【摘 要】
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针对作业车间管理层面的瓶颈识别,从制造系统复杂性与复杂网络相结合这一全新视角,提出基于网络特性的制造瓶颈识别方法。根据设备工装、工艺路线、物流路径和产品配置等多层
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针对作业车间管理层面的瓶颈识别,从制造系统复杂性与复杂网络相结合这一全新视角,提出基于网络特性的制造瓶颈识别方法。根据设备工装、工艺路线、物流路径和产品配置等多层次生产数据,建立了作业车间网络模型。对瓶颈内涵进行了扩充,提出基于网络瓶颈效率矩阵的瓶颈识别算法。综合考虑了网络结构、网络传播机制及节点自身特性的影响,利用节点的制造负载和节点间的网络瓶颈效率矩阵表征节点的瓶颈程度,克服了其他算法中瓶颈节点识别只依赖于邻接节点的不足。通过对某机电产品企业车间生产瓶颈的动态监控和预测,验证了该瓶颈识别方法的有效性和
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2014年4月25日，血清肿瘤标志物改善甲状腺癌管理的多学科诊治论坛在武汉召开，中华医学会内分泌学分会主任委员滕卫平教授与中国抗癌协会头颈肿瘤外科专业委员会常委吴毅教授担