[生产计划]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。     

异常事件监控驱动的动态再调度研究

针对实际生产中由于各种异常事件导致初始调度计划不能适应动态生产环境的问题,提出了一种基于异常事件监控的动态再调度优化策略。建立异常事件监控系统与动态再调度之间的关联框架,通过监控获知异常事件的发生并以此来驱动再调度。再调度是运用滚动窗口技术把动态变化的过程转换为连续的静态调度区间,然后用Pareto的多目标遗传算法对每个区间进行调度优化。根据异常事件的不同,设计了相应再调度机制(滚动窗口的更新、算法参数的初始化),又根据动态调度问题的特性,设计了有效的多目标选择操作和遗传操作,最后通过实例验证这种动态调度的有效性和可行性。     

航空企业协同生产计划调度系统研究

分析了航空企业生产计划调度的需求和特点,提出一种协同生产计划调度管理系统的体系结构,并深入研究了实现协同生产计划调度的关键技术。首先对系统集成技术进行分析,引入基于协商的协调机制和冲突消解策略。在此基础上,建立了协同生产计划调度管理系统。最后对系统的实现做了简要说明。     

基于混合遗传算法的动态车间调度系统的研究

分析了生产工艺计划与车间调度系统的集成原理，提出将CAPP模块与基于周期和事件驱动的滚动窗口调度有机地相结合，从而实现工序分段设计的CAPP系统和基于周期和事件驱动的滚动窗口再调度策略的生产调度系统的集成。在建立集成模型的基础上，对算法进行研究，把简单遗传算法（SGA）和模拟退火算法（SA）有机结合，使算法优化机制融合和优化结构互补，形成高效的混合遗传算法，使集成系统能适应连续加工过程中复杂的环境变化并高效地完成实时处理，减少突发事件造成的工序大范围的重新设计。实例验证了系统的可行性和有效性。     

独立制造岛的作业计划调度系统模型

首先从系统功能的角度描述了独立制造岛的特点,在此基础上,建立了一个具有多层反馈的信息闭环系统模型,并从功能,信息和系统集成等多个方面对其进行描述。该模型的特点是可以实现滚动计划的编制与动态生产调度。     

独立制造岛的作业计划调度系统模型

首先从系统功能的角度描述了独立制造岛的特点,在此基础上,建立了一个具有多层反馈的信息闭环系统模型,并从功能、信息和系统集成等多个方面对其进行描述.该模型的特点是可以实现滚动计划的编制与动态生产调度.     

实例推理在虚拟企业车间调度中的应用

虚拟企业复杂多变的分散制造环境，适合采用多智能体系统的技术，并应用合同网协议进行生产过程的计划与调度。针对单纯应用合同网的多智能体系统的车间调度所存在的问题，提出应用实例推理与合同网相结合的方法，优化系统的整体性能。描述了虚拟企业基于多智能体系统的制造系统体系结构，提出了调度实例的构造方法，并采用内外积表示的模糊贴近度进行相似度判别的策略，为基于多智能体系统的虚拟企业制造系统原型中调度与协同部分开发提供了理论依据和模型指导。     

一种基于动态粗集的工件滚动调度识别方法

为在动态加工环境下采用滚动优化调度时,研究了调度窗口内工件的识别问题。基于动态粗集和其元素动态迁移特性,提出了一种工件滚动调度识别方法,考虑在工件加工过程中有生产设备损坏、工件到期时间改变和急加工工件等动态环境中,通过滚动优化调度工件的识别,不仅能适应加工环境的动态变化,获得满意的调度结果,而且减少了再调度次数和调度问题求解的规模。仿真结果验证了该方法的有效性。     

钨粉加工一体化生产计划与调度优化系统研究

本文在分析生产计划与调度优化管理的研究现状及发展趋势的基础上,结合钨粉加工企业的工艺流程及其信息化管理现状指出了钨粉加工一体化计划与调度优化管理的难点;基于企业实地考察和需求分析,建立了钨粉加工生产计划与调度优化系统目标,并对系统功能模块进行了详细分析及设计,以协同管理为主线从功能、时间和空间三方面建立了计划与调度优化一体化架构;采用Power Designer建模软件设计了系统的物理数据模型,考虑到系统的垮平台兼容性、可扩展性和网络化发展趋势,基于J2EE平台和MVC结构进行系统开发,以目前先进的框架组合(J2EE+Struts+Hibernate+Spring)技术对系统关键功能模块(如工作流程管理、生产计划管理、作业调度优化管理和WEB统计决策分析等)进行了集成开发和测试;通过钨粉加工企业的实际应用表明该系统很好的解决了企业一体化计划与调度优化难题,有效地提高了企业生产计划与调度管理水平。     

人机协同的柔性作业车间炼钢—连铸重调度方法

炼钢—连铸过程中会出现增加精炼工序、紧急炉次计划插入等扰动,已有方法难以有效解决该类重调度问题。针对中国宝钢炼钢厂生产中需要调度人员参与优化调整的柔性作业车间生产重调度问题,提出由基于人机协同的炉次加工设备调整、基于线性规划的炉次开工和完工时间调整两部分组成的人机协同重调度策略,给出各部分调度算法,开发了重调度系统并应用于生产实际。通过时间大延迟程度下重调度、某一炉次增加精炼工序进行升温处理的重调度案例分析,验证了所提方法的有效性。     

