的有效性。3)针对常规的商业求解软件无法求解该问题大规模实际算例的缺点,设计了改进的差分进化算法。在算法中,设计了整数序号编码和解码方式解决了经典差分进化算法不能直接用于求解离散问题的局限性。同时,提出了一种新的变异交叉策略用于提高算法的收敛性、全局搜索能力,避免陷入局部最优。针对不同规模的问题,通过与CPLEX及模拟手工启发式进行对比,验证了所提出算法的有效性。4)根据钢铁企业的实际生产需求,嵌入上述提出的模型与算法,设计并开发了相应的决策支持系统。结合良好的人机交互接口,能够自动生成包括酸轧、连退、热镀锌、热镀铝锌产线的多机组合同生产调度方案。
李慧[6]（2013）在《钢铁企业冷轧排产与匹配优化问题研究》文中研究说明钢铁工业是提高我国国民经济水平和综合国力的重要产业。与先进制造业相比,钢铁产品生产周期长且工艺复杂,科学地制定生产计划才能保证产品质量,缩短生产周期,降低物耗和能耗,减少在制品库存,节约生产成本。冷轧是钢铁企业生产多样化产品的重要阶段,包括酸洗、轧制、退火、涂镀、精整等工序。本文针对冷轧阶段中的连退工序合同调度与库存集成问题和多工序的板卷与合同匹配问题进行研究,通过数学建模和优化求解制定高质量的生产计划,并开发相应的决策支持系统。主要研究工作分以下三个方面：（1）针对连退工序合同调度及库存集成问题进行研究,该问题的目的是在满足生产工艺约束及库存约束的条件下,以最小化生产费用、库存成本、及合同拖期费用为目标,决策各个合同在连退工序的生产顺序。首先,针对该问题,建立了混合整数线性规划模型。其次,对于中小规模问题,采用优化软件直接对模型进行求解；对于大规模问题,根据问题的结构特征设计了分布估计算法。最后,通过数值实验,验证了算法的有效性。（2）针对钢铁冷轧多工序的板卷合同匹配问题进行研究。首先,本文以减少无委托板卷库存,提高企业资源利用率及合同完成率等需求作为目标,综合考虑了多项实际工艺约束,建立了板卷合同优化匹配模型,并使用CPLEX优化软件对小规模问题进行求解,同时设计了差分进化算法求解大规模多工序板卷合同优化匹配问题。采用实际数据的测试结果表明所提出的算法能够在短时间内获得问题的近优解。（3）通过在我国某大型钢铁企业的实际调研,分析企业中急需解决的生产计划问题,根据上述研究和实际需求,设计并开发了板卷合同优化匹配系统和冷轧排产系统。板卷合同优化匹配系统主要解决生产过程中冷轧工序以及冷轧后道工序中板卷与合同的优化匹配问题；钢铁企业冷轧排产系统旨在实现冷轧的加工过程合同调度,减少加工过程中切换费用、降低机器损耗、减低资源浪费。
胡瑜[7]（2013）在《集团化钢铁企业信息系统整合关键技术研究》文中研究说明结合作者多年来在钢铁企业信息化实践中的体会，在分析集团化钢铁企业重组后存在的问题，采用虚拟组织对集团化的钢铁企业进行结构化表示，借鉴语义网和本体理念对组织结构中的领域信息进行语法与语义的规范化描述，利用WebService技术实现异构数据库间信息的共享与交互，引入季节性ARIMA模型对企业产品的需求预测进行建模与预报。通过阐述钢铁企业在并购重组中存在的主要问题，针对钢铁企业集团化的组织结构特性，本文提出采用虚拟组织模式来构建集团化钢铁企业的基本结构。在虚拟组织结构中，各钢铁企业将会表现出新的特征与功能，并能合理地进行系统优化和控制。通过采用基于BPS/MES/PCS的信息系统体系，使得各钢铁企业逐步建立起以生产管理为核心的信息化体系结构。在集团化钢铁企业的虚拟组织模式中，各钢铁企业之间的产品数据信息存在着很大的差异性，本文把语义网和本体论等理念及其关键技术引入到钢铁企业领域，通过本体描述语言和本体编辑工具来构建领域本体知识库，并对领域本体知识库进行形式化定义，设计并实现领域本体知识库系统，进而允许企业用户对领域本体知识库进行集成、融合和评估等功能操作。此系统的实施不仅有利于钢铁领域中产品信息的管理和维护，而且也会促进产品数据的共享与复用。在基于层次化体系结构的信息系统中，本文设计并实现基于领域本体的异构数据库间信息迁移系统。借助于SOA（面向服务的体系结构）和Web Service技术，进行各个企业的异构数据库间的数据迁移，有效地实现各集团化钢铁企业用户的异构数据库之间的信息交互。本文提出企业间的信息集成系统，在对集成系统中信息的处理流程进行深入分析的基础上，供需企业双方的实例测试表明此信息集成系统的正确性。提出基于黑板结构的多Agent的集团生产调度模式，在对黑板结构中的事件机制、类声明和形式化规则进行详细描述的基础上，通过集团的排产调度实例验证了此黑板结构的合理有效性。通过对钢铁企业的销售数据进行验证可知，使用季节性ARIMA模型的需求预测进行建模和预报是可行的。针对钢铁企业集团的产品需求的差异性，本文提出实现需求预测的季节性ARIMA模型，以便对集团下属企业的产品或细分市场进行需求预测。本文研究成果的探索与实践，旨在为我国钢铁企业的集团化进程提供技术方面的支持与帮助，从管理技术和信息技术等角度为集团化钢铁企业管理与生产中存在的关键问题提供合理有效的解决方案，进而提高钢铁企业的核心竞争力，增强钢铁企业的国际竞争力，并为我国集团化钢铁企业的顺利发展提供理论上的指南和实践上的指导。
