一、MES自动化的背后存在什么?（论文文献综述）
白溥[1]（2021）在《Consteel电弧炉过程控制系统的设计与实现》文中提出随着近些年来信息化的发展,MES系统作为现代计算机集成制造系统CIMS的关键,它可以优化整个企业的生产制造管理模式,加强各部门之间协同工作效率,帮助企业提高服务质量。冶金行业对钢厂信息化系统十分重视,都以信息化来带动自动化发展为目标来进行信息化系统的优化升级。本系统以某钢铁集团150t电弧炉为背景,进行电弧炉过程控制系统的设计及实现。针对冶炼过程设计出一套与MES系统和基础自动化系统相对接的过程控制系统,实现了对冶炼过程的实时控制、模型指导、优化计算等功能,最终为一键炼钢打下基础。首先,对本文研究的Consteel电弧炉和传统电弧炉的特点进行研究,进行冶炼过程数学模型建模及仿真。配料模型以最小配料成本和最低吨钢能耗为目标,基于此双目标采用差分进化算法（Differential Evolution Algorithm）对输入的废钢料和辅料配比进行求解,最终得到最优解集;能量平衡模型采用物理建模的方式对能量的供给、损失、损耗这三大模块进行计算,完成了对不同冶炼阶段能量的分配:在变压器电气模型建立的基础上,对电弧炉电气特性曲线和特殊工作点进行分析,对供电策略的选取,实现了不同档位合理工作点和选取和变压器档位匹配,制定了合理的供电制度和供电曲线;合金计算模型采用线性规划的方法对合金加料模型进行优化,实现了最小成本配料的功能;同时也设计了其他模型,对冶炼过程起到了良好的指导作用。其次,针对整个过程控制系统进行软件架构的设计和实现。系统的架构以三层结构模式进行搭建,并根据需求功能进行了结构衍生,对软件的需求功能进行模块划分及详细设计,在此基础之上对C#程序和数据库程序业务逻辑进行功能分配,实现了良好的结构化软件体系。第三,针对系统数据功能需求进行了Oracle数据库设计,完成了相关表、视图等功能的设计,结合相关网络技术实现了数据存储和数据通讯,对冶炼过程中的冶炼状态、加料等过程数据进行实时记录和跟踪,数据库通过DBLink的方式与远程数据库进行通讯,进行计划信息的交互,使得各个二级系统间协调生产,与基础自动化级采用OPC通讯方式进行数据交互。最后,针对过程控制系统的交互界面进行设计和调试。在硬件配置方面对主流的服务器配置进行分析,选取了冗余的配置方式,极大地增加了系统的容错性:结合系统模块功能实现对各个界面的设计,主要完成了生产计划定义、冶炼信息监控、过程指导、模型预测等功能:并在实验室条件下模拟现场情况对各项功能具体调试,最终完成了现场调试,取得了良好的效果。本文所设计的电弧炉过程控制系统整体架构以三层架构为框架,围绕信息化进行开发,结合相关数据库技术和通讯方式进行系统搭建,根据建立的冶炼工艺模型对生产进行指导,生产中发挥了良好的指导功能。
吴国丽[2]（2021）在《基于精益理念下的板式家具企业MES数据采集与处理研究 ——以A公司为例》文中认为现今,越来越多的制造型企业认识到精益生产改善在降低生产成本、缩短生产周期、提升产品质量等方面发挥重要作用。MES是企业实现精益管理的重要工具,而数据采集是排产与过程控制的基础,因此板式家具企业MES数据采集优化对提升企业精益管理能力至关重要。为了增强企业精益改善能力,提升企业生产运营效益,通过参与板式家具企业A公司精益生产管理、信息化建设在生产改善中的应用这一课题研究,重点对该公司MES数据采集与生产优化进行了研讨。首先,本文以精益生产中的价值导向、减少浪费思维为准则,利用价值流程图法分析A公司生产现状。通过了解企业基本概况、观察并咨询生产现场、绘制价值流程现状图,发现生产现场存在在制品堆积、包装等待、生产不均衡等浪费。经过对问题的分析判断出:由信息管理能力不足引起的生产计划、过程可视化与控制能力低下是造成产线平衡率低的主要原因,而在制品堆积、作业等待是产线不均衡的外在表现。其次,针对发现的问题绘制价值流程目标图确立优化目标,结合目标与企业现状规划并实施数据采集与处理改善方案。方案主要是针对反应生产过程实时状态数据采集、生产现场静态基础数据采集以及反应生产状态数据可视化这三个方面展开。数据采集与可视化主要通过电子标签、PC机半自动录入、PLC自动识别、触摸屏、信号灯等几种方式配合实现。最后,对获取的数据进行分析并用于生产改善中。一方面通过对比改善前后数据采集方式在人员、工作时间上的有效利用确认数据采集方式本身优化效果。另一方面通过对比生产计划与工艺改善前后生产平衡率、计划达成率确认生产改善成果。A公司经过数据采集方案实施和生产改善后,新的数据采集方式所带来的直接的、有参数的改变是减少非增值工作需要的员工5人左右,每月减少非增值工作时间3680-4750分钟,约60-80小时。而生产计划与生产工艺改善后,产线平衡率提升7.99%,计划达成率提升5.72%。研究结果证实了本文提出的数据采集与生产改善方案对A公司生产中产线平衡性差、在制品堆积等问题解决的有效性。
王宝礼[3]（2021）在《C公司车间数字化管理优化研究》文中研究说明随着信息技术的蓬勃发展,云计算、大数据、人工智能等新兴技术不断涌现,一些具有前瞻性的企业利用新兴的信息技术进行制造业的转型升级,不断提高企业的管理水平和生产效率。随着2008年次贷危机的爆发,全球经济形势开始变得越来越严峻,一方面由于国内人口红利消失,劳动力成本增加,制造业企业的产品失去价格优势;另一方面一些新兴市场例如越南、印度等人口大国也开始吸引制造业企业投资设厂。我国的制造业企业面对着严峻的经济形势,利用新型技术进行数字化转型成为一条新途径。车间作为制造工厂的重要组成部分,承担着制造业转型升级的历史使命,因此制造业企业进行数字化转型,要先从车间的数字化转型开始。生产车间进行数字化转型,不仅可以提高企业的生产效率和管理水平,还可以改善企业的产品质量,降低生产成本,最终形成企业的核心竞争力,并且将为制造业企业塑造一种创新发展的新理念,不断为客户创造价值。车间数字化转型是一个系统工程,必须根据生产车间的实际情况对症下药,不可一概而论。本文以C公司的包装车间为例,针对该车间实际存在的各种问题,利用数字化车间的理论和技术,提出行之有效的改进方案,并进行创新优化。本文对国内外数字化工厂和数字化车间技术的研究和应用现状进行了综合研究,在借鉴国内外数字化制造相关研究成果的基础上,阐述了数字化车间的概念、数字化转型所遇到的困难和关键技术,重点分析了数字化车间在提高车间产品质量、生产效率等方面的作用,并且深入探索了数据可视化在生产车间的应用,最终根据车间的实际情况进行研究探索和优化改进。首先,针对车间生产执行过程存在的管理问题进行研究,通过充分考虑ERP系统的信息传递和延伸局限,利用电子看板将生产信息实时呈现在生产现场,相关人员可以随时掌握产线的生产信息,避免混料等质量问题。其次,针对设备利用率的问题,通过现场调研,利用精益生产的原理和数字化的手段进行改造,提高设备利用率。最后,针对车间物料管理混乱的问题,论文利用精益生产的理论、ERP管理思想和MES系统技术,运用数字化手段实现原材料和产成品库存的实时准确,保证原材料按时供应,提高生产稳定性。本文以精益生产理论为基础,利用数字化车间的手段和技术,对C公司包装车间进行升级改造,不断提高车间的生产效率和设备利用率,提高产品质量,降低生产成本,提升车间的管理效率和生产稳定性。
