集团制造多主体外协订单任务制造资源配置

集团制造企业的外协订单任务制造资源配置过程具有多主体、多任务、多资源、多工序以及协同性的特点,增加了订单制造资源配置过程的复杂性和不确定性。针对这一问题,提出两阶段多主体外协订单任务制造资源配置方法;设计了基于成本—工期—收益的订单任务排序算法和基于PageRank的订单任务制造资源排序算法,并建立了多主体外协订单任务制造资源配置模型;运用遗传算法求解多目标下多主体外协订单任务制造资源配置模型的Pareto最优解。以某建材装备制造集团的外协订单任务制造资源配置为例,验证了所提理论方法的合理性和有效性。     

统筹经济和非经济因素的注塑机企业供应商评价和订单分配

随着经济从追求数量增长到追求高质量、可持续发展，企业在采购过程中将环境因素和企业信誉作为选择供应商的重要指标。为了帮助注塑机制造企业在供应商评价和订单分配中统筹考虑经济因素和环境、信誉等非经济因素，提出一种统筹经济因素和非经济因素的注塑机制造企业供应商评价和订单分配方法。首先确定供应商评价标准，采用区间二型模糊集对供应商的非经济因素进行定量评价。然后统筹经济因素和非经济因素，构建订单分配的多目标优化模型。最后采用灰狼优化算法-粒子群优化算法对订单分配模型进行求解，得到优化的订单分配方案。以注塑机制造企业C公司为例，进行六供应商五非经济因素指标的供应商评价和订单分配，验证所提出方法的有效性。     

横向型虚拟企业订单分配模型研究

横向型虚拟企业是由多个生产同类产品的企业构成的协作生产联合体,正确合理地在协作企业之间进行订单分配,是提高制造企业敏捷性和竞争力的重要手段。针对这一问题,提出了一种基于生产负荷率准则的订单分配方法,建立了订单均衡分配模型。利用进化规划算法对模型进行了求解,并应用研究实例验证了算法的有效性。研究结果表明,提出的模型与方法是有效的。     

基于图论的可重构制造系统重构策略

可重构制造系统(RMS)是针对零件族设计的既具有定制的柔性,又具有高生产率的制造系统。RMS通过重构来适应市场需求的变化。RMS的设计目标是基于重构条件下寻求制造系统在全生产周期内的系统成本最优。首先建立RMS的各生产周期成本模型、重构成本模型与全生产周期成本模型,构建RMS在各生产周期的组态有向图,利用Dijkstra算法与双向扫视算法求得RMS在各生产周期的最优成本组态与K-1个次优成本组态。根据所求得各生产周期的最优成本组态与K-1个次优成本组态,重构成本模型与全生产周期成本模型,计算上下生产周期各组态间的重构成本,并构建RMS全生产周期的重构策略有向图,再次利用Dijkstra算法与双向扫视算法求得 RMS全生产周期的最优重构策略与K-1个次优重构策略。最后用实例验证了方法的有效性与可行性。     

基于二次选择策略的订单接受与排程决策系统研究

针对按订单生产(Make-To-Order,MTO)模式的制造系统中,企业管理者需要从若干备选订单中选择性接受部分订单并制定生产计划的问题,引入订单等级这一要素,并结合混合整数规划模型,构建基于二次选择算法的决策支持模型。运用改进的TOPSIS方法对订单进行分级处理,并综合考虑企业生产能力有限、交货期和生产顺序等约束条件,完成对订单的分步筛选及排程,旨在最大化按订单生产型企业的区间收益。利用CPLEX技术对算例进行求解,得出最终的订单选择结果及排程计划,验证了模型的有效性。     

一类多品种小批量混流制造系统作业组织模式与工件排序

为解决考虑搬运时间的混流制造系统的资源优化与调度问题,对作业组织模式与工件排序进行了深入研究。建立了以设备停机次数、工件搬运次数、搬运设备数量、搬运次数均衡程度作为第一、第二、第三和第四优化目标,以生产周期作为约束的多目标决策模型,利用该模型选择作业组织模式并确定最优排序方案。分别研究了用于求解该多目标决策模型的各分目标和约束:为不同类型批量工件建立加工时间模型;设计开始和结束搬运时间优化模型;给出平行移动模式的设备停机次数算法。开发了考虑搬运时间的混流制造系统软件程序,并设计了所需搬运设备情况的全局优化算法。通过分析和求解企业订单数据验证了所提方法的有效性。     