王利[8]（2011）在《冷轧全流程生产计划与动态调度方法的研究与应用》文中研究表明冷轧薄板企业生产计划与调度是信息化管理系统的核心功能之一,合理可行的生产计划可以人幅度地提高企业的管理水平和生产能力,但是制定企业生产计划与调度方案的过程,受到机组生产能力、库存变化、产品规格与质量、交货期等多方面因素的约束,具有动态性、适应性、鲁棒性的要求。本文依托国家“863计划”课题,针对目前冷轧薄板生产企业轧制过程的管理模式、生产方式,对轧制过程的生产计划与调度问题开展了深入系统的研究。本文的主要研究内容如下：根据冷轧机组生产特点,为解决生产调度问题,把排产过程归纳为非对称双旅行商问题,以生产合同序列的宽度变化、入口厚度变化和出口厚度变化作求解的子目标,建立基于Pareto的多目标冷轧机组生产作业计划模型。构造了基于Pareto非支配集的自适应多目标蚁群算法,得到Pareto非支配解集表示调度结果,为机组生产调度系统提供多个可行的批量作业计划用于选择。根据定货合同的特点,利用待产合同的宽度、入口厚度、出口厚度与交货期数据建立子空间聚类模型,提出了带有交货期区间特征的子空间聚类方法完成合同组批。根据宝钢冷轧薄板厂机组分布关系,以冷轧机组为中心结点,考虑机组的生产能力和工艺规程,建立了针对准时交货、合理分配产能和降低在制品库存的全流程合同计划模型,利用分时蚁群算法,依据合同的交货期、在制品库存和产品的生产流向要求,实现合同生产排产和产能分配。通过研究宝钢冷轧薄板厂各个机组的生产特点,针对二次冷轧机组与平整机组之间、各个涂镀机组之间可以生产相同产品的特殊性,建立了基于部分重构的冷轧生产过程混杂Petri网生产调度模型,并分机组类别构造线性+规划模型。利用提出的有限搜索蚁群算法,限制算法搜索范围,在机组定修与计划工艺调整期间,对生产合同的生产流向进行部分生产重构。通过研究冷轧薄板厂生产过程中突发故障、插入紧急合同等动态事件的特点,利用混杂Petri网和UML技术建立多Agent系统模型。针对全流程生产合同分配、可重构机组生产的不同情况,建立了相应的动态重调度模型。同时,将事件特征、时间等因素加入到蚁群搜索过程中,提出了用于求解的动态约束蚁群算法和基于蚁群聚类的合同选取方法。基于上述模型与算法,应用软件工程技术开发了宝钢冷轧薄板厂的生产计划与调度系统,通过上海宝钢冷轧薄板厂的实际运行情况表明,本文提出的方法可以提高冷轧企业生产计划与调度过程的决策能力,达到了提高生产效率、减轻调度过程的复杂度和提高系统适应能力的目的。
王宏亮[9]（2011）在《钢铁企业多粒度分型生产计划管理方法研究》文中研究说明生产计划管理是钢铁企业经营活动的核心和基础,它与钢铁生产工艺过程密切融合,建立符合工艺要求,企业产能允许,生产费用最小,库存产品和坯料最大利用的生产计划管理系统是钢铁企业之所需。本文通过分析钢铁企业的生产计划管理研究和应用现状,提取存在的问题,继而结合东北特钢集团抚顺基地生产计划管理实践,立足工艺路线的多粒度管理定义了工序的多粒度性,作为不同类型计划编制的基础,研究了钢铁企业多粒度分型生产计划管理（Multi-granularity classification Production Scheduling for Steel Enterprise, MGCPS）的框架结构及技术方法。提出一种钢铁企业MGCPS方法。基于“分解一协调”思想将钢铁企业的计划管理问题分解为一般性需求问题和特殊工艺制约的需求问题两种类型的优化子问题分别实现计划的局部优化,一般性需求作为静态调度规则约束企业级生产计划和分厂级作业计划的生成,指导物料需求计划的形成,然后利用动态作业调度协调不同特殊工艺制约的需求之间的统一,安排物料需求计划的生产顺序形成执行计划,实现整个问题空间的优化。构建了基于ERP/MES/PCS三层结构的MGCPS的系统模型、参数模型、算法模型,动态作业调度模型以及计划组织方式模型实现有限能力制约下的生产计划管理,并阐述了MGCPS方法的概念、任务与特征,研究了MGCPS集成设计,为钢铁企业优化生产管理提供了新的思路。提出一个多粒度能力负荷模型概念,结合钢铁产品主数据模型、工作中心模型以及订单BOM、工艺BOM、生产BOM基于特征映射构建了MGCPS参数模型. MGCPS参数模型从工艺路线和工序的多粒度性出发,研究了不同粒度工作中心的能力负荷估算规则,设计了负荷采集方法,实现了多粒度工序参数的动态统计以及瓶颈工序的动态识别,为MGCPS方法奠定了基础。从一般性需求出发,研究了MGCPS算法模型。定义工序为分厂,给出基于分厂产能的粗粒度最小生产费用模糊规划数学模型,实现订单与工艺路线的优化配置,形成企业级计划；定义工序为关键工序,给出基于关键工序的最小拖期／超期惩罚中粒度线性规划数学模型,依据关键工序的最优配合将企业级计划落实到分厂形成作业计划,并相应给出模型的遗传算法、粒子群算法、静态调度算法的求解流程以及应用实例。面向计划决策者满意程度设计了遗传算法的适应度函数,并对其进行尺度变换,解决算法进化到一定程度产生的收敛速度慢的问题,并应用于基于模糊模拟技术求解粗粒度模糊机会约束规划的程序实现。从特殊性需求出发,研究了MGCPS动态作业调度问题。分厂级作业计划的落实形成物料需求计划,企业不同生产阶段工艺约束的独特性作为动态作业调度约束条件对不同生产阶段的特殊工艺制约的需求子问题分类型管理,不同阶段之间采用协同调度的方法实现综合平衡和优化,最终形成执行计划。给出模型的动态调度算法流程以及瓶颈动态作业调度算法,并通过实例进行了验证。结合MGCPS算法模型构建了集成动态生产调度模型,结合生产实际证明了模型的实用性。通过案例企业生产计划管理信息化系统的应用,利用面向对象建模语言对MGCPS进行了系统分析和设计。MGCPS方法及其在案例企业的信息化实践,有利于促进钢铁企业生产计划管理理论与实践的研究,对我国钢铁企业信息化进程具有现实意义。
迟永芳[10]（2010）在《钢铁企业冷轧机组物流平衡问题流程分析与系统设计》文中进行了进一步梳理随着中国加入WTO,国家对钢铁业的某些保护措施逐步减弱,我国钢铁企业面临前所未有的挑战。全球化钢铁市场呈现客户需求多品种、小批量且需求预测越来越困难的趋势,国际上多数一流的钢铁企业已经在质量、管理、技术、价格及综合服务等各个方面与国内钢铁企业展开了全方位的直接竞争。因此,我国钢铁生产企业必须加强钢铁生产的管理,提高自身生产能力来面对越来越高的市场需求。如何降低生产成本,调整钢铁企业内部物流提高生产效率已成为钢铁工业控制技术研究的一个重要方向和发展趋势。由于炼铁、炼钢环节生产设备大,启动及运行成本高,因而多数钢铁企业在炼钢之前（含炼钢）以追求产能最大化为主要生产目标（推式生产方式）。而在热轧生产和冷轧生产环节,因为生产近客户端,多数是以满足市场多样性要求的拉式生产方式为主。