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| 內容簡介： |
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在精益生产和智能制造等先进制造环境下，实现零缺陷与无忧生产的前提是减少生产系统劣化，构建可预测的完美生产维护。本书从制造系统的市场竞争性的角度考虑生产维护问题，以优化企业整体盈利性为目标，研究了系统劣化模式下的生产维护决策问题。本书提出的基于企业整体效益*化和市场需求响应的生产维护决策思维对研究精益生产和智能制造等先进制造环境下的先进生产维护管理策略的应用有重要参考价值。
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| 關於作者： |
邵校，男，1988年生，湖北十堰市人，中山大学管理学博士，工学硕士。研究领域：先进制造系统生产维护决策与管理，下一代制造系统NMF（无人工厂）生产管理，复杂过程随机建模与优化，智能优化算法。受湖南省组织部选调，现为湖南省江华瑶族自治县科技扶贫干部。已在国内外杂志发表论文十余篇，出版著作一部。
陈志祥，男，1965年生，广西陆川县人，华中科技大学管理学博士，工学硕士。现为中山大学管理学院教授，博士生导师，研究方向：生产系统建模与优化、计算机辅助生产管理、先进制造系统管理、供应链管理、智能优化算法。主持国家自然科学基金项目、国家863CIMS课题、国家社科重点课题子课题等项目多项，出版著作近十部，在国内外杂志发表论文150多篇。曾任中山大学管理科学系主任，现任广东省高校管理科学与工程专业教学指导委员。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 研究背景与问题提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题提出
1.2 研究目的及研究意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 研究方法及技术路线
1.3.1 研究方法
1.3.2 技术路线
1.4 研究内容与本书结构
1.4.1 研究内容
1.4.2 本书结构
1.5 主要创新点
第2章 不完备制造系统生产维护决策文献综述
2.1 单级不完备制造系统生产维护决策研究
2.1.1 考虑产品库存问题的制造系统生产维护决策
2.1.2 考虑产品质量问题的制造系统生产维护决策
2.1.3 考虑生产批量问题的制造系统生产维护决策
2.1.4 基于系统年龄的制造系统生产维护决策
2.1.5 基于系统可靠性的制造系统生产维护决策
2.1.6 基于系统状态的制造系统生产维护决策
2.1.7 其他不完备单级制造系统生产维护决策
2.2 多级不完备制造系统生产维护决策研究
2.3 其他有关研究
2.4 文献评述
第3章 渐变式马尔可夫劣化模式下的生产维护决策
3.1 引言
3.2 问题描述、模型假设及符号说明
3.2.1 问题描述
3.2.2 模型假设
3.2.3 符号说明
3.3 模型建立
3.3.1 齐次的离散马尔可夫过程与纯生过程
3.3.2 渐变式劣化制造系统的纯生过程模型
3.3.3 运行时间、运行成本及毛利润分析
3.3.4 目标函数
3.4 模型求解
3.5 算例模拟及分析
3.5.1 计算结果
3.5.2 敏感度分析
3.6 管理启示
3.7 本章小结
第4章 突发性失效马尔可夫劣化模式下的生产维护决策
4.1 引言
4.2 问题描述、模型假设及符号说明
4.2.1 问题描述
4.2.2 模型假设
4.2.3 符号说明
4.3 模型建立
4.3.1 马尔可夫链
4.3.2 突发性失效制造系统的马尔可夫链模型
4.3.3 运行时间、运行成本及毛利润分析
4.3.4 目标函数
4.4 模型求解
4.5 算例模拟及分析
4.5.1 计算结果
4.5.2 敏感度分析
4.6 管理启示
4.7 本章小结
第5章 多级渐变式马尔可夫劣化模式下的生产维护决策
5.1 引言
5.2 问题描述、模型假设及符号说明
5.2.1 问题描述
5.2.2 模型假设