章玉玲[4]（2021）在《M公司基于动作时间分析的线体自动化改善研究应用》文中指出本文以M公司的A线为研究目标,基于线体的线平衡分析,线体生产工位动作分析改善,并对线体各工位装配路径分析和产品研究改善,设计新建线实现装配自动化,在实现自动化过程中,同步设计信息化的内容为新建线体日常化智能管理做好基础沉淀。本次改善项目为M公司实现智能制造的技术研究创新,提供了未来探索的方向,做好了技术沉淀积累,主要内容如下:（1）项目对象A线改善分析。通过对A线工艺流程分析,PQ-PR分析（产量-工艺流程）分析,得出A线所有生产型号的产品差异,并根据改善目标锁定A线生产的产品型号。A线各工位现状工时测量及线平衡分析,找到A线的问题症结与改善方向。对A线进行3P（生产准备过程）分析,对产品结构,标准化,组件化改善,从产品前端改善工位;找到A线可以实现自动化的工位,同时分析A线产品品质改善点。通过对3P设计方案筛选,确定A线布局。（2）A线动作及时间分析改善。生产线工位及浪费研究,采用ECRS,时间观测法,浪费查找与改善等工具方法,对于作业不均衡的工位进行动作分解与时间,通过工位重排,瓶颈工位改善,优化线平衡,对于不增值与增值动作结合产品改善,进行工时缩短改善。（3）装配线体实现自动化的方法研究。通过对工位的作业分析,主线装配简单化,设计自动化的装配实施方法,并结合机器人的装配,视觉和末端执行器的设计,实现自动装配功能;部分工位通过低成本的简易自动化实现自动化功能;自动化线体建设后调试,问题解决。（4）A线改善完成后,日常化管理体系建立,以维持改善效果并持续提升。线体效率损失,通过自动采集运行状态,运行时间,损失等信息,实时监控。解决人工记录损失时间的干扰性。为减少设备故障借助系统实现部分关键点自动点检,自动保养提醒,利用信息化系统监督设备使用维护执行情况影响设备效率的设备故障如何提前预测。提前通过分析的设备参数变化趋势,预判异常的可能性而提前解决隐患,减少突发设备故障。（5）自动化线体建设后的品质管理改善研究,通过自动采集到的线体生产过程的关键工艺参数,自动管控关键参数,参数异常自动控制停线避免批量品质异常,改善品质损失;同时通过系统运行收集到的参数,建立最优参数推荐,改变以前依赖于有经验的员工进行调试。对于线体的不良,设计自动排出功能。对于三五停线,通过与主线体PLC连接控制信号,强制停线解决问题,建立品质严格的红线管理机制。
钱斌[5]（2020）在《博西华制冷工业4.0战略研究》文中认为进入了二十一世纪,随着全球经济增速放缓、制造业制造成本持续上升、冰箱行业新老竞争对手的大力冲击,博西华制冷工厂（以下简称博西华制冷）的市场销量、占有率与竞争力受到了极大的冲击。但是随着信息物理系统（CPS）、大数据分析、云计算、虚拟现实、智能物流等高新技术的蓬勃发展与日趋成熟,使得制造业通过工业4.0升级,建设智能工厂、实现智能生产从而降低制造成本并提升市场竞争力变成了可能。博西华制冷因面对消费者需求变化、制造成本上升、劳动人员短缺、竞争对手飞速发展等问题,以及受工业4.0技术飞速发展的大环境影响,依靠工业4.0升级重塑并提升市场竞争力已是刻不容缓。本文首先对国内外众多学者的工业4.0与智能制造文献进行分析,为博西华制冷的工业4.0发展找到理论基础。其次分析了博西华制冷在制定工业4.0战略时面临的内部环境和外部环境因素,通过分析明确企业所面对的内部优势与劣势、外部的机会与威胁。并且通过SWOT分析得出了博西华制冷的工业4.0发展方向,提出了“打造智能工厂、实现智能生产”的整体战略发展思路,明确“发展工业物联网,实现六个维度的整合”的实施措施。然后结合博西华制冷的企业生产体系现状,详细介绍了工业物联网与六个维度的具体实施方法,并列举了在工业4.0升级过程中的保障措施。最后在结论部分进行总结与展望。通过工业4.0的升级,博西华制冷利用信息化技术将生产设备、产品、制造执行系统、企业资源管理系统、云计算、客户、供应商等进行整合与无缝对接,加强了企业的产品创新能力、降低了生产成本、提高了生产效率、加强了市场竞争力、提升了品牌影响力与客户满意度,为企业的可持续发展打下了良好的基础。本研究为博西华制冷的工业4.0的战略指明了方向和途径,同时对目前众多的生产制造企业工业4.0升级转型具有一定的理论指导与借鉴意义。
仇永涛[6]（2020）在《离散智能车间扰动预测与高效运行管控方法研究》文中研究指明随着工业4.0、物联网、数据挖掘等概念的提出,计算机技术与先进制造业的理念和方法正不断深入融合,基于信息物理系统的智能制造也应运而生,形成以服务为导向、以数据为依托、以人工智能为决策方法的人机协同制造新模式。在智能制造环境下,车间集成各类传感器（测力计、温度器、RFID等）实现车间数据采集,物联网等基础设施实现车间系统互联互通。但由于实际加工环境中的各类扰动,会直接或间接导致生产进程异常,尤其是以多品种、小批量为生产特征的离散车间,其不确定性扰动更为复杂,实时工况的多变更是增加了以调度为关键的车间管控难度,降低了车间生产效率,增加了车间管控成本和不确定性。因此,需要贴近现实车间实际,划分车间扰动异常,定量计算扰动影响程度,并预测可能会发生的扰动,进而基于扰动预警,实现车间扰动发生前的主动调度,避免扰动影响车间作业。同时,需提高扰动事后的车间重调度能力,结合企业生产需求,降低已发生扰动对车间正常运行带来的危害。本文针对这些关键问题,从构建扰动预测模型和设计有效调度方法两方面进行展开,以提高车间运行管控能力。具体内容如下:（1）针对车间扰动,分别从临时性变化、通常环境和显着或不显着改变三个角度阐述车间扰动概念。构建以服务、质量和价格为评价指标,以人、设备、物料和调度为扰动资源要素的层次树多元扰动划分框架,对车间宏观扰动进行了系统分类。基于改进的故障失效模式和影响分析,提出一种新的扰动分析模型—扰动风险向量。定义了平面偏向向量的风险向量优先级,有效降低扰动风险数值重复率,实现了不同扰动的差异化。并以此为基础,设计车间扰动风险向量及扰动评估方法。提出以三角函数和梯形函数为隶属度函数的模糊层次分析法以克服主观权重问题。应用差异性指数划分扰动数值,发现关键扰动,为车间管理员高效定位车间扰动和预防控制扰动提供依据。此外,三维矢量的平面拟合为分析不同指标扰动的分布和差异提供了方法。（2）针对数据背后的潜在扰动,依据实体物流操作过程的等待加工时间、机床准备时间、加工时间、等待转移时间和转移时间分别建立理想作业时间流和实际作业时间流数学模型,并以此为基础提出潜在扰动时间概念,反映了扰动对离散车间作业的影响。从车间系统功能出发,解析离散车间数据源,并对其进行统一分类。