胡盛强[1]2012年在《订单式生产人工作业系统组织与计划决策》文中进行了进一步梳理改革开放叁十多年来,我国中小型制造企业数目不断增加、规模不断扩大,成为推动国民经济快速发展、解决社会就业问题的关键力量之一。在竞争日趋激烈、需求复杂多变的国内外市场环境下,订单式生产(MTO-Make To Order)已成为我国中小型制造企业应对市场风险、提升竞争力的主要运作模式,而人工作业系统(MOS-Manual Operation System)是我国中小型制造企业生产系统降低生产成本、提高系统柔性、满足客户订单需求的主要结构模式。然而,随着全球金融危机影响的继续蔓延及国际政治对经济的不利影响,我国出口贸易总体形势严峻,且顾客个性化、复杂化、快速交货的要求更加显着,使得企业加速产品创新、缩短产品周期、改善运营管理的压力更大,技术的不断革新、市场的瞬息万变也使得同行业竞争更为激烈,再加上国内招工难、劳动力成本上升、资源价格上涨的现实状况及人民币汇率上升、通货膨胀等经济问题的困扰,我国中小制造企业的生存与发展正面临前所未有的挑战。从企业内部生产运营的角度,由于众多因素的影响,我国中小制造企业也存在较多问题。本文以我国中小型制造企业MTO/MOS实际问题为导向,把实践问题总结、提炼并归纳为理论问题,研究和探索适应订单式生产环境的MOS组织和管理模式,建立针对订单需求量和交货期的计划决策模型,为降低我国中小制造企业生产运营成本、提升其竞争力并有效应对客户需求提供理论和方法支持。具体内容如下：一、以“一线员工”为自治实体的MOS自组织、自适应机理及状态演化研究：分析MTO运作模式下MOS的概念、特点、外部环境、构成要素、内部关系、结构、功能及自组织特性,探讨MTO/MOS订单要求及任务的复杂变化、系统绩效或目标、一线员工状态变量、控制参数及随机扰动因素,以此为基础构建MTO/MOS自组织、自适应机理,对系统目标、员工状态、控制参数及随机扰动因素的内部关系及相互作用进行解析。以上述机理为基础,建立基于协同动力学的MOS一线员工行为状态演化模型,通过序参量分析及对模型的求解,得出随机涨落力为零时的MOS不稳定态及稳定态解,并对解的实际意义进行了说明,在此基础上分析MOS达到及维持稳定态所需的条件。二、明确了MTO/MOS自组织、自适应运作机理及状态演化规律后,进一步研究影响MOS员工状态的控制参数之一——组织模式。当订单品种、任务量(即计划投产量)及交货期等复杂变化时,分析并构建基于自组织、自适应机理的动态组织模式。具体内容是：分析MTO/MOS组织模式的影响因素、特点及表现形式,计算各静态作业模式计划期内的产量并予以比较,画出动态组织模式下基于新订单任务、生产进度失衡及紧急插单任务叁种情形的流程图,并介绍了MTO/MOS实施动态组织模式的原则及条件。基于员工的能动性及多技能,采用多Agent建模的方法对MOS动态组织模式的机制和体系进行研究,提出了协调Agent重组Agent、任务Agent、虚拟工作中心Agent、员工Agent的概念,在自治与协调机制下,建立了基于多Agent的MTO/MOS动态组织模式控制架构图,在架构图的基础上分析了各Agent的运作关系及功能。叁、由二可知,订单任务量的复杂变化是影响MOS动态组织模式的因素之一,而任务量即针对订单需求量的计划投产量。考虑在随机合格品率、质量学习率、不确定返工有效率等条件下,分别对单阶段及多生产阶段下的MTO/MOS最优计划投产量进行决策。