网络计划技术在企业管理中的时间优化与应用

需积分: 0 2 下载量 71 浏览量 更新于2024-07-12 收藏 1.83MB PPT 举报
"单值估计法在企业管理中的应用主要针对的是重复性较高、具有明确历史数据支撑的作业活动。这种方法通过参考过去类似工作的统计数据,进行比较、分析和推断,以得出一个合理的作业时间估计。例如,在零件装配、管道安装和土木建筑工程中,由于这些任务往往有固定的工作流程和相对较少的未知变量,单值估计法可以提供一个既实际又高效的参考框架。 然而,单值估计法并不适用于所有情况,特别是对于创新项目或不确定性较大的任务,可能需要更为复杂的方法来考虑偶然因素和风险。为了更有效地管理时间,企业还可以采用网络计划技术,这是一种科学的计划管理工具,起源于20世纪50年代的美国,如关键线路法和计划评审术等。 网络计划技术的核心在于用网络图展示工程项目中各工序的顺序和逻辑关系,通过计算时间参数(如最早开始时间、最迟开始时间和持续时间等),识别关键工作和关键线路。这有助于管理者把握工程进度,避免资源浪费,并找到最优的执行方案。网络计划技术的优点包括: 1. 明确显示工作间的依赖关系,有助于决策者全面理解项目的结构。 2. 可以进行精确的时间预测,支持决策过程。 3. 帮助识别关键路径,确保工程按时完成。 4. 通过优化原理选择最佳方案,提高效率和效益。 5. 实施过程中提供了有效的控制和监督机制,确保资源的合理分配。 6. 能够在众多方案中筛选出最优的执行策略。 尽管网络计划技术在提高项目管理效率方面表现出色,但它也有其局限性,比如对于非线性问题处理能力有限,以及对初期计划的精确性和实时调整的需求。因此,企业在实践中需根据具体项目的特点灵活运用这两种方法,结合单值估计法和网络计划技术,以实现高效的企业运营管理。"

分析此代码及运行结果图:fs=1000;N=1024; t=(0:N-1)*1/fs; u=randn(size(t)); f1=100;f2=110;f3=200; index=0:N/2; fx = index * fs / N; x=2*sin(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t)+1.5*sin(2*pi*f3*t)+u;% 输入信号 figure(1);plot(t,x);grid; xlabel('时间');ylabel('幅度');title('输入信号'); x_fft=fft(x); %直接法-周期图谱估计 x_p=(abs(x_fft)).^2/length(t); figure(2); plot(fx,10*log10(x_p(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('直接法-周期图谱估计'); cxn=xcorr(x,'unbiased'); cxk=fft(cxn,N);pxx2=abs(cxk);%间接法-自相关函数谱估计 figure(3); plot(fx,10*log10(pxx2(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('间接法-自相关函数谱估计'); window=boxcar(100);%矩形窗 noverlap=20; [Pxx1,f]=pwelch(x,window,noverlap,N); %pwelch()函数实现了平均周期法 figure(4); plot(fx,10*log10(Pxx1(index+1)));xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');title('周期图谱估计修正-平均周期法pwelch'); [Pxxb,f]=pburg(x,20,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值,AR模型的阶数 figure(5); plot(fx,10*log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法),p=20'); [Pxxb,f]=pburg(x,37,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值,AR模型的阶数 figure(6); plot(fx,10*log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法),p=40'); [Pxxb,f]=pburg(x,60,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值,AR模型的阶数 figure(7); plot(fx,10*log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法),p=60'); [Pxxyu,F]=pyulear(x,60,N,fs); %最大熵法 figure(8); plot(fx,10*log10(Pxxyu(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(pyulear最大熵法),p=60');

2023-06-09 上传