EVM成本进度控制和数据挖掘在工时管理系统中的应用

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3.0 侯斌 2024-11-19 4 4 1.75MB 73 页 15积分

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摘要

随着计算机技术的普遍应用以及全球化市场竞争的日益激烈化，要想不被市

场所淘汰同时在世界市场上站稳脚跟，需要紧跟全球市场变化以及采用新的管理

模式来提高企业竞争能力。现在世界流行的信息化管理工具PDM，能帮助企业更有

效的进行管理工作，增强企业的生存能力。对于生产制造企业车间工时管理系统

是PDM系统开发和应用的难点之一；车间生产管理在整个企业生产流程中的地位非

同一般。因此，车间工时管理系统的开发及使用会显著的提高企业的竞争力和效

益。

车间工时管理系统将传统的车间生产管理模式转化为先进的信息管理模式，

将车间生产中产生的数据、过程都存在数据库中，加强了车间生产业务的管理，

同时也能服务于整个企业的信息化。本文基于上海某重型设备制造公司信息化系

统原有车间工时管理系统中的数据，通过研究现今世界上流行的成本进度跟踪控

制方法——EVM(挣值管理法)，提出了能够使企业掌握车间生成成本、进度的数据

模型，并通过数据挖掘理论的研究，选取合适的最有价值的数据作为数据信息展

示的基础数据，采取适当的显示形式直观的显示出生产进度、成本以及相关信息

来调整生产，在一定程度上帮助制造企业提高其本身的核心竞争力。

在理论上深度研究了EVM(挣值管理法)的理论以及参数指标，并将其理论知识

与现实生产制造的流程结合起来了，提出各种数据指标反映车间生产中的成本和

进度以及新的绩效考核体系；接着从数据分析角度出发，研究数据挖掘的理论及

其方法，并将其应用到EVM理论所需数据的挖掘。然后，结合EVM 理论和数据模型

用编程语言和数据库操作将数据和模型结合在一起，形成产品数据信息直观的反

映在车间工时管理系统上。

在实际应用上本论文根据EVM理论和车间工时管理系统中存在的数据添加成

本进度控制模块，对此模块进行业务逻辑层、数据访问层、表示层进行分析和设

计。最后，对此模块的整体架构进行了开发，对EVM理论中最核心的分析理论完成

了实现。

关键词：EVM 数据挖掘车间工时管理系统 PDM

ABSTRACT

With the computer technology popular using in the word and daily growing

competition in the whole market,if the company don’t be abandoned by the market and

acquired the alive room in the world market,he should follow the change of world

market and adopt the latest management pattern to improve the competition of

entPDMrise. Now,the most popular information management tool in the world is PDM

that could make entPDMrise more effective in the management and improve the survive

capacity of entPDMrise in the market.The difficult question of PDM system

development and application on the manufacture entPDMrise is the workshop hour

management system,so the workshop hour management’s status is extraordinary in the

whole manufacture flow of entPDMrise,so the workshop hour management system’s

development and implement will obviously improve the competition and profit of

entPDMrise.

The workshop hour management system will transform the traditional workshop

manufacture pattern to the advanced information management pattern and save the data

of the manufacture or work flows in database, intensify management of manufacture

business and serve the entirely information of entPDMrise.This article research the

tracking and controlling on costing and progress which named Earned Value

Management based on some heavy equipment manufacture company’s existing data of

the workshop hour management system,provide the data model that help the

entPDMrise contolling the costing and progress of product and choose the suitable and

worth data as the based data of the data model for information presenting and adopt the

suitable presenting form that could directly present the information of costing and

progress by the method of data mining to improve the care competition of company in

the manufacture field.

On the theory, this article have depth researched the theory and parameters, index

of EVM and combine the theory knowledge and actual produce flows,propose all kinds

of index for reflecting costing and progress of produce in workshop and evalution of

performance system,then from the data analysis view,researching the theory and method

of data mining and apply it in the data mining that required by EVM,finally combining

the data and model by database operating and develop language into the information

view directly present on the workshop hour management system.

Adding the controlling the costing and progress module to the system according to

the existing data from the EVM theory and workshop hour management system,then

analysising and designing the module on 3-tier application that are UI,BLL,DAL.finally

developing this module and realizing the care analysis theory of EVM.

Keywords: EVM，

Data Mining，

Workshop hour management system;，

PDM

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论.....................................................................................................................1

§1.1 研究背景及意义 ................................................................................................. 1

§1.2 国内外研究现状 ................................................................................................. 2

§1.3 研究方法及研究内容 ......................................................................................... 4

第二章 EVM 的概述及应用研究...................................................................................6

§2.1 EVM（挣值管理）的理论概念 ......................................................................... 6

§2.1.1 EVM 的基本参数.........................................................................................6

§2.1.2 EVM 指标分析.............................................................................................7

§2.1.1 EVM 的预测和绩效指数.............................................................................8

§2.2 EVM 的应用研究 ................................................................................................ 9

§2.2.1 编制生产 WBS 及 CBS...............................................................................10

§2.2.2 车间工时管理系统信息采集..................................................................11

§2.2.3 EVM 参数的计算方法...............................................................................13

§2.2.4 偏差分析..................................................................................................13

§2.3 绩效考核指标 IPI 的构造 ............................................................................. 15

§2.4 本章小结 ......................................................................................................... 17

第三章数据挖掘技术的研究及实现...........................................................................18

§3.1 数据挖掘技术 ................................................................................................... 18

§3.1.1 数据挖掘的定义......................................................................................18

§3.1.2 数据仓库..................................................................................................19

§3.1.3 数据挖掘和 OLAP.....................................................................................19

§3.2 与工时管理系统相关的数据挖掘算法 ........................................................... 19