具体内容是：一)在生产实际问题描述的基础上,建立了仅考虑随机合格品率及综合考虑质量学习率与合格品率的单生产阶段计划投产量模型,通过算例分析对模型进行应用和验证,并对合格品率均值及标准差、初始不合格概率及质量学习系数进行敏感性分析,得出有关结论。二)综合考虑当合格品率服从连续随机分布及返工有效率服从离散随机分布时,对单阶段计划投产量进行建模及优化决策。通过算例分析验证了模型的有效性、得出了相关规律,并对合格品率均值及标准差进行了敏感性分析。叁)针对多阶段生产系统,考虑当各阶段的合格率分别为常数、服从离散随机分布、服从连续随机分布时,对其计划投产量及生产成本进行建模、求解及优化决策,并进行了理论推导及算例分析,得出了有关结论。四、针对影响MTO/MOS组织模式的另一重要因素——订单交货期复杂变化,对正式投产前的最佳订购日期及正式投产后的完工期预测及最优承诺交货期决策进行研究,具体内容如下：一)对于物料订购时间决策,考虑原材料订购种类为一种或多种、完工期确定或随机及是否考虑返工的八种情形,对每种情形建立了模型,并主要采用古典数学方法中的极值法、拉格朗日乘子法、内点障碍罚函数法等方法对模型进行分析及求解,通过算例分析验证了模型的有效性和适用性。二)当物料供应及生产准备工作完成后,将对订单安排生产。针对影响完工期的各类因素,基于统计分析对完工期进行预测,建立区间预测模型、进行数值仿真,并对完工期均值进行敏感性分析,提出了控制完工期影响因素的措施。叁)依据有关假设建立客户要求交货期模型,在相关原则指导下,确立生产企业承诺交货期及价格决策模型,并进行了算例分析。全文紧紧围绕MTO/MOS的四大核心绩效(成本、质量、数量、交货期)进行研究,其中第一部分内容为基础理论研究,总领全文,第二部分内容起着承上启下的作用,叁、四部分内容与一、二部分内容相辅相成。本课题的研究得到国家自然科学基金(名称：订单式生产人工作业系统(MTO/MOS)组织与优化研究,编号：70971026)的资助。
任南[2]2002年在《订单式生产企业生产系统的信息模型研究》文中认为企业建模技术正成为用来提高企业性能的主要技术，企业信息模型适用于指导企业信息系统建设，提高信息系统实施成功率。本文以订单式生产企业为例，探讨了建立企业生产系统信息模型的过程，即从研究企业生产系统业务流程到研究企业数据，通过生产业务活动分析，建立功能模型；通过实体分析，建立数据模型；通过分析数据与业务活动之间的关系，建立信息模型。本文还介绍了武汉船用机械厂计算机辅助生产系统的实现。
任南[3]2002年在《订单式生产企业生产系统的信息模型研究》文中研究说明企业建模技术正成为用来提高企业性能的主要技术 ,企业信息模型适用于指导企业信息系统建设 ,提高信息系统实施成功率。本文以订单式生产企业为例 ,探讨了建立企业生产系统信息模型的过程 ,给出了生产系统的功能模型、信息模型和具体实现方法
谢祥添[4]2008年在《多品种、小批量、订单式生产系统优化研究》文中研究指明本文研究我国中小型制造企业多品种、小批量、订单式生产系统的优化问题。包括五个部分:第一部分介绍了本文的研究背景及意义,综合论述了国内外对多品种、小批量、订单式生产系统的研究现状,并概述了研究此类生产系统的理论方法。第二部分采用同步器模拟工具,模拟了多品种、小批量、订单式生产系统流程,在其基础上分析了该类生产系统流程的瓶颈。第叁部分研究了多品种、小批量、订单式生产系统的非流水型生产调度问题。采用赋时库所Petri-Net对非流水型的生产作业建立一般的调度模型,然后对模型进行数学的描述,同时论述了非流水型生产调度的问题是NP完全难题:难以用解析法求得最优解。因此,运用深度优先规则和最短优先处理规则来搜索局部最优而得到一种算法。