5.2.3 符号说明
5.3 模型建立
5.3.1 齐次马尔可夫链
5.3.2 二级渐变式劣化制造系统的齐次马尔可夫链模型
5.3.3 运行时间、运营成本及毛利润分析
5.3.4 目标函数
5.4 模型求解
5.5 算例模拟及分析
5.5.1 计算结果
5.5.2 敏感度分析
5.6 管理启示
5.7 本章小结
第6章 多级突发性失效马尔可夫劣化模式下的生产维护决策
6.1 引言
6.2 问题描述、模型假设及符号说明
6.2.1 问题描述
6.2.2 模型假设
6.2.3 符号说明
6.3 模型建立
6.3.1 马尔可夫更新过程与半马尔可夫过程
6.3.2 二级突发性失效制造系统的半马尔可夫链模型
6.3.3 各状态访问次数计算
6.3.4 运行时间、运行成本及毛利润分析
6.3.5 目标函数
6.4 模型求解
6.5 算例模拟及分析
6.5.1 计算结果
6.5.2 敏感度分析
6.6 管理启示
6.7 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 研究结论
7.2 主要贡献
7.3 研究展望
参考文献
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| 內容試閱：
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当今制造业面临两个重大转变（或者说两个革命），第一个是制造技术的转变（第四次工业革命的到来），也就是制造企业向工业4.0和智能制造的转变；第二个是商业模式的转变（商业模式革命）。互联网 商业模式的出现，改变了消费者行为，顾客驱动的商业模式C2B（Customer to Business）正在驱动制造模式从面向订单的MTO（Make-to-order）生产向顾客驱动的个性化定制制造CTM（Customer-to-make）模式转变。
工业4.0时代的制造系统是集成化、自动化、信息化、智能化高度结合的制造系统，这种制造系统通过互联工厂网络和物联网技术的数据传送，即时动态监控生产系统健康信息，保障在稳定一致的工作状态下生产高质量的产品，同时快速响应顾客个性化需求。为了实现工业4.0这种高鲁棒性和高柔性生产需求，学者提出工业4.0的无忧化生产（worry-free production）理念（Jay Lee,2016）。无忧化生产的前提是生产系统要建立一个可预测的完美生产维护。
生产维护是生产管理的基础性工作，传统的生产管理把生产维护当成后勤保障。世界级制造系统丰田公司的丰田生产方式（以后发展成精益生产），其经营核心的两个支柱准时化和自动化，其本质和精髓是实现双零零库存和零缺陷的制造目标。双零是一种完美的经营理念，要实现零缺陷的生产经营理念，生产系统也需要一个完美的生产维护策略。为此丰田公司推行全员生产维护的理念，把生产维护当成生产过程中一个系统性和全员性的工作，这是精益生产得以实现的保障。
在工业4.0的工厂中，精益生产理念和智能技术结合，将会使制造系统以更低的成本、更高的产品质量响应顾客需求。未来的制造系统是一种预测式生产系统，具有自省（Self-aware）和自我预测（Self-predict）的功能。面向工业4.0的智能预测式制造系统有以下优点（Jay Lee,2016）：第一，通过了解生产设备的实际状况，使维护工作在一个更加合适的时间进行，做到及时维护，降低运营成本。第二，最大限度提高设备的可用性和正常运行时间，提高运营效率。第三，系统衰退和设备状态可以和生产过程控制结合起来，以实现生产系统随时变化和产品质量稳定。
在线诊断和运营维护实时化是精益智能制造系统的核心功能，为此，生产维护决策就不是事后的事情，而是通过生产运营中系统状态的实时变化建立维护行动，这种基于系统运营状态特征的生产维护策略，就是一种预测生产维护策略。预测生产维护策略和传统的计划生产维护策略显著的不同在于，它是数据驱动和模型驱动的，根据生产系统实时运行状态数据，建立决策优化模型，做到维护实时和及时。本书提出系统劣化模式下的生产维护决策研究就是探索实现这个新的生产维护思想的管理技术手段。