面向整车混流装配线客户订单的优化分配排序

通过分析多条位于不同地域的整车混流装配线,建立了以制造成本最低和负荷均衡为目标的订单分配模型,设计了三组反映生产旺季、淡季、正常季的订单数据,并且应用禁忌—递阶遗传算法进行求解,获得了一组非劣解集,最终证明了所提出的模型和算法的有效性。     

MTO环境下订单跟踪系统研究

客户定制化和代工生产企业,按照客户订单组织生产。为控制订单交货期、生产进度和产品质量,需要对订单进行系统跟踪。本文首先对订单跟踪所需的订单、制造过程、组织模型进行研究。然后在订单跟踪功能和内容研究的基础上,提出了面向离散制造、适合MTO(Make-to-Order,面向订单制造)环境下的订单跟踪系统框架,并对系统实现关键技术进行说明。最后,应用案例验证了模型、系统框架的有效性。     

带能力约束的多目标OEM协作生产订单分配决策与混合蚁群算法应用研究

在面向订单生产(build-to-order,BTO)的协作生产环境下,品牌制造商如何将所接受的不同客户订单(生产任务)分配给众多的协作生产企业OEM供应商,同时以最大的成本收益及最高的服务水平完成这些制造任务,是OEM协作生产环境下一个很实际的生产管理问题。首先根据此类问题的特点建立了一个带能力约束的、以总订单利润与准时交货为目标的多目标OEM订单分配模型;然后利用混合智能优化算法——模拟退火蚁群算法进行求解,并对该混合算法进行改进;最后应用算例验证了算法的有效性与合理性。     

基于混合离散蝙蝠算法的跨工序协同调度问题

针对跨工序的生产与配送协同调度问题，构建了前工序单机批加工、后工序多产线逐订单加工，且工序之间采用自动引导车循环配送的协同调度模型。以最小化最大完工时间和后工序前的在制品等待时间为调度目标，设计了融合模拟退火算法与解串算法的混合离散蝙蝠算法，与改进的离散粒子群算法和Ullrich遗传算法相比，该算法能很好地减少后工序产线前的队列等待时间，缩短产品的生产周期。     

基于混合蛙跳算法的企业集团订单分配研究

针对企业集团在订单分配时优先选择内部企业的问题,提出了一个基于产品经济参数和内部企业贡献因子的订单分配策略,解决企业集团订单优先分配量与价格、质量和时间的优化问题。以某建材装备制造集团的订单分配为例,构建了一个基于采购成本最低、不合格产品损失和延期交货损失最少以及对企业集团的贡献最大为优化目标的数学模型。采用改进的混合蛙跳算法对模型进行求解,验证所建模型的合理性和有效性,并与遗传算法、蚁群算法的结果相互比较,验证算法的优越性。     

MTO管理模式下钢铁企业成本计划方法研究

钢铁企业的成本计划模式并没有考虑各职能部门之间的协调,而且并不是以作业为基础。目前对于订单驱动型钢铁企业的作业成本计划方法研究明显不足。结合面向订单生产(Make toOrder,MTO)管理模式下钢铁企业制造过程中各类资源的投入产出特点,构建了订单驱动的钢铁制造过程消耗链及其相关数学描述方法,提出了基于消耗链的钢铁企业成本计划模型及原材料成本计划算法。最后结合某钢铁企业实例,说明该成本计划方法的有效性和实用性。     

并行环境下产品模型变动技术

研究了并行环境下产品模型变动技术，分析了产品设计周期中的模型相关性，提出了概念设计中的准装配模型的装配特征识别算法、装配关系变动引起的装配顺序和求解算法和详细设计中设计特征变动所引起的装配模型的变动算法，所提出的算法具有效率高及保证信息完整等优点。当面向并行的产品设计制造系统具备了上述功能，分布在异地的设计者均可方便地以输入、输出参数进行实时修改。     

