基于面向负荷的生产控制的交货期设置方法

为将面向负荷的生产控制技术应用于订货生产企业,提出了一种基于面向负荷的生产控制技术的交货期设置方法.该方法是基于能力计划安排的交货期设置方法,它考虑面向负荷的生产控制机制对订单加工进程的影响,根据到达订单的加工负荷和生产系统的生产能力,确定订单的可能投放时间,从而得到订单的交货期.同时,为了配合该方法生成的计划,对面向负荷的生产控制机制和机器优先派工规则进行了相应调整.仿真实验证实了该方法的有效性,实验结果表明在含有面向负荷的生产控制的情况下,该方法的表现明显优于传统的总工作量法.另外,实验结论认为,面向负荷的生产控制技术有利于提高交货期预测的准确性,但交货期设置方法应与面向负荷的生产控制机制相适应才能实现这种优势.     

基于面向负荷的生产控制的紧急订单插单问题

面向负荷的生产控制及与其相应的交货期设置方法的订货生产系统中,存在紧急订单的插单问题。针对此问题提出了一种重排插单方法。建立了订单重排问题的混合整数规划模型,并采用一种基于动态规划思想的启发式求解方法进行求解。通过仿真实验比较了在含有面向负荷的生产控制和基于面向负荷生产控制的交货期设置方法的生产系统中,重排插单、退单插单和顺延插单三种插单方法的表现。结果表明,重排插单方法优于另外两种插单方法,证明了重排插单方法的有效性。     

订单优先权的置换流水线订单排序问题

不同订单对企业来说重要度不同,而传统的置换流水车间调度研究主要解决订单平等下的总完工时间最小问题。应用模糊层次分析法找到订单优先权排序,将每种订单排序与订单优先权排序进行一致程度对比,在此基础上构建了一个考虑订单优先权的置换流水车间生产调度模型,该模型能够求解综合考虑订单重要度和总完工时间的最优订单生产排序。最后运用遗传算法对该模型进行求解,并对结果进行分析,得出优先权系数w对生产调度的指导意义。     

MTO还是MTS?--从一个案例来看企业所属的范畴

笔者是一个从事ERP生产采购计划的应用顾问。在不久前的一个项目中，遇到了关于MTO和MTS的讨论，并由此引申出了不少值得探讨的管理问题。MTO(make—to—order)和MTS(make—to—stock)是常见的两种生产策略。MTO的最终产品是按照客户特殊需求定制的，因此企业在未接到客户订单前不进行最终产品的生产。完工入库后库存对应客户的订单，不可混淆。MTS适用于个性化很低的标准产品，完工后产品存入库存不加区分，直接从库存中销售给任何客户。笔者的客户W公司认为他们两者都不是，他们“有库存的时候是MTS，没库存的时候是MTO”。     

基于多目标模糊决策的混流装配线排序算法

在订单生产环境下的多品种混合装配线排序问题的基础上,建立了三种目标函数:最小化生产周期时间、最小化工作站闲置与超载时间以及最大化平均负荷率.引入了一种基于模糊决策模型的改进后的混合遗传禁忌搜索算法.在求解过程中,计算出所有个体的各个目标特征值的影响度、影响度因子以及相对隶属度,将目标特征值矩阵转化为相对隶属度矩阵,应用模糊层次分析法,计算多目标排序问题中各指标的权重值,用综合评判线性加权平均模型进行评价,构造出相对适应度函数.     

不同交货期时间窗下的平行机生产问题研究

在工业4.0环境下,满足定制生产需求并能够准时交货的智能工厂成为发展趋势。研究在JIT原则下,考虑订单交货期、到达时间和设备产能资源等约束条件下的平行机生产排序问题,以订单任务提前生产的总时间最小化作为目标,基于历史订单构建虚拟订单进行产品组合,建立交货期约束系统求解模型,使用"最小提前生产时间的启发式算法"进行求解,解决不同交货期约束下平行机生产排序过程中的资源冲突、工期延误、设备浪费等问题,以保证准时交货。最后,使用仿真案例实验验证该方法的可行性,为进一步研究不同交货期时间窗下较大规模的复杂平行机排序问题提供可借鉴的方法。     

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.     

一类多品种小批量混流制造系统作业组织模式与工件排序

为解决考虑搬运时间的混流制造系统的资源优化与调度问题,对作业组织模式与工件排序进行了深入研究。建立了以设备停机次数、工件搬运次数、搬运设备数量、搬运次数均衡程度作为第一、第二、第三和第四优化目标,以生产周期作为约束的多目标决策模型,利用该模型选择作业组织模式并确定最优排序方案。分别研究了用于求解该多目标决策模型的各分目标和约束:为不同类型批量工件建立加工时间模型;设计开始和结束搬运时间优化模型;给出平行移动模式的设备停机次数算法。开发了考虑搬运时间的混流制造系统软件程序,并设计了所需搬运设备情况的全局优化算法。通过分析和求解企业订单数据验证了所提方法的有效性。     

基于二次选择策略的订单接受与排程决策系统研究

针对按订单生产(Make-To-Order,MTO)模式的制造系统中,企业管理者需要从若干备选订单中选择性接受部分订单并制定生产计划的问题,引入订单等级这一要素,并结合混合整数规划模型,构建基于二次选择算法的决策支持模型。运用改进的TOPSIS方法对订单进行分级处理,并综合考虑企业生产能力有限、交货期和生产顺序等约束条件,完成对订单的分步筛选及排程,旨在最大化按订单生产型企业的区间收益。利用CPLEX技术对算例进行求解,得出最终的订单选择结果及排程计划,验证了模型的有效性。     

考虑客户收货顺序的“货到人”分拣系统的订单排序和客户分批优化

可以并行分拣多个客户订单的"货到人"分拣系统中,每个客户包含多个订单,客户要求按订单排序依次收货。为提高该系统的分拣效率,以最小化料箱出入库数量为目标,从订单排序和客户分批两方面进行优化。分别建立两个0-1整数规划模型解决多客户同时拣选时的订单排序优化和客户分批优化问题;针对客户分批问题,又提出种子算法和遗传算法来解决。设计试验检验了不同客户数量、客户订单数量、总品项数量时订单排序模型和客户分批算法的优化效果。试验结果表明,0-1整数规划模型优化订单排序,可提高效率约15%,具有有效性;客户分批优化方面,0-1整数规划模型、遗传算法和种子算法都可以不同程度地提高系统效率,分别适合不同问题规模和时间要求的场景。