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。     

基于瓶颈约束的APS算法研究与应用

阐述了APS(advanced planning system)高级计划排程系统的概念、功能及其在生产调度中的巨大潜力;讨论了APS的3种建模方法--基于模拟仿真、基于数学方法和基于约束理论的APS建模;提出了基于瓶颈约束的APS算法,该算法以瓶颈资源为控制点,通过瓶颈资源订单排序、前推排序和后推排序3个步骤来实现对生产计划的排程;用实例说明了该算法的可行性与实用性.     

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。     

小企业集群虚拟企业的多项目优化赶工方法研究

小企业集群虚拟企业中的企业，由于参与了多个虚拟企业的运作，其订单信息处于动态变化之中，如何保证各订单按期交货是当下急需解决的问题。文章基于动态变化的企业订单信息，研究了生产计划调整问题，提出了两个阶段的调整方法，一是对企业当前的多个生产项目按照优先级评价结果进行排序，二是对各项目进行优化赶工，使企业能在订单信息动态变化的状态下，各项目满足交货期和订单质量要求并额外费用最低。     

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。     

MTS/MTO混合型生产排产决策研究

MTS/MTO混合生产系统中订单投放排序是个NP-hard问题,为了解决这个问题,提出了一种基于负荷控制的混合订单投放排序控制模型.该模型包括两个主要模块:综合考虑影响MTS/MTO混合生产系统中订单的紧急因素,给出订单紧急度计算方法,根据紧急度值确定订单的投放优先级;采用修正集成负荷统计法实时控制生产线设备负荷,依据设备负荷上限阈值确定订单池中订单投放时间以及投放条件.最后通过遗传算法完成该模型的调度案例分析,结果表明:该排序模型与现有排序模型相比,有利于缩短订单的加工时间,提高设备利用率.     

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.     

ERP环境下制造系统能力平衡模型的研究

结合传统能力平衡方法,提出了根据客户订单的迫切程度给出相应订单的权系数,进而确定主生产计划订单的权系数方法.该方法使粗能力需求计划直接针对主生产计划订单进行,比直接给主生产计划定权系数的方法更切合实际;将定性问题转化为定量的数学模型,得到了一个适用于不同约束条件下的能力平衡计算的通用优化模型,揭示了ERP能力平衡的实质.该模型已成功应用于ERP项目的实施之中.     

基于系统动力学的面向订单型生产计划制订的研究

主要研究了面向订单型企业的生产计划制订的问题。首先介绍面向订单型生产系统的内涵、边界及主要变量,然后对系统变量的因果关系进行了分析,建立了问题的系统动力学模型。结合具体实例,应用建立的系统动力学模型,制订出动态的企业生产计划,能够快速响应客户需求,最后对生产管理提出了一些建议。     

基于系统动力学的面向订单型生产计划制订的研究

主要研究了面向订单型企业的生产计划制订的问题。首先介绍面向订单型生产系统的内涵、边界及主要变量,然后对系统变量的因果关系进行了分析,建立了问题的系统动力学模型。结合具体实例,应用建立的系统动力学模型,制订出动态的企业生产计划,能够快速响应客户需求,最后对生产管理提出了一些建议。     

基于变压器产品的动态过程管理系统开发与应用

变压器企业属于单件小批量离散制造业,产品多为定制产品,订单随机性强、不确定因素较多。产品在管理过程中存在产品设计信息的统一和共享困难,项目计划进度无法实现过程控制,无法快速准确的调整计划,在生产制造阶段,经常出现插单,生产计划时常变更,管理人员制订生产计划主观性强,车间计划执行有资源冲突现象。因此,产品研发设计过程和经营管理过程中要适时动态管理,以此提高过程管理的适应性。将项目管理、工作流与生产计划调度结合,提出了基于变压器产品的动态过程管理系统体系架构,并结合变压器企业具体应用,采用JAVA语言和JSP技术开发了动态过程管理系统,增强了企业过程管理的灵活性、准确性。     

Job releasing and throughput planning for wafer fabrication under demand fluctuating make-to-stock environment

In the semiconductor industry, dynamic changes in demand force companies changing the product mix makes the production planning challenging. This paper aims at an environment where product mix changes periodically and presents a production scheduling system to plan the wafer lot release and throughput. The proposed system is designed on the make-to-stock basis with the objective of meeting demand forecast while maintaining production smoothness. Two modules are included in the system. Preliminary analysis module analyzes throughput and cycle time distributions for different product mixes so as to determine relative parameters to be used as the inputs to the job releasing plan. In the production scheduling module, with the considerations of the attainment of demand forecast, production smoothness, and commitment of the due dates of the released job orders, the job release schedule and completion time table are prepared. A simulation model of a semiconductor fab is used as the base case to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed system.     

