有限产能批量问题生产调度与设备维护集成优化研究

基于有限产能批量问题模型,以多产品多阶段的单机系统为研究对象,以最小化的生产总成本(加工成本、库存成本、开机成本、缺货成本、换型成本以及维护成本)及最大化订单完成率为优化目标,对设备预防性维护和生产调度联合优化问题进行研究。建立了生产调度与设备预防性维护的联合优化模型,该模型可用于确定最优的预防性维护方案、生产批量大小以及加工顺序。利用改进后的差分进化算法对模型进行求解,仿真实验结果表明在相同的设备负荷条件下,该模型在故障维护次数、维护成本和生产总成本方面都要明显优于定周期维护模型。     

串行生产系统维护计划与缓冲分配的联合优化

为了减少串行系统中设备停机造成的经济损失,针对非马尔科夫串行生产系统提出一种预防性维护与缓冲区分配联合优化模型。根据串行系统的运作机制,构建了系统在制品的加工开始—释放时间递推式及对应产出率约束,推导了系统运营中的维护成本、故障小修成本与在制品持有成本,建立了基于设备故障抽样的仿真模型评价系统性能。以最小化系统运营的各项成本为优化目标,建立了有限时间计划的联合优化模型。设计了基于惩罚函数的遗传算法来求解最优预防性维护计划与缓冲区分配,通过实例分析表明了联合优化模型及其算法的有效性。     

基于系统可靠性的生产与维护计划联合决策

为准确构建生产系统中批量生产与设备维护之间的关联关系,以并行机系统产能受限批量计划问题为基础,提出并引入基于系统可靠性的预防性维护策略与成组维护策略,建立了以生产与维护总成本最小化为目标的生产计划与预防性维护联合决策模型,从而在保证系统生产效益的前提下优化系统的维护频率、减少系统中生产与维护的总成本。模型的求解采用基于产能约束松弛的拉格朗日松弛算法框架,并设计了基于移动平滑方法的构造启发式算法,以获得问题的可行解并协同优化系统生产和维护计划。数值实验表明,该模型能充分发挥并行机的协调能力,有效避免设备过度维护问题,从而降低生产与维护总成本,所设计的算法具有较好的求解性能。     

一种基于设备运行的预防性维护与生产批量联合决策模型

为了最小化生产与维护总成本,以有限产能批量问题为基础,建立了生产批量与预防性维护的联合决策模型。为体现生产与维护之间的关联性,采用基于设备运行的预防性维护策略,以准确评估不同生产负荷对设备状态的影响。为解决维护周期小于一个生产周期的情况,假设一个生产周期内可进行多次预防性维护。采用Lingo对该非线性的联合模型进行求解,算例表明:与采用基于时间间隔维护策略的建模方法相比,所提模型在不同设备负荷水平和维护周期条件下可有效避免设备过度维护和维护不足的问题,降低生产与维护的综合成本,并使平均维护成本接近最优值。     

考虑非完美维修的实时剩余寿命预测及维修决策模型

准确的剩余寿命预测是对设备进行预防性维护维修决策的关键。利用随机滤波理论,基于当前时刻及之前的历史状态监测信息,由已知的设备初始寿命分布函数建立非完美维修策略下的实时剩余寿命分布函数预测模型。同时考虑非完美维修效果与时间相关性,提出一种以平均剩余寿命为阈值的非完美预防性维护及更换的维修策略,建立了以系统的预防性维护及预防性更换阈值为优化变量和最小化平均维护维修费用为目标函数的优化模型。采用微粒群算法进行优化求解,得到系统最佳的预防性维护及预防性更换阈值,并使系统长期运行平均费用率最低。以初始寿命符合威布尔分布的疲劳裂纹为例,验证了该实时剩余寿命分布预测方法及非完美维护维修策略的可行性。     

多设备串行系统预防性维护的动态决策优化研究

串行系统是目前工业界非常善盘的一种生产系统,而合理的预防性维护是保证串行系统可靠性的重要手段之一.本研究旨在探讨串行系统的整体预防维护策略及优化方法.通过采用动态规划方法,以及对设备维护成本、停机成本和惩罚成本的定义,建立了一种多设备串行系统预防性维护的动态决策优化模型.并以满足威布尔分布的三设备串行系统为例,给出了详细的决策步骤和优化站果.仿真结果显示,该模型满足设奋只有短期信息可用的实际操作特点,可为多设备串行系统预防性维护计划的制定提供有力的支持.     