这种算法是最短路径—深度优先的启发式调度算法。第四部分研究了多品种、小批量、订单式生产系统的交货期预测问题。由于BP神经网络具有自适应、自学习和高度容错性的等特点,尤其对非线性、离散性的动态系统具有模拟仿真的能力。因此,本文采用改进的BP神经网络建立多品种、小批量、订单式生产系统的生产完工期预测模型对交货期进行预测,从而解决了该类生产系统交货期难以确定的问题。第五部分研究了多品种、小批量、订单式生产系统的生产批量问题,主要包括投产批量优化问题和订货批量优化问题。在投产批量优化问题中,研究了多品种、小批量、订单式生产系统计划投产批量的决策问题,分析了产品实际产量大于或小于顾客的订货批量对企业效益带来的影响,并分析了导致生产过程产品合格率的随机波动的原因。设产品合格率在一定范围内服从正态分布,以损失期望值最小化为目标,建立产品计划投产批量优化的决策模型。并应用MathCAD对该模型进行仿真,分析了该模型的敏感性,得出最优的计划投产批量方案,证明了该决策模型的有效性。在订货批量优化问题中,采用作业成本分析法分析了多品种、小批量、订单式生产系统的成本结构,在此基础上列出了八个数学公式计算其不同类型的作业成本并以利润最大化为目标函数和顾客的订货批量为可控决策变量,建立利润优化模型。最后采用遗传算法(GA)对某企业的部分数据进行仿真,结果表明,该企业在一定范围内调整顾客的订货批量可增加其利润。
邱文荣[5]2011年在《订单式生产MOS生产控制优化研究》文中研究说明2l世纪是充满竞争与机遇的时代。随着竞争的加剧,产品更新速度的加快,用户需求的不断变化,制造企业不得不采用多品种小批量的生产模式来生产。据有关资料统计,在我国工业企业中,中小型企业占95%以上,订单式生产(MTO Make-To-Order)人工作业系统(MOS Manual Operation System)是我国中小制造企业广泛采用的生产模式,本文提出一种适合MOS特定生产环境的运作模式—基于约束理论的生产控制模式,以实现在多品种小批量环境下的精益化生产。全文围绕订单式生产MOS的两个特点展开：一,针对MOS多品种小批量的生产环境,提出基于约束理论的DBR生产控制模式。运用约束理论的技术与方法对其实施的细则如瓶颈的侦测、瓶颈的排产、缓冲大小的设置与管理,以及持续改善和实时监控等方面进行了深入研究。运用DBR的生产控制模式能够使企业的运作在计划层和状态层两个层次上实现闭环控制,可快速、有效地查找到系统中的约束,并且制定出利用和消除这些约束的整体优化方案,这极大地挖掘出了制造系统的潜在产能,提高系统产能的同时降低运营费用。二,针对MOS生产模式人员组织灵活多变的特点,提出作业人员的组织优化方法。中小制造企业系统本身存在的人员组织方面效率低下的问题,而对于MTO/MOS生产模式尤为明显,人员分配—在特定的时间,如何找到工作集合和人员集合之间的最佳匹配是一个核心的问题。本文提出一种针对在制品库存系数的人员自组织优化方法,用以改善生产系统的物流平衡,最终提高系统的有效产出。在理论研究的基础上,本文借助系统仿真软件WITNESS以某文具用品生产企业的现实生产线和订单建立模型蓝本,通过主流生产模式—先来先服务模式和本文提出的基于约束理论的生产控制模式进行对比分析,结果显示基于约束理论的生产控制模式在MOS多品种小批量生产环境下具有明显的优越性。最后,在总结全文的基础上,针对如何进一步完善此生产控制模式进行了展望。
