网络化制造环境下供应链库存优化控制研究

1 网络化制造基础1.1 网络化制造的概念和内涵1.2 网络化制造系统的结构和功能1.3 网络化制造资源集成1.4 网络化制造的关键技术1.5 网络化制造的研究现状及发展趋势1.5.1 网络化制造的研究现状1.5.2 网络化制造的发展趋势1.6 面向产品全生命周期的网络化集成制造系统 2 供应链管理基础2.1 供应链与供应链管理的概念2.1.1 供应链的概念2.1.2 供应链管理的概念2.2 供应链管理的发展阶段及其应用中存在的问题2.2.1 供应链管理的发展阶段2.2.2 供应链管理应用中存在的问题2.3 供应链优化控制研究现状2.3.1 库存控制2.3.2 信息传递2.3.3 协调控制2.3.4 全球供应链2.3.5 供应链合作伙伴关系2.3.6 绿色供应链2.3.7 选址与生产分销计划2.3.8 委托与代理2.3.9 集成供应链2.3.10 电子商务供应链2.4 供应链优化控制研究的技术手段2.4.1 供应链系统的建模技术2.4.2 仿真优化技术2.5 本书研究的背景及意义2.5.1 本书研究的背景2.5.2 理论与现实意义 3 生产物流系统内涵3.1 生产物流系统基本概念3.2 生产物流系统的管理运作模式3.2.1 基于MRP、MRPⅡ和ERP的生产物流系统管理运作模式3.2.2 基于JIT的生产物流系统管理运作模式3.2.3 基于TOC的生产物流系统管理运作模式3.3 生产物流系统建模3.4 控制理论在生产物流系统中的应用3.4.1 随机控制理论3.4.2 前馈和反馈结合为一体的控制系统 4 串行生产物流系统在制品库存的控制模型4.1 在制品库存简介4.1.1 在制品库存的定义4.1.2 在制品库存控制的作用4.1.3 在制品库存控制模式4.2 串行生产物流系统在制品库存控制分析4.2.1 传递函数概述4.2.2 串行生产物流系统中传递函数的研究4.3 串行生产物流系统在制品库存模型的建立4.3.1 在制品库存控制模型4.3.2 串行生产物流系统的控制模型分析 5 基于改进遗传算法的在制品库存PID控制技术5.1 PID控制器概述5.1.1 PID控制器原理5.1.2 数字PID5.2 遗传算法基本理论5.2.1 遗传算法定义5.2.2 遗传算法的运算过程5.3 PID控制器参数的整定5.3.1 改进遗传算法5.3.2 改进遗传算法对PID控制器参数的优化整定5.4 串行生产物流系统在制品库存PID控制模型 6 基于P1D控制的串行生产物流系统在制品库存控制 6.1 MATLAB和Simulink简介6.1.1 MATLAB简介6.1.2 Simulink简介6.2 在制品库存的Simulink仿真实现6.2.1 串行生产物流系统在制品库存控制的阶跃分析6.2.2 串行生产物流系统在制品库存控制的锯齿响应分析6.2.3 串行生产物流系统在制品库存控制的正态响应分析6.2.4 Simulink仿真结果分析6.3 基于PID控制的在制品库存Simu]ink仿真实现6.3.1 基于PID控制的在制品库存阶跃响应分析6.3.2 基于PID控制的在制品库存锯齿响应分析6.3.3 基于PID控制的在制品库存正态响应分析6.3.4 PID控制器仿真结果分析 7 基于MVC和MPC的供应链系统库存优化控制7.1 利用MVC优化供应链动态库存7.1.1 *小方差控制基本原理7.1.2 基本动态模型7.1.3 控制策略7.1.4 仿真分析7.2 利用模型预测控制方法优化供应链库存7.2.1 问题的描述7.2.2 模型预测控制方法介绍7.2.3 模型预测控制在供应链管理中的应用7.2.4 应用实例分析7.3 利用分布式MPC方法预测供应链库存7.3.1 问题的描述7.3.2 分布式模型预测控制7.3.3 应用实例分析 参考文献