建立离散车间数据流框架,提出基于数据挖掘的离散车间潜在扰动预测方法,完成了由扰动预测到车间生产的闭环控制。考虑到噪声冗余数据,提出混合贝叶斯的决策树算法用于离散车间扰动预测。实验结果验证了所提方法能有效发掘潜在扰动并指导车间生产,同时所提算法相较其它算法具有更优的预测精度。（3）针对扰动预测下的高效车间作业静态调度问题,提出了以最大完工时间和总延迟为优化目标,建立了混合进化算法和种群知识的离散作业车间多目标调度求解模型。由优化目标和属性归纳确定工件工序属性（工序特征、加工时间、剩余加工时间、交货期和优先级）,通过NSGA-Ⅱ混合模拟退火算法获取优秀种群个体,应用优先级类权重实现种群的知识挖掘。提出增添排序法ADSM,重新局部调整工序,获取基于知识的初始种群个体,避免了知识挖掘下工序不足或过饱和问题。实验比较了其它种群个体在不同迭代次数和不同种群大小下优化目标和帕累托性能指标,结果表明在有限的迭代次数下,本文所提方法能够获得更优的帕累托解。（4）针对已发生扰动对车间作业的影响,深入研究了扰动下车间重调度问题,给出离散车间扰动下重调度理论框架和关键技术。提出原计划接受度和重调度触发度概念和数学模型,建立以交货期和扰动时间变化率为基准的重调度驱动机制。应用指标加权法提出以最大完工时间、质量损失指数和工序加工成本为一体的优化目标函数。设计并改进模拟退火遗传算法,以基准案例对优化目标函数值和收敛性进行算法性能测试,以某电梯零部件智能制造车间调度实例进行重调度验证,结果表明所提算法和重调度策略优越且有效。开发了离散车间调度平台,并介绍了系统主要功能模块。
刘长誉[7]（2020）在《液压元件制造执行系统的设计与开发》文中指出液压元件制造业是国民经济的基础产业,随着“中国制造2025”等国家政策对制造业智能化升级的大力扶持,数字化、自动化技术与传统制造业深度融合,液压元件制造业迅速向智能化生产转型。现阶段,液压元件的生产管理模式主要依靠人工,存在生产效率低、资源分配不平衡等问题。因此,本文对液压元件制造执行系统（MES）进行设计与开发,对提高生产效率、平衡资源分配、提高液压元件制造企业智能化水平具有重要的意义。设计了液压元件MES总体方案。根据液压元件制造车间柔性化特点,提出了制造车间对液压元件MES的需求,设计了 MES总体方案,对主要子模块（包括物料管理、设备管理、工装管理、工艺管理以及装配管理等）的业务流程进行了优化设计,分析了总体数据流程业务以及各主要子模块业务的数据流程。进行了生产调度算法研究。首先,基于对车间生产调度实际,设计了液压元件生产调度总流程,将其作为多目标柔性作业车间调度问题,建立了车间调度问题数学模型。其次,分析比较多种车间调度算法,根据液压元件制造工艺特点,确定选用NSGA-Ⅱ算法作为液压元件制造车间生产调度模型的优化算法,分析该算法运行原理,设计了算法的编码解码过程以及交叉、选择、变异遗传算子。最后,根据实际生产数据,运用NSGA-Ⅱ算法对车间生产调度进行了优化,结果表明,利用NSGA-Ⅱ算法对生产调度优化后,能够有效实现最大完成加工时间短、设备负荷率低、生产成本低的目标。研究了数据采集与生产跟踪技术。首先,根据企业实际,采用C/S架构作为MES基础架构,设计了 MES数据库管理模型。其次,分析数据采集需求,确定所需采集的数据为开机时间、设备当前状态等,数据采集方案为分散式采集、集中式管理;重点分析了FANUC数控加工中心和普通机床的数据采集技术和传输方式。最后,根据企业制造车间生产工艺流程,确定了生产跟踪体系框架,分析了生产跟踪中的工单跟踪、物料跟踪、质量检测等主要模块。进行了液压元件MES的运行研究。阐述了 MES运行环境以及主要模块（包括登录界面、基础数据管理模块、生产计划管理模块以及生产过程跟踪模块等）的功能,以MS18阀体加工为例,将其实际生产管理过程在MES中进行了实例运行,结果表明,利用MES对该液压阀体加工过程进行管理,对提高生产效率、缩短生产周期、节约生产成本、平衡资源分配等具有积极作用。
朱通[8]（2020）在《家具生产企业生产车间现场管理MES系统构建研究》文中研究指明生产现场是将家具订单转化为客户需求产品的重要场所,也是家具生产企业业务流程中的核心工序之一。目前家具现场管理模式落后,无法及时响应多品种、变批量混线生产模式下的车间需求,上层计划与现场控制层之间信息脱节问题严重,制约了家具生产企业的进一步发展。MES系统的应用是提升家具生产企业生产效率与市场竞争力的重要举措之一,能为家具生产企业提供一个响应迅速、弹性化、细致化的生产制造环境,可以为家具生产企业生产带来全方位的提升。本文通过对家具生产企业生产特征、现存问题和管理需求进行系统分析,结合MES系统理论知识,建立了技术资料管理为基础、以生产计划管理为源头、以生产过程管理为核心,同时兼顾物料管理、设备管理、质量管理等重要生产组成部分的家具生产企业MES系统功能模型,并对各个模块功能细分做了详细的阐述。通过探讨MES系统与企业计划层、控制层之间的关系,设计家具生产企业MES系统功能框架图及功能模块内部信息交互过程;通过分析MES系统功能模块在家具业务流程中发挥的作用,初步完成了适用于生产现场管理的MES系统构建。同时,本文通过分析家具生产现场生产异常特点,确定了计划扰动、执行扰动、资源扰动和工艺扰动四类扰动事件,并针对性给出了各类扰动事件的处理目标与处理思路,最终得出基于不同生产扰动事件下的车间自动调度技术流程框架。
郝建国[9]（2020）在《A汽车配件公司精益成本管理改进研究》文中认为近年来,包括汽车行业在内的中国制造业,面临的市场竞争愈演愈烈,市场环境早已由卖方市场转向买方市场,中国政府也将“深化供给侧结构性改革,释放实体经济活力”作为经济发展的方针导向。随着市场竞争愈加激烈,越来越多的企业开始从战略高度来审视成本管理,并对传统成本管理进行适应性变革,因为精益成本管理是突破企业边界的管理,它立于预防,重点从源头上就开始进行目标成本管理,在业务流程中依据作业成本模型找出成本动因,通过整个供应链的作业价值链分析,进行精细化成本控制,从而保证企业长期的竞争优势,因此,近几年企业对精益成本管理的研究愈加重视。尤其在汽车行业,2019年最新统计显示,中国汽车保有量持续增长至约179辆/千人,汽车产销增速开始放缓,中国汽车行业销量从双位数变成个位数增长,2019年中国汽车销量继2018年后继续下滑,因此,中国汽车行业逐步显现行业增速持续放缓、汽车保有量稳定提升、经销商库存积压等成熟期的特点,最终带来汽车行业盈利能力逐年下降的影响,近几年,作为汽车行业的供应链下游的汽车零配件企业,也随之呈现产能利用率低,库存周转率低的情况,成本压力逐年上升,盈利水平逐年下降,这种经济环境迫切需要企业推行先进的精益生产方式来提高运营效率和降低成本,这就需要与之相匹配的精益成本管理体系来支持精益生产,从而提升盈利能力。