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周期法解决c体纵向预测问题

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发表于 2004-9-24 07:41:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
<>结合生产的实际情况,随时间延长,生产设备的精度会有一个周期性的变化,比如设备使用一段时间后误差达到一定程度,则需要进行大修。看看题目中的数据,可以发现纵向上故障数缓慢上升,急剧上升,然后下降的趋势,而且出现故障数峰值的批次,产量很低,只有403,如果用设备大修期间,无法满负荷生产来解释是很合理的;紧接着下一个月,产量上升很快(6000多),则可解释为大修结束,为了补充产量,加班生产。不知道大家认为这样预测合理否?</P>
发表于 2004-9-24 16:49:01 | 显示全部楼层
蛮有道理的,有创意[em01]
发表于 2004-9-24 19:20:29 | 显示全部楼层
看起来有些道理。不过看了一下数据,从四百多一下子越到六千多,是否有点突然,照你这样说纵向就不连续了
发表于 2004-9-24 20:31:57 | 显示全部楼层
<>对,楼主讲的很有道理,我们也是这样理解的</P>< 0cm 0cm 0pt; TEXT-INDENT: 21pt; mso-char-indent-count: 1.75">考察此组数据的意义,必须结合企业近期的生产活动情况来综合考虑。比如,(02年)企业可能在引入了新的流水线设备或进行了生产管理流程重组。新系统使用初期可能取得了一些好的效果,但随着使用的深入,问题逐渐暴露,最终造成灾难性暴发(03年初),但随之而来对系统的修补与改进,修正后的系统开始逐渐变得稳定(03年一年的调整)。</P>
发表于 2004-9-24 21:42:17 | 显示全部楼层
<>我认为可以这样考虑,但还是有点问题,首先题目给出的是销售数据,</P>
<>不是生产数据,并不代表销售了多少就生产了多少,</P>
<>所以从设备周期性变化来考虑,首先需要寻找合理的解释</P>
<P>其次,因为题目给的数据实在是太少,从题目给出的数据很难看出周期性来,</P>
<P>除非有确实的证据显示</P>
<P>以上纯属个人观点,可能有考虑不周的地方</P>
发表于 2004-9-25 00:36:10 | 显示全部楼层
<>这是从<U>千年故障数</U>的变化看出的,而<U>非销售数的变化</U>,所以在这里是部分反映了产品的质量的周期变化,进而会归因到生产线上。</P>
发表于 2004-9-25 01:21:21 | 显示全部楼层
<>就我个人来说,楼上说的这一点,我并不是很赞同</P><>毕竟出现这种数据变化的原因太多,不仅引进生产线,还有很多种可能</P><>我个人意见,从这点来建模变数太多,太缺乏依据支持</P>
 楼主| 发表于 2004-9-25 07:36:05 | 显示全部楼层
<>大家说的都有自己的道理。我本科是学工业工程的,对机械制造行业的质量管理有一定的了解,设备精度随时间延长降低,从而导致产品质量下降的情况是有的,而且有一定的理论解释。但正如大家所说,建立在少量数据的基础上,确实有片面之处,呵呵,有点专业遗传的因素。</P>
发表于 2004-9-26 03:27:36 | 显示全部楼层
我也觉得销售数量的意义不大
发表于 2004-9-26 03:27:39 | 显示全部楼层
我也觉得销售数量的意义不大
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