基于Petri-PERT复杂产品生产过程的优化

为了解决制造业生产层资源利用最优化的问题，提出了Petri-PERT，该技术把Petri网和PERT融合在一起。以复杂产品生产过程为例，首先建立Petri网模型，得出资源间的冲突关系；建立好生产体系，利用PERT计算出各个工序的时间，并基于这些时间和冲突关系制定出整个生产过程的时间表；依照时间表的次序指导生产，同时生产层反馈各工序的工作状态；根据反馈信息，利用PERT预测出负荷变化，重新制定时间表。这样很好地解决了生产过程中的延误现象，优化了整个生产层。     

单件小批量生产MRP算法改进及其应用

针对订单驱动的单件小批量生产模式，提出了一种“伸缩式”MRP改进算法，该算法继承了MRP的基本思想，根据物料清单将主生产计划分解成零部件的生产计划和原材料、采购件的采购计划，并在此基础上对MRP算法进行改进，根据交货期，利用“伸缩”提前期倒排和顺排计划，将生产计划排到工序级。经实例证明采用这种MRP算法，增加了车间排产的灵活性，提高了车间排产效率，生产按计划进行，有效地减少了订单拖延的情况。     

Integrated optimization of production planning and scheduling for a kind of job-shop

This paper addresses an integrated job-shop production planning and scheduling problem with setup time and batches. It not only considers the setup cost, work-in-process inventory, product demand, and the load of equipment, but also the detailed scheduling constraints. That is a way different from the traditional hierarchical production planning method. The hierarchical methods do not consider the detailed scheduling constraints, so it cannot guarantee to obtain a feasible production plan. Here the integrated problem is formulated as a nonlinear mixed integer program model. And in order to simultaneously optimize the production plan and the schedule, an improved hybrid genetic algorithm (HGA) is given. In the model, the detailed scheduling constraints are used to compute the accurate load of a device in order to obtain a feasible production plan. The heuristic scheduling rules such as the shortest processing time (SPT) and the longest processing time (LPT) are used to generate a better initial solution. Also, a subsection coding strategy is offered to convert the planning and scheduling solution into a chromosome. At last, a comparison is made between the hybrid algorithm and a hierarchical production planning and scheduling method, showing that the hybrid algorithm can solve the problem effectively.     

基于GSK数控系统及工业机器人的智能化车间生产管理系统研究

智能化车间是将数控加工技术、自动化技术、信息技术以及现代管理技术有效集成,实现对生产线的运动控制、逻辑控制和基于车间设备网络的工艺管理和设备监控.针对机械加工制造的需求,将企业管理平台与生产线现场控制设备相连,实现数据的无缝连接与信息共享;前后贯通整条产线,实现生产线全生产过程的计划、调度和实时处理、设备状态的安全监视和维护等,从而实现整个企业信息的综合集成.     

Advanced planning and scheduling for TFT-LCD color filter fab with multiple lines

Intense global competition and declining profit have caused most thin film transistor liquid crystal display manufacturers to increase their competitiveness by improving productivity and reducing cycle times. An advanced planning and scheduling (APS) system was developed with Microsoft Visual Basic for Application to automatically generate production schedules for a color filter fab with multiple lines. This system can assign orders to production lines, plan order release time, and balance the equipment loading. Both forward scheduling and backward scheduling were used in APS. Experimental results indicated that APS can significantly reduce manual scheduling time while maintaining the quality of scheduling results. Compared to manual operations, it can save more than 87 % of scheduling time and the quickness is especially important when rescheduling is needed due to production uncertainties such as equipment breakdown or material shortage. Production controllers can use this APS to generate initial schedule and make adjustment based on experience.     

Crops: Implementation of a knowledge-based system to plan and monitor the production of a flexible line

CROPS (Coherent Rules for On-line Production Scheduling) is a general system aimed to plan and to control a flexible manufacturing system. The CROPS system receives production orders on a time-scale of one or two weeks from a medium-range planning (MRP) system. The planning and scheduling of those orders are made using a hierarchical temporal network that allows the easy use of rules which represent expert knowledge and common-sense reasoning. Furthermore, the hierarchical temporal network is flexible enough to take into account unavoidable perturbations occurring during plan execution without the need to replan all operations every time a perturbation occurs. Once the operations are planned, the control system transforms them into orders that are sent to the workshop (or to a simulator). With the help of rules, the control system monitors and diagnoses the execution of the orders using a model that maintains a continuous image of the workshop.     

冷轧薄板生产线组批调度模型与算法

针对冷轧薄板生产线流程长,产品种类多的特点,为提高合同的交货准确度,将一段时期内的生产合同进行组批处理,并对合同各批量的机组作业时间进行模糊预测,建立了具有模糊处理时间的冷轧生产线合同组批调度模型.模型将批量合同作为基本调度单元,将其归结为一类模糊Job Shop问题,并采用改进的单亲遗传算法与特殊的邻域搜索策略相结合的方法进行求解.通过上海宝钢冷轧薄板厂大量的生产数据进行仿真实验,批量平均交货期满意度达到90%以上,表明该调度模型与算法能够达到较好的应用效果.     

基于多代理技术的车间计划与调度研究

对分布式车间生产计划与调度过程进行了研究,并在基于多代理（multi-agent）的车间管理控制系统中实现。