A公司作为全球汽车隔音隔热件的领导者,由于最近几年在加速投资的同时,遇到了此轮中国汽车行业的市场调整,出现了盈利水平连续两年下滑的状况,尽管A公司拥有一套自己的精益生产系统,但由于现有成本管理存在的问题,不能对精益生产进行有效的支持,因此,无法真正将改善转化为公司的利润,加上企业员工对精益成本管理不够重视,成本管理实施保障措施不够有效,管理层不得不重新审视企业成本管理现状,剖析当前成本管理存在的问题,并针对发现的问题归类,逐一进行优化改进,从而重新构建一套改进的精益成本管理体系,并有效实施和评价精益成本管理改进体系,最后通过一些措施来保障精益成本管理改进体系的推行,利用培训体系和成本改善的工具,形成改善文化,最终达到降低成本、提升盈利能力的效果。本文创新之处在于,构建了精益成本管理框架,依据此模型构建了 A汽车配件公司的精益成本管理“屋顶型”框架结构,并依据此成本管理框架,进行了实践验证,弥补了之前相关研究的不足。此外,本文通过介绍跨国企业日常的精益成本管理的工具（合理化建议收集系统:Kaizen系统、成本改善孵化系统:MOVE系统;业绩考核评价系统:KPI系统）,用A公司的实际操作案例论证了这些工具对精益成本管理的实施保障措施的重要性。
张效华[10]（2020）在《钢铁企业数据中心多源异构数据采集技术的研究与应用》文中指出钢铁工业是我国的支柱产业,目前,大多数钢铁企业已经实现了生产自动化与信息化改造,近年来,通过钢铁企业数字化、智能化,实现钢铁企业的智能制造成为当前的重要命题,工业数据中心建设是实现钢铁企业智能化的关键手段。论文从面向应用价值的功能与目标出发,分析了钢铁企业各业务系统多源异构数据的特点,针对数据中心需求分析,研究了多源异构数据采集技术,开发了多源异构数据采集系统,并进行了应用验证。（1）针对钢铁企业生产管理、质量管理、能源管理、环保管理等智能化管控功能,分析了实时数据、业务数据、非结构数据等多源异构数据的采集要求和钢铁企业的数据交换场景,并提出了新的多源异构数据采集模型。（2）对于实时数据交换,提出了引擎及协议解析与网络通信分离的设计,一个引擎可以解析多种数据协议。对于业务数据交换,引擎实现借助SQL解析实现关系表格数据的读取和采集。对于历史数据交换,采用时钟推进算法,实现最新数据的采集和历史数据的修补采集。（3）多源异构数据采集系统提供了多源异构数据统一的数据采集平台,可扩展性强,具有良好的可复用性,避免了适应不同的系统而开发不同的接口。（4）将多源异构数据采集系统在钢铁企业进行应用,现场数据接入50多条数据采集链路,10000多点数据采集信号,采集周期为1s,实现了自动化生产设备、传感器等时序数据,ERP、MES等业务数据,文本数据、监控视频数据等非结构化数据的采集。
二、MES自动化的背后存在什么?（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、MES自动化的背后存在什么?（论文提纲范文）
（1）Consteel电弧炉过程控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 Consteel电弧炉炼钢基本原理和特点 |
| 2.1 电弧炉炼钢工作原理 |
| 2.2 Consteel电弧炉炼钢设备的组成 |
| 2.2.1 液压调节系统介绍 |
| 2.2.2 电弧炉本体 |
| 2.2.3 主电路电气设备 |
| 2.3 Consteel电弧炉的特点 |
| 2.3.1 Consteel电弧炉整体结构 |
| 2.3.2 Consteel电弧炉的优势 |
| 2.3.3 Consteel电弧炉主要工艺技术 |
| 2.3.4 Consteel电弧炉主要模型介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 电弧炉过程控制系统模型的建立 |
| 3.1 能量平衡模型的建立 |
| 3.1.1 能量需求计算模型 |
| 3.1.2 能量损失计算模型 |
| 3.1.3 能量供应计算模型 |
| 3.2 供电模型的建立 |
| 3.2.1 传统的供电模型 |
| 3.2.2 电弧炉电气运行参数及工作点的选择 |
| 3.2.3 电压档位选择 |
| 3.2.4 供电曲线的制定 |
| 3.3 优化配料模型的建立 |
| 3.3.1 炉料优化模型的目标函数 |
| 3.3.2 炉料优化模型的约束条件 |
| 3.3.3 多目标优化算法介绍 |
| 3.3.4 粒子群算法和差分进化算法对比 |
| 3.3.5 差分进化算法介绍 |
| 3.3.6 差分进化算法原理 |
| 3.3.7 差分进化算法步骤 |
| 3.3.8 差分进化算法的测试效果 |
| 3.3.9 优化配料模型参数 |
| 3.3.10 差分进化算法优化配料结果 |
| 3.4 吹氧模型 |
| 3.5 合金最小成本模型的建立 |
| 3.5.1 模型主要功能 |
| 3.5.2 模型算法原理 |
| 3.5.3 合金元素收得率的确定 |
| 3.6 数学模型关系 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 电弧炉过程控制系统架构功能设计 |
| 4.1 过程控制系统的总体设计 |
| 4.1.1 用户登录信息 |
| 4.1.2 基础信息维护 |
| 4.1.3 过程信息监控 |
| 4.1.4 工艺模型指导 |
| 4.2 过程控制系统的主要功能 |
| 4.3 过程控制级主程序实现 |
| 4.4 Oracle数据库简介及应用 |
| 4.4.1 Oracle11g数据库简介 |
| 4.4.2 PL/SQL语言介绍 |
| 4.4.3 Oracle11g的工作模式 |
| 4.4.4 Oracle11g的连接方式ODP.NET |
| 4.5 数据库分用户 |
| 4.6 数据库表设计 |
| 4.6.1 MES与EAF炉过程自动化系统间通讯接口表 |
| 4.6.2 EAF炉过程自动化系统与基础自动化间通讯接口表 |
| 4.6.3 EAF炉过程自动化系统基础表 |
| 4.7 数据库视图设计 |
| 4.8 数据库存储过程和存储函数设计 |
| 4.9 过程控制系统的数据通讯 |
| 4.9.1 过程控制级程序的数据通讯 |
| 4.9.2 过程控制系统与远程数据库的数据通讯 |
| 4.10 OPC技术 |
| 4.10.1 OPC技术产生的背景 |
| 4.10.2 OPC协议简介 |
| 4.10.3 OPC技术发展状况 |
| 4.10.4 OPC技术规范 |
| 4.10.5 OPC技术设计通讯系统的优点 |
| 4.10.6 KEPServerEX软件 |
| 4.10.7 OPC项介绍 |
| 4.10.8 OPC数据通讯程序的实现 |
| 4.11 本章小结 |
| 5 电弧炉过程控制系统界面设计与实现 |
| 5.1 系统软硬件配置 |
| 5.1.1 硬件配置 |
| 5.1.2 软件配置 |
| 5.2 一级和二级服务器配置 |
| 5.2.1 基本配置 |
| 5.2.2 中等配置 |
