凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 说明: Lingo版本:                            某工厂明年根据合同,每个季度末向销售公司提供产品,有关信息如下表.若当季生产的产品过多,季末有积余,则一个季度每积压一吨产品需支付存贮费O.2万元.现该厂考虑明年的最佳生产方案,使该厂在完成合同的情况下,全年的生产费用最低.试建立模型. 季度j 生产能力aj(吨) 生产成本dj (万元/吨) 需求量bj(吨)     1    

高级计划系统(APS)作为ERP和MES的补充,用于协调物流.开发瓶颈资源和保证交货日期. APS包括需求和供应计划.运输和生产计划排程等各种供应链计划模块,本文主要介绍APS中生产计划排程模块的基本原理. 01.决策状况描述 生产计划排程的目的是为车间生成一个详细的短期生产计划. 排产计划指明了计划范围内的每一个定单在所需资源上的加工开始时间和结束时间,也即指出了在给定资源上定单的加工工序.排产计划可以通过直观的甘特图形式给出. 排产计划的计划间隔可以从一天到几周,取决于具体的工业生产部门.合

传统的MPS主生产计划和MRP物料需求计划的方式,已很难适应按需生产环境,很多企业正在转向按需生产环境,按需生产的最大的挑战是模拟计算CTP可以承诺交期.准时交货和应对不确定的插单等变化.不仅需要订单需求直接进入优先约束优化的计划排程的物料和能力系统,还要和供应商互动供应信息. 基于无限约束的.提前期预定的MPS/MRP很难适应面向订单的多品种小批量的生产模式,在实践中,我们不能因为中国企业管理基础薄弱或国外.国内的权威专家的早期言论而对传统的MPS/MRP缺陷熟视无睹,MRP理论大致具有如下1

一.线束行业生产现状 (1)产品种类以及标准繁多,生产计划难协调 线束行业的生产,虽然原材料不多,但线束产品却多达几万种.一般线束企业,虽然不是每个月都生产数万种产品,但每月生产的产品品种在300种以上,且每月在不停地变化.同时,由于企业要适应市场的变化,就需要根据市场的要求,来调整生产标准,从而导致同一种规格的产品,经常存在好几种标准.以上特点,给线束行业的生产计划管理带来了麻烦,客观上加重了企业计划管理的复杂性,也给企业的成本管理造成了相当大的困难. (2)客户需求多样化,生产订单变更频繁

什么是APS高级计划排程(生产计划排产)系统? APS高级计划排程(高级计划排产)系统主要解决“在有限产能条件下,交期产能精确预测.工序生产与物料供应最优详细计划”的问题.APS高级计划排程(高级计划排产)系统制定合理优 化的详细生产计划,并且还可以将实绩与计划结合,接收MES制造执行系统或者其他工序完工反馈信息,从而彻底解决工序生产计划与物料需求计划难做的问题.APS高级计划排程(高级计划排产)系统是企业实施JIT精益制造系统的最有效工具. 主流的APS高级计划排程(生产计划排产)系统主要功能

一.行业现状如想了解一下目前现状,去考察一下上了ERP的企业,会发现一个有趣的现象该企业无论ERP软件搞得如何如火如荼,似乎都与生产调度人员无关. 车间里或者生产线上的生产作业计划.生产过程的调度和管理仍然是在用最初最原始的那种老方式多数时候是经验,有时候是感觉在起作用,加上少量的以EXCELL为工具的报表运算,虽老虽笨但是有效.ERP功能再强管得再宽似乎也管不到这里.结果,表面风风火火的ERP与企业最关键的运转过程发生了断层,从这个断层衍生出来的一大堆问题成为众家ERP难解之死结.最突出的一个

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知识点 旅行商问题的线性规划模型旅行商问题的+Leapms模型及CPLEX求解C++调用+Leapms 旅行商问题 旅行商问题是一个重要的NP-难问题.一个旅行商人目前在城市1,他必须对其余n-1个城市访问且仅访问一次而后回到城市1,请规 划其最短的循环路线. 旅行商问题的建模 设城市i,j之间的距离为D[i][j],又设0-1变量x[i][j]表示从城市i到城市j的道路是否在循环路线上.于是旅行商问题的目标可以被写成: min sum{i=1,...,n;j=1,...,n;i<>j}(D[

