产量控制英文解释翻译、产量控制的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 output control

分词翻译：

产量的英语翻译：

crop; output; turnout; yield
【化】 output; producing capacity; throughput; yield
【经】 output; outstandings stock; producing capacity; production

控制的英语翻译：

control; dominate; desist; grasp; hold; manage; master; predominate; rein
rule
【计】 C; control; controls; dominance; gated; gating; governing
【医】 control; dirigation; encraty
【经】 check; command; control; controlling; cost control; dominantion
monitoring; regulate; rig

专业解析

产量控制（Production Control）指通过计划、协调和监督生产过程，使实际产出符合预定目标的管理活动。其核心在于平衡生产效率、资源利用与市场需求，确保产品数量、质量和交付时间的稳定性。

一、汉英术语解析

中文定义
“产量”指单位时间内生产的产品数量，“控制”即通过技术或管理手段进行调节。合并释义为：通过科学方法调控生产系统的输出量，避免过剩或短缺。

来源：《现代汉语词典》（第7版）
英文对应术语
- Production Control（主流译法）：涵盖生产计划、进度跟踪与资源调度
- Output Regulation：强调通过技术手段（如自动化系统）稳定产出
- Yield Management：多用于农业或流程工业的场景

二、权威定义与应用场景

据《牛津英汉汉英词典》释义，产量控制需实现三目标：

资源优化：协调人力、设备与物料，降低浪费（如丰田精益生产模式）
需求响应：根据市场波动动态调整产能（例如半导体行业的产能分配策略）
风险规避：预防设备故障或供应链中断导致的停产

典型案例：汽车制造中，通过实时监控装配线速度（单位：辆/小时）调整工人排班，确保日产量稳定在目标值±2%范围内。

三、技术实现方法

计划层
- 主生产计划（MPS）：分解年度目标为月度/周度排程
- 物料需求规划（MRP）：联动库存与采购系统
执行层
- 制造执行系统（MES）：采集设备数据并自动生成产量报告
- 统计过程控制（SPC）：用控制图识别产出异常波动
  $$
  
  text{控制上限} = bar{x} + 3sigma
  
  text{中心线} = bar{x}
  
  text{控制下限} = bar{x} - 3sigma
  
  $$

四、中英文术语对照表

中文概念	英文术语	适用领域
产量控制	Production Control	制造业、项目管理
产能调节	Capacity Adjustment	重工业、能源生产
产出稳定性管理	Output Stabilization	化工、制药行业
生产节拍控制	Takt Time Control	流水线装配

术语来源：《英汉工业工程词典》（机械工业出版社，2019）

网络扩展解释

“产量控制”是指通过一系列管理手段和技术措施，对生产过程中的产出数量进行规划、监测和调整，以实现资源优化、成本控制和质量保障的目标。以下是详细解释：

1. 核心目的

资源优化：合理分配人力、原材料、设备等资源，避免浪费或短缺。
成本控制：通过平衡产量与市场需求，减少库存积压或生产不足导致的损失。
质量保障：稳定产量有助于维持生产节奏，降低因赶工或停工引发的质量问题。

2. 常见控制方法

需求预测：基于市场趋势和历史数据预估需求量，指导生产计划。
动态调整：根据实时订单、设备状态或供应链情况灵活增减产量。
库存管理：通过安全库存设定，缓冲市场波动对生产的影响。
设备维护：预防性维护减少设备故障导致的停产风险。

3. 应用场景举例

制造业：汽车厂根据零部件供应和销售数据调整每日生产线节奏。
农业：农场通过气象预测和市场需求决定作物种植面积，避免过剩。
能源行业：发电厂根据用电峰谷时段调整发电量，平衡供需。

4. 挑战与解决方案

需求波动：采用弹性生产模式（如模块化生产线）快速响应变化。
供应链中断：建立多元供应商体系，并利用物联网技术实时监控供应链状态。
技术升级：引入AI算法和大数据分析（如预测性维护、智能排产）提升控制精度。

5. 现代技术的影响

工业4.0：通过智能传感器和自动化系统实现实时产量监控。
数字孪生：虚拟仿真生产流程，提前预判问题并优化方案。
区块链：追踪原材料到成品的全链条数据，提高透明度。

截至2025年，随着人工智能和物联网的普及，产量控制正从传统经验驱动转向数据驱动，企业可通过智能系统实现更精细化的动态管理。