| 5.2.3 高可靠性配置 |
| 5.2.4 全容错配置 |
| 5.3 过程控制级程序整体架构实现 |
| 5.4 界面功能设计 |
| 5.4.1 菜单模块设计 |
| 5.4.2 界面模块设计 |
| 5.4.3 状态栏模块设计 |
| 5.5 功能界面实现 |
| 5.5.1 生产计划定义界面 |
| 5.5.2 冶炼详细信息界面 |
| 5.5.3 能耗监控界面 |
| 5.5.4 模型界面 |
| 5.5.5 报表界面 |
| 5.6 实验室环境调试总结 |
| 5.7 现场调试 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）基于精益理念下的板式家具企业MES数据采集与处理研究 ——以A公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与动机 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 精益生产研究现状 |
| 1.2.2 MES系统研究现状 |
| 1.2.3 现场数据采集研究现状 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究流程与框架 |
| 2 理论探析 |
| 2.1 精益生产相关理论探析 |
| 2.1.1 精益生产内涵 |
| 2.1.2 精益生产核心：减少浪费 |
| 2.1.3 精益生产现场改善 |
| 2.2 制造执行系统(MES)相关理论探析 |
| 2.2.1 MES定义与功能 |
| 2.2.2 板式家具企业导入MES的原因 |
| 2.2.3 精益管理与MES之间的关系 |
| 2.3 现场数据采集相关理论探析 |
| 2.3.1 现场数据类型与采集方式探析 |
| 2.3.2 基于精益价值流数据采集流程 |
| 2.3.3 基于精益可视化数据显示效果 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 A公司生产现状分析 |
| 3.1 A公司基本信息概述 |
| 3.1.1 A公司背景概况 |
| 3.1.2 A公司业务流程简介 |
| 3.1.3 A公司工艺流程简介 |
| 3.1.4 A公司车间布局简介 |
| 3.2 价值流程现状图绘制 |
| 3.2.1 确定产品族 |
| 3.2.2 价值流程图相关数据搜集 |
| 3.2.3 价值流程现状图绘制 |
| 3.3 生产现场问题及原因分析 |
| 3.3.1 生产现场问题分析 |
| 3.3.2 生产现场问题原因分析 |
| 3.3.3 实施暂行处置措施 |
| 3.4 数据采集现状调研 |
| 3.5 价值流程目标图 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 A公司改善方案研究与实施 |
| 4.1 MES系统数据采集方案总体研究 |
| 4.1.1 数据采集方案需求分析 |
| 4.1.2 数据采集过程分析 |
| 4.1.3 数据采集环境配置 |
| 4.2 生产过程数据采集方案 |
| 4.2.1 原料、成品出入库数据采集 |
| 4.2.2 生产进度数据采集 |
| 4.2.3 质量数据采集 |
| 4.2.4 设备数据采集 |
| 4.3 MES系统现场基础数据管理改善 |
| 4.3.1 人员基础数据 |
| 4.3.2 物料基础数据 |
| 4.3.3 设备基础数据 |
| 4.3.4 工序相关数据 |
| 4.4 基于精益可视化数据采集显示效果优化 |
| 4.4.1 生产数据可视化 |
| 4.4.2 仓储数据可视化 |
| 4.4.3 设备数据可视化 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 数据采集与处理优化效果分析 |
| 5.1 数据在生产改善中的应用 |
| 5.1.1 生产计划改善 |
| 5.1.2 生产工艺改善 |
| 5.2 数据采集方式优化效果分析 |
| 5.3 生产改善方面优化效果分析 |
| 5.3.1 生产能力分析 |
| 5.3.2 生产平衡率分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（3）C公司车间数字化管理优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景 |
| 1.2 论文研究的意义 |
| 1.3 论文研究的内容和方法 |
| 1.3.1 论文研究的内容 |
| 1.3.2 论文研究的方法 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 数字车间 |
| 2.1.1 车间应用管理的演化过程 |
| 2.1.2 车间数字化的概念以及应用现状 |
| 2.2 车间数字化建设 |
| 2.2.1 车间数字化转型 |
| 2.2.2 车间数字化的建设意义 |
| 2.3 精益生产 |
| 2.3.1 精益生产概念 |
| 2.3.2 精益生产的发展 |
| 2.3.3 精益生产促进车间数字化转型 |
| 第3章 C公司车间数字化管理现状 |
| 3.1 C公司概况 |
| 3.1.1 C公司简介 |
| 3.1.2 C公司车间生产流程 |
| 3.1.3 C公司车间数字化概况 |
| 3.2 车间生产执行管理问题 |
| 3.2.1 生产过程信息传递不畅 |
| 3.2.2 生产效率低下 |
| 3.3 车间物料管理问题 |
| 3.3.1 原材料供应问题 |
| 3.3.2 在制品库存过高 |
| 3.3.3 产成品入库无法实时更新 |
| 第4章 车间数字化管理优化 |
| 4.1 车间数字化管理优化目标 |
| 4.1.1 推进产品全生命周期管理在车间落实 |
| 4.1.2 实现资源合理配置 |
| 4.1.3 高效的车间生产效率 |
| 4.2 车间数字化优化应用对于生产管理的提升 |
| 4.2.1 管理效率的提升 |
| 4.2.2 产品质量的改善 |
| 4.2.3 生产成本的降低 |
| 4.3 车间管理数字化优化方案 |
| 4.3.1 车间数字化优化步骤 |
| 4.3.2 车间硬件数字化改造 |
| 4.3.3 构建车间级CPS系统 |
| 第5章 C公司车间数字化应用的保障措施 |
| 5.1 资金保障 |
| 5.2 安全保障 |
| 5.3 人力资源 |
| 5.4 流程支持 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）M公司基于动作时间分析的线体自动化改善研究应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 M公司总装线体的改善技术方法 |
| 2.1 生产线分析理论 |
| 2.2 工作研究技术方法 |