邓毅[6]2011年在《基于MTO的中小型制造企业订单排产优化研究》文中研究表明近年来,我国中小型制造企业迅猛发展,成为推动经济快速发展、提供社会就业的重要力量。据有关资料统计,在我国工业企业中,中小型企业占90%以上,工业总产值和实现利税分别占60%和40%左右,就业人数占全国工业企业劳动力的85%左右,在食品、造纸、印刷、服装、金属制品、木材和家具等行业中,中小型制造企业的产值更是占到80%以上。在号称世界制造中心的广东省,中小型制造企业更是占到工业企业数的95%以上。可见我国中小型制造企业对国民经济的发展起着非常重要的作用。订单式生产(MTO-Make To Order)的生产系统是我国中小型制造企业广泛采用的生产组织模式。论文基于中小制造企业产能有限的特点,首先探讨了订单的选择性接受问题,综合考虑订单的总收益和订单的机会风险成本,建立了订单的时序关联选择模型,并对模型进行算例分析和验证。其次,综合考虑了基于订单式生产的中小企业的生产运营内外部环境,对订单的提前期、提前完工时间、延期交货时间及是否需要外包进行了分析,并在所有接收的订单必须完成的前提下以产品期望收益最大为目标构建了订单排产决策模型。最后,论文分析了MTO中小制造企业紧急订单的影响因素,建立了紧急订单的选择和排产流程,并利用灰色关联分析法对待插订单的紧急程度进行了评价,再依据订单排产方法,在既定的订单排产的基础上进行待插订单的选择及排产。通过对订单的时序关联模型进行模拟,其订单选择效果比按订单的时序独立模型获得的效果更好。通过对模型的分析和以企业调研获取的订单资料为基础进行模拟演示,得到了满意的订单排产结果。最后将此方法运用于一中小制造型企业实际插单过程中,为中小企业管理者确定紧急订单的优先插入顺序及排产提供有益的指导。
李红霞[7]2012年在《基于时间竞争的MTO企业交货期决策研究》文中提出在科技逐渐进步、消费者需求日益多变化和个性化发展的今天,市场中竞争的模式也发生了变化,客户的需求更加多变对时间的敏感性也更加强烈,因此时间竞争形成一种新的竞争模式,时间也形成竞争优势的一种新资源。这就要求企业能提供更快的响应速度和更高的内部协调能力。因此,从缩短交货期的角度来研究供应链企业相关交货决策以及协调运作问题,对于增强企业竞争力,提高企业收益以及优化各节点企业和整个供应链的运营成本都具有十分重要的理论价值和现实意义。因此本文在总结供应链交货期相关决策理论研究的基础上,综合运用运筹学等系统优化与决策建模方法,研究了面向时间竞争的MTO供应链交货期相关决策。全文共分五章,主要研究内容如下：第一章“绪论”。简要地介绍论文的选题背景和课题来源；提出了所要研究的问题和明确了研究的重要意义；对相关的文献进行了系统性的总结与综述,主要涉及的领域包括：基于时间竞争的研究、交货期的概念及其相关问题研究、交货期压缩相关问题研究和交货期与价格相关决策的研究；然后对论文的主要工作进行了简要的介绍,并给出了全文的整体结构。第二章“供应链交货期和基于时间竞争的协调”。本章首先介绍了供应链交货期的概念及构成,接着分析供应链交货期优化的重要性,然后引出供应链协调的概念、类型和重要性,在此基础上提出基于时间竞争的供应链协调,分析了供应链协调中的时间价值和MTO企业基于时间竞争的响应时间,最后提出了影响MTO供应链响应时间的影响因素,从而分析缩短供应链响应时间的途径。第叁章“不同决策模式控制下的交货期决策研究”。本章研究了在由一个制造商与一个零售商构成的两阶段供应链中,当供应链交货期分别由制造商和零售商控制时对供应链最优决策以及各节点企业和供应链整体期望利润的影响.得到了两种情况下的最优零售价格、最优批发价格、最优供应链交货期及最大期望利润。