面向供应链的生产计划控制研究

计划控制是传统企业资源计划的核心所在。本文首先分析了传统的生产计划和控制方法并指出局限性。针对以核心企业为主的供应链,提出了三层生产计划控制模型并给出了其节点企业内部生产计划的具体算法与运行实例。     

集成预防性维护计划的单机调度蚁群优化研究

尽管生产调度与预防性维护计划密切相关,且其共有目标都是提高机床的利用率,但是存在着调度优化上的冲突.为了综合考虑单机情形下的生产调度与预防性维护计划,提出了一种改进的蚁群优化算法,用于解决以总计作业加权完成时间和总计维护成本最小为双目标的生产调度与预防性维护计划的集成模型.同时进行了大量的仿真实验,比较结果表明提出的蚁...     

汽车零部件企业面向准时供货的生产计划

分析了目前我国汽车零部件企业生产计划存在的普遍问题,应用JIT和MRP的理论,提出了推动和拉动相结合的生产计划编制方法.该方法首先采用"拉动式"的倒排法进行编制,然后采用"推动式"的正排法进行调整,工序之间采用看板进行控制和连接.案例研究表明,该方法具有很强的操作性.     

面向订货生产的生产计划与控制技术

生产负荷控制是一种面向订货生产方式的生产计划与控制技术．它以输入输出控制为基本思想,通过设置订单交货期和控制订单进入生产车间的时间以及调整机器生产能力来控制各台机器的生产负荷,能够降低在制品库存,控制生产提前期并改善交货表现,从而增强制造企业的竞争力．本文介绍了生产负荷控制技术的理论、控制结构,并综述了相关研究文献,提出了今后的研究方向．     

面向成套订单的生产与配送协调的排序研究

在工件体积和运输车辆容量的双重约束条件下,建立了以最大化成套订单数和最小化工件总配送时间的多目标规划模型,使用多目标排序寻找"约束解"的方法结合遗传算法求解此模型.最后通过算例分析,给出多目标规划模型及其综合算法在FLOW SHOP生产作业环境中的应用.计算结果表明,应用此模型和算法能够满足最大化成套订单数的要求,同时节省总的工件配送时间,有潜在的应用价值.     

生产计划及其控制系统和生产调度系统：系统供应商评价其市场开发

弗朗霍夫协会（ＦｈＧ）系统技术和创新研究所的一个调研报告，调查了德国的生产计划及其控制系统（ＰＰＳ）和生产调度系统（ＦＬＳ）的主要供应商，询问他们对市场、产品和应用情况的估计。他们应该规定采取哪些措施来满足未来的要求。它表明，随着市场的继续扩大和系统软件日益复杂，提供标准化软件并同时改善特殊配置可能性为极其重要。显然，系统供应商也必须经常与用户保持密切的联系。     

多品种小批量订单型企业生产调度优化

目的研究多品种小批量订单型企业的生产调度优化问题,方法针对S公司的生产现状,应用遗传算法思想设计调度优化方案,采用不等长矩阵的编码方式实现订单的批量生产及车间排产的方案。结果通过仿真分析和S公司生产调度的实际应用,验证了该算法的可行性及有效性。结论基于遗传算法的调度优化算法实现了多品种小批量流程型生产企业生产调度优化,达到了缩短生产周期、有效利用生产资源的目的。     

面向供应链的MC计划调度功能模块运作研究

指出了面向供应链的MC生产计划调度过程是由若干协同化的主导子过程共同实现的;同时,每一主导子过程的实现对应于一个主导功能模块的合理设计与运作.分析了各主导功能模块的基本特征及其模式框架;阐述了基于各主导功能模块协同运作的面向供应链的MC计划调度过程实施模式.将对该计划调度问题在理论探索与实践运用方面提供了基础框架,起到了导向性作用.     

多生产线且多节点环境下的订单选择模型

由于有限资源的约束,企业经常拒绝接受一些不能保证能按时交付的订单。因为延迟交付带来的惩罚往往使这些订单无利可图,其罚金一般与延期时间长度相关。Slotnick等人提出的延迟惩罚订单选择模型是优化决策此类问题的常用模型。本文将原模型由单节点扩展到较复杂的多节点且多生产线应用环境下,给出了相应的订单选择模型。并设计了多维交替优化的模拟退火算法来同时优化选择和排序两个维度,给出了详细的算法步骤。然后对模拟数据进行了仿真算例求解,验证算法的求解效果和计算效率。同时对比了两种不同订单排序策略,算例结果也表明：跨生产线的混合订单排序方式能比传统的订单不跨线同步方式获得更好的目标收益。     

面向订单设计型企业的制造执行系统的研究

制造执行系统是面向车间的管理信息系统,它填补了上层计划管理系统和底层的工业控制之间的信息"鸿沟".在面向订单设计型企业中实施制造执行系统,可以加强企业迅速响应客户需求的能力.分析了面向订单设计型企业的特点,在此基础上归纳了面向订单设计型企业对制造执行系统的要求.提出了一种适合面向订单设计型企业的制造执行系统功能模型.利用UML技术,抽象出制造过程的基本类,为以面向过程的思想开发制造执行系统提供参考.     

