服装定制数据管理与订单排产的优化算法研究
这是一篇关于服装定制,数据管理,订单排产,混合编程的论文, 主要内容为本文在服装定制数据管理与订单排产的优化算法研究中,主要针对服装定制企业书面化管理数据和传统人工排单的问题,围绕服装定制数据管理系统的设计实现与订单排产的优化算法模型进行了探讨。在服装定制数据管理系统的设计与实现方面,首先通过用例图对系统的需求进行了分析归纳,并对系统的整体架构、功能和数据库进行了设计;然后使用SSM框架、My SQL数据库,结合JSP页面以及其他相关开发技术对系统功能进行编程实现,同时努力做到了界面布局的科学合理、操作步骤的简单快捷、数据内容的一目了然;最后在此基础上对系统的各方面功能进行了测试,得出的测试结果符合预期,真正意义上实现了对人体测量数据和服装规格数据的线上管理,提高了服装定制企业数据管理的可靠性和安全性,优化了生产资源配置。在订单排产的优化算法模型方面,首先针对影响服装订单排产的相关因素,根据指标选取应具有的全面性、代表性和可行性特点,建立了一个由3个一级指标和8个二级指标构成的订单优先级评价体系;然后运用AHP-模糊综合评价法对订单优先级进行了详细分析,给出了订单排产的求解算法;最后根据服装定制数据管理系统的研发步骤,将该优化算法模型通过MATLAB和Java混合编程的方式引入到了系统模块中,实现了对客户订单的信息化管理和自动排产功能,减少了订单排产过程中的人为干预,使排产结果更为精确,且降低了时间成本,有效推动了服装生产的进程。
服装定制数据管理与订单排产的优化算法研究
这是一篇关于服装定制,数据管理,订单排产,混合编程的论文, 主要内容为本文在服装定制数据管理与订单排产的优化算法研究中,主要针对服装定制企业书面化管理数据和传统人工排单的问题,围绕服装定制数据管理系统的设计实现与订单排产的优化算法模型进行了探讨。在服装定制数据管理系统的设计与实现方面,首先通过用例图对系统的需求进行了分析归纳,并对系统的整体架构、功能和数据库进行了设计;然后使用SSM框架、My SQL数据库,结合JSP页面以及其他相关开发技术对系统功能进行编程实现,同时努力做到了界面布局的科学合理、操作步骤的简单快捷、数据内容的一目了然;最后在此基础上对系统的各方面功能进行了测试,得出的测试结果符合预期,真正意义上实现了对人体测量数据和服装规格数据的线上管理,提高了服装定制企业数据管理的可靠性和安全性,优化了生产资源配置。在订单排产的优化算法模型方面,首先针对影响服装订单排产的相关因素,根据指标选取应具有的全面性、代表性和可行性特点,建立了一个由3个一级指标和8个二级指标构成的订单优先级评价体系;然后运用AHP-模糊综合评价法对订单优先级进行了详细分析,给出了订单排产的求解算法;最后根据服装定制数据管理系统的研发步骤,将该优化算法模型通过MATLAB和Java混合编程的方式引入到了系统模块中,实现了对客户订单的信息化管理和自动排产功能,减少了订单排产过程中的人为干预,使排产结果更为精确,且降低了时间成本,有效推动了服装生产的进程。
服装定制数据管理与订单排产的优化算法研究
这是一篇关于服装定制,数据管理,订单排产,混合编程的论文, 主要内容为本文在服装定制数据管理与订单排产的优化算法研究中,主要针对服装定制企业书面化管理数据和传统人工排单的问题,围绕服装定制数据管理系统的设计实现与订单排产的优化算法模型进行了探讨。在服装定制数据管理系统的设计与实现方面,首先通过用例图对系统的需求进行了分析归纳,并对系统的整体架构、功能和数据库进行了设计;然后使用SSM框架、My SQL数据库,结合JSP页面以及其他相关开发技术对系统功能进行编程实现,同时努力做到了界面布局的科学合理、操作步骤的简单快捷、数据内容的一目了然;最后在此基础上对系统的各方面功能进行了测试,得出的测试结果符合预期,真正意义上实现了对人体测量数据和服装规格数据的线上管理,提高了服装定制企业数据管理的可靠性和安全性,优化了生产资源配置。在订单排产的优化算法模型方面,首先针对影响服装订单排产的相关因素,根据指标选取应具有的全面性、代表性和可行性特点,建立了一个由3个一级指标和8个二级指标构成的订单优先级评价体系;然后运用AHP-模糊综合评价法对订单优先级进行了详细分析,给出了订单排产的求解算法;最后根据服装定制数据管理系统的研发步骤,将该优化算法模型通过MATLAB和Java混合编程的方式引入到了系统模块中,实现了对客户订单的信息化管理和自动排产功能,减少了订单排产过程中的人为干预,使排产结果更为精确,且降低了时间成本,有效推动了服装生产的进程。