由于现行钢铁企业推式和拉式混合模式的并存,产生了面向产能和满足市场的矛盾,从而导致两种生产模式衔接环节的无委托板坯的增加。无委托板坯存量的增加会引起库存空间占用成本和资金的占用成本的上升。目前钢铁企业多数采用QM合同板坯匹配方法来消化长期在库的无委托板坯,本文以国内某大型钢铁企业热轧生产实际为研究背景,对以降低无委托板坯库存的QM合同板坯匹配问题进行了细致的分析,抽象问题实质建立QM合同板坯匹配问题模型,运用聚类分析思想设计启发式求解问题。作为钢铁生产中最接近合同部分的冷轧生产环节,该环节中的原料、半成品与成品物流对钢铁企业整个生产过程的调度有着重大的影响。因此,如何实现冷轧机组高产能低浪费连续作业的物流分配问题成为了当前钢铁企业的研究热点。本文以国内某大型钢铁企业冷轧生产实际为研究背景,分别对该企业单条冷轧产线机组物流平衡及带有交叉物流的多条冷轧产线机组物流平衡问题进行了全面的研究。通过分析目前多数钢铁企业在解决冷轧机组物流分配问题时所编排的生产计划的执行效果,本文设计了改进的动态预排产方法用以解决该问题,采用协调各机组产能分配调整冷轧机组物流的方法,较好的实现了各冷轧机组库存在安全库存范围内变化。同时,本文基于该问题建立数学模型并设计启发式求解。最后,结合冷轧一线生产管理人员的实际需求,开发冷轧生产平衡决策支持系统,并将冷轧机组平衡问题的启发式算法嵌入到决策支持系统中。该系统可根据生产实际数据对冷轧一线生产管理人员编排的生产计划提供直观的物流平衡分析,并在其制定冷轧生产平衡表时提供辅助决策,帮助其实现冷轧机组物流平衡。
二、钢铁企业排产计划通用决策支持系统设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、钢铁企业排产计划通用决策支持系统设计（论文提纲范文）
（1）首钢京唐冷轧MES改造的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 课题研究的意义和目的 |
| 1.3 国内外MES系统的研究现状 |
| 1.3.1 国外MES系统的研究现状 |
| 1.3.2 国内MES系统的研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容与结构安排 |
| 第2章 MES与钢铁生产 |
| 2.1 MES系统概述 |
| 2.1.1 MES核心功能 |
| 2.1.2 MES的发展历程 |
| 2.1.3 MES未来的发展趋势 |
| 2.2 MES的作用 |
| 2.3 钢铁行业MES的技术特点 |
| 2.3.1 钢轧一体化计划与优化 |
| 2.3.2 大规模定制下的敏捷与柔性制造 |
| 2.3.3 集中一贯的质量管理与信息共享 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 首钢京唐MES系统改造技术分析 |
| 3.1 首钢京唐冷轧概述 |
| 3.2 首钢京唐信息化概述 |
| 3.3 首钢钢铁产销一体化项目 |
| 3.4 冷轧PES系统设计目标 |
| 3.5 PES系统设计原则 |
| 3.6 冷轧PES功能性需求 |
| 3.6.1 作业计划管理 |
| 3.6.2 生产实绩和物料管理 |
| 3.6.3 质量管理 |
| 3.6.4 仓储管理 |
| 3.6.5 生产管制 |
| 3.6.6 轧辊管理 |
| 3.6.7 主数据管理 |
| 3.6.8 报表管理 |
| 3.7 冷轧PES非功能性需求 |
| 3.7.1 通讯管理 |
| 3.7.2 权限管理 |
| 3.7.3 归档管理 |
| 3.8 与其他系统通讯接口需求 |
| 3.8.1 与热轧PES接口 |
| 3.8.2 与一贯制过程质量控制接口 |
| 3.8.3 与LIMS(实验室信息管理系统)接口 |
| 3.8.4 与产销一体化设备模块接口 |
| 3.8.5 与产销一体化销售物流模块接口 |
| 3.8.6 与产销一体化生产质量模块接口 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 PES系统设计 |
| 4.1 PES系统硬件设计 |
| 4.2 PES系统开发工具选择 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 关系型数据库设计 |
| 4.3.2 内存数据库Redis |
| 4.4 PES系统创新点 |
| 4.4.1 一体化计划编制技术 |
| 4.4.2 多制程排产技术 |
| 4.4.3 生产实绩与物料实时跟踪技术 |
| 4.4.4 工作流引擎集成 |
| 4.4.5 业务逻辑层流程化、配置化管理 |
| 4.4.6 数据字典、元数据配置化、信息集中化展示 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 PES系统功能的实现 |
| 5.1 主数据管理 |
| 5.1.1 钢种主数据 |
| 5.1.2 质检指令主数据 |
| 5.2 计划管理 |
| 5.2.1 轧制计划管理 |
| 5.2.2 返回卷管理 |
| 5.3 生产实绩和物料管理 |
| 5.3.1 生产实绩管理 |
| 5.3.2 物料管理 |
| 5.3.3 半卷回退实绩管理 |
| 5.4 质量管理 |
| 5.4.1 成品性能检验管理 |
| 5.4.2 成品表面质量检查管理 |
| 5.4.3 成品综合管理 |
| 5.4.4 试制品、科研样的质量检验要求 |
| 5.4.5 介质管理 |
| 5.4.6 取送样管理 |
| 5.5 生产管制 |
| 5.5.1 停机管理 |
| 5.5.2 生产指标 |
| 5.6 仓储管理 |
| 5.6.1 基础信息管理 |
| 5.6.2 发运管理 |
| 5.7 轧辊管理 |
| 5.8 报表管理 |
