再答网友tallqiao关于“和谐生产方式”的提问

本文探讨了和谐生产方式的概念,它是一种网络联结生产系统,旨在通过能力单元的网络化连接来适应个性化订单需求。该文对比了福特、丰田等传统生产方式,并详细介绍了和谐生产方式的关键技术——网络联结生产信息系统,以及它相对于其他生产方式的优势,如成本降低、交易成本减少等。

tallqiao:谢谢博主。
你说的和谐生产方式,与以往的分散网络化制造,规模化定制,动态联盟企业等是不是类似的?
你总结的福特、丰田、约束生产,我觉得挺清楚;围绕生产能力单元编织信息化制造网络以适应个性化订单,这个思想也可以理解。那实现方面呢?关键技术是什么?与其它生产方式相比,优点体现在哪里?对企业来说,可以进行实践吗?(哪怕只是一小步。)有什么工具支持吗?
是不是可以拿软件开发来看,和谐生产方式如何建立软件开发能力单元?如何编织软件开发网络?如何满足软件定制开发要求?这种方式在成本、时间、质量方面能带来什么好处?软件企业如何可以朝着这个方向改进?

张西振答:tallqiao真是高人,提的问题个个“点穴”。我再尝试回答一下。

1.和谐生产方式的核心就是网络联结生产系统,与分散网络化制造,规模化定制,动态联盟企业有着天然的联系,也可以说这些都是和谐生产方式的早期探索,为和谐生产方式的诞生准备了土壤,准备了经验和教训。

2.和谐生产方式的实现,的确需要关键技术支持,这个关键技术就是“网络联结生产信息系统”。如同动车组所以能够把自带动力的车厢结合起来,实现“步调一致”,是因为动车组有一个网络控制系统,使自带动力车厢互相联结,构成控制与通信网络,相互协作实现对整列车的控制。

3.与其它生产方式相比,和谐生产方式有点可以举出很多,我列举几个明显的有点。

(1)能够用标准化的能力单元在网络联结生产信息系统支持下生产出适应动态不确定市场环境的个性化产品。这一条又是是因为当今市场环境变化凸现出来的,如果一个企业所面对的市场环境仍然是稳定的、需求仍然是标准化的,当然要选择福特生产方式,而不是和谐生产方式。

(2)能够把大工业与作坊的交融,把两种优势都发回来出来,而且克服了两种生产方式的缺点。这一条优势对于人口众多的中国来说,尤为重要。通过和谐生产方式,可以赢得中国企业的国际竞争优势。

(3)更重要的一条优势就是能够降低生产成本、交易成本。降低成本的原理非常简单,就是在生产环节减少了产能冗余浪费,这比TOC理论仅仅前进了一小步,但确实突破性的(突破了公司边界),再就是通过总协定降低了交易成本,通过管理支持系统降低管理成本。这是和谐生产方式所以能够推行推行的经济引擎。

4.和谐生产方式的探索不是从理论开始的,而是一开始就是一个实践探索,有关实践经验总结发表在《企业管理》杂志2008年12期《追求和谐生产方式》。如果有兴趣,可以来我们公司参观,我们会毫不保留的展示我们的具体实践。

5.在我们的实践探索中,和谐生产方式的支持工具就是王甲佳、万小青用三年时间开发成功的网络联结生产系统,这个信息系统的基本结构是:

基础层

虚拟产品 标识系统的能力,联结客户与能力单元的中介转换器

能力单元 系统的能力构件,履行订单流程各环节的人机料统一体

客户 需求发生的主体与虚拟产品相匹配的结构化需求

过程层

订单管理 能力预定的平台,驱动一个订单“项目”运行

关系计划 联结可用能力单元的“项目”计划(搭建虚拟工厂)

制造 各能力单元执行计划与实时回馈、支持元素请求

物流配送 网状运输管理

结算 “两面市场”结算平台

分析层

报表 提取数据,服务于各利益相关方不同主体

我们公司网站上放了一个参考课件,其中有信息系统的截图,你留下邮箱地址,我也可以把课件发给你。

至于软件企业如何朝着这个方向改进,我不太清楚,因为我们仅仅是一个软件用户企业。

如有兴趣,也可以到http://www.dongjing.com/main/?id0=2&id1=192来下载各种相关资料。

当然更欢迎您来现场指导!具体看看网络联结生产系统是如何运行的,会比较清楚。

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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
内容概要:本文档围绕“含光热电站、有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度”展开,介绍了基于Matlab的仿真代码实现方法。该研究整合太阳能热发电、有机工质朗肯循环发电以及电转气(Power-to-Gas, P2G)技术,构建冷、热、电多能互补的综合能源含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)系统,并通过优化调度提升系统运行效率与能源利用率。文中重点探讨了在考虑灵活性供需不确定性条件下,储能系统的优化配置策略,结合智能算法实现对多能源耦合系统的协调控制与经济调度。此外,文档还列举了大量相关研究方向与技术应用,涵盖电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习、信号处理等多个领域,展示了Matlab在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程并有志于综合能源系统优化调度方向的研究者;; 使用场景及目标:①用于冷热电联供系统(CCHP)与可再生能源集成系统的建模与仿真;②支持含储能的多能系统在不确定性环境下的优化调度研究;③为光热电站、有机朗肯循环及P2G技术的协同运行提供算法验证平台;④辅助科研人员复现高水平论文(如EI期刊)中的优化模型与仿真结果; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与YALMIP等优化工具包进行实践操作,重点关注目标函数构建、约束条件设定及求解器调用方式,同时可参考文中提及的其他研究案例拓展应用场景,提升综合能源系统建模能力。
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