多品种少批量生产作业计划控制优化研究

多品种、少批量生产方式下,传统的生产作业计划存在较多问题,如延误交货、生产不均衡和资源利用率低等。为解决这些问题,提出了一种优化方案,通过建立能力需求平衡计划,形成一个从出货计划、投料计划到能力需求平衡计划的闭环系统,实现能力与负荷的平衡;在制定生产排程计划中,用网络图法进行时间优化;在制定作业排序计划中,采用以最小临界比为优先调度规则的动态作业排序,并以柔性电路板企业为例,对这种优化方法进行详细说明。     

一类两阶段生产系统生产计划与调度的集成优化

针对传统生产计划与调度制定中存在的不足,研究了一类两阶段生产系统的生产计划与调度集成优化问题。建立了能够反映生产计划与调度相互关联特点的离散双层规划模型,提出一种基于混合优化方法的分支定界解法以及有效缩减搜索空间的方法,并构造了有效下界。针对分支定界法的松弛问题,给出采用模拟退火算法与预估校正法交替迭代求解的混合优化方法。通过实验仿真,验证了模型与算法的有效性。     

钢铁企业以计划调度为核心的生产运行控制技术现状与展望

对钢铁企业实施有效的生产运行控制是企业在保证产品质量和按订单生产的前提下实现降本增效的重要途径,从钢铁流程式生产的单元制造设备与流程协调优化两个层面来阐述钢铁企业的生产运行控制技术。基于钢铁企业的生产管控信息系统现状,重点分析了钢铁企业从生产订单、生产批量计划、生产调度到生产执行不同层次的计划调度技术特点,归纳了存在的主要问题;指出为实现钢铁制造流程的协调、有序和高效,应提升钢铁企业信息系统的计划调度功能,以强化对生产运行过程的调控和优化。据此对该领域未来的工作重点和发展方向进行了展望。     

基于机器役龄约束的车间作业与预防维修的集成调度

生产过程中作业计划与设备维修计划经常存在着利益冲突,容易造成生产资源闲置和时间成本增加,然而设备的可靠运转是生产作业计划有效执行的重要保障,需要通过定期维修和检测来保证设备的可靠性。据此本文引入基于机器维修役龄的预防性维修策略,将车间作业调度问题和机器预防维修问题进行集成考虑,分析机器累计运行时间对机器预防维修时间及运行状况的影响;以故障概率函数作为实施预防维修策略的控制因子,建立了生产计划与机器维修集成调度模型;并设计了遗传算法进行模型求解,给出了基因编码、交叉变异及精英保留方法;算例结果表明,该方法能够有效减少生产任务安排与设备维修的时间冲突,缩短生产周期,减少时间浪费。     

基于交替迭代遗传算法的成批车间生产计划与调度的集成优化

研究了一类零部件混批生产车间需要加工准备的多周期成批生产计划与调度的集成优化问题,建立了生产计划和调度集成优化的非线性混合整数规划模型.并提出了一种交替式混合遗传协调优化算法求解该集成优化问题.其主要思想是给定计划用一混合遗传算法求调度,反过来给定已求调度用另一混合遗传算法求取新计划,如此不断交替使用两个混合遗传算法实现计划与调度的同时优化.仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

遗传调度算法的研究

提出一种基于２算法进行生产调度优化的算法,该算法通过ＧＡ,启发式调度以及评价算法的有机结合,在调度效率较高的情况下,实现调度方案的全局优化。特别是这种方法为ＧＡ在调度系统中的应用提供了经验,也为解决工艺计划与生产调度的集成提供了一种有效的优化手段。     

卷烟多目标柔性流水调度问题

针对国内大型烟草企业卷烟生产的实际,将包装机组的生产计划调度问题抽象为多目标柔性流水调度问题,建立了多目标混合整数规划模型,即在保证按时交货的前提下,通过求解合理安排不同产品的加工顺序与数量,使得生产过程中所形成的各种加工成本与换牌时间最少。该模型已被用于卷烟生产作业计划软件的开发,并在实际运用中取得了较好效果,对各大烟草企业的卷烟生产调度均具有一定的实际指导意义。     

基于代理技术的分层计划编制调度

市场的竞争使企业的生产完全面向顾客 ,即以最低成本制造出顾客满意的产品。如何在这种模式下进行组织管理 ,包括如何组织动态联盟、如何重构车间和单元、如何安排生产计划、如何进行调度都是我们面临的问题。其中车间作业调度与控制技术是实现生产高效率、高柔性和高可靠性的关键 ,有效实用的调度方法和优化技术的研究与应用已成为先进制造技术实践的基础。本文对多品种、小批量的加工车间的生产计划的编制调度进行了研究与探讨 ,提出了基于代理技术的分层计划编制调度方法并用程序实现     

动态制造系统生产计划与调度协同优化

基于生产计划与调度协同优化的思路,建立了计划与调度滚动优化模型,并提出一种"闭环集成-滚动重调度"策略。当生产系统出现产能受限或订单变更等动态变化时,调度与计划形成"闭环响应模式",进而采用动态约束平衡的混合算法对生产计划与调度进行协同优化。为验证所提出协同优化策略的有效性和可行性,选取典型算例进行了仿真研究,结果表明该策略能有效处理生产系统的动态变化,保证系统的调度优化及时调整。     

