北京科技大学

精益管理与系统仿真实验室

LMSS中心的学术研究聚焦在以下六个方向:

1·智能制造系统与精益生产管理

2·协同产品开发及创新管理

3·复杂系统建模与仿真

4·物流与供应链管理

5·战略与人力资源管理

6·专业领域文本挖掘与知识图谱

 

1·智能制造系统与精益生产管理

      精益生产起源于日本的丰田生产方式,目前已是世界上最盛行的生产管理和企业运营模式。精益生产的“精”有完美的意思、“益”有更加的意思;精益生产是一种理念(即精益思想),是一种价值观,也可以是一种文化;它的本质是消除浪费,以达到降低成本、提高质量、提高生产效率为目的;它在生产管理方面的表现形式是一系列的工具、方法,如看板拉动(KANBAN)、价值流分析(VSM)、快速换模(SMED)、防错技术(Poka-yoke)、全员质量管理(TQM)等。

  智能制造中的智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造包含智能制造技术和智能制造系统,智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库,具有自学习功能,还有搜集与理解环境信息和自身的信息,并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。

2·协同产品开发及创新管理

        协同产品开发已经成为产品设计领域的研究热点。从网络化产品设计制造的实际需求出发充分应用适合机械产品的过程建模和集成技术在协同环境下建立真正的集成产品开发体系是目前迫切需要解决的问题。“协同创新”是指创新资源和要素有效汇聚,通过突破创新主体间的壁垒,充分释放彼此间“人才、资本、信息、技术”等创新要素活力而实现深度合作。协同创新是一项复杂的创新组织方式,其关键是形成以大学企业研究机构为核心要素,以政府金融机构中介组织创新平台非营利性组织等为辅助要素的多元主体协同互动的网络创新模式,通过知识创造主体和技术创新主体间的深入合作和资源整合

3. 复杂系统建模与仿真

    制造系统或服务系统运营中所涉及的管理问题建模与优化。采用先进的建模技术,描述系统组织、流程、资源的配置及运行过程,再基于各层面的决策优化算法及技术对系统进行分析并提出优化策略。管理系统建模及优化的基础是管理运筹学,即经典的线性规划、整数规划、动态规划、网络计划技术、系统仿真、对策(博弈)论、非线性规划等方法技术。然而,当前的现代管理系统向着网络化、分布化、集成化、动态化、模糊化等趋势发展,迫切需要通过各学科的融合创新,研究更符合现代管理系统特征的新型建模方法,如复杂自适应系统理论、多主体人工智能技术、人机协同建模技术,环境一体化建模技术、柔性建模技术等来解决新出现的决策难点问题。

4·物流与供应链管理

    伴随物流及供应链管理理念和相应技术、系统的发展,越来越多的企业认识到未来市场竞争更多的体现在供应链之间的竞争。因此,如何对供应链进行协调,确保供应链协同运行以及整体利益优化,就成为物流及供应链运作过程中面临的重要问题。供应链协调机制的研究通常包括两个层面。第一,需要对供应链组织中各级成员本地的自主行为以及成员间的交互行为策略进行管理及优化,使得供应链运作过程达到协调状态,从使得供应链的效率更高、敏捷反应能力更强、库存周转更快、订单及时满足率更高、顾客满意度更好。这一层面的协调机制研究包括动态订单任务选择、调货伙伴选择与冲突消解以及运输工具选择与冲突消解等问题。第二,还需要对供应链利益分配进行协调,通过供应链利益的合理分配,调动供应链组成成员的主动性和积极性,从而达到供应链利益优化的目的。这一层面的协调机制研究包括协调定价、契约设计、激励机制等问题。

5·战略与人力资源管理

       企业战略是指企业为满足未来持续经营的需要,在分析其拥有的资源和自身能力以及所处的外部环境的基础上,对企业的全局性、基本性的问题进行的总体谋划,是企业生存和发展的总纲领。企业战略包括企业的愿景、使命、价值观和战略目标。人力资源战略的制定和企业战略制定的程序一样,包括内外部环境分析、人力资源战略的制定、人力资源战略实施、人力资源战略评估与控制等四个步骤。企业人力资源战略制定的关键是根据企业的核心能力建设的需要,结合企业的核心价值观,打造一支支撑企业战略目标实现的人才队伍,建立科学的人才培养开发管理机制,保证人力资源效能最大化。

6·专业领域文本挖掘与知识图谱

       文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程,是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘利用智能算法,如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等,并结合文字处理技术,分析大量的非结构化文本源(如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等),抽取或标记关键字概念、文字间的关系,并按照内容对文档进行分类,获取有用的知识和信息。知识图谱又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。