• 不完备生产和多种维护策略下的生产批量决策与优化
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不完备生产和多种维护策略下的生产批量决策与优化

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6.25 九五品

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北京昌平
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作者陈志祥 著;赖新峰

出版社经济管理出版社

出版时间2018-06

版次1

装帧其他

货号C45

上书时间2018-12-04

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品相描述:九五品
图书标准信息
  • 作者 陈志祥 著;赖新峰
  • 出版社 经济管理出版社
  • 出版时间 2018-06
  • 版次 1
  • ISBN 9787509656471
  • 定价 68.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 200页
  • 字数 218千字
【内容简介】
  生产批量是制造企业生产管理的一个核心概念,经济生产批量模型是生产管理理论中的一个重要内容,传统的经济生产批量模型是建立在完备的生产条件下的理想理论模型。

  《不完备生产和多种维护策略下的生产批量决策与优化》在企业生产设备不完备的条件下,对传统的经济生产批量决策模型进行扩展性研究,提出了针对不同维护策略下的经济生产批量决策模型,解决了不完备生产和维护策略下的联合优化问题,为企业制定经济生产批量决策提供理论参考。

  《不完备生产和多种维护策略下的生产批量决策与优化》不仅具有重要的理论价值,相关的管理启示对实践也具有重要的指导意义。

  《不完备生产和多种维护策略下的生产批量决策与优化》适合对生产运作管理理论感兴趣的管理相关专业,如管理科学、工业工程、企业管理等专业的硕士研究生和博士研究生,以及其他相关科研工作者阅读。
【作者简介】
  赖新峰,男,江西财经大学信息管理学院教师,中山大学管理科学与工程专业博士。参加过多项国家和省市纵向课题研究,在国内外学术杂志发表多篇研究论文。

  

  陈志祥,男,中山大学管理学院教授,博士生导师。曾任管理科学系主任,是生产运作管理校级精品课程建设负责人。主持国家自然科学基金、国家“863”计划等多项课题,出版《生产运作管理》《供应链管理》等教材和著作多部,在国内外学术杂志发表论文150多篇。
【目录】
第1章 绪论

1.1 研究背景与问题的提出

1.1.1 研究背景

1.1.2 问题的提出

1.2 研究目的与意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 研究方法与技术路线

1.3.1 研究方法

1.3.2 技术路线

1.4 研究的内容与本书结构

1.4.1 研究内容

1.4.2 本书结构

1.5 主要创新点

1.5.1 创新点一:提出了设备不完备与定期维护策略下的生产批量决策模型

1.5.2 创新点二:构建了设备可靠性退化与条件维护策略下的生产批量决策模型

1.5.3 创新点三:提出了生产率弱化与应急维护策略下的生产批量决策模型

1.5.4 创新点四:构建设备不完备与混合维护策略下的生产批量决策模型

第2章 文献综述

2.1 设备维护策略研究文献

2.1.1 定期维护策略

2.1.2 条件维护策略

2.1.3 应急维护策略

2.1.4 混合维护策略

2.2 不同维护策略下的生产批量研究文献

2.2.1 定期维护策略下的生产批量研究

2.2.2 条件维护策略下的生产批量研究

2.2.3 应急维护策略下的生产批量研究

2.2.4 混合维护策略下的生产批量研究

2.3 文献点评

第3章 定期维护策略下的生产批量决策

3.1 引言

3.2 符号说明及模型假设

3.3 模型建立

3.3.1 模型Ⅰ的建立及求解

3.3.2 模型Ⅱ的建立及求解

3.4 数值计算

3.4.1 模型Ⅰ的数值计算分析

3.4.2 模型Ⅰ的敏感性分析

3.4.3 模型Ⅱ的数值计算分析

3.4.4 模型Ⅱ的敏感性分析

3.5 本章小结

第4章 条件维护策略下的生产批量决策

4.1 引言

4.2 符号说明及模型假设

4.3 模型建立

4.4 数值计算

4.4.1 最优解求解

4.4.2 敏感性分析

4.5 本章小结

第5章 应急维护策略下的生产批量决策

5.1 引言

5.2 符号说明及模型假设

5.3 模型建立

5.3.1 模型Ⅰ的建立

5.3.2 模型Ⅱ的建立

5.3.3 模型Ⅰ中设备状态变化时间满足指数分布的情况

5.3.4 模型Ⅱ中状态变化时间和故障修理时间均满足指数分布的情况

5.4 数值计算

5.4.1 模型Ⅰ的数值计算分析

5.4.2 模型Ⅰ的敏感性分析

5.4.3 模型Ⅱ的数值计算分析

5.4.4 模型Ⅱ的敏感性分析

5.5 本章小结

第6章 混合维护策略下的生产批量决策

6.1 引言

6.2 符号说明及模型假设

6.3 模型建立

6.3.1 模型的建立

6.3.2 状态变化、停机故障及修理时间均满足指数分布下的模型求解

6.4 数值计算

6.4.1 最优解求解

6.4.2 敏感性分析

6.5 本章小结

第7章 结论与展望

7.1 研究结论

7.2 研究展望

参考文献
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