| 5.9 非功能性需求 |
| 5.9.1 通讯管理 |
| 5.9.2 权限管理 |
| 5.9.3 归档管理 |
| 5.10 接口设计 |
| 5.10.1 送样委托及实绩 |
| 5.10.2 热镀锌产品送样委托电文示例 |
| 5.11 本章小结 |
| 第6章 系统测试 |
| 6.1 测试方法 |
| 6.2 测试环境 |
| 6.3 应用测试 |
| 6.4 接口测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（2）钢铁公司计划排产系统的设计与实现分析（论文提纲范文）
| 一、技术介绍 |
| （一）交易中间件 |
| （二）规则引擎技术 |
| （三）钢铁企业计划排产 |
| 二、计划排产系统需求分析 |
| 三、计划排产系统设计 |
| （一）系统结构 |
| 1、数据服务层 |
| 2、应用服务层 |
| 3、展现层 |
| （二）系统网络结构 |
| （三）模块结构设计 |
| 四、应用效果 |
| 五、结论 |
（3）考虑不确定处理时间的冷轧供应链调度问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文技术路线和主要内容 |
| 1.4.1 本文技术路线 |
| 1.4.2 主要内容 |
| 第2章 冷轧供应链调度分析 |
| 2.1 冷轧供应链调度影响因素 |
| 2.2 人工排产方式 |
| 2.3 问题提出 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 确定性冷轧供应链调度问题研究 |
| 3.1 冷轧供应链调度模型 |
| 3.1.1 符号定义 |
| 3.1.2 参数计算 |
| 3.1.3 数学模型 |
| 3.2 模型求解 |
| 3.2.1 实验数据来源 |
| 3.2.2 实验结果及分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 考虑不确定处理时间的冷轧供应链调度问题建模与求解 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 数学模型 |
| 4.3 样本均值方法 |
| 4.3.1 样本均值方法基本流程 |
| 4.3.2 确定样本规模 |
| 4.3.3 改进差分进化算法 |
| 4.4 求取下界 |
| 4.5 计算实验及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 冷轧供应链调度系统设计与开发 |
| 5.1 功能分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统结构设计 |
| 5.2.2 系统子模块功能设计 |
| 5.3 数据流程图 |
| 5.4 主要界面介绍 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）钢铁企业产能平衡计划问题建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与路线 |
| 第2章 全流程产能平衡问题建模与求解 |
| 2.1 全流程产能平衡计划现状分析 |
| 2.1.1 现行生产工艺与计划编排规则 |
| 2.1.2 主要考虑因素 |
| 2.2 问题描述与前期处理 |
| 2.3 模型建立 |
| 2.3.1 符号定义 |
| 2.3.2 数学模型 |
| 2.3.3 模型线性化 |
| 2.3.4 模型的CPLEX实现 |
| 2.4 实验分析 |
| 2.4.1 模型初始化与数据预处理 |
| 2.4.2 模型验证 |
| 2.4.3 模型分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 冷轧产能平衡问题建模与求解 |
| 3.1 冷轧产能平衡问题现状分析 |
| 3.1.1 现行生产工艺与计划编排规则 |
| 3.1.2 主要考虑因素 |
| 3.2 问题描述与前期处理 |
| 3.3 数学模型 |
| 3.3.1 符号定义 |
| 3.3.2 基本产能平衡模型及线性化处理 |
| 3.3.3 可向炼钢提需求的数学模型 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 基本模型的实验结果 |
| 3.4.2 可向炼钢提需求的数学模型实验结果 |
| 3.4.3 其它模型分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 产能计划决策支持系统设计与开发 |
| 4.1 系统功能与需求分析 |
| 4.2 系统数据库设计 |
| 4.3 功能模块设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）冷轧合同调度与库存计划集成优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 问题国内外研究现状 |
| 1.2.2 方法国内外研究现状 |
| 1.3 本文技术路线及主要工作 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 主要工作 |
| 第2章 冷轧合同调度与库存计划集成优化问题描述 |
| 2.1 冷轧产线生产运作概述 |
| 2.1.1 冷轧产线生产运作流程 |
| 2.1.2 冷轧生产工艺规程 |
| 2.1.3 冷轧生产特点 |
| 2.2 冷轧合同调度与库存计划集成优化问题描述 |
| 2.3 冷轧合同调度与库存计划集成优化问题考虑因素 |
| 2.3.1 冷轧合同调度与库存计划优化目标 |
| 2.3.2 冷轧合同调度与库存计划约束 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 冷轧合同调度与库存计划集成优化问题建模 |
