生产计划与控制课程设计范文

生产计划与控制课程设计

摘要

生产计划与控制是生产管理的首要环节。它为计划期规定生产活动的目标和任务，包括计划期生产的产品品种、产量、质量和时间进度，以指导企业的生产工作按照经营目标的要求进行。

目前，发达国家的生产厂商已经基本实现了在全球范围内配置资源：零配件采购上实现了全球化和模块化;生产管理上采用“准时制生产技术”和“敏捷生产管理”等先进的管理方式。柔性生产计划是前沿的理念，它很好的解决了订单变动和生产计划之间的矛盾，帮助企业在日新月异的市场环境中低成本、高顾客满意度的运作。而我国工业的发展大部分还局限在国内，由于条件分割，即使是在国内也难以实现资源的优化配置;生产企业都有独立的生产体系，零部件工业存在多种标准体系和配套体系，生产的专业化水平较低；管理粗放、水平不高，缺乏先进的管理理念和手段。

面对如此多变的制造行业，许多管理者认识到生产计划与控制的重要性。另外，生产计划管理是现代企业生产中一项重要的生产要素，中小型制造企业，在短时间跳跃式发展中，生存让企业不得不重视短期效益。再生产计划管理中，长期性和预见性不足，缺少制度规范和科学的方法。随着进一步发展壮大，无法避免的出现一些问题开始困扰企业。

下面对一家生产模具的工厂进行现状报告整理分析，通过对历史数据分析并对下一年的需求进行预测，做出下一年的生产计划，以是生产更加条理化，高效。

关键词：生产计划与控制生产计划管理准时制生产敏捷生产柔性计划

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目录

摘要

第一章绪论 (1)

1.1 课题概述 (1)

1.1.1 研究内容 (1)

1.1.2 模具工作原理 (1)

1.1.3 模具零件明细表 (1)

1.1.4 模具总装配图 (1)

1.2 研究目的与意义 (2)

第二章市场需求预测 (3)

2.1 历史数据 (3)

2.2 需求预测 (3)

第三章生产工艺路线与生产方式 (5)

3.1 生产工艺路线 (5)

3.2 生产方式选择 (5)

3.2.1 均衡生产与市场匹配生产的比较 (5)

3.2.2 外协与加班生产方式比较 (6)

3.2.3 生产方式的选择 (6)

第四章综合生产计划与生产能力粗平衡 (8)

4.1 综合生产计划 (8)

4.2 生产能力粗平衡 (8)

第五章主生产计划 (9)

第六章制定MRP和CRP与生产能力精平衡 (10)

6.1 产品结构图 (10)

3

6.2 制定MRP (10)

6.3 制定CRP和生产能力精平衡 (15)

第七章编制零件工序卡 (17)

7.1 编制工序卡 (17)

7.2 编制装配工序卡 (18)

第八章小结 (20)

第九章参考文献 (21)

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第一章绪论

1.1 课题概述

1.1.1 研究内容

一家生产模具的工厂，为适应市场需求，使生产过程更加科学化、条理化，避免因来不及响应市场需求变化而带来的成本剧增，经营亏损，因此，对模具生产制定生产计划。

1.1.2 模具工作原理

首先由压力机带动模柄，模柄再带动上模座下行，上模座带着凸凹模下行，凸凹模与落料模继续下行，凸凹模继续下行，拉深凹将调料拉入凸凹模，完成拉深动作过程，再由顶杆带动压边圈拉制件顶出。

1.1.3 模具零件明细表

1

图1.1 1.1.4 模具总装配图

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1.2 研究目的与意义

①保证客户的订单产品顺利完成生产,按时出货,达成公司对客户的承诺.

②合理调动公司各项资源,降低消耗,节约成本,实现公司利益最大化。

3

第二章市场需求预测

2.1 历史数据

图2.1

2.2 需求预测

根据历史数据得知：市场需求量受季度影响很大，与季度关联度比较大，所以，可以将此预测建立为“季节时间模型”。并借助软件软件“POM LIBRARY”进行预测，导出结果如下：

PROBLEM NAME: MARKET FORECAST

-------------------------------------------------------------------

FORECAST

DEMAND -------------------------- ABSOLUTE

YEAR SEASON ACTUAL REGRESSION SEASONALIZED ERROR

1 1 10.000 18.67

2 9.859 0.141

1 2 19.000 19.065 18.912 0.088

1 3 25.000 19.458 25.840 0.840

1 4 22.000 19.851 22.868 0.868

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2 1 11.000 20.244 10.689 0.311

2 2 21.000 20.637 20.472 0.528

2 3 28.000 21.030 27.928 0.072

2 4 24.000 21.42

3 24.679 0.679

3 1 12.000 21.816 11.519 0.481

3 2 22.000 22.209 22.031 0.031

3 3 30.000 22.602 30.015 0.015

3 4 26.000 22.995 26.490 0.490

-------------------------------------------------------------------

DEMAND CONFIDENCE INTERVAL ( 90%)

YEAR SEASON FORECAST LOWER BOUND UPPER BOUND

4 1 12.349 11.821 12.876

4 2 23.591 22.599 24.582

4 3 32.103 30.776 33.430

4 4 28.301 27.150 29.452

REGRESSION EQUATION: Y = a + bX

WHERE: Y = DEMAND

X = TIME PERIOD

a = 18.2789

b = 0.3930

5