简介:摘要: 卷烟工业企业备件库存是维修成本的重要构成,合理适当备件库存,是生产流畅运行的保障。库房在库配件的管理,看是简单,仅三个环节:收,存,发。然而,由于配件技术含量较高,身份特殊,具有各种识别身份的件号(有图号、计算机号、型号、规格等),加之商业竞争,各供应商又有自己的独立号,因此,要管好、用好在库备品配件,操作的确复杂。配件的管理目标,笔者认为,应该是:盘活资产,库存适度最优,提升库存周转率,采购资金用在刀刃上。库房各项管理操作,始终围绕库房管理目标不断完善,由于库房规模庞大,类别复杂,管理工作仅靠人力,确实难以控制,只能借助强大的信息化工具,借助信息化的高速、准确、有效的计算能力,才能让配件在库管理达到最佳库存状态。 本文对配件库管理系统作以下几点思考,仅供参考。
简介:为了有效配备人员资源以提高订单式生产(Make-To-Order,MTO)企业的产能与效率,根据"学习曲线"原理,建立了学习率与不合格率之间的函数关系。在此基础上,以降低产品不合格率和生产成本作为生产优化目标,考虑员工学习曲线对不合格率的动态作用特征,构建了基于"学习曲线"原理的投产量数学模型。通过不合格率服从均匀分布对该数学模型进行分析,得到:最优投产量随着需求量和欠产再投产准备费用的增加而增加,随着产品不合格单位处理成本增加而减少。以某铝业生产某种产品为例,具体分析了投产量数学模型的求解过程,得到工人学习率的提高降低了投产量和企业的投产期望成本。所提出的不合格率均匀分布基于"学习曲线"原理的投产量数学模型和数学分析求导方法对求解投产量问题是可行和有效的。
简介:摘要机器学习已经广泛的应用于众多疾病的辅助诊断中,分类集成学习通过构建多个学习器来完成特定学习任务,再通过特定的策略将他们结合起来。阿尔茨海默症由于其病因和疾病发展经历了较为漫长的过程。本研究使用对早期、晚期轻度认知障碍、阿尔茨海默症及正常老年人进行分组特征提取。优化使用可以提高分辨率的PCA-FLDA集成分类器对前期提取的数据进行分类集成,最大限度的降低了前期特征提取中不同分类方式对空间划分的依赖性。