面向顾客的产品开发决策支持系统研究

介绍了一种以扩展质量功能配置（ＱＦＤ）为核心方法的产品开发决策支持系统。该系统具有面向订单的高顾客化特点，能够适应并行工程和灵捷制造的需要。文中较详细地介绍了该系统的模型、系统框架及其核心算法，还探讨了经典数学模型和模糊神经元网络的一种混合模型。     

面向云制造的多供应商协同生产任务分配优化

针对云制造环境下制造资源生产能力约束导致的任务分配不合理问题,研究建立了一种任务分配优化模型并提出了求解算法。依据子任务订单量对多个供应商进行生产组合,继而提出质量相似度等概念及其相应的计算方法,建立评价指标体系,并在此基础上构建了面向云制造的多供应商协同生产任务分配优化模型;通过对模型特征的分析与把握,提出一种改进的多目标粒子群进化算法,求解模型得到最优组合以及组合量。最后,通过实例证明了该模型与算法的可行性和有效性。     

面向绿色制造的一类模糊调度模型及其算法

绿色制造是一种综合考虑环境影响和资源效率的现代制造模式，由于其生产系统的复杂性和不确定性，使得工序的加工时间和生产成本等数据用模糊数表示更加符合生产实际。为优化调度过程中的产品质量、生产成本、资源消耗、环境污染和生产周期，建立了面向绿色制造的模糊调度模型。将多目标遗传算法与模糊优选技术相结合对该模型求解，并用案例验证了模型的实用性和算法的可行性。     

无等待多机器人制造单元调度模型和算法研究

为解决无等待多机器人制造单元的调度问题,应用禁止区间法,建立了无等待多机器人制造单元调度的数学模型。在分析模型的基础上,证明了问题的最优周期长度必定是某一个特定的周期长度值。提出了基于图论的算法,并以此验证这些特定的周期长度值的可行性。以上述工作为基础,为无等待多机器人制造单元开发了能求解最优解的多项式调度算法,并以自动化印刷电路板电镀生产线为例,对提出的模型和算法进行了验证。     

基于改进蚁群算法的多主体制造资源配置冲突协调方法

在多主体制造资源组合优化配置过程中,当某个制造资源在同一时刻接收到多个订单加工需求而引发冲突时,结合多主体订单对所有制造资源加工优先级的启发式全局冲突协调过程往往被轻视或忽略。针对这一问题,提出一种改进的双维度蚁群算法。该算法将订单的加工路线作为蚂蚁的第一维度路径,将每个资源对于订单的优先级作为蚂蚁的第二维度路径,实现两个方向的启发式搜索。以某建材装备制造集团的外协订单任务资源配置为例,验证了所提理论方法的合理性和有效性。     

基于JIT的加工和装配计划集成方法及其应用

针对订单生产型企业JIT准时供货的要求,建立了加工和装配计划集成模型,该模型的目标函数是为了保证产品交货期的要求;为保证计划的可行性,约束函数包括加工能力约束、装配能力约束、加工和装配顺序约束;模型为两层混合规划模型,运用了遗传算法和启发式规则,提出了混合启发式算法。最后,针对某按订单制造型企业进行了实例应用,对产品制造过程进行了分解,采用先由装配计划得出各工件的交货期,然后根据工件的交货期确定工件的加工和装配计划。     

制造企业基于风险水平的订单收益管理

为实现制造企业高效的订单管理,提出了不确定需求下考虑风险水平的订单收益分配方法,建立了考虑风险水平的订单收益分配模型。进一步运用Shapley值法计算了模型的收益分配系数,并引入风险修正因子对此系数进行了修正。最后采用数值分析的方法,对收益分配模型进行了验证,并对此模型进行了灵敏度分析。结果表明,该收益分配模型能够满足个体理性决策条件,能够较好的解决考虑风险的订单收益分配问题。该方法还可推广到多级供应链订单管理中,为制造企业订单收益管理提供了一种参考依据。