第四章“基于时间竞争的即时顾客化生产模式下产品交货期和策略”。本章内容介绍了即时定制(IC)生产模式的概述和与传统生产模式相比的优点,从供应链系统的角度,研究了即时定制生产模式下的产品交货期问题,建立了产品交货期数学模型,推导出产品经济交货期公式,通过对产品经济交货期的敏感性分析,总结出了了缩短产品经济交货期的策略和方法,提出了IC企业平衡竞争条件、弱竞争条件和强竞争条件等叁种条件,并且依据这些竞争条件,从理论上分析了提高IC企业及其供应链系统市场竞争能力的机理,总结出了IC企业选择供应商以及优化供应链系统的原则和方法。最后,从企业的角度,根据顾客提出的交货期与产品经济交货期、产品正常交货期之间的关系,提出了即时定制生产模式下的产品交货期策略。第五章“总结和展望”。对本文进行全面的总结归纳,并展望下一步的研究方向。
李细枚[8]2017年在《基于供应链视角的订单生产式企业生产批量决策研究》文中研究说明为快速响应消费者个性化、多样化的需求,我国制造型企业普遍采用订单式生产(Make-To-Order)。但是,订单式生产增加了企业生产计划运行的不确定性和动态性。为了适应新的市场竞争环境和要求,越来越多的MTO企业建立供应链协同的上下游企业合作伙伴关系,实现信息共享与优势互补,降低整体成本的目标。为了优化这种合作伙伴关系,本文以我国订单生产式企业为研究对象,以生产批量为主线,从供应链视角来考虑订单生产式企业生产批量建模与优化问题,为我国订单生产式企业生产批量决策提供理论依据和方法借鉴。具体研究内容如下:(1)文献综述。介绍订单生产式企业生产计划与优化、不确定需求/产出的生产批量决策、基于供应链的生产批量决策问题研究的理论和方法。(2)生产批量决策。①构建了单阶段和两阶段最优生产批量模型,通过单阶段与两阶段最优生产批量表达式比较得出:单阶段的最优生产批量与生产单位成本、缺货单位成本和超产处理单位成本的需求分布函数相关,而两阶段的第一阶段最优生产批量与缺货单位成本和库存单位成本的需求分布函数相关。两阶段的第二阶段最优生产批量除了与第二阶段的需求量分布函数、缺货单位成本、库存单位成本和生产单位成本相关外,还与第一阶段的随机需求量和第一阶段的最优生产批量相关。②分别建立了多阶段单产品和多阶段多产品生产批量决策模型,并采用动态规划算法得到了各个阶段模型对应的最优生产批量。(3)不确定产出的投产量1决策。①合格产品的产出数受各种生产因素的影响,具有较大的不确定性。本文建立了产品不合格率服从连续随机分布的投产量模型,通过求导获得最优投产量表达式,得到了最优投产量存在时需满足的条件。②针对某些复杂的不合格率概率密度函数,建立了产品不合格率服从离散随机分布投产模型,采用步长-比较算法来求解模型的最优投产量。③根据“学习曲线”原理,建立了基于“学习曲线”的投产模型,通过选取某一铝业公司相关数据验证了模型的有效性。(4)不确定产出的供应链投产量决策。①针对供应商合格产品产出的不确定性,以期望利润为目标,建立了供应商和销售商二级供应链的集中决策和分散决策两种模型。这两种模型都存在最优投产量,能使期望利润达到最大值。对两种模型求导,获得对应的最优投产量表达式。对集中决策与分散决策表达式进行分析,得到最优投产量均随着市场潜在需求的增加而增加,随着合格率标准方差的增加而减少;另外,集中决策与分散决策模型的最优投产量还分别随生产成本与和价格弹性系数的增加而减少。②在分散决策模型中,分别从供应商和供应链角度,求解得到相应的最优批发价。虽然从供应链角度获得的最优利润优于从供应商角度获得的利润,但此时的供应商最优利润为0。