基于最小成本的产品生产作业排程研究

通过对制造企业生产计划排程的分析,引入惩罚系数,作为对订单交货的拖延造成的定性模糊成本损耗的表述,结合企业的生产能力、订单状况,库存状况等因素综合考虑,建立一个模糊线性规划数学模型,用于指导企业生产计划排程,使企业生产按照成本最小的方式进行排程.     

基于S-DBR模型的生产排程研究

生产排程方案的优劣对MTO型企业的生产效率影响较大。为缩短订单的平均处理时间、提高订单准交率,依托于约束理论（TOC）和“简化鼓-缓冲-绳子”（S-DBR）方法,通过计算产能负荷率识别内部瓶颈,以提高订单准交率为目标,构建了基于S-DBR方法的订单排程计划模型。设计排程问题的遗传算法,对遗传算法的个体编码、交叉和变异等操作进行处理,并以某电子产品生产车间为研究对象进行求解。结果表明,与传统人工排程相比,该方法能有效缩短生产周期、提高订单准交率。     

基于蒙特卡洛的串行生产系统订单交货期可靠性研究

结合串行生产系统特点与网络计划技术,构建了串行生产系统的项目网络计划模型。为分析随机因素影响下的生产订单交货期可靠性问题,在蒙特卡洛基本原理之上,应用限定概率三时估计法,结合实例,对企业订单投产过程进行了Crystal Ball蒙特卡洛模拟仿真。通过对订单交货期敏感性分析图与交货期概率频次图的分析,对订单交货期的可靠性进行了定性与定量的研究。研究结果可以为企业生产计划与排程、缩短订单交货期、提高企业经济效益提供理论参考。     

瓶颈工序影响下汽车电子生产车间排程研究

针对汽车电子生产车间作业排产面临的在制品(Work In Process,WIP)堆积、生产周期长和订单准时交付率低等问题,梳理汽车电子零/部件生产车间排程逻辑,依托于约束理论(Theory Of Constraint,TOC)和“鼓-缓冲-绳子”(Drum-Buffer-Rope,DBR)方法,识别瓶颈工序,以完工期限最早优先(Earliest Due Date,EDD)和提高产出率为原则,引入交付紧迫系数,建立了瓶颈工序影响下的订单优先排产计划模型。以某汽车电子零/部件企业的印刷线路板(PCBA)生产车间实际生产数据为例,结合订单优先排产计划模型对PCBA订单进行作业时间排程,验证了该模型的有效性,为汽车电子生产车间排程提供了一种新的可行方案。     

考虑工艺路线的热轧无缝钢管订单排程方法

为解决热轧无缝纲管在多工艺路线下的订单排程问题,将工艺路线因素引入热轧钢管订单排程中,建立了以合理的工艺路线切换、最小化机器设备调整和准时制生产为优化目标的约束满足模型,并设计了求解算法。该算法根据模型特征,提出基于降序最佳适应的约束满足算法和基于约束的聚类算法,对订单进行整理并形成初始轧制计划;设计了两种批次交换搜索算法,分别对单日内及日间的初始轧制批次进行排程优化。通过基于实际订单数据的实验讨论了上述算法两两组合的求解效果和各自的适用情况,验证了模型和算法的可行性和有效性。     

基于ERP环境下的高级计划排程系统

阐述钢铁行业生产特点,论述按订单生产方式的客观要求和内容;提出ERP环境下高级计划排程系统的结构,在应用中实现了完全按订单生产的价值功能。     

炼钢-连铸-热轧一体化生产计划排程方法研究

对钢铁生产中炼钢、连铸、热轧三个关键工序的单工序排程的目标和影响因素进行分析,针对单工序生产计划排程存在的协调匹配问题,利用国内外求解炉次计划和浇次计划的背包模型和求解轧次计划的多旅行商模型,建立炼钢-连铸-热轧一体化生产计划排程的模型体系,并提出一种按各工序生产需求制定生产初计划,按各工序生产能力调整初计划的策略来保证生产的连续性和平衡性。     

生产计划和车间排程问题的整数规划解法

为高级计划排程(Advanced Planning and Scheduling,APS)提出了一个混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型,成功地对产品计划与车间排程问题进行了系统整合.模型综合考虑了多订单环境下生产能力约束问题,生产排序问题,提前时间,需求时间等因素,成功解决了生产计划和车间排程问题.     

基于ERP环境下的高级计划排程系统

阐述钢铁行业生产特点,论述按订单生产方式的客观要求和内容;提出ERP环境下高级计划排程系统的结构,在应用中实现了完全按订单生产的价值功能.     

面向订单生产APS的关键流程分析及其应用方法研究

APS是一种基于约束理论面向供应链的生产计划与排程工具，它从ERP系统获取基础数据进行生产排程，再将排程结果送到ERP和生产系统中执行。本文在分析面向订单生产环境下APS关键流程的基础上，对APS在企业生产排程中的应用方法进行了深入研究，同时探讨了系统集成的体系架构和关键技术。     

考虑异常因素的机械加工生产智能排程方法研究

针对传统生产作业排程难以实时应对车间异常情况发生的问题,提出了考虑异常因素的机械加工生产智能排程方法。考虑订单、设备、质量等异常因素,建立了应对异常因素的动态排程规则;综合考虑生产时序、加工设备等约束,以最小完工时间和最低能耗量为优化目标,建立了机械加工生产排程的多目标优化模型;采用带精英策略的非支配排序遗传算法,对某重型机械产品实际生产中的完工时间和能耗量进行了仿真,得到了运算结果。研究结果表明:考虑异常因素的机械加工生产智能排程方法在实际生产中能够准确、高效且动态智能地响应异常,提高生产计划制订效率20%以上;该方法能够辅助车间调度人员进行生产计划实时动态调整,满足企业对生产计划制订的需求。     

