面向制造物联的物料配送路径优化技术研究

针对因缺乏现场实时状态数据支持造成的物料配送与计划执行脱节的问题,建立面向制造物联的物料配送路径优化框架,以装配车间为对象建立基于无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的现场状态识别环境,建立包含软时间窗和实时配送紧急程度要求的优化模型,设计改进蚁群算法进行求解,采用实时制造过程数据指导路径选择,并利用已迭代获得的最优路径动态更新信息素浓度范围,以提高算法运行效率,避免陷入局部最优,利用某装备制造企业装配车间数据对算法性能进行仿真验证.     

面向制造物联的物料配送路径优化技术研究

针对因缺乏现场实时状态数据支持造成的物料配送与计划执行脱节的问题,建立面向制造物联的物料配送路径优化框架,以装配车间为对象建立基于无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的现场状态识别环境,建立包含软时间窗和实时配送紧急程度要求的优化模型,设计改进蚁群算法进行求解,采用实时制造过程数据指导路径选择,并利用已迭代获得的最优路径动态更新信息素浓度范围,以提高算法运行效率,避免陷入局部最优,利用某装备制造企业装配车间数据对算法性能进行仿真验证.     

考虑时间窗和装载约束的装配线集成物流调度

针对电动工具装配车间物料配送的集成调度问题,考虑配送时间和配送效率,将集成调度方案划分为两个层次,以空间利用率最大化为目标构建基于标准化料箱的物料装载模型,并将物料装载约束与装配车间配送路径规划问题有机融合,结合装配流水线的动态需求时间窗信息,构建考虑时间窗和最优装载约束的车辆路径最优配置模型,保证配送及时性和成本优化双重目标要求,给出了基于遗传算法的模型求解方法,并通过不同规模问题的算例验证了模型和算法的有效性。以南京D公司电动工具装配车间实际背景为例,提出了物流调度方案,进一步表明该模型和算法能够有效提高车辆装载率并降低车间物料配送成本,具有实际应用价值。     

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。     

基于改进遗传算法的物料配送多目标优化模型研究

为解决装配车间物料配送过程中路径以及作业者数量不易确定的问题,以配送总时间和作业者数量为目标,同时考虑作业者的作业效率以及物料车的装载率,提出一种装配车间物料配送多目标优化模型,并采用改进遗传算法对模型进行求解。为解决多目标优化遗传算法求解过程中收敛速度慢且存在大量非可行解的问题,在算法设计过程中,将作业者配送路径和任务分配顺序进行实值分段编码,并在算法的交叉和变异中增加非可行解检验过程。以叉车装配为例,验证了物料配送优化模型的有效性。     

考虑空间装载约束的智能车间物料调度优化研究

针对离散制造装配车间物料配送过程中存在的不准确、不及时等问题,研究了空间装载约束下车辆数目优化偏好型的车间物料调度优化问题。首先,构建了以车辆派遣数目、配送成本为双重优化目标的路径-装载数学模型;然后,引入了随机交换算子、随机插入算子与2-opt算子相结合的邻域搜索策略和模拟退火(SA)算法接受劣质解准则,对鲸鱼优化算法(WOA)进行了改进;提出了两阶段混合算法,将改进的鲸鱼优化算法与装箱检验算法进行了有机融合;最后,采用MATLAB对某零件加工车间的生产数据进行了实验分析,对改进后的鲸鱼优化算法的性能进行了验证。研究结果表明：采用改进的鲸鱼优化算法求解的结果优于其他混合算法,且算法收敛速度快,不易陷入局部最优;采用改进后的两阶段混合算法求得的最优总配送成本为2 526元,使总配送成本降低6%,工位服务满意度提高5%;该研究成果可为智能车间提供物料调度优化方案。     

基于时间窗约束的车间物料配送路径优化方法

针对混流生产车间物料配送需求的准确性和及时性,综合考虑实时生产状态和不确定因素,以实时生产数据为依据,动态计算各工位配送时间窗,并用正态模糊数的隶属度表示工位满意度。在此基础上,建立以配送成本最低为目标,以时间窗、运载能力和持续能力为约束的物料配送路径优化模型。采用基于禁忌搜索的改进遗传算法求解模型,该算法将禁忌搜索的记忆功能融入遗传算法中,防止遗传算法陷入局部最优。最后,通过实例验证该方法的有效性和可行性。     

汽车零部件厂内线边物料配送路线优化方法研究

针对某汽车制造公司线边物料配送存在的路线循环、资源浪费等问题,以牵引车配送路线和载重为研究对象,以牵引车路径最短为优化目标,建立物料配送路线优化问题的整数规划模型,通过改进的遗传算法进行优化求解.利用汽车公司实际数据对模型的应用情况进行了实例验证,并通过对比分析验证了模型和算法的优越性.结果表明：该模型和算法能很好地解决实际生产中的问题,提高了资源利用率.     

基于RFID物联网的离散型车间物料输送系统研究

针对离散型车间存在的现场数据釆集手段落后、物料配送低效混乱等问题,提出一种基于无线射频识别(Radio Frequency Idenfication,RFID)物联网的离散型车间物料输送系统。该系统作为离散型制造执行系统(Manufacturing Execution System,MES)的基本组成部分,为离散型MES提供RFID设备采集的实时生产进程信息和物料输送信息。并接收离散型MES发出的物料输送命令,然后运行实时路径优化算法,以最短的路径将物料送往目的地。     

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。