§3.2.1 神经网络算法..........................................................................................20

§3.2.2 决策树算法..............................................................................................22

§3.2.3 关联法则算法..........................................................................................24

§3.3 数据挖掘和 EVM 的结合 ................................................................................... 26

§3.3.1 面向车间工时管理系统数据挖掘的基本原理......................................26

§3.3.2 需求分析：车间产品成本、质量、进度关系研究..............................27

§3.3.3 质量和成本、进度三者间的关系..........................................................28

§3.3.4 一元线性回归预测的应用......................................................................30

§3.4 本章小结 ........................................................................................................... 30

第四章基于 EVM 的生产成本控制模块的设计........................................................31

§4.1 原因分析及解决思路 ....................................................................................... 31

§4.2 基于 EVM 成本进度控制模块业务逻辑层分析 ............................................... 32

§4.2.1 系统需求分析..........................................................................................32

§4.2.2 生产成本进度控制流程分析..................................................................33

§4.2.3 业务活动分析..........................................................................................34

§4.2.4 功能结构分析..........................................................................................35

§4.3 成本进度控制模块数据层分析和设计 ........................................................... 36

§4.3.1 模型库管理子模块..................................................................................42

§4.3.2 规则库管理子模块..................................................................................44

§4.4 本章小结 ........................................................................................................... 44

第五章成本进度控制模块的实现...............................................................................45

§5.1 MS Chart 的介绍 .............................................................................................. 45

§5.1.1 MS chart 的重要集合 .............................................................................45

§5.1.2 数据绑定形式..........................................................................................48

§5.2 数据操作性能的优化 ....................................................................................... 51

§5.2.1 建立正确的索引......................................................................................51

§5.2.2 数据库连接优化......................................................................................53

§5.2.3 利用存储过程和游标..............................................................................54

§5.3 数据库、模型库的实现 .................................................................................... 55

§5.3.1 数据库的实现..........................................................................................55

§5.3.2 模型库的实现..........................................................................................57

§5.4 模块实施与运行 ............................................................................................... 60

第六章总结和展望.......................................................................................................63

参考文献.........................................................................................................................65

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果.............................................69

致谢.............................................................................................................................70

第一章绪论

§1.1 研究背景及意义

随着全球进入信息化时代，越来越多的新技术应用到制造业中，企业的生产

模式由“大规模生产”转变为“大批量定制”，经营方式由“以产品为中心”转变

为"以顾客为中心“，技术进步使”流水线刚性组装作业”转变为“柔性生产线快

速调整作业”，市场环境由“面向封闭区域竞争环境”转变为“面向开放的全球竞

争环境”，企业的竞争策略由“基于成本的价格优势”转变为“基于品牌和技术的

时间优势”，企业面临以下压力：企业必须加快市场响应速度、多品种小批量生产

模式成为主流、客户需求多样化、大市场和大竞争。而制造业经营环境还是习惯

于一个整体的同质化市场，产品生命周期较长、技术相对简单、核心竞争力是劳

动生产率、大批量刚性生产模式、生产是泰勒管理思想。

面对细分的个性化市场要求的产品生命周期缩短、产品复杂度增加、产品价

格持续下降、同行业中不断出现新的制造厂商，相对的企业市场份额随之缩小，

降低生存制造企业的制造成本是提高企业生存能力的关键因素，对于制造业其产

品都是和工时相关的，所以有效管理产品工时是降低企业制造成本的可靠途径之

一。

数据挖掘（Data Mining）,又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in

Database, KDD),从巨量的，数据种类多的数据库中发现隐藏的、有用的、新颖的可

理解模式的过程。简单的说，数据挖掘就是从大量数据中发现或“挖掘”有用的

知识。从广义上说，数据挖掘就是从数据库中挖掘信息的过程。由此可以看出，

数据挖掘实际上就是 BI（商业智能）。但从技术术语上来说，数据挖掘特指的是：

原始数据经过数据清洗和数据转换等前期处理转变成数据挖掘所需要的数据集。

从狭义上说，数据挖掘是从特定形式的数据集提炼知识的过程[1]。

EVM（Earned Value Management,挣值管理）是综合了项目范围、进度计划和

资源，进而计算和评估产品质量的理论。EVM 通过计算和统计已加工完产品的计

划成本、已加工完产品的实际成本和计划生产产品的计划成本得到有关计划产品

生产的进度和成本偏差，在这些参数的基础上进一步分析产品实际成本、进度与

计划成本、进度之间的关系，因此 EVM 又被称为偏差分析法，EVM 的特点在于

用计划成本来衡量产品生产的进度，并且取实际和计划中的成本和进度作为挣值，

可以理解为中间值得到产品生产中进度和成本与计划的差距[2]。

车间工时管理系统实现了车间工时信息化管理，达到车间数据共享、车间数

据的快速维护、车间生产快速响应变化的要求，从而全方位提升企业车间工时信

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1摘要随着计算机技术的普遍应用以及全球化市场竞争的日益激烈化，要想不被市场所淘汰同时在世界市场上站稳脚跟，需要紧跟全球市场变化以及采用新的管理模式来提高企业竞争能力。现在世界流行的信息化管理工具PDM，能帮助企业更有效的进行管理工作，增强企业的生存能力。对于生产制造企业车间工时管理系统是PDM系统开发和应用的难点之一；车间生产管理在整个企业生产流程中的地位非同一般。因此，车间工时管理系统的开发及使用会显著的提高企业的竞争力和效益。车间工时管理系统将传统的车间生产管理模式转化为先进的信息管理模式，将车间生产中产生的数据、过程都存在数据库中，加强了车间生产业务的管理，同时也能服务于整个企业的信息化...

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