江森自控座椅生产成本估算系统设计与实现
这是一篇关于汽车零部件,成本估算,BOM模型,统一建模语言的论文, 主要内容为随着我国经济体制的发展,我国已经全面进入到市场经济时代,这就导致了我国各类企业所面临的竞争越来越激烈,其中,汽车行业也由原来的“成本决定售价”思维转换为“售价决定成本”,特别汽车零部件生产企业,越来越把产品成本预测以及成本控制,放在了提高企业竞争力的战略方案之首。基于BOM(Bill of Material)研究一个产品的成本组成,进而估算产品成本被认为是目前最为可行成本估算方法之一。因此本论文选择研究基于BOM的成本估算方法,设计并实现相应的江森公司汽车座椅生产成本估算系统。本论文在对成本管理和控制理论研究的基础上,从江森公司汽车座椅制造业的成本控制的现实需求入手,尝试研究了在产品研发设计阶段的成本估算方法。论文将产品BOM的思想引入到成本估算领域,以建立产品的BOM模型为基础,形成基于BOM的成本估算方法,该方法以较小的代价,较高的估算准确度,完成产品成本的事先估算,对于江森企业成本控制,生产决策具有重要的作用。另外本论文基于软件工程中面向对象的分析和设计方法,从业务流程、功能需求、用户需求、性能需求等角度完成了系统的需求分析,从框架、技术、功能、数据等角度完成系统的设计,最后基于J2EE技术实现成本估算系统。本文所设计开发的江森公司汽车座椅生产成本估算系统,可以满足江森公司汽车座椅生产工厂参数管理、成本BOM管理、成本估算、成本信息管理、系统管理等功能。设计者通过利用历史产品已有的成本数据和技术经验,对新旧产品不同之处进行调改,最后使用成本估算模型得出新产品的成本,从而有效地配合了江森公司汽车座椅新产品的成本管理。
多源复杂特征的电梯成本数据表达及其价格预测
这是一篇关于特征表达,层次聚类,数据知识表示,成本估算,机器学习的论文, 主要内容为电梯制造企业目前面临两方面的状况,第一电梯需求的多元化,定制化、个性化需求下的电梯成本计算繁琐,第二电梯企业业务多源数据利用价值低,转化困难。企业在应对不同客户个性化需求,需要实现快速成本计算与电梯报价赢取客户。本文以电梯服务订单历史数据集为研究对象,基于知识图谱的知识体系提出了层次聚类的数据表示方法,实现了原始业务数据到机器学习使用的数据集的转化,基于数据均衡和基于阈值的特征选择方法完成数据改善提升数据模型性能,基于动态规则的映射方法完成原始输入的快速模型预测。最后基于知识图谱技术架构和机器学习框架平台相结合,在Python和Pycharm等开发环境下,设计并实现了电梯成本预测系统,并且使用电梯成本的测试数据集对本系统的核心流程进行检验。本文具体工作和贡献如下:(1)基于知识图谱的知识体系完成电梯成本相关的实体属性抽取,完成电梯成本的最初原始数据集构建;基于知识图谱的知识技术体系,提出了基于层次聚类的数据表示方法,将原始数据表示成能够被机器学习算法识别和学习的数据。(2)基于Tensorflow机器学习框架,使用DNN神经网络算法构建出了电梯成本数据的数据模型,并且结合数据均衡和基于特征贡献度的阈值特征选择方法对数据进行优化,进而完成数据模型的性能提升;在预测阶段,提出了动态规则的数据映射方式,实现原始数据到模型输入的准确数据的转化。(3)基于知识图谱的架构技术体系,结合Python和Pycharm集成环境,以及DjangoWeb框架结合以上技术流程设计了电梯成本预测系统的架构,并实现了电梯成本估算系统。基于企业生产和服务相关的数据进行数据决策是目前互联网和工业界等研究的热点话题,本文通过电梯企业中服务部门中的数据进行数据属性构建,并对数据知识表示以及数据建模进行研究,并应用于智能服务数据预测和决策系统。通过Python数据处理库和Tensorflow机器学习平台,对原始电梯数据集进行数据表示和数据建模,结合Django-Web框架完成了电梯成本系统构建,可以实现数据、模型、预测的管理、预处理、训练、查看等可视化操作。该系统的服务和交互方式以及预测准确性可以极大地满足当前使用人员的需求。
多源复杂特征的电梯成本数据表达及其价格预测
这是一篇关于特征表达,层次聚类,数据知识表示,成本估算,机器学习的论文, 主要内容为电梯制造企业目前面临两方面的状况,第一电梯需求的多元化,定制化、个性化需求下的电梯成本计算繁琐,第二电梯企业业务多源数据利用价值低,转化困难。企业在应对不同客户个性化需求,需要实现快速成本计算与电梯报价赢取客户。本文以电梯服务订单历史数据集为研究对象,基于知识图谱的知识体系提出了层次聚类的数据表示方法,实现了原始业务数据到机器学习使用的数据集的转化,基于数据均衡和基于阈值的特征选择方法完成数据改善提升数据模型性能,基于动态规则的映射方法完成原始输入的快速模型预测。最后基于知识图谱技术架构和机器学习框架平台相结合,在Python和Pycharm等开发环境下,设计并实现了电梯成本预测系统,并且使用电梯成本的测试数据集对本系统的核心流程进行检验。本文具体工作和贡献如下:(1)基于知识图谱的知识体系完成电梯成本相关的实体属性抽取,完成电梯成本的最初原始数据集构建;基于知识图谱的知识技术体系,提出了基于层次聚类的数据表示方法,将原始数据表示成能够被机器学习算法识别和学习的数据。