柔性车间调度与设备维护的联合优化研究

在现实生产中,生产调度和设备维护具有相互影响的关系,应将两者统筹优化。在理论研究中,柔性车间调度和设备维修决策的联合优化问题尚鲜有研究。为解决这一问题,以车间调度理论和预防性维护理论为基础,建立了柔性车间调度和设备维护的联合优化模型。同时依据问题的特性,设计了求解上述模型的双层编码遗传算法方案。最后通过实例进行仿真,得出了满足总完工时间最小条件下的最优生产和维修方案。通过与独立决策结果对比,证明了联合优化模型和算法的有效性。     

带缓冲区的三设备串行生产系统动态机会维护策略研究

以采用周定周期预防维护技术并带有中间缓存区的三设备串行生产系统为研究对象,基于机会结余和组成本理论,运用动态规划方法,在组合优化的基础上,建立一种基于设备可靠性的三设备串行系统动态机会维护策略及决策优化模型.该模型克服了在当前生产系统中设备只有短期信息可用,而导致预防性维护计划制定的灵活性不足这一问题.数值试验结果表明,该模型能在控制维护成本的基础上提供有效的维护调度方案,为企业的设备维护管理决策问题提供了一种新的解决思路.     

设备预防性维护策略与维护车辆调度的联合优化

现有预防性维护模型在建立过程中忽略了设备的运行特点,缺乏针对性;随着整体最优的管理思想深入人心,在制定设备维护计划时应考虑维护资源的调度。基于此首先以运行过程中不允许故障停机的设备为研究对象,利用设备可靠性与役龄之间的对应关系,建立了基于设备可靠性区间的顺序预防性维护模型。之后对维护中心的成本因素进行分析,根据设备的维护计划建立了维护中心成本最小化模型,在维护资源已定的情况下,对维护计划进行择优。最后以故障时间符合威布尔分布的某医用监护仪为例进行仿真分析,结果显示,所提的维护模型符合设备的维护实际,证明了所提联合优化方法的可行性。     

基于多目标优化的生产调度与设备维护集成研究

为了解决生产实际中工件调度与维修计划的相互影响问题,提出基于多目标遗传算法的联合优化方案,以单机系统为研究对象,设备失效函数服从威布尔分布,考虑机器和工件的堕化效应,综合决策工件加工顺序和预防性维护时间。以工件流程时间最短化和维修成本最小化为联合优化目标,基于非支配排序遗传算法框架,提出一种新的选择机制以及去除重复个体的方法以提高种群多样性,设计改进的多目标遗传算法以求解Pareto最优解。通过不同设置下的数据实验验证了基于多目标优化的联合决策比独立决策表现更优异。实现了生产与维修部双目标之间的权衡,使决策者可根据偏好选择不同的满意解,有效协调车间的生产调度与设备维护计划。     

基于质量约束的生产调度与设备维护联合优化模型分析

本文主要研究车间生产管理中设备维护维修、生产调度、质量控制三者联合优化问题.在质量控制成本约束下,研究生产调度和设备维护维修联合优化模型,旨在通过优化工艺过程质量控制成本函数参数与预防性维护时间变量,获得单位时间预期成本最小值.通过采用启发式算法,得出最优质量控制成本函数参数与预防维护时间参数组合,与生产调度计划相结合...     

成组生产方式下生产调度和设备维护的多目标联合决策问题

针对成组生产方式下单机系统对生产调度和设备预防性维护的迫切关注,提出一种集成优化模型,以满足成组生产方式下的零件加工和设备维护需求。该集成优化模型除考虑加工同种零件、同零件族的不同种零件以及不同零件族应具备的学习遗忘效应外,还提出一类考虑设备运行的劣化效应,对设备采取完美维护方式的预防性维护,当突发故障发生时采取小修方式。为了满足生产调度和设备预防性维护的双重需求,该集成优化模型以最小化总完工时间和维修成本为多目标,并利用遗传算法对模型进行求解。通过算例分析表明了该集成优化模型的可行性和有效性。     

切削刀具生产计划与预防性维修计划协同决策研究

针对切削刀具故障频率高、使用寿命短特点,提出在全寿命周期内的生产计划与预防性维修计划统筹优化模型。并在设备的失效概率分布函数中引入失效率递增因子和维修率递减因子,将设备的失效成本估计及设备的预防性维修成本引入生产计划决策变量空间,将生产延迟成本和维修成本最小化作为决策目标。最后,运用一个生产实例统筹优化模型与两种计划独立决策模型效果进行对比分析,结果发现应用该决策模型比分别安排两种计划决策使总成本减少了18%。     