| 2.3 自动化研究方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 A线线体改善分析 |
| 3.1 M公司产品及现场管理介绍 |
| 3.2 线体布局和工艺流程分析 |
| 3.2.1 PQ-PR(产品数量-工艺流程)分析 |
| 3.2.2 时间观测表 |
| 3.3 新建线体规划3P分析 |
| 3.3.1 A线生产准备过程(3P)分析表 |
| 3.3.2 A线布局设计 |
| 4 A线工位动作及时间分析改善 |
| 4.1 线体工位优化方案设计 |
| 4.1.1 工位作业优化调整 |
| 4.1.2 动作分析改善 |
| 5 A线智能化改善 |
| 5.1 A线智能化设计思路 |
| 5.2 线体整体布局结构设计 |
| 5.2.1 线体框架新建 |
| 5.2.2 工装板改造 |
| 5.3 紧固类工位自动化设计 |
| 5.4 插装类工位自动化设计 |
| 5.5 内门上线物流自动化 |
| 5.6 吹水、吸水设计 |
| 5.7 品质自动检测 |
| 5.8 产线控制程序设计与调试量产 |
| 5.9 小批量产 |
| 5.10 改善效果 |
| 6 数字化助力日常管理 |
| 6.1 A线日常管理体系建立 |
| 6.2 安全管理 |
| 6.3 效率管理 |
| 6.3.1 A线节拍管理 |
| 6.3.2 设备管理改善 |
| 6.3.3 换型管理 |
| 6.3.4 A线品质管理 |
| 7 结论与未来设想 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 未来设想 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（5）博西华制冷工业4.0战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法及技术路线 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 工业4.0的理论基础 |
| 2.1.1 智能工厂理论 |
| 2.1.2 智能生产理论 |
| 2.1.3 信息物理系统(CPS)理论 |
| 2.2 智能制造理论基础 |
| 2.2.1 智能制造的定义 |
| 2.2.2 智能制造的系统框架 |
| 2.3 工业物联网理论基础 |
| 2.3.1 工业物联网的定义 |
| 2.3.2 工业物联网的关键技术与应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 博西华制冷内外部环境分析 |
| 3.1 博西华制冷介绍 |
| 3.1.1 博西华制冷基本情况 |
| 3.1.2 博西华制冷生产体系现状分析 |
| 3.2 外部因素分析 |
| 3.2.1 政治因素 |
| 3.2.2 经济因素 |
| 3.2.3 社会因素 |
| 3.2.4 技术因素 |
| 3.2.5 外部环境存在的机会因素 |
| 3.2.6 外部环境存在的威胁因素 |
| 3.2.7 外部因素评价矩阵分析 |
| 3.3 内部资源状况分析 |
| 3.3.1 人力资源状况分析 |
| 3.3.2 产品资源状况分析 |
| 3.3.3 设备资源状况分析 |
| 3.3.4 组织资源状况分析 |
| 3.3.5 内部资源优势 |
| 3.3.6 内部资源劣势 |
| 3.4 博西华制冷工业4.0战略的SWOT分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 博西华制冷工业4.0战略的制定 |
| 4.1 博西华制冷的工业4.0总体战略 |
| 4.1.1 博西华制冷的工业4.0具体目标 |
| 4.1.2 博西华制冷的工业4.0具体实施战略 |
| 4.2 工业物联网建设 |
| 4.2.1 智能传感器的部署 |
| 4.2.2 设备、产品与系统的网络互联 |
| 4.3 六个维度的集成整合 |
| 4.3.1 先进机器人与自动化设备的导入 |
| 4.3.2 先进的柔性生产技术 |
| 4.3.3 先进的人体工程学设备导入 |
| 4.3.4 智能物流 |
| 4.3.5 大数据分析 |
| 4.3.6 横向与纵向的集成 |
| 4.4 博西华制冷的工业4.0升级的投资估算与可行性分析 |
| 4.4.1 投资与收益估算 |
| 4.4.2 经济效益的可行性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 博西华制冷工业4.0战略的保障措施 |
| 5.1 组织保障措施 |
| 5.2 人才队伍保障战略 |
| 5.3 绩效激励保障措施 |
| 5.4 技术保障措施 |
| 5.5 风险控制措施 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 一、主要结论 |
| 二、研究局限 |
| 三、展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）离散智能车间扰动预测与高效运行管控方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 离散智能车间主要特征 |
| 1.2.2 车间扰动及扰动预测方法研究 |
| 1.2.3 车间运行管控及调度方法研究 |
| 1.3 论文研究内容及结构 |
| 第二章 基于改进FMEA的离散车间关键扰动分析与预测 |
| 2.1 离散车间扰动分析与预测框架 |
| 2.1.1 离散车间扰动描述与定义 |
| 2.1.2 离散车间关键扰动分析与预测框架 |
| 2.2 离散车间扰动层次划分方法 |
| 2.3 基于改进FMEA的离散车间关键扰动分析与预测方法 |
| 2.3.1 FMEA方法概述 |
| 2.3.2 离散车间扰动风险向量模型 |
| 2.3.3 离散车间扰动优先级与关键扰动预测 |
| 2.4 离散车间扰动风险向量应用与实施 |
| 2.4.1 扰动风险向量 |
| 2.4.2 车间扰动风险向量 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于数据挖掘的离散车间潜在扰动预测 |
| 3.1 离散车间潜在扰动时间 |
| 3.1.1 理想作业时间流 |
| 3.1.2 实际作业时间流 |
| 3.1.3 潜在扰动时间 |
| 3.2 基于数据挖掘的离散车间潜在扰动预测方法 |
| 3.2.1 数据挖掘方法概述 |
| 3.2.2 离散车间数据源及分类 |
| 3.2.3 离散车间数据预处理关键方法 |
| 3.2.4 离散车间数据挖掘的潜在扰动预测 |
| 3.3 基于NBTree的离散车间数据挖掘算法 |
| 3.3.1 基于朴素贝叶斯的先验分类 |
| 3.3.2 基于C4.5的扰动预测 |