(2)基于Tensorflow机器学习框架,使用DNN神经网络算法构建出了电梯成本数据的数据模型,并且结合数据均衡和基于特征贡献度的阈值特征选择方法对数据进行优化,进而完成数据模型的性能提升;在预测阶段,提出了动态规则的数据映射方式,实现原始数据到模型输入的准确数据的转化。(3)基于知识图谱的架构技术体系,结合Python和Pycharm集成环境,以及DjangoWeb框架结合以上技术流程设计了电梯成本预测系统的架构,并实现了电梯成本估算系统。基于企业生产和服务相关的数据进行数据决策是目前互联网和工业界等研究的热点话题,本文通过电梯企业中服务部门中的数据进行数据属性构建,并对数据知识表示以及数据建模进行研究,并应用于智能服务数据预测和决策系统。通过Python数据处理库和Tensorflow机器学习平台,对原始电梯数据集进行数据表示和数据建模,结合Django-Web框架完成了电梯成本系统构建,可以实现数据、模型、预测的管理、预处理、训练、查看等可视化操作。该系统的服务和交互方式以及预测准确性可以极大地满足当前使用人员的需求。
多源复杂特征的电梯成本数据表达及其价格预测
这是一篇关于特征表达,层次聚类,数据知识表示,成本估算,机器学习的论文, 主要内容为电梯制造企业目前面临两方面的状况,第一电梯需求的多元化,定制化、个性化需求下的电梯成本计算繁琐,第二电梯企业业务多源数据利用价值低,转化困难。企业在应对不同客户个性化需求,需要实现快速成本计算与电梯报价赢取客户。本文以电梯服务订单历史数据集为研究对象,基于知识图谱的知识体系提出了层次聚类的数据表示方法,实现了原始业务数据到机器学习使用的数据集的转化,基于数据均衡和基于阈值的特征选择方法完成数据改善提升数据模型性能,基于动态规则的映射方法完成原始输入的快速模型预测。最后基于知识图谱技术架构和机器学习框架平台相结合,在Python和Pycharm等开发环境下,设计并实现了电梯成本预测系统,并且使用电梯成本的测试数据集对本系统的核心流程进行检验。本文具体工作和贡献如下:(1)基于知识图谱的知识体系完成电梯成本相关的实体属性抽取,完成电梯成本的最初原始数据集构建;基于知识图谱的知识技术体系,提出了基于层次聚类的数据表示方法,将原始数据表示成能够被机器学习算法识别和学习的数据。(2)基于Tensorflow机器学习框架,使用DNN神经网络算法构建出了电梯成本数据的数据模型,并且结合数据均衡和基于特征贡献度的阈值特征选择方法对数据进行优化,进而完成数据模型的性能提升;在预测阶段,提出了动态规则的数据映射方式,实现原始数据到模型输入的准确数据的转化。(3)基于知识图谱的架构技术体系,结合Python和Pycharm集成环境,以及DjangoWeb框架结合以上技术流程设计了电梯成本预测系统的架构,并实现了电梯成本估算系统。基于企业生产和服务相关的数据进行数据决策是目前互联网和工业界等研究的热点话题,本文通过电梯企业中服务部门中的数据进行数据属性构建,并对数据知识表示以及数据建模进行研究,并应用于智能服务数据预测和决策系统。通过Python数据处理库和Tensorflow机器学习平台,对原始电梯数据集进行数据表示和数据建模,结合Django-Web框架完成了电梯成本系统构建,可以实现数据、模型、预测的管理、预处理、训练、查看等可视化操作。该系统的服务和交互方式以及预测准确性可以极大地满足当前使用人员的需求。
江森自控座椅生产成本估算系统设计与实现
这是一篇关于汽车零部件,成本估算,BOM模型,统一建模语言的论文, 主要内容为随着我国经济体制的发展,我国已经全面进入到市场经济时代,这就导致了我国各类企业所面临的竞争越来越激烈,其中,汽车行业也由原来的“成本决定售价”思维转换为“售价决定成本”,特别汽车零部件生产企业,越来越把产品成本预测以及成本控制,放在了提高企业竞争力的战略方案之首。基于BOM(Bill of Material)研究一个产品的成本组成,进而估算产品成本被认为是目前最为可行成本估算方法之一。因此本论文选择研究基于BOM的成本估算方法,设计并实现相应的江森公司汽车座椅生产成本估算系统。本论文在对成本管理和控制理论研究的基础上,从江森公司汽车座椅制造业的成本控制的现实需求入手,尝试研究了在产品研发设计阶段的成本估算方法。论文将产品BOM的思想引入到成本估算领域,以建立产品的BOM模型为基础,形成基于BOM的成本估算方法,该方法以较小的代价,较高的估算准确度,完成产品成本的事先估算,对于江森企业成本控制,生产决策具有重要的作用。另外本论文基于软件工程中面向对象的分析和设计方法,从业务流程、功能需求、用户需求、性能需求等角度完成了系统的需求分析,从框架、技术、功能、数据等角度完成系统的设计,最后基于J2EE技术实现成本估算系统。本文所设计开发的江森公司汽车座椅生产成本估算系统,可以满足江森公司汽车座椅生产工厂参数管理、成本BOM管理、成本估算、成本信息管理、系统管理等功能。设计者通过利用历史产品已有的成本数据和技术经验,对新旧产品不同之处进行调改,最后使用成本估算模型得出新产品的成本,从而有效地配合了江森公司汽车座椅新产品的成本管理。
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