为了响应面向工业4.0的制造系统智能化变革和顾客需求驱动的商业模式转变，探讨生产维护模式从计划生产维护向预测式集成生产维护模式的转变，本书基于制造系统的市场竞争性考虑生产维护问题，提出了以优化制造系统整体盈利性为目标，以马尔可夫随机过程理论为工具，考虑制造系统具有多种马尔可夫随机劣化模式下的生产维护决策。鉴于此，本书主要研究了产品市场需求随机的情况下产品合格率随系统劣化而衰减的劣化制造系统的生产维护决策问题，试图为理论研究人员及企业管理人员提供一定的理论参考与管理启示。
本书具体研究了四个问题渐变式马尔可夫劣化模式下制造系统的生产维护决策问题、突发性失效马尔可夫劣化模式下制造系统的生产维护决策问题、多级渐变式马尔可夫劣化模式下制造系统的生产维护决策问题以及多级突发性失效马尔可夫劣化模式下制造系统的生产维护决策问题。本书提出的基于企业综合效益最大化和市场需求响应的生产维护决策思维对研究先进制造环境下建立预测式集成生产维护管理策略有重要参考价值。
在理论上，传统的制造系统生产维护决策存在如下不足：①缺乏对企业整体利益的考虑，单纯从生产维护管理的后勤功能出发，没有将生产维护问题放在企业运营决策层面考虑，忽视了制造系统劣化对整个企业的影响；②没有考虑生产维护决策对生产计划运行、产品质量控制等运行成本和企业利润变化的影响，没有从企业整体利益的角度来优化生产维护决策，仅仅从维护成本最小化的角度去优化维护决策；③没有从市场需求响应的角度考虑生产维护问题，仅仅从企业内部的系统可靠性和经济性考虑，没有把生产维护决策和企业响应市场需求联系起来，优化生产维护决策。鉴于传统的生产维护决策的不足，本书用一种新的视角来研究生产维护决策问题，以优化企业整体利润为目标，以响应市场需求为出发点，考虑制造系统在多种劣化模式下的生产维护决策和优化。这种新视角和优化策略，把制造系统的生产维护决策放到企业运作的整体系统中考虑，是一个战略性的生产维护决策思维，具有创新性。
此外，当前的中外文献中缺少对多级制造系统的制造维护问题的研究。相对于单级制造系统而言，多级制造系统的劣化对整个企业制造水平的影响更大。每一个阶段的停机都会造成整体的停机。同时，无论哪一级制造系统劣化引起的产品质量问题，都会影响最终产品的质量。因此本书把单级的生产系统维护决策扩展到多级的生产系统维护决策，使理论上具有创新性。
在实践中，出于企业职能分工的原因，工厂在制订生产维护策略时缺乏整体思路。随着精益生产模式在企业的推广，工业4.0的应用和企业向智能制造方向转型，越来越多的企业推广精益生产理念，应用智能生产设备来组织生产，在这样的情况下，生产维护决策的整体性思维就变得非常重要了。生产维护不是简单地维持生产的正常、提高系统的可靠性那么简单。生产维护需要和企业的生产计划执行、产品质量控制，以及企业对市场需求的响应能力紧密联系起来，提供给生产运营管理决策者实时的生产设备的状态信息，以便更好地做出生产决策。特别是在工业4.0和智能制造等先进制造环境下，生产维护需要通过智能的信息监控系统，通过工业物联网技术，把生产计划执行信息、产品质量状态和企业对市场的响应效果结合起来，制订出能实时响应市场需求的、综合优化企业整体利益的生产维护计划，只有这样，生产维护计划才是一个有效计划。本书研究所构建的生产维护决策理论与方法，其出发点和目标就是为企业找到这种决策思维提供一个思路。基于这个思路，本书在生产维护决策的建模中把生产维护引起的相关成本质量成本、生产成本、库存成本、延迟交货成本等集成到决策模型中，构建了综合考虑制造系统多方面因素的生产维护策略决策模型，寻找能使企业综合效益（总利润）最大化，随机响应市场需求的生产维护计划，遏制或减缓生产系统劣化行为，提高企业经营的综合效益。因此实践上，本书的研究具有重要的管理启示。
本书研究工作在构思上和研究方法上都有一定的新颖性，它突破传统的生产维护决策的一般思路，把生产系统当成一个整体作为生产维护的对象，和一般地把设备当成维护对象不同。这种思想其实是从生产运作管理的整体出发看待生产维护，而不是从设备管理的角度看待生产维护，因此本书把系统科学的系统思想用到研究中，系统思想贯穿整个研究过程。
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