| 3.1 建模思想 |
| 3.2 混合整数规划模型 |
| 3.2.1 符号定义 |
| 3.2.2 数学模型 |
| 3.3 数值实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 冷轧合同调度与库存计划集成优化问题求解 |
| 4.1 HDDE算法的设计 |
| 4.1.1 编码与解码 |
| 4.1.2 初始化种群 |
| 4.1.3 变异操作 |
| 4.1.4 交叉操作 |
| 4.1.5 选择操作 |
| 4.1.6 自适应变邻域搜索策略 |
| 4.2 计算实验 |
| 4.2.1 实验设置 |
| 4.2.2 实验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 冷轧合同调度与库存计划集成优化系统设计与开发 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 系统数据流分析 |
| 5.3 系统功能设计 |
| 5.3.1 系统结构设计 |
| 5.3.2 系统子模块功能设计 |
| 5.3.2.1 数据下载与合同规划模块 |
| 5.3.2.2 冷轧合同调度模块 |
| 5.3.2.3 物流跟踪模块 |
| 5.3.3 数据库设计 |
| 5.4 系统子模块界面实现 |
| 5.4.1 数据下载与合同规划模块 |
| 5.4.2 冷轧合同调度模块 |
| 5.4.3 物流跟踪模块 |
| 5.5 系统使用流程 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）钢铁企业冷轧排产与匹配优化问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题研究意义 |
| 1.2 问题研究背景 |
| 1.2.1 钢铁企业加工工艺流程 |
| 1.2.2 钢铁企业管理架构 |
| 1.2.3 钢铁企业生产运作过程中的优化问题 |
| 1.3 问题研究现状 |
| 1.4 本文主要框架和研究路线 |
| 1.5 本章小节 |
| 第2章 合同调度与库存集成问题建模与求解 |
| 2.1 合同调度与库存集成问题 |
| 2.1.1 问题背景 |
| 2.1.2 问题描述 |
| 2.2 合同调度与库存集成问题模型 |
| 2.2.1 符号定义 |
| 2.2.2 数学模型 |
| 2.3 分布估计算法 |
| 2.3.1 基本分布估计算法 |
| 2.3.3 求解合同调度与库存集成问题的分布估计算法 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.4.1 CPLEX的实验结果 |
| 2.4.2 分布估计算法的实验结果 |
| 2.4.3 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多工序板卷合同优化匹配问题建模与求解 |
| 3.1 多工序板卷合同优化匹配问题 |
| 3.1.1 问题背景 |
| 3.1.2 问题描述 |
| 3.2 多工序板卷合同优化匹配问题模型 |
| 3.2.1 符号定义 |
| 3.2.2 数学模型 |
| 3.3 差分进化算法 |
| 3.3.1 基本差分进化算法 |
| 3.3.2 求解多工序板卷合同优化匹配问题的差分进化算法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 CPLEX实验结果 |
| 3.4.2 差分算法实验结果 |
| 3.4.3 结果分析 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 板卷优化匹配系统设计与实现 |
| 4.1 业务流程分析 |
| 4.2 数据流程分析 |
| 4.3 功能模块设计 |
| 4.4 系统体系架构设计 |
| 4.5 系统功能实现 |
| 4.5.1 系统登录界面 |
| 4.5.2 数据下载操作界面 |
| 4.5.3 算法运行界面 |
| 4.5.4 合同需求跟踪与查询 |
| 4.5.5 静态维护表 |
| 4.6 本章小节 |
| 第5章 冷轧排产系统设计与实现 |
| 5.1 系统工艺生产背景 |
| 5.2 系统模块设计 |
| 5.3 系统功能实现 |
| 5.3.1 系统登录主界面 |
| 5.3.2 当前生产数据管理 |
| 5.3.3 冷轧计划生产顺序 |
| 5.3.4 供应链生产计划 |
| 5.4 本章小节 |
| 第6章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）集团化钢铁企业信息系统整合关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景、目的和意义 |
| 1.2 本文的主要研究工作和创新点 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 相关领域文献综述 |
| 2.1 冶金企业生产管理发展现状 |
| 2.1.1 国外冶金企业生产管理发展现状 |
| 2.1.2 国内冶金企业生产管理发展现状 |
| 2.1.3 国内外冶金行业生产经营管理比较研究 |
| 2.2 冶金企业信息化研究进展 |
| 2.2.1 面向冶金企业的集成制造系统体系结构 |
| 2.2.2 面向冶金企业的集成制造系统发展趋势 |
| 2.3 本体论及其应用研究进展 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于本体的虚拟企业知识模型 |
| 3.1 基于知识的虚拟企业体系结构 |
| 3.2 虚拟企业本体建设 |
| 3.2.1 虚拟企业本体建设需求分析 |
