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在工作分解结构(WBS)和贝叶斯网络技术的基础上,结合WBS单元之间的时序关系和资源约束条件,建立了基于WBS的关键链项目管理贝叶斯网络模型(CCPMBN).首先给出了基于项目任务的WBS模型,然后描述了WBS单元加入时序关系和资源约束后与贝叶斯网络的关系,并分析了CCPM的工序节点的化简方法、节点之间有向边的方向和节点的概率分布计算,接着概述了CCPMBN的建模步骤.最后,以某城市的轨道交通工程项目工作分解结构为例,说明CCPMBN的建模过程,为应用高效贝叶斯网络算法和工具软件进行项目进度管理提供了新的领域. 相似文献
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针对复杂产品研制项目的特点,提出了基于产品分解结构(PBS)、组织分解结构(OBS)、工作分解结构(WBS)三维映射的项目工作分解模型。在给出适合复杂产品研制工作的PBS模型、OBS模型和WBS模型定义的基础上,通过对模型映射及模型工作流程的分析,依据分层次、分块、分阶段的原则,逐级完成PBS-OBS映射生成复杂产品责任分配矩阵(PRM)以及PRM-WBS映射生成项目工作分解结构(PWBS),从而用规范化、形式化的方法构建复杂产品研制项目的工作分解结构。最后,以航天运载火箭研制项目为例演示了该模型的应用过程,表明该模型具有良好的有效性和可操作性。 相似文献
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为保证复杂产品研制工作分解的全面和彻底,提出了基于产品分解结构(PBS)的复杂产品研制工作分解技术。在适合复杂产品研制工作分解的PBS模型、工作分解结构(WBS)模型和WBS元模型的基础上,通过对PBS-WBS映射类型的分析、映射模型的定义、映射矩阵的编制和映射规则的建立,按层次分阶段逐级完成了从PBS到WBS的映射,实现了WBS的快速构建,从而以统一规范的方法保证了复杂产品全生命周期技术视图向管理视图高效且准确的转换。在此基础上开发了原型系统,以运载火箭为应用对象对系统进行了验证。 相似文献
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在研究关键链项目管理和贝叶斯网络技术的基础上,结合神舟飞船项目进度管理的特点,建立了神舟飞船关键链项目管理贝叶斯网络模型。首先详细描述了如何将关键链中的每个工序按照时间和资源约束的条件分解成贝叶斯网络模型中的6个节点,并进一步简化为4个节点。然后,以神舟飞船研制网络计划图为依据,说明了关键链项目管理贝叶斯网络模型的建立过程。最后,基于贝叶斯网络推理成功识别出影响神舟飞船项目进度推迟的关键工序。 相似文献
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在研究关键链项目管理和贝叶斯网络技术的基础上,结合神舟飞船项目进度管理的特点,建立了神舟飞船关键链项目管理贝叶斯网络模型.首先详细描述了如何将关键链中的每个工序按照时间和资源约束的条件分解成贝叶斯网络模型中的6个节点,并进一步简化为4个节点.然后,以神舟飞船研制网络计划图为依据,说明了关键链项目管理贝叶斯网络模型的建立过程.最后,基于贝叶斯网络推理成功识别出影响神舟飞船项目进度推迟的关键工序. 相似文献
8.
