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1.
面对日益增加的需求不确定性及激烈的市场竞争,SERU (赛汝)生产方式应运而生,并广泛应用于日本电子装配制造企业.国内一些制造装配业正尝试将传统的流水线转化为SERU装配方式,简称LINE-SERU转化.一些文献报道了日本企业实施LINE-SERU转化的效果,而学术界对国内企业实施SERU装配方式的生产组织与运行效率缺乏理论分析和标杆分析.本文以国内某医疗器械装配企业实施LINE-SERU转化为例,通过理论分析和数据分析,系统地讨论了国内企业实施LINE-SERU转化的背景、过程、影响因素及生产组织形态,从多维度比较分析了改善效果及原因;总结了国内企业与日本企业在SERU系统的构建方式、布局形态和企业文化等方面的差异.研究发现,中国企业处于LINE-SERU转化的初期,SERU系统具有其独特的组织形式,在提高生产效率、缩短生产周期、减少在制品数量、精简作业人数和降低次品率等方面均有显著提升,但改善效果不同于日本企业.建议国内企业依据其人力资源特征构建SERU系统、优化单元布局、培育以人为本的企业文化,以提高系统柔性和改善效率. 相似文献
2.
外秦淮河武定门闸上游偏流淤积成因及流态改善措施 总被引:1,自引:0,他引:1
针对南京市外秦淮河武定门闸上游偏流易淤问题,建立物理模型试验,结合实测资料和理论分析,对闸上游河道淤积成因进行了深入分析,并提出增建导流墙对闸前河道流态改善的措施。研究结果表明:受闸上游弯道影响形成偏流,闸前河道两侧产生左大右小两个明显回流区,导致左侧河床较右侧淤积明显;水闸常年运行,大部分时间闸前河道水流动力较弱,易形成缓流淤积。通过闸前设置导流墙,可以改变闸前河道流态,使左右两侧回流区范围显著减小。 相似文献
3.
4.
混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的Kriging代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值.为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点.为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题.实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果. 相似文献
5.
计算机硬件实验是计算机专业重要的教学环节。本文针对实验平台在计算机硬件教学中存在实验模式单一、实验项目固定,集中于理论知识的验证,忽视学生基本能力培养等问题,探讨解决这些问题的思路,即在硬件基础实验教学中,让学生自制实验设备,掌握实验技能;在专业硬件实验中,采用模块化设计,拓宽应用范围,达到理论和实践相结合的目的。这些方法的使用,可以充分激发学生的主动性和创造性,达到良好的教学效果。 相似文献
6.
7.
采用计算流体动力学(CFD)模拟,研究3个医药洁净室的气流流型及颗粒物浓度.采用标准k-ε双方程模型,通过模拟颗粒物在洁净室的分布,分析合理的污染物散发位置及散发比例.对比参考发尘量下的结果与实测数据的差异,根据实测数据确定污染散发量,通过试验不同的单位容积发尘量,计算对应的洁净度,得到与实测数据吻合最好的单位容积发尘量.在单位容积发尘量为1 000pc·(m3·min)-1计算条件下,各房间的模拟结果与实测数据数值比较吻合,且经CFD预测的3个房间的洁净度变化趋势与实测一致. 相似文献
8.
为了利用眼部特征进行准确的视线估计,提出了一种基于样本扩充和改进Lasso回归的方法,建立眼部特征与视线之间的映射关系.通过对小样本评分得到优质样本,进而完成样本扩充,利用改进的Lasso回归得到准确的视线估计模型.该方法对标定过程中的眨眼等干扰具有鲁棒性,受干扰后仍可保持相对较高的视线估计准确度.实验结果表明:标定过程无干扰,该方法视线估计准确度比传统方法提高11.25%;标定数据加入6.67%异常数据,该方法视线估计准确度比传统方法提高22.62%. 相似文献
9.
针对高铁制动机维修难、维修成本高等问题,建立了周期性预防维修优化模型。首先,基于可靠性理论,以最低成本为目标函数,引入改善因子来描述故障率演化规则;其次,以故障率服从威布尔分布为例,并用Matlab工具进行求解,求得设备最佳预防性维修次数,以及可靠度与成本、可靠度与改善因子间的关系;最终通过算法编程得出的结果验证了该模型在实际中的有效性。 相似文献
10.
针对传统GM(1,1)模型在处理浮动较大数据时精度不高的问题,提出了一种基于背景值优化和残差改进的动态GM(1,1)模型。利用复化Simpson3/8求积公式取代传统的算数均值计算模式,再通过原始序列的新陈代谢来实现模型的动态更新,在此基础上联立残差GM(1,1)模型,得到改进后的GM(1,1)模型。结合某地铁深基坑沉降观测数据,并对比于传统GM(1,1)模型的预测结果,发现提出的改进后GM(1,1)模型具有更高的精度和更好的适用性。 相似文献