订单审核与投放(Order Review and Release,ORR)是一种适用于面向订单制造(Make to Order,MTO)企业的生产控制技术。生产部门接收到顾客订单后,采用ORR确定所需物料投放到车间的时间,以使订单能够按时完工。另外ORR还对车间和机器的负...订单审核与投放(Order Review and Release,ORR)是一种适用于面向订单制造(Make to Order,MTO)企业的生产控制技术。生产部门接收到顾客订单后,采用ORR确定所需物料投放到车间的时间,以使订单能够按时完工。另外ORR还对车间和机器的负荷进行限制,以降低车间库存和订单在车间内的加工时间。由此ORR考虑的是一个多目标优化问题。以往的研究中一般选取多个评价指标,分别分析后再对ORR做出一个综合定性判断,导致很难定量、客观的评价不同ORR。基于此,这里提出一个总成本公式,综合考虑了按时完工和降低车间生产时间两类目标的信息,可以对不同ORR进行全面的量化分析。在实验设计的基础上,采用总成本指标对常见ORR的实际效果进行了比较,分析结论对ORR的选择有一定的借鉴意义。展开更多
为探究人体呼吸参数与管制工作负荷的关系,本文选取27名被试开展模拟管制实验,对不同类型工作负荷下被试的呼吸参数进行采集分析。首先,根据Spearman秩相关系数计算结果,分别获取与脑力和体力管制工作负荷显著相关的呼吸参数。然后,基...为探究人体呼吸参数与管制工作负荷的关系,本文选取27名被试开展模拟管制实验,对不同类型工作负荷下被试的呼吸参数进行采集分析。首先,根据Spearman秩相关系数计算结果,分别获取与脑力和体力管制工作负荷显著相关的呼吸参数。然后,基于有序Logistic模型方法,以显著相关的呼吸参数为自变量,5类不同严重程度的脑力和体力管制工作负荷为因变量,构建脑力负荷和体力负荷严重程度预测模型并进行似然比和拟合优度检验。进一步,绘制ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,检验预测模型的性能;最后,使用交叉表评价方法预测模型的准确率。结果表明:呼吸参数中,呼吸周期与脑力负荷显著相关,呼吸周期、呼吸幅值和吸呼比与体力负荷显著相关。在0.05的显著性水平下,构建的脑力负荷和体力负荷严重程度预测模型拟合效果良好,整体AUC(Area Under Curve)分别为0.679和0.753,模型均具有一定的检测性能。交叉表评价结果表明,模型对脑力和体力负荷中的高负荷状态预测效果最好,准确率分别高达88.9%和83.3%。本文研究结果能够为基于呼吸参数的管制工作负荷监测提供一定参考价值。展开更多
文摘订单审核与投放(Order Review and Release,ORR)是一种适用于面向订单制造(Make to Order,MTO)企业的生产控制技术。生产部门接收到顾客订单后,采用ORR确定所需物料投放到车间的时间,以使订单能够按时完工。另外ORR还对车间和机器的负荷进行限制,以降低车间库存和订单在车间内的加工时间。由此ORR考虑的是一个多目标优化问题。以往的研究中一般选取多个评价指标,分别分析后再对ORR做出一个综合定性判断,导致很难定量、客观的评价不同ORR。基于此,这里提出一个总成本公式,综合考虑了按时完工和降低车间生产时间两类目标的信息,可以对不同ORR进行全面的量化分析。在实验设计的基础上,采用总成本指标对常见ORR的实际效果进行了比较,分析结论对ORR的选择有一定的借鉴意义。
文摘为探究人体呼吸参数与管制工作负荷的关系,本文选取27名被试开展模拟管制实验,对不同类型工作负荷下被试的呼吸参数进行采集分析。首先,根据Spearman秩相关系数计算结果,分别获取与脑力和体力管制工作负荷显著相关的呼吸参数。然后,基于有序Logistic模型方法,以显著相关的呼吸参数为自变量,5类不同严重程度的脑力和体力管制工作负荷为因变量,构建脑力负荷和体力负荷严重程度预测模型并进行似然比和拟合优度检验。进一步,绘制ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,检验预测模型的性能;最后,使用交叉表评价方法预测模型的准确率。结果表明:呼吸参数中,呼吸周期与脑力负荷显著相关,呼吸周期、呼吸幅值和吸呼比与体力负荷显著相关。在0.05的显著性水平下,构建的脑力负荷和体力负荷严重程度预测模型拟合效果良好,整体AUC(Area Under Curve)分别为0.679和0.753,模型均具有一定的检测性能。交叉表评价结果表明,模型对脑力和体力负荷中的高负荷状态预测效果最好,准确率分别高达88.9%和83.3%。本文研究结果能够为基于呼吸参数的管制工作负荷监测提供一定参考价值。
