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| 1 | 产业转移背景下的家具产业园布局规划研究显示文摘以江西黎川家具产业园区为例,分析其在产业转移背景下的布局规划研究。简述了黎川产业园区的开发背景与建设条件,从目标定位、规划策略、规划布局、厂房设计利用与分期建设经济指标五个方面,对产业园区的构建进行了阐述。 | 陈哲 叶建平 朱华 朱艺璇 | 2020 | 林产工业2020，57，2： | 7 |
| 2 | 定制家具企业订单组批方式对板材利用率的影响显示文摘板式定制家具的板材成本对企业利润有很大影响。大型定制家具企业一般采用揉单生产模式,将大量订单按照一定的组批方式组成几个批次,以提高板材利用率及生产效率。为了明确不同组批方式对板材利用率的影响,通过对A企业两条产线板材利用率及相关数据的统计分析,分别得出在两种不同组批方式下板材利用率的主要影响因素及回归方程:零售单产线按主花色组批,影响板材利用率的主要因素依次是批次容量(X_(1))、花色(X_(2))、单量(X_(3)),回归方程为Y=0.361 X_(1)-0.074 X_(2)+0.011 X_(3)+72.762(R^(2)=0.664);样品单产线按来源地址组批,影响板材利用率的主要因素是单量(X),回归方程为Y=1.356ln X+67.163(R^(2)=0.342)。为了比较两种组批方式的板材利用率是否有显著差异,通过t检验分析相同订单采用不同组批方式的利用率数据,结果可得按主花色组批板材利用率显著高于按来源地址组批。通过控制单量、花色、批次容量等条件可以在一定范围内提升板材利用率,也可以通过回归方程预测板材的利用率,为企业管理人员预测板材成本,选择合适的组批方式提供参考。 | 秦晓宇 徐伟 詹先旭 | 2022 | 林业工程学报2022，7，2： | 7 |
| 3 | 基于蚁群聚类算法的板式定制家具订单聚类分析显示文摘为研究在定制家具分批生产之前的订单聚类问题,根据不同订单的信息,选取对定制家具排产影响较大的订单特征,将订单文本向量化,计算家具订单之间的相似度。利用蚁群算法的状态转移规则,通过聚类数目未知的蚁群算法将订单类别进行归并,以聚类完成后所有类别的材料种类总数最少为目标。通过仿真试验将其与聚类数目已知的蚁群聚类算法和K-means算法聚类结果进行比较,结果表明:相对于上述两种聚类算法,在定制家具订单聚类问题研究中,本文研究的算法聚类效果更好。 | 陶涛 王洁 刘忠会 陈星艳 冯万福 | 2020 | 林产工业2020，57，5： | 6 |
| 4 | 板式家具设计与制造中的减碳技术与应用显示文摘随着我国对环保的日益重视,以人造板为主要原料的板式家具适应绿色健康发展理念。介绍了板式家具主要材料以及板式家具主要原材料分类,分析了板式家具设计与制造中的减碳技术,为板式家具设计及制造企业能获得更好的社会和经济效益提供参考。 | 吴志强 | 2020 | 林产工业2020，57，3： | 3 |
| 5 | 基于Flexsim的木门扇生产工艺优化显示文摘实木家具由于结构和工艺复杂,生产过程中容易出现生产线失衡,导致企业成本偏高、生产效率低等问题。以某实木定制家具企业(简称J企业)木门扇为研究对象,运用Flexsim仿真软件对其生产过程进行模拟优化。通过对木门扇生产流程数据进行采集,找出生产瓶颈,运用“流程程序分析”“ECRS”原则等工业工程方法进行系统地分析与优化,对人员分配不均、设备布局不合理、生产线不平衡等问题提出改善并实施,最终使木门扇的生产线平衡率由原来的38.17%提高至87.31%,生产效率与产能大幅度提高,同时也验证了仿真软件应用于实木家具生产优化中的有效性。 | 王辉 张仲凤 张继娟 | 2023 | 林产工业2023，60，1： | 2 |
| 6 | 面向存储空间受限的分拣系统内多类型存储单元数量配置显示文摘由于板式家具订单组批生产数量存在不确定性,为了最大程度地利用有限的空间存放尽可能多的板材,本文在分拣系统出现较大板材无法存放(爆仓)的概率小于5%的约束下,基于线性整数规划,求解最优的存储单元种类和数量配置,并通过算例验证模型的合理性,也表明并非全周转率存储策略或更多的分类存储策略一定会增加需求存储空间。 | 李靖 陈庆新 毛宁 | 2022 | 工业工程2022，25，6： | 0 |
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