简介:为了有效配备人员资源以提高订单式生产(Make-To-Order,MTO)企业的产能与效率,根据"学习曲线"原理,建立了学习率与不合格率之间的函数关系。在此基础上,以降低产品不合格率和生产成本作为生产优化目标,考虑员工学习曲线对不合格率的动态作用特征,构建了基于"学习曲线"原理的投产量数学模型。通过不合格率服从均匀分布对该数学模型进行分析,得到:最优投产量随着需求量和欠产再投产准备费用的增加而增加,随着产品不合格单位处理成本增加而减少。以某铝业生产某种产品为例,具体分析了投产量数学模型的求解过程,得到工人学习率的提高降低了投产量和企业的投产期望成本。所提出的不合格率均匀分布基于"学习曲线"原理的投产量数学模型和数学分析求导方法对求解投产量问题是可行和有效的。
简介:介绍由中国科学技术大学统计物理复杂系统研究组、上海理工大学复杂系统科学研究中心、电子科技大学互联网研究中心和瑞士弗里堡大学物理系所组成的研究团队在国家自然科学基金项目:基于复杂网络的复杂系统动力学及统计行为的研究;动态评价网络的统计分析与信息挖掘;人类行为的动力学和统计力学研究及重大研究计划支持下所完成的关于推荐系统、信息挖掘及基于互联网的信息物理研究方面的工作和研究进展。