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基于KPI和神经网络的离散制造车间绩效评价的开题报告1.研究背景离散制造车间作为制造业的核心部门，其绩效评价一直是研究的重点。而传统的绩效评价方法往往是以年度为单位，通过统计一些指标来评价车间的整体绩效。这种方法存在的问题是比较麻烦，耗时耗力，且容易出现一些过程的问题而得不到及时解决。神经网络是一种模拟人类大脑的神经元行为的模型，广泛应用于各种问题的解决。目前，将神经网络应用于绩效评价的研究比较多，利用神经网络结合各种指标对绩效进行预测和评价的方法也已经逐渐被业界和学术界认可和采用。在此基础上，本研究计划通过神经网络结合关键绩效指标（KPI）方法在离散制造车间绩效的评价上进行研究，以提升车间绩效管理的效率和精度。2.研究目的（1）研究基于KPI和神经网络的离散制造车间绩效评价方法，并通过实验验证其可行性和优越性。（2）提高车间绩效管理的精度和效率，及时发现和解决生产过程中的问题和缺陷，减少各种损失，提高车间绩效和效益。3.研究内容（1）构建基于KPI的绩效指标体系。绩效指标是衡量业务或组织成果的数量和质量的标准，是进行绩效评价的基础，本研究将结合车间实际情况，构建适合离散制造车间的绩效指标体系。（2）开发神经网络模型。针对离散制造业车间绩效评价问题，本研究将设计适当的神经网络结构，利用数据挖掘技术构建车间绩效预测模型。（3）基于神经网络对车间绩效进行评价。将神经网络模型应用于实际的离散制造车间，以实现对车间绩效的实时、准确评价，帮助车间管理人员及时发现和解决问题，提高车间的整体绩效水平。4.研究意义（1）完善离散制造车间绩效评价方法，提高车间绩效管理水平。（2）建立实时的车间绩效管理系统，为车间的管理和决策提供科学依据和指导。（3）为企业提高产能、提高生产效率和质量、降低生产成本和企业运营成本提供重要支撑。5.研究方法本研究将采用实验研究法和案例分析法，通过构建实际车间的绩效评价模型，并进行实验和对比分析。通过建立实时车间绩效管理系统，对模型的有效性和可行性进行验证和检验。6.预期成果（1）建立基于KPI和神经网络的离散制造车间绩效评价模型。（2）研制实时车间绩效管理系统。（3）在实验车间进行评估，验证模型可行性和优越性。参考资料：[1]仇志刚,王教民.汽车生产线制造执行系统MES建模与实践[J].计算机集成制造系统,2013,(06):1413-1420.[2]刘慧,王力民,周宗镇.基于KPI的制造业生产过程绩效评价研究[J].工业工程与管理,2019,24(05):36-43

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