基于价值流图及仿真技术的驾驶室焊装生产线改善

以驾驶室焊装生产线改善研究为主要对象,利用价值流图识别出生产线不平衡、在制品过多、生产周期过长等主要问题,并引入仿真技术与价值流图分析相结合,弥补了价值流只在时间尺度上反映生产情况的不足,提高了价值流分析的客观性。结合标准作业和山积图等方法,利用Flexsim仿真从空间角度加以验证后付诸改善实施。改善后,平衡率提高了33.3%,时间增值率从0.13%提高到0.31%,在制品降低了48.8%,生产周期缩短了63.3%。实践结果表明,价值流图与仿真技术相结合的研究方法对驾驶室焊装生产线的改善具有很好的指导价值。     

基于后验预测分布的机器人焊接质量监控研究北大核心

针对KUKA机器人焊接质量监测工作量大、抽样样本小的特点,提出一种基于后验预测分布的贝叶斯动态监控方法。从历史数据中选择合适的数据,计算先验分布的超参数;再结合当前样本构建服从负二项分布的后验预测分布,实时计算控制限,实现对焊接质量的动态监测。结果表明:该方法优于传统似然估计法,有更强的异常检出力和稳健性。     

双渠道多级分销网络的预防性库存分拨机制与方法研究

企业通过增加库存量来应对不可延期交货带来的缺货损失的传统运作方式在电子商务催生了线上线下双渠道分销模式后变得捉襟见肘。在双渠道多级分销模式下，传统囤货式的运作模式因多层级、多渠道而产生高额库存成本，这恰恰削弱了双渠道销售的高利润优势。因此，拥有双渠道多级分销网络的企业如何平衡库存成本与缺货损失就成为了本文的研究重点。本文考虑了拥有线上线下双渠道销售的一个由中心仓、区域仓和门店节点构成的三级供应链库存系统，借鉴库存共享思想提出了“预防性库存分拨机制”，即节点内线上线下库存、同层级一对多双向预防性调拨、上下级间一对一单向预防性补货的运作机制，并利用目标级联法(analysis target cascading, ATC)依据预测时间窗内的需求预测结果构建预防性分拨模型。最后以国内某大型进口红酒贸易企业为基础对模型进行仿真和分析，结果表明所提出的预防性库存分拨机制能够有效降低库存成本，为双渠道供应链系统低成本高效率的运作提供了实现的手段。     

基于RFID技术的智能制造对象建模方法

提出和构建了一种用“制造资源＋RFID设备”对传统制造资源进行配置以形成智能制造对象的方法。在此基础上,采用Agent技术代理了主动式智能制造对象的行为以获取车间层实时制造环境的变化,重点研究了如何在主动式智能制造对象的代理中应用工作流技术使得主动智能制造对象与被动智能制造对象间能够按照预定义的制造流程协同工作并能实时获取参与该制造活动的各类制造资源的动态信息,为解决制造过程中复杂、实时信息的自动采集、传输以及对在制品信息的跟踪提供了一种新途径。最后,通过所开发的原型系统对上述思想的正确性进行了例证。     

数字孪生及其应用探索

数字孪生是一种集成多物理、多尺度、多学科属性,具有实时同步、忠实映射、高保真度特性,能够实现物理世界与信息世界交互与融合的技术手段。随着数字孪生车间概念的提出,数字孪生在智能制造中的应用潜力得到越来越多的关注。分析了数字孪生在企业应用和理论研究上的进展,基于前期提出的数字孪生的五维结构模型,提出数字孪生驱动的6条应用准则,探索了数字孪生驱动的14类应用设想与实施过程中所需突破的关键问题与技术,为未来开展数字孪生的进一步落地应用提供理论和方法论参考。     

双渠道多级分销网络选址—库存问题

针对分销网络中各节点独立决策与全局最优并存的现实需求,引入目标级联法用于解决双渠道多级分销网络选址库存问题.构建了多层级、多节点、多主体的三层级问题求解模型,并采用底层先收敛、局部用遗传算法的协调策略进行求解,实现选址决策、库存决策与线上需求分配决策.以某红酒企业的双渠道分销网络运作模式为案例,对选址—库存模型进行求解与结果分析,并与传统的一体化优化方法的求解效果进行对比,验证了目标级联法在求解选址—库存问题的有效性;通过对需求方差的变化进行敏感性分析表明,为降低需求不确定性对企业物流总成本的影响,应及时优化供应链结构,调整线上需求分配的层级.     

工业园区动产质押企业资质及动产评估

工业园区动产质押业务中,针对融资企业的质押物种类多、出入库频繁等高动态特性,而导致的企业资质及动产难以评估问题,通过对比分析统一授信模式下金融物流企业与传统模式下银行开展动产质押业务时风险管理策略的不同,构建了包含融资企业资质和质押物担保能力双重因素在内的企业资质评估ANP模型和基于盯市策略的动产评估模型,并通过案例应用,验证模型的有效性,为工业园区金融物流企业开展动产质押业务提供指导。     

产能约束下的多级装配供应链优化配置方法研究

针对具有产能约束的多级装配型供应链优化配置问题,在考虑安全库存与产能约束、净补货时间关系基础上,研究最优供应商选择和交货期设置方法。面向不确定需求,建立对具有最大产能约束的供应链优化配置混合规划数学模型,并提出一种有较高求解精度的改进遗传算法求解。研究结果表明：在价格和时间不具有优势的情况下,供应链应该避免选择剩余产能小的供应商;在需求波动较大的情况下,为节点设定宽松的交货期往往能够降低供应链成本。     

基于排队论的生产物流运输资源优化配置方法

按单生产模式企业的生产物流运作过程具有很大的动态性和不确定性,给企业的物流运输资源配置带来了很大难题.在考虑制造企业全年生产物流需求的动态性、不确定性、运输资源可替换、工作时间的约束下,基于排队论提出了一种以物流系统运作总成本为优化目标的运输资源的优化配置方法.在案例中,使用遗传算法进行求解,结果表明,此优化配置方法是可行有效的.     

考虑产品制造过程内含能的选择性拆解规划能耗优化研究

废旧产品的回收利用以及再制造过程不仅可以实现产品资源的循环利用,促进循环经济发展,同时也能起到节能减排的作用.论文从产品生命周期角度剖析产品制造过程各环节/阶段产生的能耗,研究考虑产品制造过程内含能的选择性拆解规划(Selective disassembly planning,SDP)能耗优化问题,并计算高效节能的拆解方案,以实现废旧产品回收过程经济效益和节能效益的综合最佳.首先,基于SDP的基本数学模型和产品制造过程的内含能建立SDP能耗优化模型,考虑最大化废旧产品回收过程产生的利润和节省的能耗两个评估指标(决策目标);然后提出改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC)对多目标SDP能耗优化模型进行高效求解,获取回收利润高、节能效果好的综合性拆解方案;最后,通过拆解回收废旧液晶电视的实际案例来验证论文构建的模型和提出的算法的可行性和有效性,计算结果表明SDP能耗优化模型的均衡性明显优于SDP的基本数学模型,IABC在收敛性、鲁棒性和计算效率方面均表现优越.