摘要：为了解决船舶制造企业管系定额工时测算效率低、误差大、难以指导生产计划编排及成本控制等问题,依据"设计、生产、管理、信息一体化"的思想,在深入分析管系设计数据特征的基础上,构建设计物量自动化抽取模型,并以管系定额工时标准体系为依据建立工时测算规则,运用知识库推理逻辑进行定额工时精确测算,最后通过系统研发与企业实际应用,验证抽取模型及测算方法的有效性。

摘要：为了实现船舶企业现代造船生产任务精细化控制管理,针对我国船舶企业任务派工存在的问题,提出基于任务派工的生产管理控制模式,分析了任务派工的集成模型,详细设计了标准化的任务包和派工单,详述了任务派工流程。开发了任务派工管理系统,并在某船舶企业实际应用中获得良好的效果,为船舶企业生产管理精细化控制提供了参考。

摘要：船舶制造企业是典型的大型单件小批制造企业,该类型企业的任务、资源、组织和计划均具有明显的多层次性。然而,由于船舶设计和制造过程的复杂性和多变性,使得造船企业生产计划比一般制造业更为困难。为此,首先提出面向船舶制造业的现代船舶工程分解结构体系,在此基础上构建多层次造船工程计划模型,并研究了多项目资源平衡问题。结合某船舶企业的实际情况,根据多层次生产计划模型,开发了面向船舶制造企业的多项目多层次生产计划与控制系统,对体系和模型的正确性和有效性进行了验证。

摘要：以船舶与海洋工程制造企业工时管理体系为研究对象,以构建数字化、集成化、智能化、标准化的工时管理信息系统为目标,对设计数据和实动工时进行深度挖掘,系统研究数据抽取规则、工时测算规则、工时修正方法及其与任务派工标准和结算标准等方面之间的关联规则,实现与设计数据的有效集成,完善和规范工时物量管理的业务流程和测算方法,有效帮助企业改进生产工艺、提高生产效率,显著提升企业核心竞争力。

摘要：基于大数据环境提出考虑误差修正的两阶段船舶中间产品装配工时预测模型。从船舶设计软件中提取中间产品装配工艺信息,建立反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)模型,实现装配工时的初步预测。采集对装配工时预测可能造成影响的外界因素大数据,建立基于极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的装配工时预测误差修正模型。两阶段预测结果相加得到装配工时预测值。实例验证该预测模型的有效性,可为船舶企业完善装配工时管理提供切实可行的解决思路。