基于泛在制造信息的动态物料配送批量决策

多品种、小批量生产模式下物料配送问题是一个涉及影响因素众多的复杂计划调度问题,小批量、多频次物料配送除了考虑满足生产线多变的物料需求外,还应考虑配送成本节约的问题。针对传统物料配送未能同时考虑物料需求变化和配送成本节约问题,基于泛在制造信息,建立一种新的动态物料配送批量决策模型。通过层次划分将整体决策转化为分层决策,采用运输-库存联合优化方式求取最佳配送批量。示例结果表明,该决策模式在满足生产线多变物料需求的同时,对配送成本有很好的控制作用。     

面向农机制造的缓冲件库存控制策略研究

结合实际配送方法以及库存控制理念,研究了适合农机制造业实际的仓储缓冲件库存控制策略。考虑生产序列的随机性及供应系统成本最小化的因素,分析了仓储缓冲件目前存在的主要问题,建立了基于(Q,t)的缓冲件批量控制模型。并运用仿真软件建立了控制方法,对缓冲件库存的主要决策变量进行了仿真优化。仿真结果表明,构建的批量控制方法在满足生产需求的前提下降低了物料资金占用成本,为农机制造业仓储缓冲件管理提供借鉴。     

基于JIT的多目标总装准时物料配送方法研究

针对机械产品总装过程中的准时物料配送问题,从优化目标、约束条件及影响因素三方面考虑,提出以物料运输成本、物料运输时间、线旁库存三者综合为优化目标的多目标准时物料配送模型。给出优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程。最终求解得到物料配送单用于指导配送,使决策者能够根据实际情况选择优化的偏好值。通过一个总装车间准时物料配送问题的实例验证了此模型和算法的有效性。     

计及漂移瓶颈的时变物料配送路径优化

针对不确定作业车间环境下物料配送路径优化问题,采用能反映制造单元相对生产负荷及其变化趋势的瓶颈指数和瓶颈漂移指数表征实时变化的制造单元物料配送优先级,对路径选择过程中违反此优先级的行为设置惩罚成本,提出以最小化包括车辆运输成本和违反优先级的惩罚成本在内的总配送成本为优化目标,建立了时变的物料配送路径优化模型。在此基础上,为保证运输车辆所载物料全额配送,避免非必要负载以及由此造成的非必要配送子路径,对配送路径优化模型进行改进,允许运输车辆非满载和物料拆分配送,以提高物料配送效率降低配送成本;并结合模型特点将贪婪策略融入遗传算法对优化模型求解。最后,通过某作业车间内物料配送实例验证了所提出的计及漂移瓶颈的改进时变物料配送路径优化方法在不确定作业环境中具有有效性和实用性。     

不确定环境下混流装配生产车间的动态物料配送策略

为使生产车间的物料配送环节适应当前多品种小批量生产和个性化市场的需求,从分析生产车间环境的复杂性和不确定性入手,通过建立不确定环境下的配送成本期望模型,确定了物料的最佳配送区间;结合混流装配生产线的特点,设计了基于动态周期的物料配送策略;基于该策略,建立了以最小化配送成本和最大化满载率为目标,物料需求时间和线边库存容积以及行进路径为约束的优化模型,并针对该模型的设计了基于遗传算法的求解算法。最后,针对实际应用场景,通过eM-plant软件搭建仿真模型,分别模拟传统的配送策略和所设计的配送策略,对比结果验证了本文所提策略的优越性和有效性。     

装配车间的物料批量配送问题研究

针对装配车间物料配送不及时、配送成本高问题,分析了装配车间物料配送的研究现状,构建了装配车间的物料批量配送问题模型。通过比较各种算法,提出了一种改进的遗传算法来解决问题模型,最小化配送车辆的固定成本和与行驶距离相关的可变成本之和。最后经过算例证明了该模型的可行性和实用性,使得物料能够按时有序地配送到各工位,并且缩减了配送成本。     

基于混流生产模式的装配车间物料配送路径规划方法

合理规划物料配送路径能够提升车间生产效率,降低车间物流成本和生产成本。针对混流装配车间配送不及时、费用高等问题,提出基于混流生产模式的物料配送路径规划方法。以工位为物料配送对象,对混流装配车间物料配送环境进行分析,找出混流装配线的物料消耗规律,明确物料配送数量,简化物料配送过程。在此基础上,结合生产实际的时间窗约束,以最小化物料配送总费用为目标建立了物料配送模型,采用改进蚁群算法对该模型进行求解,最后以某视频控制卡混流装配车间为实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

供应商管理库存环境下库存与发货策略研究

供应商管理库存是最先进的供应链库存管理模式,也是供应链发展的重要方向.在含有多零售商的供应商管理库存环境下,为了同时满足最小化企业运营成本和最大化顾客服务水平这两个目标,分析了原有发货策略的不足,提出了新的基于时间和数量的混合发货策略,通过理论分析和仿真实验表明,混合发货策略能较好地均衡企业运营成本和顾客服务水平,更好地支撑了企业决策.     

