网络图的使用

五、网络计划的优化
网络图的优化就是利用时差，不断改进网络计划的方法，达到工 期最短，资源利用最有效和费用最少的一种方法。 时差越大就表明机动时间就越多，优化的潜力就越大。 利用时差挖掘潜力，求得计划安排和资源分配的合理方案。
六、网络图的作用
制订详细的计划； 可以在计划阶段对方案进行仔细推敲，从而保证计划的严密性 ； 进入计划实施阶段后，对于情况的变化和计划的变更都可以做 出适当的调整； 能够具体而迅速地了解某项工作工期延误对总体工作的影响， 从而及早采取措施，计划规模越大，越能反映出该工具的作用 。
四、网络图中时间值的计算
TL=min{(TL(e)-TE(e-1,e)…}。
B 2
3 8.0 8.0
I 7 G
1 0.0 0.0
A 3
2 3.0 3.0
2 2
5 14.0 14.0
K 6
6 20.0 20.0
C 4
4 5.0 11.确定 总时差为零的工序是关键工序。
三、网络图绘制规则
网络图中每一项作业都应有自己的节点编号，编号从小到大，不 能重复。 网络图中不能出现闭环。即：箭头不能从一节点出发最后又回到 该节点。 相邻两个节点间只能有一项作业，即只能有一个箭头。 网络图中只能有一个起始点和一个终结点。 网络图绘制时，不能有缺口。否则就会出现多起点或多终点的现 象。 以上5条原则必须遵循，否则就不能应用网络图法正确的解决问题。 以上 条原则必须遵循，否则就不能应用网络图法正确的解决问题。 条原则必须遵循
四、网络图中时间值的计算
计算目的
★明确整个工程的工期。 ★确定关键线路，便于控制工程进度。（关键线路是由关键工序组成，又 称为主要矛盾线，其周期决定了整个作业进度的周期。） ★计算非关键工序的时差（完成工序的时间上有富裕，有机动时间。） 计算时差的目的在于合理安排和调度劳动力、机器设备、物流和时间等 的资源。
E
tL
时间，只是时间的一个“交接点”。其中TE表示最早开工时间，TL表 示最晚完工时间。 ★作业 网络图中作业活动用箭头 表示，箭头所指示的方向为作业前进方 向，箭头图上方的文字表示作业名称，箭条下发的数字表示作业活动所 需时间。 网络图中，还有一种虚作业，所谓“虚作业”，是指作业时间为零的一 种作业，以虚箭头 表示，它不占用时间，其作业是把先后的作 业连接起来，表明它们之间的先后逻辑关系，指明作业进行的方向。
11 11.0 11.0
检验 交货
12 12.0 12.0
基础 工程
2 2.0 2.0
框架 安装
9.0 9.0 3 6.0 6.0 8 8.0 9.0 9 8.0 9.0
内壁 油漆
10 10.0 11.0
7 7.0 9.0
二、网络图的组成
★节点
网络图中节点是表示某一项作业的开始或结束，在图中用 1 或 tE 1 tL 表示，也叫事件。节点不消耗能源，也不占用 t
●
节点时间的计算方法（根据网络图计算各序最早开工时间、最迟 开工时间、最早完工时间、最迟完工时间）
★计算节点最早开工时间值；节点1从零开始，最早开工时间为TE（1）=0 TE=max{(TE(0,1,…)+TE(0,1)…}。
★计算节点最迟完工时间。从最后一个节点开始依次反向逐一计算 。如：T(e)=X，T（e-1）=X-T（e，e-1)
新QC七大手法之网络图 七大手法之网络图
网络图的相关知识及应用
编写： 编写：田新晓 日期：2010年 日期：2010年7月6日
课程大纲
网络图的概念 网络图的组成 网络图的绘制 网络图中时间值的计算 网络图的优化 网络图的组成
一、网络图的概念
网络图又称网络计划技术，它是安排和编制最佳日程计划，有效 地实施进度管理的一种科学管理方法，其工具是箭头图，又称矢 线图。 网络图是把推进计划所必须的各项工作，按其时间顺序和从属 关系，用网络形式表示的一种“矢线图”。 一项任何或工程可以分解为许多作业，这些作业相互依赖、相互 制约，使用网络图可以把各项作业之间的这种依赖和制约关系清 晰地表示出来。 网络图能找出影响工程进度的关键和非关键因素，因而能进行统 筹协调，合理地利用资源，提高效率和经济效益。
二、网络图的组成
甘特图（日常计划与进度方面常使用）只能给出比较粗略的计划。 缺点：1、难以给出极详细的计划；2、在计划阶段不便于反复 推敲和思考；3、进入实施阶段后的情况变化与计划变更难以处 理；4、不能获得有关某项作业迟滞对整个计划影响的正确情报； 5、设计规模稍大即难以掌握计划全貌；6难以判断进度上的重点。
作业名称
基础工程 框架安装 外部装饰 外壁粉刷 内壁作业 排管工程 电线安装 设备安装 内壁油漆 内部粉刷 检验交货
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
二、网络图的组成
网络图是一张有向五环图，由节点、作业活动组成，如下图所示。
外壁 粉刷 内部 粉刷
4 8.0 10.0
5 9.0 11.0
6 1 0.0 0.0