变扰动强度下柔性装配作业车间调度性能分析

柔性装配作业车间是柔性作业车间的一类现实化扩展,其调度问题既要考虑复杂的加工路径柔性,还要考虑零件间的装配关联约束,以及由其带来的关联零件生产进度协同难题。首先给出了柔性装配作业车间调度问题的数学模型;然后考虑现实生产中普遍存在的随机扰动,采用了完全反应式与预测-反应式两类动态调度策略,并提出了相应的优先度规则算法和周期性滚动遗传算法。前者能快速协同各关联任务,但其决策分散,缺乏全局优化力度;后者进行全局周期决策,但扰动将导致性能的下降。最后构建了一般化的仿真模型,并设计了大量的比较实验,分析了不同综合扰动强度对两种调度策略的影响,为实际生产调度策略选择提供了有效的依据。     

钢铁企业先进生产计划和实时生产调度技术的研究

为了解决钢铁企业目前由于缺乏生产计划和调度系统而造成的宏观调控和实时监控等方面存在的问题，在对现有钢铁企业的信息化体系结构和生产管理模式等进行理论研究的基础上，提出了基于MRP II与JIT相结合的特钢行业生产管理模式；采用多层递阶计划和动态实时调度策略，构建面向企业上层管理ERP和下层执行MES系统的集成化解决方案。实现了企业生产计划和调度的整体优化，建立了适合特钢企业经营管理与生产制造一体化的信息系统。     

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。     

基于并行协同的多车间协同调度问题研究

传统企业在实际生产中,其多个关联车间之间的生产计划与调度存在难以协作的问题。为此,针对多车间协同调度问题建立了调度模型,提出了一种多车间协同调度的并行协同进化遗传算法(PCE-GA),并且采用该算法对上述模型进行了求解。首先,以最小化订单完工时间为目标,建立了单目标调度模型;然后,采用了并行协同进化遗传算法,对上述单目标调度模型进行了求解,基于工件、机器、装配关系的三层整数编码的染色体编码方案,提出了一种协同适应度值计算的方法;最后,以某液压缸生产企业为例,针对单目标调度问题,采用该算法与单车间遗传算法(JSP-GA)、并行协同模拟退火算法(PCE-SA)分别进行了求解,并对其结果进行了比较,以验证PCE-GA算法的优越性。研究结果表明：采用PCE-GA算法得到的优化率为13.3%,比单车间作业调度遗传算法求解的数据优化11.5%,该结果证明了PCE-GA算法在解决多车间协同优化问题时的优越性。     

考虑工件外协的模具热处理车间生产计划

热处理是模具制造过程的瓶颈工序,对整套模具的交货期和制造成本会产生重大影响。热处理车间的生产调度具有批调度特征。在两阶段柔性流水车间中考虑了工件外协,并将热处理车间的生产计划分成周期滚动计划、淬火阶段上机计划和回火阶段上机计划3个层次;以最小化制造成本为调度目标,分别构建这3个阶段的调度算法,并通过多种实验算例说明该算法的有效性。实验结果表明:设置最小等待重量策略的制造成本明显高于其他3种策略的调度成本,在不考虑工件外协的情况下,所提出的上机调度策略的调度结果略优于设置最大等待时间策略的调度结果,考虑工件外协的调度策略的结果是4种策略中最优的。     

流程企业智能排产与优化调度技术

以石化企业为背景，深入分析了流程企业的生产特点及当前计划排产与优化调度研究的现状，重点阐述了智能排产与优化调度系统的结构模型，提出并解决了基于综合物流和解耦策略的优化排产技术以及基于主动式数据挖掘的渐进调合等关键技术问题，采用Multi-Agent技术实现了原型系统的开发，为流程企业生产的优化提供了新的方法与技术。     

面向单件小批生产的集成化车间作业调度系统研究

针对单件小批生产的车间生产环境特点,采用两层递阶的车间作业调度策略对作业计划与调度控制进行集成,建立了一种集成化的作业调度系统原型,并着重讨论了两个层次上的调度求解方法,为优化和解决车间层作业调度提供了理论依据.     

一种基于改进遗传算法的多目标动态调度优化

静态调度问题一般是NP-hard问题,而动态调度问题的性能指标比静态调度的更为复杂,并且以多目标综合性能指标居多。在系统地研究了多目标动态作业车间调度问题的基础上,运用滚动窗口技术和改进的遗传算法来解决动态调度问题。滚动窗口技术将调度过程分成连续静态调度区间,在每个区间内用多目标遗传算法进行调度优化。最后开发了面向应用的动态调度原型系统,并对改进的Job-shop基准实例进行仿真试验,证明了提出策略的可行性和有效性。     

考虑工时不确定的混合流水车间滚动调度方法

针对加工时间不确定的混合流水车间动态调度问题,提出一种基于滚动窗口的改进蚁群算法。为实现对事件驱动机制下重调度发生频率的有效缓冲,设计基于交货期偏差容忍度的滚动调度策略。同时为提高调度算法的计算效率,以应对现实生产中工时偏差的频繁发生,在滚动时域分解方法框架下提出一种改进的蚁群算法。一方面,通过压缩蚂蚁可选路径限制其移动范围,在缩短蚂蚁搜索周期的同时寻求新的解;另一方面,通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素路径,提高所得解的全局性。通过实例仿真,分别对滚动调度策略和动态调度算法性能进行分析验证,得出较优的滚动调度策略参数,并验证了算法的优越性。最后给出实际生产算例,验证了滚动调度方法的有效性。     

一种基于改进遗传算法的多目标动态调度优化

静态调度问题一般是NP-hard问题,而动态调度问题的性能指标比静态调度的更为复杂,并且以多目标综合性能指标居多.在系统地研究了多目标动态作业车间调度问题的基础上,运用滚动窗口技术和改进的遗传算法来解决动态调度问题.滚动窗口技术将调度过程分成连续静态调度区间,在每个区间内用多目标遗传算法进行调度优化.最后开发了面向应用的动态调度原型系统,并对改进的Job-shop基准实例进行仿真试验,证明了提出策略的可行性和有效性.