| 3.2.2 虚拟企业本体元模型 |
| 3.3 虚拟企业领域本体知识库 |
| 3.4 钢铁企业并购重组知识本体 |
| 3.5 实施案例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于领域本体的虚拟企业集成 |
| 4.1 基于本体知识库的异构数据集成 |
| 4.1.1 基于本体元模型的数据索引模型 |
| 4.1.2 基于本体元模型的数据查询算法 |
| 4.1.3 钢铁企业并购重组信息集成典型应用 |
| 4.2 基于本体知识库的异构系统集成 |
| 4.2.1 遗产系统及其封装 |
| 4.2.2 基于工作流的松耦合（SOA）企业集成 |
| 4.3 钢铁企业集团集成应用实施案例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于本体的钢铁企业需求管理生产计划执行 |
| 5.1 基于本体的钢铁企业需求模型 |
| 5.1.1 钢铁企业集团产品本体元模型 |
| 5.1.2 钢铁企业集团产品本体描述 |
| 5.1.3 基于本体的产品需求预测方法 |
| 5.2 基于黑板的多 Agent 的集团企业生产计划执行 |
| 5.2.1 集团企业排产的黑板结构 |
| 5.2.2 黑板模型中的事件机制 |
| 5.2.3 黑板模型中的类声明 |
| 5.2.4 黑板模型中的形式化规则 |
| 5.3 钢铁企业集团生产执行案例分析 |
| 5.3.1 集团企业的排产实例 |
| 5.3.2 集团企业的排产运行 |
| 5.3.3 集团企业的排产分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 集团化钢铁企业需求管理建模与实现 |
| 6.1 ARIMA 模型简介 |
| 6.2 面向钢铁行业需求预测的季节模型 |
| 6.3 需求预测模型的求解 |
| 6.4 使用钢铁企业历史销售数据进行实证分析 |
| 6.4.1 对数据 TDDATA 的分析 |
| 6.4.2 对 TDDATA 建立乘积季节性 ARIMA 模型 |
| 6.4.3 利用模型对 TDDATA 进行预报 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）冷轧全流程生产计划与动态调度方法的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的 |
| 1.1.1 冷轧生产计划与调度研究背景 |
| 1.1.2 课题来源与研究意义 |
| 1.2 冷轧企业生产调度问题概述 |
| 1.2.1 宝钢冷轧薄板生产过程概述 |
| 1.2.2 宝钢冷轧薄板厂生产计划与调度特点 |
| 1.2.3 生产计划与调度过程存在的主要问题 |
| 1.3 生产调度、优化技术研究现状 |
| 1.3.1 生产调度问题研究现状 |
| 1.3.2 组合优化算法概述 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 2 冷轧机组优化排产方法 |
| 2.1 冷轧机组优化调度问题描述 |
| 2.1.1 宝钢冷轧薄板厂冷轧机组生产工艺与调度问题描述 |
| 2.1.2 冷轧机组优化调度研究现状 |
| 2.2 批量作业计划模型 |
| 2.2.1 旅行商问题 |
| 2.2.2 Pareto多目标求解模型 |
| 2.2.3 基于Pareto方法的冷轧机组计划调度模型 |
| 2.3 基于Pareto非支配解集的多目标自适应蚁群算法 |
| 2.3.1 多目标自适应蚁群算法 |
| 2.3.2 Pareto非支配解集 |
| 2.3.3 算法求解步骤 |
| 2.4 仿真实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 冷轧全流程合同组批与计划编制方法 |
| 3.1 宝钢冷轧薄板厂生产过程与合同计划描述 |
| 3.2 冷轧全流程合同组批方法 |
| 3.2.1 合同组批 |
| 3.2.2 子空间聚类方法 |
| 3.2.3 合同组批模型与方法 |
| 3.3 冷轧全流程合同批量计划模型 |
| 3.3.1 合同批量相关定义 |
| 3.3.2 合同批量计划模型 |
| 3.4 基于分时蚁群算法的冷轧全流程合同批量计划编制 |
| 3.5 合同全流程计划调度方法仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于部分产能重构的冷轧生产流程重调度方法 |
| 4.1 部分重构Petri网调度模型 |
| 4.1.1 机组生产过程可重构关系 |
| 4.1.2 Petri网 |
| 4.1.3 混杂Petri网 |
| 4.1.4 冷轧生产过程部分重构Petri网 |
| 4.2 部分生产重构模型 |
| 4.2.1 平整与二次冷轧的重构模型 |
| 4.2.2 涂镀机组的多机并行重构模型 |
| 4.3 部分机组生产重构实现算法 |
| 4.3.1 有限搜索蚁群算法 |
| 4.3.2 基于部分重构的合同计划编制实现步骤 |
| 4.4 实例仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Agent的冷轧生产动态调度方法 |
| 5.1 企业生产过程动态调度概述 |
| 5.2 基于Multi-Agent冷轧生产合同计划动态模型 |
| 5.2.1 基于多Agent系统的计划调度方法与研究现状 |
| 5.2.2 冷轧薄板厂多Agent调度系统 |
| 5.2.3 多Agent动态计划与调度系统模型描述 |
| 5.2.4 基于UML的Agent动态行为描述 |
| 5.3 基于蚁群算法的合同动态调度方法 |
| 5.3.1 合同生产全流程动态重分配实现方法 |