| 3.3.3 结合朴素贝叶斯和C4.5的NBTree算法 |
| 3.4 实验设计与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 扰动预测下的离散车间多目标静态调度优化 |
| 4.1 扰动预测下的离散车间多目标静态调度问题及优化模型 |
| 4.1.1 多目标优化理论 |
| 4.1.2 扰动预测下离散车间多目标静态调度问题及模型 |
| 4.2 混合进化算法和种群知识的离散车间多目标调度方法 |
| 4.2.1 工序属性特征选择 |
| 4.2.2 训练数据准备 |
| 4.2.3 种群知识挖掘 |
| 4.2.4 规则种群初始化 |
| 4.3 实验设计与分析 |
| 4.3.1 多目标进化算法优化 |
| 4.3.2 多目标性能指标 |
| 4.3.3 实验结果和讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 离散车间扰动下的重调度方法研究 |
| 5.1 离散车间扰动下重调度理论体系 |
| 5.1.1 扰动下的车间重调度问题 |
| 5.1.2 离散车间扰动下重调度理论框架 |
| 5.1.3 离散车间扰动下重调度关键技术 |
| 5.2 基于原计划接受度和重调度触发度的重调度驱动机制 |
| 5.3 离散车间扰动下的重调度模型与优化算法 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 数学模型 |
| 5.3.3 算法设计 |
| 5.4 实例分析与应用 |
| 5.4.1 算法性能测试 |
| 5.4.2 实例描述与重调度仿真 |
| 5.4.3 平台开发 |
| 5.5 本章小结 |
| 主要结论与展望 |
| 主要结论 |
| 展望 |
| 主要创新点 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 :作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
| 附录2 :质量和价格相关的扰动层次划分示意图 |
| 附录3 :质量和价格相关的扰动优先级矩阵 |
| 附录4 :LA18工序优先级 |
（7）液压元件制造执行系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 液压元件制造执行系统国内外研究现状 |
| 1.3 课题的提出及研究意义 |
| 1.4 主要研究内容及安排 |
| 1.5 论文主要创新点 |
| 2 液压元件制造执行系统方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 液压元件制造业现状及对MES的需求研究 |
| 2.3 液压元件MES总体方案设计 |
| 2.4 液压元件制造车间业务流程分析设计 |
| 2.5 液压元件制造车间管理数据流程分析设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 液压元件制造执行系统生产调度算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 液压元件制造车间生产调度的总体流程设计 |
| 3.3 对于液压元件制造车间多目标调度问题分析 |
| 3.4 液压元件制造车间调度算法的选择与原理研究 |
| 3.5 基于NSGA-Ⅱ算法的液压元件车间生产调度优化验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 液压元件制造执行系统数据采集与生产跟踪技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 液压元件制造车间MES的实现分析 |
| 4.3 液压元件制造车间数据采集技术研究 |
| 4.4 液压元件制造车间生产跟踪技术研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 液压元件制造执行系统运行研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MES运行环境 |
| 5.3 MES功能模块 |
| 5.4 MES在液压阀体加工中运行实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（8）家具生产企业生产车间现场管理MES系统构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外MES系统研究现状 |
| 1.3.2 国内MES系统研究现状 |
| 1.4 MES系统应用现状及问题 |
| 1.5 研究的主要内容与方法 |
| 1.5.1 本文的研究思路与框架 |
| 1.5.2 本文的研究方法 |
| 1.5.3 本文的主要贡献 |
| 2 MES系统相关理论研究 |
| 2.1 MES系统的产生 |
| 2.2 MES系统理论简介 |
| 2.3 MES系统功能模块介绍 |
| 2.4 MES系统应用效果 |
| 3 家具生产企业生产现场管理现状与问题分析 |
| 3.1 家具生产企业生产流程与生产特征分析 |
| 3.1.1 家具生产企业生产管理流程 |
| 3.1.2 家具生产企业生产特征分析 |
| 3.2 家具生产企业市场现状与信息化现状分析 |
| 3.2.1 家具生产企业面临的市场现状 |
| 3.2.2 家具生产企业信息化现状分析 |
| 3.3 家具生产企业现场管理问题与MES系统解决方案 |
| 3.4 家具生产企业实施MES系统必要性分析 |
| 4 家具生产企业MES系统构建研究 |
| 4.1 家具生产企业需求分析 |
| 4.1.1 总体需求分析 |
| 4.1.2 模块需求分析 |
| 4.2 MES系统建设目标与原则 |
| 4.2.1 建设目标 |
| 4.2.2 建设原则 |
| 4.3 家具生产企业MES系统总体设计 |
| 4.3.1 家具生产企业MES系统总体设计思路 |
| 4.3.2 家具生产企业MES系统总体设计 |
| 4.3.3 家具生产企业MES系统结构框架 |
| 4.4 家具生产企业MES系统功能模块设计 |
| 4.4.1 生产计划管理 |
| 4.4.2 技术资料管理 |
| 4.4.3 生产过程管理 |
| 4.4.4 设备管理 |
| 4.4.5 质量管理 |
| 4.4.6 物料管理 |
| 4.5 家具生产企业MES系统内部信息交互框架 |
| 4.6 家具生产企业MES系统业务流程框架 |
| 5 家具生产扰动下的MES系统调度技术研究 |
| 5.1 家具生产现场扰动因素分析 |
| 5.1.1 计划层扰动分析 |
| 5.1.2 工艺层扰动分析 |
| 5.1.3 资源层扰动分析 |