本人本身是一个码农,已经服务了共和国各项事业(好像是说得有点漂,没办法段子看多了)大约一半工作时候了(按60岁退休的话),从一线的小码农,到现在成了老农,出产了不少或优或劣的各种码,几乎啥都做过.近几年慢慢沉淀到制造业信息化方面,主要是APS在生产计划方面的应用,APS - Advance Planning and Scheduling. 高级计划与排程:其实也就是做计划,只不过使用了一些优化算法,另计划的质量更高一些.从最开始被调去做ERP数据适配APS项目实施,到现在自己在为公司开发排产引擎

目录 相关知识点 LP线性规划问题 MIP混合整数规划 MIP的Python实现(Ortool库) assert MIP的Python实现(docplex库) 相关知识点 LP线性规划问题 Linear Problem [百度百科]:研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法. 学过运筹学的小伙伴,可以看这个LP问题的标准型来回顾一下: 不太熟悉的朋友可以看这个例题,再结合上面的标准型,来感受一下: MIP混合整数规划 Mixed Integar Planing 混合整数规划是LP

Pytorch线性规划模型 学习笔记(一) Pytorch视频学习资料参考:<PyTorch深度学习实践>完结合集 Pytorch搭建神经网络的四大部分 1. 准备数据 Prepare dataset 准备数据包括数据的读取加载并转换为torch框架下识别的tensor格式,注意数据的dtype为float32格式 2. 设计模型 Design model using class 网络的基本框架部分,包括自定义的网络layer结构,注意维度的变换要一致,另外,该类中还应包括forward部分

P1891学姐的逛街计划 描述 doc 最近太忙了, 每天都有课. 这不怕, doc 可以请假不去上课.偏偏学校又有规定, 任意连续 n 天中, 不得请假超过 k 天. doc 很忧伤, 因为他还要陪学姐去逛街呢. 后来, doc发现, 如果自己哪一天智商更高一些, 陪学姐逛街会得到更多的好感度.现在 doc 决定做一个实验来验证自己的猜想, 他拜托 小岛 预测出了 自己 未来 3n 天中, 每一天的智商.doc 希望在之后的 3n 天中选出一些日子来陪学姐逛街, 要求在不违反校规的情况下, 陪

1. 准备预训练好的模型 TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件 data 文件是训练好的参数值,meta 文件是定义的神经网络图,checkpoint 文件是所有模型的保存路径,如下所示,为简单起见只保留了一个模型. model_checkpoint_path: "/home/senius/python/c_python/test/model-40" all_model_checkpoint_paths: "/home/senius/python/c_py

我用 python 写了一些脚本,有一些是爬虫脚本,比如爬取知乎特定话题的热门问题,有一些是定期的统计分析脚本,输出统计结果到文档中.之前我都是手动执行这些脚本,现在我希望如何这些脚本能自动定时执行.那么,windows 10 操作系统如何定时自动执行 python 脚本? 我的设备是 windows 10操作系统,自带的"计划任务"可以满足我的需求,具体操作步骤,整理如下. 步骤1:打开 "计算机管理" 界面 点击电脑左下角的windows图标,或者键盘的wind

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以

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在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

知识点 拓扑排序 拓扑排序的+Leapms模型 无圈有向图 一个图G(V,E), 如果边有向且不存在回路,则为无圈有向图.在无圈有向图上可以定义拓扑排序.下图是一个无圈有向图的例子. 拓扑排序 给定一个无圈有向图G(V,E),对其顶点集合V中的元素进行排序,使得对任何两个顶点v1,v2,如果(v1,v2)是图上的一条边,则在排序中v1优先于v2. 拓扑排序的+Leapms模型 对图G(V,E)中的边的表示可以用其起始边和终止边表示,对第k条边,其起始定点使用函数alpha[k]表示,其终止顶点用

         刚接触自动化测试,由于没有编程语言的基础,是搞不懂代码里面的函数.封装.包以及其他概念,只是了解字符串.数组.元组及字典这种最基本的名词,更不懂自动化测试框架了.          在我这种外门汉的角度来看,代码不就是一页word文件写进去,从头执行到尾吗?其实不然,代码可不止一页word,很多页啊.         看着虫师的书籍学习自动化测试,边看边敲还是会忘记,想想还是做做笔记比较合宜.这篇笔记来粗略记下学习自动化测试的几种模型,可能再之后回来看会有特别的感受,先这样记着

SI模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import smallworld as sw #邻接矩阵 a = sw.a # 感染率 beta = sw.beta #初始患者 origin = sw.origin def si_(a, beta, origin): #总人数 n = a.shape[0] #控制符 judge = 1 #未感染人群 s = np.arange(n) s = np.delete(s, origin)