第一章绪论
1.1研究背景和意义
自改革开放以来，中国的模具工业取得了长足的发展，随着社会的迅速发展，模具应用领域的不代写行政管理毕业论文断扩大，对模具制造工业的发展提供了极大的动力，也对其产品提出了越来越高的要求。据权威数据统计，中国的模具制造工业的增长速度一直高达15%左右。模具作为工业生产中的基础工艺装备，作为一种高附加值的高精密型产品，其技术水平的高低己经成为衡量一个国家制造业水平的重要标志。模具市场的全球一体化是当今模具制造工业的主要的特征之一，模具的生产商和购买商遍布全世界，模具制造工业的全球一体化发展使得生产工艺简单、生产技术落后的模具加工企业开始向低技术水平的发展中国家迁移。而发达国家的模具生产企业则处于生产高水准上。模具制造企业直面全球化的市场竞争，不得不运用各种方法与途径加快生产进度、简化生产工序，使模具的生产周期进一歩缩短。罗百辉有指出，模具企业如果再不抓管理，就会发展不下去了，这已经成为制约模具企业发展的瓶頸问题。在模具制造过程管理中，备件管理一直被众多模具制经管毕业论文代写造企业忽略，庞大的备件库存产生了一连串的问题，如人员、场地、损耗等，有效的控制备件库存就成了一个急需解决的问题。备件的高库存、高缺货成本以及需求难以预测等特点，使得备件库存的管理和控制变得困难重重。为此，研究出一套适合模具制造企业备件库存的控制方法变得尤为重要，有助于企业在库存模块中定制出更适合企业实际的库存控制功能。为企业备件的合理控制提供科学有效的决策依据，达到优化企业资源配置、降低企业生产经营成本的最终目的.
第二章模具制造企业库存备件管理硏究
随着模具制造行业不断创新发展，模具制造工艺也从简单的手工、机械化加工发展到多轴数控加工以及专机加工。近年来，市场的激烈竞争导致其行业毛利润下滑，为了适应市场需要，各企业都把降低成本提上日程，而备件库存管理成本高是首先要解决的问题，为此研究先进的库存备件管理模式显得更加迫切。本章节首先对模具制造企业的生产特征MPA论文、备件特征、备件管理特征进行了详细的分析总结，然后结合实例分析了传统ABC分类法在模具制造企业的运行现状及产生的问题。
2.1模具制造企业的生产特征
模具制造企业作为典型的单件小批量、面向客户、离散型的订单式企业，与其它企业的生产形式有很大的差异。客户提供对需求产品的技术图纸，企业根据客户要求下达生产订单和组织生产，由于定制模具的相似程度低，企业无法进行成品库存，从而导致生产的不连续性，当订单多、任务重时，交货压力也相应增加。为此模具制造企业生产计划的不确定性，使其无法大规模的进行生产，从而也使得企业管理相对复杂化。总体来说，模具制造企业的生产特点行政管理硕士论文包括：
(1)工程面向客户性。产品要按照客户的要求（订单要求）设计、定制，产品结构复杂。当客户对企业下达订单的同时，会提供相应的技术图纸，协商制定工艺路线，确定交货日期等，同时设计过程变更频繁，如何减少设计变更和快速响应设计变更是模具制造企业要面对的问题。当生产完成时，产品需要经过不断的试模、修模，直至验证模具合格后交付用户。
(2)订单随机性、小规模性。模具完全按订单组织生产，订单相似度低，生产过程复杂性较大，企业无法大规模生产普遍性的模具，否则造成库存堆积、无人问津，为此模具制造企业只能依据客户的要求量身打造，订单随机性、订单内容无法预测性大大的增加了生产管理的难度。当接受不同订单时，需做出不同的生产计划，预测产品生产中可能出现的问题，提前解决，同时也需预测产品的价位以及大致交付时间。以上特征给模具制造企业的生产管理带来极大的挑战性。
第二章模具制造企业库存备件.......................................7
2.1模具制造企业的......................................7
2.2模具制造企业的......................................8
2.3模具制造企业的备件......................................10
2.4模具备件库存管理......................................11
第三章备件库存ABGD分类......................................15
3.1备件库存ABCD......................................15
3.1.1分类指标......................................15
3.1.2分类类别......................................16
3.2库存管理策略......................................19
第四章基于BP神经网络的备件......................................22
4.1BP神经网络......................................22
4.2BP神经网络备件ABCD......................................22
4.3基于BP神经网络的备件库存ABCD分类模型的......................................24
结与展望
本文以模具制造企业的备件管理现状为背景，探讨了模具制造企业备件库存管理的特点，针对目前存在的不足，借鉴国内外学者的研究成果，采用理论与实践相结合的分析方法，对模具制造企业备件进行分类管理，尽量使得库存资金占用率最低。提出了基于遗传算法的BP神经网络的备件库存ABCD分类模型，实例仿真，模型建立，该研究成果对其他类型企业的备件库存管理也具有一定的指导意义。本论文具体的研究内容和研究成果如下：
(1)研究了模具制造企业的生产特征以及备件、备件管理的特征，分析了传统ABC分类法在模具制造企业中的局限性，找出了影响备件管理的重要因素，确定了备件分类指标、给出了分类管理策略，提出了模具制造企业库存备件ABCD分类模型。
(2)结合神经网络，求解分类模型，利用归一化的样本数据，对模型进行仿真训练，最终建立了较理想的基于BP神经网络的备件库存ABCD分类模型。