MRPⅡ系统中关于销售预测与MRP算法的研究

摘要

在企业的成长过程中，受到信息化迅速发展和生产规模不断增大的影响，企业再也不能依靠手工和经验来进行生产管理，而需要一种信息化的科学的管理手段，MRPⅡ系统正是为了满足企业的这种需要而诞生的。经过几十年的发展，MRPⅡ系统已经为企业提供了一种比较完善的管理思想和科学的处理逻辑，在企业的现代化管理中显示了重要的作用。
　　 销售预测和MRP（物料需求计划）是MRPⅡ系统中两个重要的模块，它们的算法设计是MRPⅡ系统的需要解决的关键性问题，一种好的通用强的算法对于MRPⅡ系统的成功有着至关重要的作用。本文完成的任务是研究MRPⅡ系统中销售预测和MRP两个模块的算法设计方法，最后给出了比较完善并能适应于企业实际应用的算法。
　　 第一章引言部分介绍了MRPⅡ系统的基本知识，详细介绍了其中的销售预测模块和MRP模块，最后介绍了本文的主要工作和意义。
　　 第二章中通过BP神经网络模型和遗传学习算法来实现销售预测的算法，分别设计了BP神经网络的遗传学习算法中每个步骤，最后通过实例详细设计了基于遗传神经网络的按单生产型企业的销售预测算法。
　　 第三章中建立了MRP算法的基本模型，分析了其中的每个步骤中需要考虑的影响因素，分别设计了每种影响因素的计算逻辑和实现方式，最后设计出了考虑多种因素的MRP算法。
　　 第四章结论部分对本文设计的销售预测算法和MRP算法进行了总结，分别对两个算法进行了评价并给出了它们的局限性。

目录

文摘

英文文摘

第一章 引言

1.1 MRPⅡ系统介绍

1.1.1 MRPⅡ简介

1.1.2 MRPⅡ系统的主要模块

1.1.3 销售预测的重要性

1.1.4 MRP-MRPⅡ系统的核心

1.2 本文的主要工作和意义

第二章 基于遗传神经网络的销售预测算法

2.1 预测的技法和过程

2.1.1 预测的技法

2.1.2 预测的过程

2.2 BP神经网络模型

2.2.1 神经网络介绍

2.2.2 神经网络模型和学习方式

2.2.3 BP神经网络模型

2.3 BP神经网络的遗传学习算法

2.3.1 遗传算法简介

2.3.2 遗传算法描述

2.3.3 BP神经网络遗传学习算法设计

2.4 遗传神经网络的销售预测算法实例

2.4.1 确定输入输出数据

2.4.2 确定网络结构

2.4.3 算法设计

2.4.4 程序设计和运行结果

第三章 考虑多种因素的MRP算法设计

3.1 MRP基本模型

3.2 MRP考虑因素

3.2.1 物料计算方式

3.2.2 销售订单消耗预测

3.2.3 MRP计算顺序-物料低层码算法

3.2.4 物料净需求算法

3.2.5 订货日期算法

3.2.6 订货策略算法

3.2.7 替代物料

3.2.8 虚拟物料

3.2.9 物料订货方式

3.3 MRP算法设计

3.4 MRP算法实例

3.4.1 实例描述

3.4.2 程序运行结果

第四章 结论

参考文献

致谢

附录