基于KPI和神经网络的离散制造车间绩效评价

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IDEF0(IntegrationDefinition 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。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究现状

1．3 研究目的和意义

1．4 研究方法和内容

1．4．1 研究方法

1．4．2 研究内容

1．5 创新点与技术路线

1．5．1 创新点

1．5．2 技术路线

2 相关研究基础与理论综述

2．1 绩效概述

2．1．1 绩效

2．1．2 绩效管理

2．1．3 绩效指标体系

2．1．4 绩效评价

2．2 关键绩效指标体系及其构建方法

2．2．1 基于层级的关键绩效指标体系

2．2．2 关键绩效指标体系构建方法

2．3 离散制造车间绩效指标体系文献综述

2．4 离散制造车间绩效评价与仿生算法

2．4．1 离散制造车间绩效评价方法文献综述

2．4．2 仿生算法的基础理论概述

2．4．3 神经网络算法及其在绩效评价中的应用

2．4．4 遗传算法及其在绩效评价中的应用

2．4．5 其他算法在绩效评价中的应用

3 离散制造车间关键绩效指标体系设计

3．1 基于层级的关键绩效指标体系设计过程

3．2 基于价值树模型的企业级KPI分解

3．2．1 生产成本

3．2．2 产品加工质量

3．2．3 准时交货期

3．3 基于鱼骨图的车间级KPI分解

3．4 离散制造车间关键绩效指标矩阵模型

4 离散制造车间关键绩效指标的静态定义与计算

4．1 离散制造车间关键绩效指标体系的典型指标定义

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

4．2．1 离散制造车间绩效评价系统顶层模型构建

4．2．2 离散制造车间绩效评价系统基层模型构建

5 基于BP神经网络的离散制造车间绩效评价

5．1 BP神经网络算法的基本原理

5．1．1 BP神经网络及其结构

5．1．2 BP神经网络学习规律

5．2 基于BP神经网络的离散制造车间绩效评价模型

5．2．1 绩效评价模型提出

5．2．2 离散制造车间绩效指标预处理

5．2．3 BP网络结构的确定

5．2．4 离散制造车闻评价模型的学习算法

5．2．5 基于标杆法的离散制造车间绩效分析

6 XD下料车间绩效评价应用

6．1 下料车间简介

6．2 下料车间的绩效评价

6．2．1 下料车间的关键绩效指标设计

6．2．2 基于BP神经网络的下料车间的绩效评价

6．3 下料车间的绩效分析

7 结论与展望

7．1 结论

7．2 不足及展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