阐述了基于系统工程的WBS工作分解结构的涵义及建立WBS模型的意义,主要从系统工程管理的设计、验证、制造、部署、保障、培训、操作和报废处理这8个基本功能出发,完成WBS模型定义,介绍了模型描述的内容及WBS的作用,最后对系统工程管理平台中WBS建模与实现模块的设计、实现进行了介绍. 相似文献
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系统工程中WBS建模与实现的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了基于系统工程的WBS工作分解结构的涵义及建立WBS模型的意义,主要从系统工程管理的设计、验证、制造、部署、保障、培训、操作和报废处理这8个基本功能出发,完成WBS模型定义,介绍了模型描述的内容及WBS的作用,最后对系统工程管理平台中WBS建模与实现模块的设计、实现进行了介绍。 相似文献
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为了构建具有较完备知识的贝叶斯网络诊断模型,提出了一种基于FMECA知识的故障诊断贝叶斯网络建模方法,该方法根据产品FMECA分析所得故障模式、故障原因、故障影响之间的因果关系构建贝叶斯网络拓扑结构,通过历史数据确定网络各节点的先验概率和条件概率分布,进而利用建立的贝叶斯网络进行故障诊断推理决策,最后通过某型飞机平视显示器的故障诊断贝叶斯网络建模及诊断实例,验证了方法的正确性及可行性。 相似文献
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基于工作分解结构的跨企业项目多级网络计划 总被引:8,自引:0,他引:8
为解决跨企业项目多级计划的一致性问题,提出了基于工作分解结构的跨企业项目多级网络计划方法.首先,从跨企业项目计划特点出发,给出了跨企业项目工作分解结构的分解规则与方法;然后,在考虑工作分解结构与网络图工序之间对应关系的基础上,提出了基于工作分解结构的跨企业项目多级网络计划生成模型、方法和策略;最后,给出了应用实例,说明了该构建方法的实际应用. 相似文献
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Shiqi Li Yan Jia Junfeng Wang 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2012,63(1-4):65-76
Aiming to minimize the average project duration, a discrete-event simulation (DES) approach with multiple-comparison procedure is presented to solve the stochastic resource-constrained project scheduling problem (SRCPSP). The simulation model of SRCPSP is composed of a resource management model and a project process model, where the resource management model is used to administrate resources of the project, and the project process model based on an extended-directed-graph is proposed to describe the precedence constraints and resource constraints in SRCPSP. A simplified simulation strategy based on activity scanning method is used in the simulation model to generate feasible schedules of the problem. A multiple-comparison procedure based on the common random numbers is adopted to compare the multiple scheduling alternatives obtained from the stochastic simulation model and provide more information to select the optimal scheduling alternative. The cases are given to compare with other methods for the same SRCPSP from literature and show that the simulation tool by utilizing DES with a statistical method improves the efficiency of simulation in stochastic project planning. 相似文献
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多项目环境下经营过程配置优化 总被引:8,自引:0,他引:8
在多项目环境下,根据供应链节点经营性能的变化,迅速合理地配置企业内和企业外资源的能力,是企业敏捷性评价的一个重要指标。阐述了项目的定义,从一般意义上给出了项目计划的参考模型。在经营过程中,存在许多决策节点,给出了扩展的AON图,结构化描述带有决策节点的经营过程。建立了折衷考虑资源、时间和成本约束,以及决策节点的多项目环境下的经营过程配置优化解析模型。应用遗传算法处理随机资源分配,并通过有限次遗传操作逐步逼近全局最优解;应用栈技术和统一的时间窗处理多项目环境下资源冲突,以及经营过程中的决策节点,进行虚拟的活动安排,从而计算多个项目的完成时间和成本,最终使得配置优化和决策优化同步进行。本文提出的经营过程配置优化方法,可以扩展至围绕企业间共同项目和各自不同项目的分布式自主优化,给权益相关者带来价值增值。 相似文献
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Increasing complexity of industrial products and manufacturing processes have challenged conventional statistics based quality management approaches in the circumstances of dynamic production. A Bayesian network and big data analytics integrated approach for manufacturing process quality analysis and control is proposed. Based on Hadoop distributed architecture and MapReduce parallel computing model, big volume and variety quality related data generated during the manufacturing process could be dealt with. Artificial intelligent algorithms, including Bayesian network learning, classification and reasoning, are embedded into the Reduce process. Relying on the ability of the Bayesian network in dealing with dynamic and uncertain problem and the parallel computing power of MapReduce, Bayesian network of impact factors on quality are built based on prior probability distribution and modified with posterior probability distribution. A case study on hull segment manufacturing precision management for ship and offshore platform building shows that computing speed accelerates almost directly proportionally to the increase of computing nodes. It is also proved that the proposed model is feasible for locating and reasoning of root causes, forecasting of manufacturing outcome, and intelligent decision for precision problem solving. The integration of bigdata analytics and BN method offers a whole new perspective in manufacturing quality control. 相似文献
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基于贝叶斯网络的多状态系统可靠性建模与评估 总被引:14,自引:3,他引:11
利用贝叶斯网络(Bayesian network, BN)的不确定性推理和图形化表达的优势,提出一种基于BN的多状态系统可靠性建模与评估的新方法,确定BN的结点及系统各元件的多个状态,并给出各状态的概率,进而用概率分布表(Conditional probability distributing, CPD)描述元件各状态之间的关系来表达关联结点的状态,建立多状态系统BN模型.该模型表达直观,能够清晰地表示系统和元件的多种状态以及状态概率,并能够根据元件多种状态概率直接计算系统可靠度,对多状态系统可靠性进行定性分析和定量评估.实例分析表明了应用BN方法进行多状态系统可靠性评估的有效性. 相似文献