考虑异常因素的机械加工生产智能排程方法研究

针对传统生产作业排程难以实时应对车间异常情况发生的问题,提出了考虑异常因素的机械加工生产智能排程方法。考虑订单、设备、质量等异常因素,建立了应对异常因素的动态排程规则;综合考虑生产时序、加工设备等约束,以最小完工时间和最低能耗量为优化目标,建立了机械加工生产排程的多目标优化模型;采用带精英策略的非支配排序遗传算法,对某重型机械产品实际生产中的完工时间和能耗量进行了仿真,得到了运算结果。研究结果表明:考虑异常因素的机械加工生产智能排程方法在实际生产中能够准确、高效且动态智能地响应异常,提高生产计划制订效率20%以上;该方法能够辅助车间调度人员进行生产计划实时动态调整,满足企业对生产计划制订的需求。     

晶圆制造自动化组合设备的调度问题研究

晶圆制造的加工工艺日趋复杂,存在严格的逗留时间约束,无法解决自动化组合设备的调度问题,尤其对于重人加工、作业时间的随机波动及多自动化组合设备等复杂的加工过程更是如此.通过分析晶圆制造自动化组合设备调度的难点和局限性以及现有的调度方法及其局限性,提出了"仿真+启发式+优化"的方法,可能是有效解决组合设备调度问题的途径.     

工艺计划和生产计划调度集成的研究

基于并行工程概念，讨论工艺计划和生产计划财度的集成问题，以提高ＣＡＰＰ动态实时性和生产计划调度的稳定性，使整个生产过程处于整体最优。在分析各功能的基础上，建立系统集成模型，为解决分离式直线型生产过程组织所带来的问题提供了有铲的途径。     

Artificial immune system based approach for solving resource constraint project scheduling problem

In this paper, resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) is discussed with an objective of minimizing the makespan of a project. Due to its universality, it has a variety of applications as in manufacturing, production planning, project management and elsewhere. It is a well known computationally complex problem, thus warrants the application of heuristics techniques or AI based optimization tools to achieve optimal or near optimal solution in real time. In this research, the artificial immune system (AIS) approach is proposed to solve the aforementioned problem. It exploits the beauty of learning and memory acquisition to ensure the convergence with faster rate. During extensive computational experiment, it is found that the performance of the AIS algorithm on a well known data set of resource-constrained project scheduling problem is superior as compared to GA, fuzzy-GA, LFT, GRU, SIO, MINSLK, RSM, RAN, and MJP based approaches.     

基于eM—plant的炼油一次加工过程建模与仿真

石油化工属于流程工业的范畴,其生产过程与离散制造业的生产过程有本质上的不同,需要不同的建模和优化方法,以及生产计划和调度的技术。经研究后,发现基于仿真的优化适合解决此问题。鉴于炼油生产问题的不确定性和复杂性,本文采用面向对象分析的方法,对炼油生产的一次加工过程进行建模分析,在此基础上采用eM—plant建立起该问题的仿真模型。通过仿真实验可以辅助手工的排产,也可以判断排产算法得到的计划是否可行,如计划不可行时提示出错的相关信息,为排产算法的修正提供帮助。     

一种新的炼油厂原油处理短期生产计划方法

给出了短期生产计划形式定义,并针对短期生产计划的特点和常规的推式生产计划所带来的诸多瓶颈,引入了拉式的管理思想,探讨了JIT思想的应用方法及其算法实现。算法得到了实际生产数据的验证。     

基于共同进化算法的多工艺路线决策研究

针对传统单种群进化算法(ConventionalEvolutionaryAlgorithm,CEA)求解CAPP中多工艺路线决策与生产调度集成的不足,提出利用共同进化算法(SymbioticEvolutionaryAlgorithm,SEA)来实现单件小批量生产和面向定单生产的柔性工艺设计和生产调度的集成。并对共同进化中工艺子种群和调度子种群的基因编码、染色体的交叉、变异和共同进化个体的选择做了探讨。最后以算例验证了基于动态资源条件下,共同进化算法能够实现系统的全局优化,表明此算法能够较好地解决CAPP和生产调度的集成。     

基于Agent的生产调度混合协商策略研究

当前大多协商策略无法兼顾规划和反应能力，为此，本文提出一种短期规划与动态响应能力相结合的混合协商策略。该策略针对柔性车间生产调度问题和面对扰动的再调度问题，将组合拍卖与改进合同网相结合，通过规定相关智能体的动作和交互顺序，实现系统在平稳或扰动状态下的生产调度。基于上述协商策略，开发了一个基于智能体的生产调度原型系统，并通过仿真实验验证协商策略的可行性和有效性。     

Technology and system of constraint programming for industry production scheduling — Part I: A brief survey and potential directions

The use of techniques and system of constraint programming enables the implementation of precise, flexible, efficient, and extensible scheduling systems. It has been identified as a strategic direction and dominant form for the application into planning and scheduling of industrial production. This paper systematically introduces the constraint modeling and solving technology for production scheduling problems, including various real-world industrial applications based on the Chip system of Cosytec Company. We trend of some concrete technology, such as modeling, search, constraint propagation, consistency, and optimization of constraint programming for scheduling problems. As a result of the application analysis, a generic application framework for real-life scheduling based on commercial constraint propagation (CP) systems is proposed.     

水钢并行棒材生产线优化调度模型研究

为了解决水钢并行棒材生产线的批次调度问题,建立了并行棒材生产线短期调度优化数学模型,该模型以最小化轧制单元拖延完成时间为目标,将企业的生产能力、现有订单状况、设备状况以及不同规格产品间的工艺调整时间作为优化求解的约束.实例分析结果验证了该模型的有效性和实用性.     

大规模生产调度问题的研究现状与展望

为解决大多数已有调度算法无法直接应用于大规模生产调度的问题，以典型生产调度问题为背景，综述了现阶段已有大规模生产调度问题的算法。分析了大规模生产调度问题规模增长的因素，重点介绍了基于问题分解的各类方法、拉格朗日松弛／分解法及智能优化算法。在此基础上，展望了大规模生产调度问题的研究发展趋势。