基于寿命预测的预防性维护维修策略

针对退化分布函数难以估计的复杂系统,研究了剩余寿命预测及预防性维护维修最优决策问题,提出一种基于复杂系统剩余寿命有效预测的预防性维护维修策略。在系统退化状态分布函数未知的条件下,由已知的设备寿命分布函数预测其平均剩余寿命,以平均剩余寿命为阈值制定预防性维护维修策略。根据更新过程理论,建立了以系统的预测间隔、预防性维护阈值为优化变量和最小化平均维护维修费用为目标函数的优化模型。采用微粒群算法进行优化求解,得到系统最佳的预测周期和维护维修阈值,并使系统长期运行的平均费用率最低。分别以在翼寿命符合威布尔分布的民航发动机和寿命分布符合正态分布的航海设备电控罗经中的某型变压器为例,验证了所提维护维修策略的可行性。     

劣化系统的生产、质量控制与视情维护联合建模与优化

针对设备状态信息不能实时获取的问题,以质量反馈信息作为评估系统状态的重要依据制定维修策略。在产品质量与设备劣化状态之间存在明显函数关系时,将批量生产结束后系统状态的检测信息和批量生产过程中的质量反馈信息作为互补,进行预防性维护决策,确保维修活动具有快速响应能力。以生产批量大小、质量控制阈值以及预防维护阈值三者为联合决策变量,利用全概率分解方法建立了平均费用率模型。针对模型的高度复杂性,设计基于蒙特卡洛仿真和响应曲面法的优化算法,实现对模型的快速近似求解。最后通过数值实验演示,验证了仿真算法的有效性,并通过敏感性分析明确了相关参数的变化对最优策略的影响。     

可靠度约束下不完全预防性维护经济优化模型EI北大核心CSCD

为解决可修系统设备因维修计划不合理而导致故障频发和资源浪费的问题,在利用包含役龄回退因子和故障率递增因子的混合故障率函数描述设备劣化过程的基础上,建立有限时间内基于可靠度约束的单设备动态不完全预防性维护模型。以铁路某轨道电路设备为例进行维修优化仿真,在设备最低工作可靠度限制下,以更换周期内总维修费用率最小为优化目标,确定其最佳预防性维修次数与弹性维修周期,并对比了无可靠度约束等维修周期维护模型的优化结果。研究表明,本维护模型能够有效保证设备高可靠运用,更好地降低设备故障率、节省维修费用,为制定最佳维修策略提供参考依据。     

多状态系统的生产计划与预防性维修计划的集成优化

为准确构建生产系统中生产计划与维修计划之间关系,以生产计划模型为基础,引入基于维修次数的退化模型和基于系统可靠性的非周期预防性维修模型,建立了系统运行与维修费用最少为目标的生产计划与维修计划的联合模型,从而在保证系统产量的前提下,减少系统运行的总成本。利用计划维修矩阵和通用生成函数(UGF)求解出系统的计划维修费用和生产率。通过算例表明,将生产计划与维修计划综合考虑比分开考虑更具经济价值。     

可靠度约束下不完全预防性维护经济优化模型

为解决可修系统设备因维修计划不合理而导致故障频发和资源浪费的问题,在利用包含役龄回退因子和故障率递增因子的混合故障率函数描述设备劣化过程的基础上,建立有限时间内基于可靠度约束的单设备动态不完全预防性维护模型。以铁路某轨道电路设备为例进行维修优化仿真,在设备最低工作可靠度限制下,以更换周期内总维修费用率最小为优化目标,确定其最佳预防性维修次数与弹性维修周期,并对比了无可靠度约束等维修周期维护模型的优化结果。研究表明,本维护模型能够有效保证设备高可靠运用,更好地降低设备故障率、节省维修费用,为制定最佳维修策略提供参考依据。     

生产计划和预防性维修计划的统筹优化模型

在对两种计划独立决策模型分析的基础上,提出了一个统筹安排生产计划和设备的预防性维修计划的优化决策模型。模型参考生产设备的失效概率分布函数,将设备的失效时间估计以及设备的维修时间引入生产计划决策变量空间,将生产延误最小化作为决策目标。最后,对一个生产实例进行了对比分析,结果发现应用该决策模型比分别安排两种计划的决策使生产延误减少了近30％。     

批—离散机重入车间调度与设备维护联合优化

针对现实生产活动中生产计划和设备维护计划由不同部门制定,易造成方案冲突、计划变动成本高的问题,为统筹生产调度和设备预防性维护计划,研究了半导体制造中批—离散机重入车间调度与设备预防性维护联合优化。该问题中同时存在多台批处理机和离散机,其中批处理机能同时加工多个工件,离散机一次只能加工一个工件,且存在大量的重入工序。提出一种求解该问题的基于信息熵的自适应差分进化算法,该算法将个体与解空间中潜在最优解之间的距离映射为信息,通过对信息的度量调整个体变异的程度,从而有效缩小搜索空间。与其他4种算法进行比较,结果表明,该算法无论是求解质量还是收敛速度均优于其他算法。