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1、,产量,成本（千元）,0 2 4 6 8 10 12,1412108642,变动成本dx,固定成本F,总成本,C(x) = F+dx,2 产品产量确定的方法 （1）盈亏平衡分析法 企业利润=销售收入-总成本费用 =单价产销量-（固定成本+单位变动成本 产销量） 即：R(x)=S(x)-C(x) =px-(F+dx),产量（十件）,收入、成本（千元）,0 2 4 6 8 10 12 14,1412108642,盈亏平衡点产量：X。=F/（p-d）盈亏平衡点销售额：,保本点,盈利区,亏损区,S=,F,1-,d,p,销售收入,总成本,例：某公司拟改进一车间，建成投产后的产品售价55元/件，在成本方面
2、，固定费用为66，000元，单位产品变动费用为28元。盈亏平衡点 X。=F/（p-d）=66，000/（55-28） =2，444（件）若要达到52，000元的利润，则应生产并销售X=（F+R）/（p-d）=（66，000+52，000）/ （55-29）=4，370（件）,（2）多品种条件下生产能力的计算 （代表产品法 ） 选定代表产品 确定原则：该产品反映企业专业方向，产量较大，占用劳动量较多，在结构和工艺上有代表性。 计算代表产品表示的生产能力 设备组生产能力 = 设备组全年有效工作时间 / 代表产品台时定额 计算产品换算系数 换算系数 =某产品台时定额/代表产品台时定额将各具体产品的产
3、量换算成代表产品的产量 折合为代表产品产量= 某产品计划产量换算系数,例 某厂生产A、B、C、D四种产品，其计划产量分别为250，100，230和50台，各种产品在机械加工车间车床组的计划台时定额分别为50，70，100和50台时，车床组共有车床12台，两班制，每班8小时，设备停修率10%，试求车床组的生产能力。（每周按六天工作计算）解 （1）确定C为代表产品 （2）计算以C为代表产品表示的生产能力 (365-59)28(1-0.1)12,100 = 529（台） （3）计算各具体产品的生产能力,以代表产品计算生产能力换算表,车床组的设备负荷系数,=,计划产量,设备组生产能力,=,500,52
4、9,=,0.945,4.4.5 作业排序,1.多种零件由一台设备加工的顺序 2.多种零件由两台不同设备加工的顺序安排 第一步，先从上表各零件的加工时间值中找出最小值 , 第二步，如果最小值是属于上面的一行，就把它安排在加工顺序中的第一个最先加工； 第三步，把已经确定加工顺序的那个产品（本例中为零件）除去 , 第四步，如果碰上有两个相同的最小值，则任选其中一个均可 。,排序前,排序后,3.多种零件由三台不同设备加工的顺序安排 必须满足以下条件：mintAi maxtBi 或 mintCi maxtBi,采用两台假设机床代替现实中的三台机床，然后再用约翰逊法则进行求解。第一步：把三台机床合并成两台
5、假使机床；,第二步：采用约翰逊法则来安排加工顺序。加工顺序：乙、丁、丙、甲,4.4.6 网络计划技术在生产管理中的应用,网络计划技术是一种科学的计划管理方法，它的基本原理是以网络图的形式，反映组成工程项目的各项活动的先后顺序及相互关系，并通过相应的计算，找出影响全局的关键活动和关键路线，以便对工程项目进行统筹安排，使在工期、成本、资源利用等方面达到预期目的。,起源 网络计划方法起源于美国。当时有两种网络计划方法：关键路线法和计划评审技术。 1957年，美国杜邦化学公司采用了一种新的计划管理方法，即关键路线法（Critical pathmethod , CPM)。应用的第一年就节约了100万美元
6、，相当于该公司用于该项目研究费用的5倍以上。 1958年，美国海军武器局特别规划室在研制北极星导弹潜艇时，应用了计划评审技术(Program evaluation and review technique ,PERT)。使北极星导弹潜艇比预定计划提前两年完成。统计资料表明，在不增加人力、物力、才力的既定条件下，采用PERT技术可以使进度提前15-20%，节约成本10-15%。,网络图的应用 应用范围很广：不仅适用于按期组织生产的单件小批生产类型和新产品试制，而且适用于按量组织生产的大量大批生产类型中的生产技术准备工作，还可适用于制定长期计划、编制工程预算、组织物质供应等工作，它特别适用于一次性
7、的大规模工程项目，如：电站、油田、建筑工程等。 工程项目越大，协作关系越多、生产组织越复杂，网络计划技术就越能显示出其优越性。 我国60年代初期开始推广这种技术。在宝钢建设、航天工程、大型实验、第十一届亚运会等工程中都得到了成功的应用。,1.网络图的构成要素 网络图由箭线、结点和由结点与箭线连成的路线组成。 （1）箭线（作业、工序、活动） 网络图中每一条箭线代表一项活动或工序 箭尾表示活动的开始，箭头表示活动的结束。箭头的方向表示活动前进的方向。 箭线的长短与活动所消耗资源的多少或时间的长短无关。 虚箭线表示虚的作业，不消耗时间和资源。,（2）结点（事项、事件、） 网络图中两条或两条以上的箭线
