53、制造业与农业供应链的变革:精益管理与数字转型

制造业与农业供应链的变革:精益管理与数字转型

1. 制造业新布局的设计与实施

1.1 前期改进措施

在制造业中,为了保障生产的安全与高效,采取了一系列改进措施。例如,针对物料的提升和运输(第85条相关内容),对员工进行了培训,确保容器的运输和提升能够安全执行。同时,利用展馆范围内的测量数据,分析通道宽度,以满足所有安全限制。墨水标记工作由外包公司完成,并且在涂装过程中进行了跟进,确保所有测量要求都得到遵守。

1.2 F3 展馆的启动情况

在 F3 展馆项目中,原计划的精益工具实施时间受到限制,与建设期限相比延迟了三个月。这导致项目执行过程加速,数据收集和结果分析的时间减少。新展馆开始运营时,公司首要关注的是确保设施和机器处于最佳状态,员工具备相应的操作培训。然而,初期工作存在组织性不足的问题,Kaizen 方法的实践也不够成熟。

但在实施改进措施后,取得了显著成效。投诉率降至 3.5%,低于设定的 5%目标;由于流程的持续优化,存储空间逐渐释放,在制品(WIP)体积减少了 63%。

1.3 各部门生产效率分析

通过对比 2020 年的生产记录和计划安排,可以分析各运营部门的生产达标率。以下是每周生产总结表:
| 部门 | 日期 | 每日生产 | 2020 日总计 | 2020 计划 | 达标率 % |
| — | — | — | — | — | — |
| 建模 | 14/01/2020 - 20/01/2020 | 1,057,650 | 2,301,810 | 3,171,086 | 72.60 |
| 拼贴 | 14/01/2020 - 20/

Kriging_NSGA3_Topsis克里金预测模型做代理模型多目标遗传3代结合熵权法反求最佳因变量及自变量(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于克里金(Kriging)代理模型、多目标遗传算法NSGA-III和TOPSIS决策方法相结合的技术路线,用于反求最优的因变量及对应的自变量组合。该方法首先利用克里金模型对复杂系统进行近似建模,降低计算成本;随后通过NSGA-III算法进行三代多目标优化,获得帕累托前沿解集;最后结合熵权法确定各目标权重,并使用TOPSIS方法从解集中筛选出最接近理想解的最佳方案。整个流程在Matlab平台上实现,适用于工程优化中高耗时仿真模型的替代多目标折衷分析。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事工程优化设计的工程师;熟悉代理模型、遗传算法多属性决策方法的学习者优先。; 使用场景及目标:①解决计算昂贵的多目标优化问题,如结构设计、能源系统参数优化等;②掌握克里金代理模型构建、NSGA-III算法应用及熵权-TOPSIS集成决策的全流程实现;③复现高水平学术论文中的优化方法,提升科研创新能力。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐步调试运行,理解每一步的数据流向算法逻辑,重点关注代理模型精度验证、NSGA-III参数设置及熵权法权重计算过程,以实现对整体方法的深入掌握灵活应用。
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