多产品环境下的一种递阶生产计划系统

为求解多产品环境下带顺序相关调整时间(成本)的递阶生产计划问题,提出了一个两层模型.上层的综合生产计划模型求得各产品类在各时段的生产计划,下层的族分解模型则将上层得到的计划分解到所属的各产品族.为避免当族分解模型中各产品族间的调整时间较大时,上层得到的综合计划不可行,将调整上层计划所带来的额外费用集成到族分解模型的目标函数中,从而可以最优地调整得到综合计划.最后,利用某模具制造企业的数据进行了验证,结果表明,所提出的递阶生产计划模型比整体的方法求解规模小,比传统的递阶生产计划模型的成本低.     

集成情境知识递阶生产系统投入产出优化

针对具有递阶特性生产系统投入产出分析的特点,建立较为完整的递阶生产系统投入产出模型和产品成本效益分析模型,奠定以经济效益极大化为目标递阶生产系统投入产出优化研究的基础.基于这些模型系列进行企业产品销售结构优化,研究如何将非结构化因素转化成半结构化方式描述的"情境知识"并将其融入投入产出优化模型的构建及求解的全过程.并针对一个具体的应用背景介绍投入产出优化模型的构建及求解的个性化处理,从边际贡献总额最大、产品的资源利用效益最大、优化方案及产品生产过程中有关消耗环节的单耗灵敏度分析等方面进行深入的决策优化分析,对企业的经营决策起到很好的指导作用,同时在一定程度上扩展了知识管理的研究和应用领域.     

基于RFID的供应链业务协作决策支持方法研究

制造企业的竞争优势体现在快速响应市场需求,根据市场需求制定生产计划,这其中离不开企业间的协作.在业务协作计划中,如何制定有效的协作决策,是摆在制造企业面前的一大难题.文中将RFID技术应用在服装供应链中,通过RFID技术实时获取供应链各节点产品状态和物流进度,为供应链各节点企业业务协作决策提供参考依据.     

模糊决策专家系统的研究

模糊决策专家系统是决策型专家系统的发展趋势。迄今为止,很少有较为实用的模型用以建立解决模糊性和不确定性决策问题的专家系统。根据模糊数学理论,我们提出了一个模糊决策专家系统模型。这个模型用于构造处理模糊性和不确定性决策问题的单目标决策专家系统。针对构造模糊决策专家系统所涉及的具体问题,本文着重阐述所提模型的规则匹配、模糊谓词计算、知识表示和求解方式。     

面向生产计划分析的协同制造过程建模语言及建模仿真系统

跨企业协同制造涉及要素种类多、联动关系复杂、内外部不确定性影响大，导致协同运行能力弱。针对其顶层统筹管理能力弱、缺乏有效的计划分析手段等问题，提出面向生产计划分析的协同制造过程建模语言，为决策层提供不依赖具体生产数据、兼顾不确定因素的领域专用抽象建模和模型仿真工具。总结并凝练协同制造的领域知识，定义其概念模型，基于概念模型制定协同制造过程建模语言CoM-PML;开发基于CoM-PML的建模和仿真系统POMES4CM,通过执行多过程仿真协助企业管理人员分析产品齐套周期、资源利用率等，辅助决策。选取3种复杂产品的协同制造流程进行案例验证，得到具有指导意义的过程模型和生产计划，验证方法和系统的有效性。     

随机和模糊约束下的扩展型集约生产计划方法

针对不确定环境下具有模糊需求量、随机加工能力约束的多阶段多品种集约生产计划问题进行了研究。在考虑生产任务跨阶段性的基础上,建立扩展型随机模糊混合优化模型,并运用随机模糊机会约束规划理论、不确定等价方法和Lingo软件对模型进行转化和求解。通过案例分析,证明了该模型和方法的有效性,为决策者在不确定环境下的生产计划决策提供了依据。     

装配型企业面向产品CAPP系统中关键技术研究与实现

以装配型企业为研究对象,研究了装配型企业面向产品CAPP系统的几个关键技术和实现方法。为构建一个具有开放性、适用性、分层递阶的装配型企业CAPP与工艺信息管理应用系统铺平了道路。     

云制造模式下差异化产品多时序生产优化

为解决云制造模式下企业服务能力有限性及客户需求不确定性问题,深入分析云制造企业群多时序生产服务模式,基于服务时间、成本和质量构建差异化产品生产优化模型,结合客户需求的偏好性与模糊性,引入三角模糊及广义诱导有序加权平均算子针对客户模糊需求给出区间型组合供应算法,确定协同制造企业群的最优组合.以包含4类差异制造需求的产品为例,进行MATLAB仿真实验,验证了所提模型与算法的有效性与可行性.结果表明,差异化产品增强了云制造服务流程的复杂性,多时序生产可较好地分解与重组制造任务,嵌入客户模糊化需求,从而提高云制造服务平台的运作效率及应用效果.     

基于优化灰色-马尔可夫链的销量预测

销售预测是企业决策的基础,管理者根据预测结果能够更合理地制定生产计划、分配生产资源。使用传统灰色-马尔可夫链预测算法对企业的产品销量进行预测,结果精度尚未达到1级标准,需要对该传统算法进行改进。引入模糊分类和粒子群算法,从残差区间划分、残差区间取值以及状态转移矩阵计算3个方面对该算法进行优化。通过对优化前、后预测算法的结果进行比较,表明优化后的灰色-马尔可夫链预测算法预测效果更好、精度更高。     

多品种汽车发动机两阶段模糊再制造生产计划

针对多品种发动机再制造生产过程中存在的不确定性因素,以最小化生产成本为目标,基于可信性理论建立了不确定环境下汽车发动机两阶段模糊再制造生产计划模型。该模型考虑多品种产品回收情况下,拆解零件的再制造加工数量、加工成本、新零件采购数量以及市场需求的不确定性对再制造加工生产计划的影响,将生产过程分为两个阶段,并采用补偿函数逼近方法,将具有无限支撑的无限维优化模型转化为有限维优化问题进行求解,设计了基于逼近方法的粒子群算法来求解两阶段模糊生产计划问题。以曲轴飞轮总成为仿真实例,验证了该混合智能优化算法解决两阶段模糊规划问题的有效性和合理性。