8、的交接点就是结点，结点代表活动的开始和结束。用圆圈加上数字表示。 结点（事项）不消耗时间和资源。 （3）路线 从网络图的始点事项开始到终点事项为止，由一系列首尾相连的箭线和结点所代表的活动和事项所组成的通道。 网络图一般有多条路线。其中最长的我们称之为关键路线。,2、绘制网络图的规则,（1）箭线一般指向右边，不允许出现循环。 （2）箭头结点的编号（j）要大于箭尾结点的编号（i）。活动可用两编号表示，例如： 就可表示为活动 3 4 。编号可以不连续。 （3）两相邻结点之间只允许有一条箭线相连。进入某一个结点的箭线可以有多条，但其它任何结点直接连接该结点的箭线只能有一条。,5,6,2,4,6,错,
9、（4）一个完整的网络图必须有，也只能有一个起始结点和一个终结点。 （5）每项活动都应有结点表示其开始和结束，即箭线首尾都应有一结点。不能从一箭线中间引出另一箭线。,错,例1,某机械厂管理信息系统开发活动清单,1,2,3,4,6,10,9,8,5,7,A 3,B 4,C 6,D 8,E8,F 5,H 6,G 3,J 5,L 3,K 8,I 3,5.4 工序质量控制与质量改进方法5.4.1 质量管理统计方法的理论基础1、产品质量变异原因 通常有五方面的具体原因：人、设备、材料、方法和环境。 从性质来看，可以把变异原因分为两类：偶然性原因和系统性原因。（1）偶然性原因 经常对产品质量起作用的那些因素
10、，这些因素的出现往往带有随机的性质。,（2）系统性原因 对产品质量影响程度很大，是可以避免的原因。,2、产品质量的分布规律 质量特性具有变异性，而这种变异性服从一定的统计规律。质量管理中的大部分问题，都经常以正态分布或近似正态分布来分析。,正态分布的密度函数为：f（x）=,1,2, e,-,（ x -） 2 ,2,x,F（x）,f（x）正态分布密度曲线 分布中心值总体标准差圆周率e自然对数的底,2,正态分布曲线的特点：（1）曲线以x=直线为轴，左右对称。对的正偏差和负偏差其概率相等；（2）曲线与横坐标所围成的面积等于1；（100%）在 区间里的面积为68.26%（即x落在 区间的概率为0. 6
11、826）；在 2 区间里的面积为95.45%（即x落在 2区间的概率为0.9545）； 在 3区间里的面积为99.73% （即x落在 3区间的概率为0.9973）。,（3）在远离一定范围以外的偏差，其出现的概率是很小的（如在 3以外的偏差，出现的概率不到3）；,x,F（x）, +, +2, +3, -3,- 2, -,（4）正态分布的基本参数平均值（ ）代表一批数据的分布中心，处在出现概率最大的位置上。,x,2,F（x）,1,正态分布曲线的位置取决于，当变化时，曲线位置沿X轴移动。,x,F（x）,=1/2,=2,当=0 =1时，称为X服从标准正态分布，记为XN（0，1），密度函数：f（x）=,
12、1, e,2,-,x2,2,标准差（）表示质量数据的离散性和质量精度， 的大小决定了正态分布曲线的形状和特点。当较小时，说明分布集中，当较大时，集中程度差，数据精度较差。,5.4.2 工序质量控制方法1、直方图 直方图又叫频数分布图。是通过对生产过程中产品质量分布情况的描绘与分析，来判断生产过程保证产品质量的能力的一种常用方法。（1）直方图的绘制 （结合实例说明）例如：某钟厂在生产的闹钟中心管外径规格为3,+0.050+0.017,m m的一批产品中，随机抽样100只。测量结果如下表：,闹钟中心管外径随机抽样数据（3+0.001x）mm。其中x为表列数据,收集质量数据50个以上；（本例为100
13、个）找出数据中的最大值（L）和最小值（S）；（本例L=46、S=17）确定数据分组数K；（一般取K=10组）计算组距h，h=（L-S） / K，并取整数；本例 h=（46-17） / 10=2.93计算各组的上下界限值；第一组的上限：S - h/2 第一组的下限：S + h/2 （本例第一组的上限：S - h/2 =17-3/2=15.5 本例第一组的下限：S + h/2 =17+3/2=18.5）,第二组的上界限值=第一组的下界限值，第二组的下界限值=第二组的上界限值+h，依次类推，直到包含最大值的一组为止；整理出“频数分布表”,a.组中值=某组的上界限值+某组的下界限值 / 2本例第一组组中值=（3.0115+3.0185 ）/ 2=3.017b.频数（f），在某组中数据出现的次数；c.组次（）以频数最大一栏的一组为0，然后向组中值大的一边以1、2、3、4推开，向组中值小的一边以-1、-2、-3、-4推开；,X= X0 + h,f,f,X0组次为0的组中值本例：3.032+0.003-2 / 100=3.03194,计算样本平均值X与样本标准差S；,
