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。     

考虑维护维修活动的单机调度集成模型

针对单机调度过程中设备进行维护维修活动所产生的不可用时间约束问题,采用基于故障率阈值的视情预防维修和基于役龄的小修相结合的混合维修策略,并考虑到预防性维修产生的不可用时间与设备的退化程度和维修次数之间的关系,建立了以工作次序和预防维修的故障率阈值为决策变量、以加工作业的总期望完成时间最小为优化目标的集成模型。运用智能优化算法对问题进行优化求解,并将集成模型与前人的工作进行了比较。实验结果表明,该单机调度集成模型能够缩短加工作业的总期望完成时间,提高生产效率。     

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。     

工艺规划与车间调度及两者集成的研究现状和发展趋势

工艺规划与车间调度是连接产品设计与制造过程的两个重要环节,介绍了工艺规划和车间调度的主要任务及两者的关联关系。概述了计算机辅助工艺规划的研究发展历程,总结了计算机辅助工艺规划的主要研究方法,指出当前研究存在的不足;从车间静、动态调度实现方法两方面综述了车间调度问题的研究概况。同时,分析了工艺规划与车间调度独立串行研究存在的问题,指出对两者进行集成研究的必要性。在此基础上,从面向接口集成与面向功能集成对支持两者集成的模型进行了总结,并对静、动态工艺规划与车间调度集成优化实现方法的研究成果进行了综述。基于上述综述分析,给出了工艺规划与车间调度以及两者集成研究的发展方向。     

基于协同优化的工艺设计与调度并行集成

分析了现有工艺设计与生产调度的集成方式,包括柔性工艺设计、动态工艺设计、基于仿真的工艺设计、及并行工艺设计,讨论了各集成方式的优缺点,在此基础之上提出了基于协同优化的工艺设计与生产调度并行集成模型,并讨论了该模型的核心技术,即基于免疫遗传算法的工艺及调度方案协同优化.     

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...     

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.     

基于Agent的芯片制造生产线动态调度方法研究

基于智能体技术,提出了芯片制造生产线动态调度新方法,实现了投料调度、工件调度与设备维护调度的集成。首先,给出了基于智能体的动态调度模型,该模型中包括管理智能体、投料智能体、工件智能体、设备智能体、运输智能体与人员智能体。投料智能体用于实现投料控制,工件调度通过工件智能体与设备智能体之间的协商实现,设备维护调度由设备智能体实现。通过智能体间的合作,能够实现投料控制、工件调度与设备维护调度的协同进行。然后给出了工件智能体与设备智能体问协商使用的协商协议（即带有时间约束的单步协商协议）,以及智能体决策中使用的调度算法（包括投料调度算法,工件调度算法与设备维护调度算法）。最后,通过实例,给出了方法的使用过程,并进行了模拟仿真。仿真结果表明,集成的调度方法能更好地优化模型的生产率、加工周期与设备利用率,最终提高准时交货率。     

考虑衰退的流水车间生产与预防性维护集成调度方法

为有效解决流水车间生产与预防性维护的集成调度问题,提出考虑设备衰退的基于改进人工蜂群算法的集成调度方法。对具有设备衰退特征的流水车间集成调度问题域进行了描述,并以最小化完工时间和最小化维护成本为优化目标建立了数学规划模型。针对生产与维护两个决策变量,提出改进双目标人工蜂群算法。该算法融合改进的基于分类排序的Pareto遗传算法的快速排序规则,引入局域禁忌搜索策略和概率接受准则以提高搜索性能。仿真实验表明了该算法的可行性和有效性。     

超启发式文化基因算法优化生产与预维修集成调度问题

鉴于传统车间调度通常认为机器始终处于可用状态而有悖于实际生产环境的不确定性,考虑机器使用过程中需要周期性的进行预防性维修的情况,以最大完工时间和预防性维修总成本为目标,建立了机器预防性维修和柔性作业车间调度的集成优化模型。针对该模型设计了年龄模型下的3种不同的集成策略,并开发了一种超启发式文化基因算法,算法采用两层结构,顶层采用文化基因算法的搜索机制,底层是全局搜索算子库和局部搜索算子库,采用基于概率的改进的自适应算子选择机制。实验表明,该算法可以有效求解生产调度与预维修集成优化问题。通过对比可知,同步集成策略表现最优。将役龄模型应用于同步集成策略中,进一步优化了同步集成调度策略,在保证机器可靠性的前提下降低了最大完成时间和预防性维修总成本。     

PDM/ERP集成环境下的生产调度系统研究

针对当前PDM/ERP集成环境和生产调度系统的实际状况,讨论了PDM/ERP集成模型,对集成环境下生产调度系统进行了需求分析;通过分析集成环境和调度系统的信息交互,完成了调度系统设计并构建了系统功能模型;最后在实现集成环境下生产调度系统各功能的基础上,实现了调度系统与PDM/ERP集成系统之间数据的有效传递与共享.     