| 5.3.2 动态部分重构过程实现方法 |
| 5.4 实例研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 冷轧生产全流程计划与调度系统的实现 |
| 6.1 冷轧生产计划与调度系统结构概述 |
| 6.2 软件系统设计 |
| 6.2.1 合同组批与排产 |
| 6.2.2 冷轧机组排产 |
| 6.2.3 生产情况统计 |
| 6.3 系统运行环境与应用效果分析 |
| 6.3.1 系统运行环境 |
| 6.3.2 应用效果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）钢铁企业多粒度分型生产计划管理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.2 课题的研究意义 |
| 1.2 钢铁企业生产计划管理研究及应用现状与面临的问题 |
| 1.2.1 钢铁企业生产计划管理研究及应用现状 |
| 1.2.2 钢铁企业生产计划管理面临的问题 |
| 1.3 论文研究的目的和思路 |
| 1.3.1 论文的研究目的与思路 |
| 1.3.2 论文研究的内容 |
| 1.4 论文主要内容和结构 |
| 1.4.1 论文主要内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 2 MGCPS方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 钢铁企业生产流程特点分析与生产计划管理内容 |
| 2.2.1 钢铁企业生产流程特点分析 |
| 2.2.2 钢铁企业生产计划管理的主要内容 |
| 2.3 钢铁企业生产计划管理制约因素分析与MGCPS问题的提出 |
| 2.3.1 钢铁企业生产计划管理制约因素分析 |
| 2.3.2 钢铁企MGCPS问题的提出 |
| 2.4 MGCPS方法模型 |
| 2.4.1 钢铁企业MGCPS参数定义 |
| 2.4.2 钢铁企业MGCPS方法模型 |
| 2.5 MGCPS生产计划组织方式模型 |
| 2.6 MGCPS方法的特征 |
| 2.7 MGCPS集成模型 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 MGCPS参数模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 特征映射与钢铁产品结构数据模型 |
| 3.2.1 产品需求特征及其映射关系研究 |
| 3.2.2 面向过程集成的钢铁产品结构数据模型 |
| 3.3 多粒度能力负荷模型 |
| 3.3.1 BOM与工艺数据的多粒度定义 |
| 3.3.2 多粒度能力负荷模型的构建 |
| 3.3.3 多粒度能力负荷模型应用方法与能力需求计划 |
| 3.4 MGCPS多粒度参数表述 |
| 3.4.1 企业级粗粒度特征参数 |
| 3.4.2 分厂级中粒度特征参数 |
| 3.4.3 车间级细粒度特征参数 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 MGCPS算法模型 |
| 4.1 算法模型建立的基础 |
| 4.1.1 模糊规划 |
| 4.1.2 遗传算法 |
| 4.1.3 粒子群算法 |
| 4.2 基于分厂产能的企业级最小费用模糊规划模型 |
| 4.2.1 粗粒度企业级参数的模糊性 |
| 4.2.2 粗粒度企业级模糊规划问题的设想 |
| 4.2.3 基于分厂产能的粗粒度最小费用模糊规划模型研究 |
| 4.2.4 基于遗传算法的模糊机会规划模型求解设计 |
| 4.3 基于关键工序的分厂级最小拖期/超期惩罚线性规划模型 |
| 4.3.1 基于关键工序的线性规划模型构建思路 |
| 4.3.2 基于订单拖期/提前惩罚的中粒度计划模型 |
| 4.3.3 基于规则的订单拖期/提前惩罚线性规划粒子群算法流程 |
| 4.4 MGCPS算法模型静态调度流程 |
| 4.5 MGCPS算法模型应用实例 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 MGCPS动态作业调度问题研究 |
| 5.1 作业调度内容研究 |
| 5.1.1 计划与物料管理对作业调度提出的要求 |
| 5.1.2 能力需求计划对作业调度提出的要求 |
| 5.2 MGCPS动态作业调度的主要任务研究 |
| 5.3 动态作业调度规则表述与DBR调度研究 |
| 5.3.1 调度规则的三元组表述方法 |
| 5.3.2 DBR调度技术研究 |
| 5.4 基于规则的DBR动态作业调度模型研究 |
| 5.4.1 基于规则的DBR动态作业调度模型研究 |
| 5.4.2 基于规则的DBR动态作业调度算法流程研究 |
| 5.4.3 应用实例 |
| 5.5 集成MGCPS动态作业调度模型研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 MGCPS企业应用 |
| 6.1 企业生产计划管理概况 |
| 6.1.1 企业生产计划管理组织结构 |
| 6.1.2 企业生产计划管理的业务现状 |
| 6.2 MGCPS系统需求分析与建模 |
| 6.2.1 MGCPS系统需求分析 |
| 6.2.2 MGCPS系统建模 |
| 6.3 MGCPS总体设计 |
| 6.3.1 系统功能设计 |
| 6.3.2 信息编码设计 |
| 6.3.3 系统开发的企业级解决方案 |
| 6.4 MGCPS系统的应用 |
| 6.4.1 生产任务编制 |
| 6.4.2 物料需求计划管理 |
| 6.4.3 分厂月计划管理 |
| 6.4.4 日生产计划管理 |
| 6.4.5 物料跟踪管理 |
| 6.4.6 合同跟踪管理 |