本文考虑销售商和供应商分配的利润不低于从供应商角度决策批发价得到的最优利润,构建了利润协调模型,得到了利润分配系数的取值范围。通过选取某一服装批发市场相关数据验证了模型的有效性,有效解决了利润分配不合理的现象。(5)不确定产出的闭环供应链投产量决策。基于产出的不确定性和旧产品的回收,以投产量和消费者回收价为决策变量,建立闭环供应链集中和分散决策两种模型。通过对模型的投产量和消费者回收价分别求二阶偏导数分析,得到两种模型都存在联合最优投产量和最优消费者回收价。因此,在闭环供应链集中决策下,最优投产量比一般性的供应链少;在闭环供应链分散决策下,最优投产量和最优批发价与一般性供应链相等。本文选取某一电器旧品回收市场相关数据验证了模型的有效性。(6)不确定需求与产出的供应链投产量决策。①考虑需求的不确定性和产品合格率的随机性,分别建立以投产量为决策变量的供应链分散决策模型和集中决策模型。②对于分散决策模型:对销售商订购量模型与供应商投产量模型分别求导,证明了销售商存在最优订购量,供应商也存在最优投产量,并得到了相应的数学表达式。通过需求和产品合格率服从均匀分布模型的分析,得到了供应商最优投产量随着产品因再投产产生的准备费用、需求服从均匀分布的均值以及销售商因订货不足而使得缺货单位成本的增加而增加,随着产品不合格单位处理成本和销售商过量订购单位成本的增加而减少。③对于集中决策模型,考虑需求和产出不确定,通过对投产量决策模型的投产量求导证明了模型存在最优投产量。在此基础上,通过需求和产品合格率服从均匀分布模型的分析,得到了最优投产量数学表达式,推导出最优投产量随着产品因再投产产生的准备费用和需求服从均匀分布的均值的增加而增加,随着产品不合格单位处理成本的增加而减少,通过选取某一铝业公司相关数据验证所建立模型的有效性。
陈家驰[9]2017年在《中联重科混凝土机械分公司订单式生产模式研究》文中认为2014年国家进行了深层次的经济结构调整,中联重科如何从原有的粗放式的生产模式转换形式,实现订单式生产模式的创新,有效控制和降低成本,满足客户需求,合理使用现有资源和物流,快速适应目前不断加剧的市场竞争,成为中联重科混凝土机械分公司必须面对的一个非常严峻的问题。本文在对中联重科混凝土机械生产运营过程和生产模式进行分析的基础上,探析机械制造业企业的生产类型、主要的制造方式和特点,重点阐述了订单式生产模式概念、实现技术、管理理论与方法,并以此作为全文的理论基础。在对现有研究结论和成果进行阐述后,本文通过现场调查、访谈和资料查阅,对中联重科混凝土机械分公司的生产现状做出阐述,围绕分析目前生产模式存在的主要问题包括生产计划与营销计划不匹配、生产成本高、生产调度管理水平低等多方面的问题。然后针对目前存在问题的原因进行深入分析。在制定订单式生产模式实施目标和原则以后,按照实施方案和安排从业务总体架构优化、订单管理流程优化、库存管理流程优化和生产计划流程优化四个方面为中联重科混凝土机械分公司订单式生产模式实施提供切实可行方案。最后针对实施方案,提出实施原则和步骤、实施的保障措施(包括流程架构、流程治理机制和人力资源叁个方面),并对实施效果进行预测,以保证订单式生产模式的顺利实施。最终解决公司目前所面临的粗放式生产模式下存在的“交期长”、“物资资金占用大”、“营销需求与生产计划匹配度低”等诸多问题。本文对订单式生产模式的研究有助于为中联重科混凝土机械分公司资源的合理使用、降低生产和运营成本,提高市场竞争力。同时希望本文能为订单式生产模式在同行业其他企业的实施和改进运用提供参考和借鉴。