仿生群智能算法在生产调度中的应用综述

群智能算法是在观察和研究群居生物群体行为的基础上,提出的人工智能模拟模式,通过模拟群体中多个个体之间的简单协作实现问题的求解。在介绍群智能算法原理的基础上,综述并讨论了其在生产调度中的应用,为未来的研究提供了有意义的借鉴和参考。     

烟丝加工双机流水线生产调度与维护联合优化

首先将烟丝加工制程抽象为带缓冲的双机Flow shop,以最小化最大完工时间为目标,建立了双机Flow shop生产调度与设备维护联合优化数学模型.然后,基于烟丝加工制程的特点,给出并证明了其联合优化调度问题的若干最优解特性.在此基础上,提出了一个简洁、有效的算法用于求解该问题.最后,通过实际烟丝加工案例验证了该算法的有效性.     

适合柔性生产的调度技术

具有竞争力的生产组织要求精益化和柔性的数据处理方法，用于订单计划的制订以及订单的执行。现代生产调度技术严格遵循企业流程，并有效支持所有生产后勤工作部门的应用者。其结果是低成本、经改善的供货能力和员工更高的积极性。     

生产调度与维护集成的多目标Lorenz非劣遗传优化

研究了一种单机环境下集成生产和维护的双目标优化调度问题。机床的故障间隔时间和平均维修时间服从指数分布,同时结合加工序列相关准备时间。预防性维护活动不能与作业加工同时进行,但与准备时间不相冲突。调度目标是同时最小化作业总计完成时间和机床不可得性。在问题建模的基础上,构造了一种基于Lorenz非劣关系的分类遗传算法(表示为L-NSGA-Ⅱ),详细设计了算法的核心部分。最后,通过大量计算实验,将L-NSGA-II算法与NSGA-II算法进行了比较分析,说明了L-NSGA-II算法的有效性。     

生产调度问题的系统研究

对生产调度问题进行了系统的描述,总结了调度问题的研究方法和策略,在此基础上讨论了现行生产调度问题研究中存在的问题与发展趋势.     

资源约束项目排序问题的一种修正蚁群算法

根据蚁群算法的性质与资源约束项目排序问题(CPSP:Resource-Constrained Project Schedul- ing Problem)的特征,本文给出了蚁群算法中信息素的表示及更新方案、启发信息的计算方法等,由此提出了一种求解RCPSP的修正蚁群算法。最后,通过对项目排序问题库中的标准问题集进行计算,结果表明本文提出的修正蚁群算法是可行优良的。     

平行机系统生产调度与维护计划联合优化

针对平行机系统中生产调度和维护计划的联合决策问题,假设随机故障服从威布尔分布,将作业在设备上加工位置以及设备上预防性维护位置作为决策变量,以最小化最大完工时间和最小化单位维护成本作为优化目标建立了多目标优化模型.建立了基于混合编码的遗传算法,针对不同编码类型采用合适的遗传算子,并引入了自适应交叉和变异概率使算法在收敛速度和求解精度上得到较好平衡.通过与枚举算法对比,证明遗传算法具有较好的时间效率和求解精度.通过与独立决策模型对比,证明联合优化模型能更好地解决联合优化问题,提高企业整体效益.     

Service Scheduling Based on Edge Computing for Power Distribution IoT

With the growing amounts of multi-micro grids, electric vehicles, smart home, smart cities connected to the Power Distribution Internet of Things (PD-IoT) system, greater computing resource and communication bandwidth are required for power distribution. It probably leads to extreme service delay and data congestion when a large number of data and business occur in emergence. This paper presents a service scheduling method based on edge computing to balance the business load of PD-IoT. The architecture, components and functional requirements of the PD-IoT with edge computing platform are proposed. Then, the structure of the service scheduling system is presented. Further, a novel load balancing strategy and ant colony algorithm are investigated in the service scheduling method. The validity of the method is evaluated by simulation tests. Results indicate that the mean load balancing ratio is reduced by 99.16% and the optimized offloading links can be acquired within 1.8 iterations. Computing load of the nodes in edge computing platform can be effectively balanced through the service scheduling.     

揭开先进计划系统的神秘面纱

适应当今市场对计划与决策支持系统更加复杂的需求、功能强大的先进计划(Advanced Planning and Scheduling,APS)系统在国外受到了众多企业组织的青睐,并且给传统的EPP软件厂商带来了强烈冲击。然而该系统在我国还没有受到相应的重视,人们对该系统还缺乏深入了解。由此,本文具体介绍了APS系统的逻辑模型、主要功能特点及常采用的数学模型、网络模型与模拟方法等计划方法和技术。