| 6.4.7 生产实绩收集管理 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 创新点摘要 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参与的研究项目及发表的论文 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）钢铁企业冷轧机组物流平衡问题流程分析与系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题研究背景 |
| 1.1.1 QM合同板坯匹配问题的研究背景 |
| 1.1.2 冷轧机组物流平衡问题的研究背景 |
| 1.2 问题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 QM合同板坯匹配问题研究现状 |
| 1.2.2 冷轧机组物流平衡问题研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文研究路线 |
| 第二章 QM合同板坯匹配问题 |
| 2.1 QM合同板坯匹配问题背景 |
| 2.1.1 QM板坯及QM合同的产生 |
| 2.1.2 QM合同特质 |
| 2.1.3 组QM合同的目的 |
| 2.2 QM合同板坯匹配问题描述 |
| 2.2.1 QM合同匹配概念 |
| 2.2.2 问题描述 |
| 2.2.3 QM合同匹配规则 |
| 2.2.4 QM板坯匹配问题约束 |
| 2.3 QM合同板坯匹配问题模型 |
| 2.3.1 模型参数 |
| 2.3.2 数学模型 |
| 2.3.3 模型分析 |
| 2.4 聚类分析启发式算法求解QM合同板坯匹配问题 |
| 2.4.1 聚类思想求解QM合同板坯匹配问题可行性分析 |
| 2.4.2 聚类启发式求解基本思路 |
| 2.4.3 算法的具体实现 |
| 2.4.4 算法测试与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 钢铁企业冷轧机组物流平衡问题分析 |
| 3.1 钢铁企业生产背景 |
| 3.1.1 钢铁产品生产过程 |
| 3.1.2 钢铁行业生产特点 |
| 3.1.3 钢铁企业生产平衡问题 |
| 3.1.4 钢铁企业生产平衡问题实质与研究意义 |
| 3.2 钢铁企业冷轧机组物流平衡问题 |
| 3.2.1 冷轧生产工艺流程 |
| 3.2.2 冷轧机组物流平衡问题来源 |
| 3.2.3 冷轧机组物流平衡问题研究意义 |
| 3.3 国内某大型钢铁企业冷轧机组物流平衡问题研究 |
| 3.3.1 单产线冷轧机组物流平衡问题 |
| 3.3.2 多产线冷轧机组物流平衡问题 |
| 3.3.3 设计动态冷轧平衡表解决冷轧机组物流平衡问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 冷轧机组物流平衡问题模型与算法 |
| 4.1 冷轧机组物流平衡问题描述 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 冷轧机组物流平衡问题约束 |
| 4.1.3 冷轧机组物流平衡问题目标 |
| 4.2 冷轧机组物流平衡问题模型 |
| 4.2.1 模型参数 |
| 4.2.2 数学模型 |
| 4.2.3 模型分析 |
| 4.3 启发式算法求解冷轧机组物流平衡问题 |
| 4.3.1 背包启发式求解冷轧机组物流平衡问题合理性分析 |
| 4.3.2 背包启发式求解问题的基本思路 |
| 4.3.3 背包启发式求解问题的具体实现 |
| 4.3.4 算法结果测试与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 冷轧生产平衡决策支持系统 |
| 5.1 决策支持系统简介 |
| 5.1.1 决策支持系统定义 |
| 5.1.2 决策支持系统构成与功能 |
| 5.2 冷轧生产平衡决策支持系统 |
| 5.2.1 冷轧生产平衡决策支持系统开发 |
| 5.2.2 冷轧生产平衡决策支持系统功能 |
| 5.3 冷轧生产平衡决策支持系统功能界面介绍 |
| 5.3.1 授权用户登录功能界面 |
| 5.3.2 数据下载功能界面 |
| 5.3.3 编排冷轧生产平衡表功能界面 |
| 5.3.4 静态表维护功能界面 |
| 5.3.5 排产跟踪评审功能界面 |
| 5.3.6 全程资源查询功能界面 |
| 5.4 系统使用流程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、钢铁企业排产计划通用决策支持系统设计（论文参考文献）
- [1]首钢京唐冷轧MES改造的设计与实现[D]. 孙颖. 燕山大学, 2020(01)
- [2]钢铁公司计划排产系统的设计与实现分析[J]. 杜梵栋. 冶金管理, 2020(05)
- [3]考虑不确定处理时间的冷轧供应链调度问题研究[D]. 姚焕青. 东北大学, 2016(06)
- [4]钢铁企业产能平衡计划问题建模研究[D]. 吕诗萌. 东北大学, 2015(12)
- [5]冷轧合同调度与库存计划集成优化研究[D]. 戚乐. 东北大学, 2015(12)
- [6]钢铁企业冷轧排产与匹配优化问题研究[D]. 李慧. 东北大学, 2013(07)
- [7]集团化钢铁企业信息系统整合关键技术研究[D]. 胡瑜. 天津大学, 2013(11)
- [8]冷轧全流程生产计划与动态调度方法的研究与应用[D]. 王利. 大连理工大学, 2011(06)
- [9]钢铁企业多粒度分型生产计划管理方法研究[D]. 王宏亮. 大连理工大学, 2011(10)
- [10]钢铁企业冷轧机组物流平衡问题流程分析与系统设计[D]. 迟永芳. 东北大学, 2010(04)