| 5.1.4 执行层扰动分析 |
| 5.2 家具生产现场扰动事件总体处理思路 |
| 5.3 家具生产现场扰动下的调度调整目标 |
| 5.4 家具生产现场扰动事件分类处理思路 |
| 5.5 家具生产扰动驱动下调度流程研究 |
| 5.5.1 计划层扰动处理流程 |
| 5.5.2 工艺层扰动处理流程 |
| 5.5.3 资源层扰动处理流程 |
| 5.5.4 执行层扰动处理流程 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（9）A汽车配件公司精益成本管理改进研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 主要内容和技术路线 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 精益成本管理的理论基础 |
| 2.1.1 目标成本管理理论 |
| 2.1.2 作业成本管理理论 |
| 2.1.3 约束理论 |
| 2.2 精益思想的原理与框架结构 |
| 2.2.1 精益生产方式的框架与目标 |
| 2.2.2 精益生产方式的特点 |
| 2.2.3 精益成本管理的原理及框架结构 |
| 第3章 A公司精益生产方式下成本管理的现状分析 |
| 3.1 A汽车配件公司基本情况 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 公司客户和产品介绍 |
| 3.1.3 公司经营情况分析 |
| 3.2 A公司成本管理现状 |
| 3.2.1 公司财务组织架构现状 |
| 3.2.2 公司当前成本核算制度 |
| 3.2.3 公司当前成本控制流程 |
| 3.3 A公司成本管理存在的问题 |
| 3.3.1 成本管理架构存在的问题 |
| 3.3.2 成本核算体系存在的问题 |
| 3.3.3 成本控制流程存在的问题 |
| 3.3.4 成本管理对精益生产支持性不足的问题 |
| 第4章 A公司精益成本管理改进体系的构建与实施 |
| 4.1 A公司精益成本管理改进体系的构建 |
| 4.1.1 精益成本管理改进体系的总体框架 |
| 4.1.2 基于目标成本的全面预算管理体系 |
| 4.1.3 作业成本信息系统的一体化构建 |
| 4.1.4 基于作业成本管理的产品价值流优化 |
| 4.2 A公司精益成本管理改进体系的实施 |
| 4.2.1 精益成本核算体系的实施 |
| 4.2.2 作业成本管理模型的应用 |
| 4.2.3 作业成本信息在SAP中的精准化管理实施 |
| 第5章 A公司精益成本管理改进体系实施保障与评价 |
| 5.1 A公司精益成本管理改进体系实施的保障措施 |
| 5.1.1 人事组织保障 |
| 5.1.2 改善工具系统保障 |
| 5.1.3 精益成本管理文化保障 |
| 5.2 A公司精益成本管理改进体系的评价 |
| 5.2.1 财务指标的导向性评价 |
| 5.2.2 运营指标的保障性评价 |
| 5.2.3 精益思想综合性指标评价 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）钢铁企业数据中心多源异构数据采集技术的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Absract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 钢铁多源异构数据采集技术研究现状 |
| 1.3 目前研究存在的不足 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 钢铁企业数据集成的多源异构分析 |
| 2.1 钢铁企业中数据的多源性 |
| 2.1.1 生产管理 |
| 2.1.2 质量管理 |
| 2.1.3 能源管理 |
| 2.1.4 环保管理 |
| 2.1.5 协议多样性 |
| 2.2 钢铁企业中数据的异构性 |
| 2.2.1 时序数据 |
| 2.2.2 业务数据 |
| 2.2.3 非结构化数据 |
| 2.2.4 数据中心下数据采集要求 |
| 2.3 多源异构数据采集系统模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多源异构数据采集系统的设计 |
| 3.1 多源异构数据采集系统内核设计 |
| 3.2 实时数据交换 |
| 3.2.1 钢铁企业常用通讯协议 |
| 3.2.2 实时数据采集引擎设计 |
| 3.3 业务数据交换 |
| 3.3.1 钢铁企业常用的业务系统 |
| 3.3.2 业务数据采集引擎设计 |
| 3.4 历史数据交换 |
| 3.5 接口配置表的设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多源异构数据采集系统的应用 |
| 4.1 某特钢企业项目及数据需求 |
| 4.2 实时数据采集 |
| 4.2.1 生产数据采集 |
| 4.2.2 环保数据采集 |
| 4.2.3 消息实时推送 |
| 4.2.4 特殊设备协议 |
| 4.3 业务数据采集 |
| 4.3.1 ERP数据采集与上传 |
| 4.3.2 检化验系统 |
| 4.4 非结构数据采集 |
| 4.4.1 文本数据 |
| 4.4.2 监控视频 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
四、MES自动化的背后存在什么?（论文参考文献）
- [1]Consteel电弧炉过程控制系统的设计与实现[D]. 白溥. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于精益理念下的板式家具企业MES数据采集与处理研究 ——以A公司为例[D]. 吴国丽. 中南林业科技大学, 2021(02)
- [3]C公司车间数字化管理优化研究[D]. 王宝礼. 吉林大学, 2021(01)
- [4]M公司基于动作时间分析的线体自动化改善研究应用[D]. 章玉玲. 四川大学, 2021(02)
- [5]博西华制冷工业4.0战略研究[D]. 钱斌. 兰州理工大学, 2020(03)
- [6]离散智能车间扰动预测与高效运行管控方法研究[D]. 仇永涛. 江南大学, 2020
- [7]液压元件制造执行系统的设计与开发[D]. 刘长誉. 山东科技大学, 2020(06)
- [8]家具生产企业生产车间现场管理MES系统构建研究[D]. 朱通. 浙江农林大学, 2020(02)
- [9]A汽车配件公司精益成本管理改进研究[D]. 郝建国. 山东大学, 2020(05)
- [10]钢铁企业数据中心多源异构数据采集技术的研究与应用[D]. 张效华. 冶金自动化研究设计院, 2020(12)