不确定环境下混流装配线动态准时制物料配送系统

针对不确定环境下混流装配线物料配送准确性和及时性的问题,构建了一种基于射频识别技术的动态准时制物料配送控制系统。分析了混流装配线的物料配送特点及物料分类,阐述了生产计划变动、生产节拍波动、线边库存及物料需求量和时间等物料配送中的不确定因素。综合考虑各类不确定因素,构建了基于射频识别的动态准时制物料配送体系架构,建立了可视化装配过程监控系统,研究了物料配送方案运算模型,设计了物料配送控制系统的硬件架构和软件体系结构。以某公司的1.5TGDI发动机工厂的混流装配线为例,应用J2EE构架开发了基于射频识别的动态准时制物料配送系统,实现了物料配送管理和控制的一体化和可视化,验证了系统的可行性和有效性。     

模糊时间窗约束下的装配线物料配送方案优化

为解决装配线物料无法及时准确配送的问题,提出了一种动态的联合配送策略,在此基础上以最小化单个产品配送成本、最大化工位满意度为目标,建立模糊时间窗约束下的物料配送数学模型。利用NSGA-Ⅱ算法求解出最佳的工位组划分、小车出发时间和配送路径,并对配送小车容量及配送时间窗进行优化。利用Plant Simulation软件搭建某生产线仿真模型进行模拟,验证了配送方案的可行性。与一般配送策略进行对比,结果表明,在保证配送工位满意度的前提下,优化时间窗能进一步降低单个产品的配送成本。     

随机需求下二级供应链库存控制研究

针对企业传统库存局部优化存在的不足,以一个分销中心与多个零售商组成的二级供应链为对象建立系统库存成本优化模型。市场需求服从正态分布,综合考虑安全因子与服务水平,以订货成本、库存持有成本和缺货成本为系统库存成本,求解总成本最低的优化方案。最后,通过实例验证表明分销中心与零售商合作时库存总成本比不合作时明显降低。     

基于BP神经网络预测制造企业安全库存的研究

设置安全库存的目的在于预防需求或供应方面不可预料的波动,避免造成生产或供应中断。运用BP神经网络建立R公司原材料安全库存预测模型,再进行Matlab函数仿真,从人工智能的角度预测原材料库存,从而减少企业库存,降低企业制造成本,提高竞争力。     

供应链核心企业库存成本控制

在分析产品供应链结构的基础上,从采购成本和库存量控制两个方面阐述了供应链核心企业应如何控制库存成本。     

虚拟企业供应链网络的模糊多目标优化

对虚拟企业供应链网络采用数学规划方法建立数学模型，并用模糊多目标优化方法实现了对虚拟企业供应链的成本、库存、时间等绩效的多目标优化，最后使用离散事件仿真工具检验了模型的鲁棒性，通过该方法寻找到最优的虚拟企业供应链子网。     

大规模定制环境下供应链实施延迟生产的成本优化模型

为成功实施延迟生产以实现供应链成本的优化,大规模定制环境下供应链各节点企业需要紧密协作.针对一条包括制造商和供应商两个节点企业的供应链.建立了大规模定制环境下供应链实施延迟生产的成本优化模型.以最小化供应链生产成本为目标,研究了供应商对客户订单分离点决策的影响,以及大规模定制环境下供应链实施延迟生产时客户订单分离点的最佳位置,指出决策客户订单分离点时应考虑供应商成本.最后,对该生产成本优化模型进行了仿真.     

基于APIOBPCS的供应链生产控制方法

为了均衡生产更改成本和库存成本,研究了自动库存反馈补偿的订单型生产控制方法,提出基于此方法的供应链生产控制模型,建立控制模型的生产更改成本和系统库存成本的数学表达式,并在此基础上建立均衡供应链生产更改成本和库存成本的优化模型。分析控制模型的参数设置对供应链系统成本性能的影响,并用实例验证模型的科学性和实用性。     

基于成本函数的“半成品库-成品库”库存系统控制模型

以装配型企业为背景,基于泊松分布需求,针对半成品库-成品库二级库存控制系统模型,证明了备运期内半成品库的缺货次数属于泊松过程,得出以订货费、存储费及缺货损失费组成的库存成本为目标的优化函数,并给出迭代求解算法,通过算例验证了模型的有效性。     

钢板弹簧下料工序优化及经济性分析

论文结合某板簧有限公司实际生产情况,运用线性规划对钢板弹簧的下料工序进行分析,以节省材料为目标,建立数学优化模型,利用软件win QSB求解,得出最优下料方案。同时对采用优化后的下料方案进行经济性分析,明显降低了企业生产成本。该方法的使用对企业降低生产成本和提高市场竞争力具有广泛的实用价值。     

An integration of assembly planning by design into supply chain planning

A supply chain needs to consider the quality of a product as well as the quality of manufacturing process to satisfy customer requirements at efficient resources planning in terms of safety stock allocation and vendor–buyer coordination. The objective of this article is to use an axiomatic approach to make assembly planning by designing and integrating assembly into supply chain planning, particularly during supply chain reconfiguration. The effect of fixture layout planning, the accuracy of demand forecast, and the supplier capability of providing the required material quality are studied. An optimum supply chain network is configured by combining the product, assembly, and supply chain planning. Heuristic-based optimization is used to validate the proposed solution. The performance of the system is measured in terms of lead time variability, the number of backorders, and the level of safety stock. The results and analysis indicate that the axiomatic approach is capable of reducing the assembly variation and employing necessary fixture layout planning to deliver product intents. In addition, the reduction of assembly variation also reduces the safety stock, lead time variability, and backorders. Finally, management decision making is discussed among other concluding remarks.     

基于过期成本与缺货成本的单周期订货量确定

从不同角度阐述了库存的分类,并介绍了单周期库存的定义.从单周期库存模型主要考虑的成本因素出发,通过期望损失最小法和期望利润最大法实现对单周期库存模型中缺货成本和过期成本的控制,从而确定最佳订货量.并举实例分析.