于洋[10]2015年在《汽车制造业大批量订单式生产过程物料配送方式研究》文中提出随着经济全球化脚步的日益加快,我国经济正在突飞猛进地发展,经济实力和国际竞争力也有了明显的提高。而汽车制造业又是我国的支柱性产业,如何提高我国汽车产业在国际国内的竞争力,占领更大的市场份额呢?只有时刻关注消费者偏好生产出他们喜欢的具有个性化的车型才是关键所在。但是,所开发的新车型所迎合的消费者的人群有限,所生产的数量也未必能成规模,产品生命周期也许也没那么长,因此如何既能够在满足消费者需求进行订单制生产的基础上进行大批量生产节约成本问题,成为了许多学者关注的热点。本文首先分析了汽车生产企业的两类传统的生产方式即大批量生产和订单式生产方式,以及在这两种生产方式下的生产过程的物料配送方式。这两种生产方式都有各自的优缺点,大批量生产由于产品单一、产量大、生产重复度高的特点使其拥有天然的成本优势,但是如果所生产的产品不能满足客户的需求而销售不出去,就会给企业带来很大的经济损失。订单式生产由于根据客户的订单组织生产,所生产的产品品类多,能够很好的满足市场需求,但是正由于其生产的产品品类多,生产工艺设计复杂、生产条件不稳定,使得企业需要投入很大的人力物力,这就给位企业带来了很大的经济成本。因此如何才能结合这两种生产方式的优势,既能使企业降低生产成本又能根据订单生产出满足市场需求的产品正是本文研究的内容。本文提出了大批量订单式生产的概念,描述了其生产过程,并指出要想实现该种生产方式可以通过生产过程的物料配送来解决这看似矛盾的生产方式。这种生产过程的物料配送方式被本文称为筐车式的JIT配送方式。由于在同一条生产线上的两辆连续待装车型所用零部件就有不同,这里的不同,既有数量上的不同,也有品种上的不同。所以,我们针对不同车型对其所需零部件进行分解,区分出标准件和选装件。标准件是该两辆待装车型所用的相同的零部件,而对于不同的选装件我们则采用筐车加以区分,筐车前半部分所装的选装件为前一待装车的尾部所需的零部件,而后半部分为后一辆车型的头部所需的零部件。这样就解决了在前后两辆不同车型所需不同零部件的需求。但要实施这种配送方式需要有一个完整的配送体系的支持才行,因此本文针对这种配送方式下所需的配送体系进行了设计。最后通过一汽大众第二轿车厂的生产过程物料配送过程进行了实践的认证,验证文中所进行的分析和提出的结论的适用性。
参考文献：
[1]. 订单式生产人工作业系统组织与计划决策[D]. 胡盛强. 广东工业大学. 2012
[2]. 订单式生产企业生产系统的信息模型研究[D]. 任南. 南京理工大学. 2002
[3]. 订单式生产企业生产系统的信息模型研究[J]. 任南. 华东船舶工业学院学报(自然科学版). 2002
[4]. 多品种、小批量、订单式生产系统优化研究[D]. 谢祥添. 广东工业大学. 2008
[5]. 订单式生产MOS生产控制优化研究[D]. 邱文荣. 广东工业大学. 2011
[6]. 基于MTO的中小型制造企业订单排产优化研究[D]. 邓毅. 广东工业大学. 2011
[7]. 基于时间竞争的MTO企业交货期决策研究[D]. 李红霞. 广东工业大学. 2012
[8]. 基于供应链视角的订单生产式企业生产批量决策研究[D]. 李细枚. 广东工业大学. 2017
[9]. 中联重科混凝土机械分公司订单式生产模式研究[D]. 陈家驰. 湖南大学. 2017
[10]. 汽车制造业大批量订单式生产过程物料配送方式研究[D]. 于洋. 吉林财经大学. 2015
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