mc环境下基于因素时间模型集成的工时定额研究

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1、MC环境下基于因素时间模型集成的工时定额研究重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：罗凯指导教师：陈友玲教授专业：工业工程学位类别：工学重庆大学机械工程学院二O一六年四月Man—hourQuotaStudyonIntegrationofFactorLaborTimeModelforMassCustomizationEnvironmentAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheM

2、aster’sDegreeofManagementByLuoKaiSupervisedbyChenYoulingSpecialty:IndustrialEngineeringCollegeofMechanicalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApr,2016中文摘要摘要随着科学技术的飞速发展和政治、经济、社会环境的巨大变化，现代生产环境变得越来越复杂：从简单、稳定的生产环境转变为复杂、动态的生产环境；从以质量、价格为中心转变为以人

3、为中心，顾客参与生产；从确定性的需求转变为随机需求。生产环境的巨大变化使得传统的生产模式很难适应市场的需求，新的可以满足顾客个性化需求的大规模定制生产模式受到制造企业的普遍欢迎。大规模定制生产模式在继承大批量生产模式的低成本高效率优点的同时还可以尽量满足客户的个性化需求。然而，常用的传统工时定额方法针对产品品种单一、工作重复度高的环境下实用性强、精度较高，面对工作内容动态变化、产品多样化的生产环境很难适应。在大规模定制生产环境下，如何高效的获取产品的精确工时定额成了企业面临的一个挑战。为此，提出

4、研究基于因素时间模型集成的工时定额方法，论文主要研究工作如下：首先，分析了大规模定制模式对工时定额的要求及其现行工时定额方法存在的问题，阐述了定制、作业、知识三大因素时间模型，发现了因素时间模型构建的不足，提出了因素时间模型集成的必要性。其次，研究了因素时间模型集成需要解决的主要问题，阐述了三大因素时间模型的关键指标，提出了本文基于因素时间模型集成的工时定额制定方法的思想、原则及内容体系。第三，研究了因素时间模型指标间的相关度，提出了基于指标贡献度的模型间距离计算方法，构建集成信息矩阵度量指标间

5、的相关度，研究了指标间相关度与指标间距离的转化关系，为了将指标的重要程度反映到模型间距离上来提出了基于指标贡献度的模型间距离计算方法。第四，为了研究模型集成函数，提出了“虚拟实际工时模型”的概念，研究了虚拟实际工时模型与因素时间模型之间的相对位置关系，提出了将模型抽象为平面上的点的思想，利用反距离权重方法求得模型间的距离接近程度，根据所得的接近程度值和因素时间模型的输出值研究模型集成方法，研究了模型集成函数；最后，通过实际案例阐述新方法的实施流程，验证了本文方法的实用性和有效性。关键词：大规模定

6、制，工时定额，模型集成，因素时间模型I英文摘要ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnologyandgreatchangeofpolitical,economicandsocialenvironment,modernproductionenvironmentisbecomingmoreandmorecomplex:productionenvironmentturnsfromsimple,stabletoacomplex,dynamicon

7、es,thecentralofcompetitionturnsfromcenteredquality,priceintopeople-centeredonesandcustomersparticipateinproductionprocess,requirementsturnfromcertaintorandomones.Thegreatchangeinproductionenvironmentmakesthetraditionalproductionmodenolongeradapttothe

8、demandofthemarket,anewandmoresatisfiedtocustomers’personalizeddemandproductionmode—masscustomizationproductionmodeiswellreceivedintheenterprises.Masscustomizationinheritstheadvantagesoflowcostandhighefficiencyfrommassproductionandtrytomeetcustomers’p