面向低碳的工艺规划与车间调度集成优化

为更好地减少制造过程中的碳排放,弥补将工艺规划与车间调度分开碳排放优化时忽略了工艺规划方案中加工方法和工艺路线对调度阶段各工序加工机床分配方案、搬运距离以及工件加工顺序的影响,提出一个集成优化工件各特征加工方法、工艺路线、工件加工顺序以及各工序的机床分配,以实现制造过程碳排放和最大完工时间最小的多目标集成优化模型;针对集成优化模型中优化参数较多且相互影响的特性,提出一种前后相关联的四段式编码方法,采用NSGA-II算法求解,通过将所得的集成优化结果与先进行面向低碳的单目标工艺规划优化,再进行面向低碳的多目标车间调度分开优化结果进行对比,说明提出的集成优化模型可以得到更低的制造过程碳排放和完工时间,从而验证了集成优化模型的有效性。     

考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法

随着能源成本的飙升和环境日益恶化,实现节能生产的策略越来越受到制造企业的关注.在车间实际生产调度过程中,机床设备的故障与维护会影响车间调度方案的顺利执行,进而导致出现车间加工资源冲突、能耗增大和完工时间延长等问题.为减少实际柔性作业车间加工过程中出现由于机床故障而导致加工中断的情况,提出一种考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法.分析考虑设备预维护的柔性作业车间能耗特性,建立考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化模型,设计机床预维护策略,并在此基础上提出一种启发式框架下的调度算法对节能优化模型进行求解,通过不同方案的对比分析,验证所提方法的有效性.     

不确定可重入定点装配车间集成生产计划与调度

为满足工厂—车间一体化管理需求,研究了不确定可重入定点装配车间生产计划与调度集成优化问题。在分析车间装配特点的基础上,利用期望值描述不确定可重入情况,建立了双层生产计划与调度集成优化随机期望值模型,上层为能力约束的生产计划模型,下层为不确定可重入定点装配车间调度模型。提出了一种具有双层结构的交替迭代式改进遗传算法,上层用精英遗传算法求解生产计划,代入下层后采用基于随机模拟技术的遗传模拟退火算法求解生产调度,然后将调度结果返回上层重新求解新计划,如此不断交替迭代以实现计划与调度的同时优化。通过算例仿真验证了模型及算法的有效性。为制定不确定可重入定点装配车间生产计划与调度提供了一种合理可行的方法。     

基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究

针对柔性作业车间调度和预防性维护的单目标集成优化问题,以最大完工时间为优化指标,建立了基于维修时间窗的集成优化模型,设计了混合“教与学”优化（HTLBO）算法求解该模型。提出一种“基于工序加工时间最短”的机器序列初始化策略,对部分初始种群进行初始优化,以提高部分初始解的质量,使得算法能够以较短的时间收敛。对文献中柔性作业车间调度的基准问题进行求解并比较其计算结果,初步证明该混合算法的可行性;针对集成维修时间窗的柔性作业车间调度优化模型,借鉴文献中的数据生成实例进行求解,并与其他算法进行比较,证明该混合算法的有效性。     

考虑多目标的工艺规划与调度集成问题研究

针对工艺规划与调度集成问题在多目标优化方面的不足,考虑将多目标优化集成到工艺规划与调度集成问题中。以最长完工时间、加工成本及设备最大负载为优化目标,对该多目标工艺规划与调度集成问题进行建模,并提出了一种非支配排序遗传算法,鉴于加工信息的多样性,使用多层结构表示可行解,对该算法的选择及遗传操作等步骤进行了设计。最后,以实例验证了上述模型的正确性及算法的有效性。     

基于Pareto最优的多目标集成协作计划与调度

针对现有制造系统中协作计划、生产计划和调度方案不能同步制定的问题,考虑在供应链环境下有协作的计划与调度,构建了一种多目标集成协作计划与调度优化模型。提出一种基于Pareto最优的多目标优化算法,设计了包含协作染色体的基于作业的集成编码方案,通过惩罚操作实现协作计划与生产计划的同步协调。考虑供应链协调中常见的完工时问、总成本、总拖期时间、平均流经时间四个性能指标对模型进行整体优化。通过仿真实验验证了模型及其算法的有效性。     

双资源约束下预防性维护与作业车间集成调度模型

在生产过程中需要对机器进行预防性维护和故障维修,但维修工人数量少、培养周期长、人力成本高,致使维护计划时必须考虑人力资源约束。针对该问题,建立了考虑维修工人资源和机器资源双约束的维护和生产活动集成调度模型;根据威布尔公式计算出最佳预维护周期,设定预维护时间窗口,在时间窗口内进行预维护,根据机器累计加工时长进行判断,脱离窗口可能需要的故障维修;最短生产周期为优化目标,采用改进遗传算法求解模型,采用三层编码方式,引入精英保留策略,通过算例仿真实验寻找作业车间维修工人最佳配比数量。与未考虑双资源约束的研究进行对比,验证模型与算法的可行性与有效性。     

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。     

面向低碳的切削参数与调度集成优化

为更好地降低制造过程碳排放,克服以往研究将切削参数与调度分开优化而忽略了他们之间复杂关联关系的局限性,提出一个以制造过程碳排放和完工时间最小为优化目标的切削参数与调度集成优化模型,考虑切削参数对加工时间、刀具磨损、机床能耗的影响,继而影响到以完工时间和制造过程碳排放为优化目标的调度结果。针对集成优化模型中切削参数优化是连续优化问题而调度是离散优化问题的特点,改进了多目标万有引力搜索算法,在标准的万有引力搜索算法中加入交叉变异操作,使得切削参数在迭代的同时也能找出最优的调度排序。通过对实例结果的比较与分析,验证了所提集成优化模型在降低制造过程碳排放方面的有效性。