金属企业定制化需求订单管理系统设计与实现
这是一篇关于智能制造,生产管理,订单排产的论文, 主要内容为随着经济的高速发展及制造业大环境的变化,制造业也面临着制造方式转型的考验。尤其是进入21世纪以来,制造业开始向智能制造的方向转变,智能制造有着高度信息化、数字化和智能化等优点。制造业产品的多样化、短周期、低成本和高质量,已经成为企业竞争全球化和用户需求个性化的必然要求。当今的工业现场中,涌现出很多“片段化”的应用场景,这些应用只是针对生产的某一阶段,很少有能够将整个业务流程串联起来的情况。要想实现包含订单接收、生产排产、产品制造、产品运输等各个阶段的智能制造系统,需要认真分析企业的生产流程及物流特点,将业务流程与物流信息联系起来。本文针对某金属粉末企业定制化生产中的数据形式多种多样和数字可视化问题,提出了面向金属粉末定制化生产的智能制造的信息化集成设计方案,将信息技术与业务流程相结合,提高了企业的数字化与可视化。针对缺少有效的排产手段,本文提出了一种基于企业存储成本的订单排产方法,运用整数规划和遗传算法相结合的方法实现对订单的重组,大大降低了企业的生产成本。在此基础上,本文以金属粉末的生产为对象,从接收订单到订单审批到生产排产再到产品运输,构建了包含各生产阶段的订单管理系统,各流程通过订单管理系统统一管控,这给企业创造了高效处理业务以及高质量管理业务的条件,实现了企业的定制化生产及智能化管理。本文开发的面向金属粉末的智能制造订单管理系统,基于亚控公司的King Fusion3.5软件,采用B/S架构,为企业全流程的实时监控、可视化管理的实现、减少生产成本提供了良好的解决方案,同时也为企业实现定制化生产向智能制造转型打下了坚实基础。
服装定制数据管理与订单排产的优化算法研究
这是一篇关于服装定制,数据管理,订单排产,混合编程的论文, 主要内容为本文在服装定制数据管理与订单排产的优化算法研究中,主要针对服装定制企业书面化管理数据和传统人工排单的问题,围绕服装定制数据管理系统的设计实现与订单排产的优化算法模型进行了探讨。在服装定制数据管理系统的设计与实现方面,首先通过用例图对系统的需求进行了分析归纳,并对系统的整体架构、功能和数据库进行了设计;然后使用SSM框架、My SQL数据库,结合JSP页面以及其他相关开发技术对系统功能进行编程实现,同时努力做到了界面布局的科学合理、操作步骤的简单快捷、数据内容的一目了然;最后在此基础上对系统的各方面功能进行了测试,得出的测试结果符合预期,真正意义上实现了对人体测量数据和服装规格数据的线上管理,提高了服装定制企业数据管理的可靠性和安全性,优化了生产资源配置。在订单排产的优化算法模型方面,首先针对影响服装订单排产的相关因素,根据指标选取应具有的全面性、代表性和可行性特点,建立了一个由3个一级指标和8个二级指标构成的订单优先级评价体系;然后运用AHP-模糊综合评价法对订单优先级进行了详细分析,给出了订单排产的求解算法;最后根据服装定制数据管理系统的研发步骤,将该优化算法模型通过MATLAB和Java混合编程的方式引入到了系统模块中,实现了对客户订单的信息化管理和自动排产功能,减少了订单排产过程中的人为干预,使排产结果更为精确,且降低了时间成本,有效推动了服装生产的进程。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:代码工厂 ,原文地址:https://m.bishedaima.com/lunwen/53207.html