关键词:
工厂信息
数据可视化
ECharts
辅助决策
模糊层次分析法
摘要:
随着制造业与计算机技术的深入融合,制造业的生产方式、产品模式及企业组织管理等都发生着巨大的变化。在制造业转型升级的背景下,工厂在面临诸多机遇的同时,也面临着内部挑战和外部环境的双重压力。如何使用计算机技术清晰且直观地驱动产业数据,如何使用计算机思维有效且准确地辅助工厂决策,成为制造业工业化进程中的重要课题。工厂生产的不断推进,在生产管理、质量管理及人力资源管理等方面持续丰富着工厂的各种信息资源。传统的数据表达方式和分析手段已难以满足现代工厂的管理需求。数据可视化,作为关于数据视觉表现形式的一种科学技术研究,正在越来越多地影响和助力现代工厂的管理与决策。现代工厂亟需更加科学的决策,利用计算机思维与技术辅助工厂决策,正成为一种行之有效的途径,受到业内越来越多的关注。例如,在工程变更场景中,工厂可以使用计算机理论与方法,衡量变更成本和变更可行性,辅助工厂管理者进行决策,实施更加科学准确的工程变更解决方案。本文起源于实验室梯队的课题研究,基于长春某汽车零部件企业的实际需求,立足现有工厂生产数据及其信息资源,在系统地研究相关前沿理论与技术的基础上,通过运用软件工程的标准体系流程进行了需求分析、架构设计、模块开发、调试运维等一系列流程,最终实现了一个工厂信息资源可视化及辅助决策系统,使数据信息的展示更加科学合理化,为工厂的生产管理提供了更科学的依据。本文的可视化及辅助决策系统采用了Spring Boot集成Mybatis框架,依托My SQL数据库,利用ECharts开源可视化库,对工厂的物流信息、人力资源信息、产品订单信息等数据进行了可视化展示。并且,为应对工程变更需求,采用模糊层次分析法相关理论,构建了一种工程变更分析决策模型及评价指标体系,用以辅助工厂管理者实施变更决策。最后,系统的实现与测试表明,本系统能够清晰、直观且高效地展示工厂的信息资源,为工厂的工程变更提供了科学的依据,能够帮助企业更加有效地提高工厂生产和管理效率。本文研究表明,工厂信息资源与计算机理论技术的融合,可有效助力工厂管理和决策,兼具研究价值和实用价值,将塑造更具创造性的运用模式和应用场景。