ATO与MTO混合模式生产调度信息系统的设计

结合企业生产实际,在深入分析和探讨中小机械制造企业的业务流程和生产组织特点的基础上,对其中的通用件信息化管理、通用件的主生产计划和物料需求计划的制定及生产作业的排程等关键技术进行了分析研究,提出了一种订单装配和存货生产相结合的生产调度信息系统框架,为中小型机械制造企业应对复杂的生产环境提供了理论和方法指导。     

面向供应链的高级计划与排程的混合整数规划模型

针对面向供应链的高级计划与排程问题,提出了一种混合整数规划模型。该模型是在考虑供应链物理约束、机器能力约束、工件加工顺序约束、可选机器、订单交付期的基础上,以最小化提前/拖期惩罚为目标而构建起来的。算例分析表明,该模型能够得出最优生产排程。     

生产排程与模型构建研究

生产排程是生产运作管理的基本问题，通过仿真等方法可以编排和优化生产排程，提高及时交货率和设备利用效率。首先分析生产排程的基本概念，生产排程的三个子过程，以及生产排程问题的解决方法。然后讨论了生产排程涉及到的主要因素，并使用面向对象技术分析订单类、设备类、人员类、存储类、工件类等模型构建的主要因素，最后给出了生产排程的UML静态结构图，为设计生产排程软件奠定了基础。     

APS技术在注塑机企业钣金车间的应用

针对某注塑机制造企业钣金件车间的生产计划和排程,分析原有直接采用企业管理解决方案(SAP)中物料需求计划(MRP)运算结果作为车间作业计划这一方式的不足之处,提出运用高级计划与排程(APS)技术,根据注塑机企业钣金件生产的特点,编程建立资源模型,集成SAP系统的输入数据,实现每台设备小时级别的精细工序排程,通过扫描派工单上的条码收集完工反馈信息,用于滚动重排车间作业计划,最后将APS排程结果用可交互的设备-工序甘特图形式,交付给钣金车间基层管理人员,用于人工干预。     

使用规则挖掘实现排程系统的规则制定

在企业中应用APS(advanced planning and scheduling)高级排程系统对企业的生产计划进行管理可以有效的提升企业的生产效率,但是由于企业的实际生产情况千变万化,以往基于启发式算法的排程系统都需要将排程的规则人工总结提炼后再进行测试调整,这种方式所需时间长,局限性较大,并且容易漏掉许多规则。为此,提出一种基于粗集理论与规则挖掘的APS排程系统相关排程规则制定方法,取得大量的企业历史生产数据后,对其进行知识挖掘以便得到实际可用的排程规则,从而达到可以快速达到可以接受的排程效果以便于迅速上线APS排程系统进行测试调整,并且可以在企业以后的实际生产中,根据不断产生的生产数据,实时的更新规则库,令排程更加的准确。     

基于混合整数规划的高级计划排程方法研究

针对目前离散制造企业普遍存在的MRP计划和车间调度相脱节的问题,本文提出了高级计划排程(APS)的数学模型和近似求解算法。以订单的提前/拖期总惩罚成本最小为目标函数,构建了包含BOM结构、零件加工次序、机器析取约束等的APS混合整数规划模型;采用遗传算法对APS模型进行近似求解,该算法采用随机键编码方式、轮盘赌选择方法、两点交叉法、精英保留策略等遗传操作;最后用算例验证了APS模型和求解方法的有效性。     

基于遗传算法的定制化高端地下装备关键生产瓶颈工序排程优化

针对定制化高端地下装备行业关键生产瓶颈工序的计划排程,以物料完工时间的最小偏移量为目标,保证物料齐套的同时减少库存呆滞,提出了一种基于遗传算法对不同交货期窗口并行机调度的生产排程优化模型。根据个性化定制装配的待加工零件和大型机加设备的特征,在实际生产计划排程中采用扩展排列编码的方式来编排零件加工顺序和分配加工设备,经过染色体子代不断交叉、变异、择优选择,最终获取偏移总量最小的排列组合。通过制造车间的具体产品加工工序数据验证其方法有效可行,对大型数控机加工序的计划排程起到较为明显的优化作用。     

个性化需求驱动的汽车零部件快速设计系统研究

基于大规模定制环境下针对汽车制造业如何满足客户个性化需求,实现快速设计的目标,以产品订单聚类作为基础,结合并行工程的思想,在设计产品的过程中加入生产排程。研究了产品族建立与更新、个性化产品配置与生产排程方法。建立了由客户需求、产品族模型、产品配置、生产排程等子模块组成的产品快速设计系统。以差速器为例对系统进行了验证。结果表明：该系统能够快速设计出满足客户个性化需求的产品,并有效地降低成本。     

基于DBR模型的生产排程研究

在有限资源条件下对企业生产进行计划,需要将重心聚焦在限制产能产出的资源上。在约束理论的基础上,将Drum-Buffer-Rope模型导入生产环节,基于约束资源进行生产排程,以最小化最大生产时间为目标,通过遗传算法得到最优解。仿真结果表明,在保证约束资源不停工的情况下,排程总时间为526 min,与实际情况进行对比后证明该方法切实可行。