考虑学习曲线的精益生产制造系统双重资源配置方法

为了有效配置设备与人员资源以提高车间单元化生产的产能与效率,针对劳动力资源的消耗利用是一个复杂的认知过程,提出一种考虑学习曲线的基于精益指标的制造系统双重资源配置方法。以产品制造单元化生产方式为主线,将生产成本、生产时间和加工质量作为车间精益优化目标,考虑员工学习曲线对生产过程的动态作用,研究人机两类资源与员工学习能力的动态变化关系,获得优化配置的数学模型,并给出多目标优化模型的求解方法。以纺机企业锡林组件加工为例具体分析了其求解过程,结果表明,用所提出的模型与方法求解多目标约束下的资源配置问题是可行和有效的。     

面向复杂零件协同制造的资源优化配置技术研究

面向复杂零件的异地协同制造，提出依据工艺流程进行制造任务分解，研究了以工艺流程为核心的逻辑制造单元（LMU）和逻辑加工路线（LMP）设计，有效利用LMP和LMU描述针对复杂零件的协同制造任务。对复杂零件异地协同制造的制造资源优化配置问题进行了数学分析和描述，阐述了问题的目标与约束条件，将资源优化配置问题归结为多目标优化问题，利用遗传算法进行求解，并进行了应用实例分析，证明了采用制造资源优化配置方法可以有效解决复杂零件网络化异地协同制造的资源优化配置问题。     

产品定制协同制造资源优化配置

为实现产品定制协同生产模式下各种制造资源的优化选择与配置,提出产品定制协同制造资源优化配置的双层规划求解方案。在对产品定制协同制造资源配置过程进行分析的基础上,给出客户满意度及企业定制经济效益的定义和计算公式,构建了产品定制资源优化配置的双层规划数学模型;提出一种嵌入双层迭代规则的混合遗传算法对产品定制资源优化配置双层规划模型进行求解。以某5MW风机产品客户定制加工订单为例,验证了所提资源优化配置双层规划模型的可行性及其混合遗传算法的有效性。     

基于数据包络分析的网络化制造联盟企业制造资源配置评价研究

针对网络化制造联盟企业的制造资源配置评价问题,建立了成本收益数据包络分析数学模型,提出了以此为核心的制造资源配置评价方法。该评价方法基于数据包络分析的基本思想,将制造资源配置评价问题映射为制造资源配置的成本收益分析问题,应用完全成本分析和作业成本分析方法,建立网络化制造联盟企业制造资源的自营配置成本、外包配置成本和制造资源配置的收益价值模型。在此基础上,建立制造资源配置评价的成本收益数据包络分析模型,并提出资源的优化配置策略。最后,以实际运营的新产品快速开发网络化服务平台为例,验证了分析模型的有效性和实用性。     

基于改进混合蚁群算法的大批量定制协同制造链优化 

针对大批量定制协同制造链优化配置问题,以质量、成本、时间、提前交货期和协同度为评价指标,以最小化评估指标综合值为目标,建立了大批量定制协同制造链的优化配置数学模型,构造了适合该模型特征的改进混合蚁群算法并阐述了其求解过程。范例计算及对比分析表明,该方法是有效的、可行的。研究结果为大批量定制协同制造链的优化配置提供了可参考的模型和求解算法。     

基于复杂网络理论的多项目实施资源优化配置研究

针对多项目实施过程中的资源优化配置问题,首先建立了基于复杂网络理论的多项目实施资源配置复杂网络模型,并结合Pajek分析软件对模型参数进行分析研究;其次提出了资源受限下的多项目实施资源配置算法;最后以多项目实施中资源配置为例,结合资源优化配置算法,以资源配置效益最大化为目标函数,对资源受限下的多项目实施资源优化配置问题进行研究,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于改进蚁群算法的设备资源优化配置研究

设备资源是集团制造企业的核心战略资源,资源配置不合理,往往会造成设备闲置、资源利用率低等情况。针对以上问题,基于加工特征对加工任务和设备资源进行关联匹配,在工期约束条件下以质量、成本为优化目标,建立了多主体制造设备资源配置模型,并利用改进蚁群算法进行求解。最后通过实例验证了算法的有效性。     

网络化制造资源优化配置研究

将主成分分析(PCA)和优化支持向量机结合,提出了一种适用小样本空间的网络化制造资源优化配置模型--PCA-OSVM模型.该模型以传统网络化制造系统中资源配置指标为基础,通过主成分分析,简化了输入变量,并利用OSVM作为判别企业资源状态的工具,可以在产品全生命周期中的每个环节选中一个或多个企业参与,避免了传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷.算例结果表明,所提出的模型能有效提高优化配置方案的可行性,为网络化制造资源优化配置的在线实施提供了方便.     

非线性工艺规划的资源优化配置

为提高设计工艺的车间生产可执行性,在分析典型机械加工车间制造资源状态信息的基础上,针对非线性工艺规划的资源优化配置这一多目标优化问题,通过合理假设和定义,结合对制造资源状态的定量分析,建立了以最短加工时间、最低加工成本和最优制造资源状态为目标的非线性工艺规划资源优化配置模型。利用染色体分层编码遗传算法求解模型,实现了最优工艺路线和资源配置方案的同时生成。给出了工程应用案例,验证了所建立的非线性工艺规划资源优化配置模型的有效性及求解方法的可用性。     

网络化可重构制造资源优化配置技术研究

在中国国家863高技术发展计划重大专项《基于制造资源优化配置的制造过程管理系统》之子课题《可重构制造资源优化配置平台》，中国航空科学基金项目《以工艺流程为核心的异地协同制造资源优化配置及其实现技术研究》资助下，面向网络化、智能化、敏捷化的数字制造模式，综合运用面向对象技术、分布式数据库技术、集成技术，以及多目标优化理论，开展网络化可重构制造资源优化配置关键技术研究，重点是建构网络化协同制造任务信息模型，网络化制造资源信息模型，动态可重构的制造资源优化配置方案，开发网络化可重构制造资源优化配置平台。     

基于顾客满意的企业资源配置决策优化模型

将质量功能展开的分析方法引入顾客满意度优化研究中,通过质量屋中矩阵图表的形式描述了顾客满意需求与企业资源配置要素之间的关联关系,并对此进行量化分析.通过定义资源配置要素配置率的概念,来解决顾客满意度和资源配置多因素间由于量纲不同导致组合优化困难的问题,建立了基于质量功能展开的顾客满意度优化决策模型.通过算例分析,说明了所建模型的有效性和合理性,解决了企业资源配置过程中实施顾客满意战略的多因素多目标的规划问题,实现了企业资源配置成本与顾客满意度的双赢目标.     

设备负载均衡的制造资源优化配置方法

为了解决航空复杂产品混线生产中设备负载不均衡引起的资源配置不合理问题,文章根据工艺规划和设备对生产线制造资源优化配置问题进行描述,构建满足工序需求的设备可选集,采用模糊聚类方法对设备可选集中设备进行排序。以设备负载率的方差为优化目标,提出基于免疫遗传算法(IGA)的制造资源优化配置方法,实现了生产线设备的负载均衡,降低了生产线的运行成本。结合实例并与遗传算法(GA)进行对比,证明了该方法在制造资源配置过程中能获得更加均衡的设备负载。     

面向大批量定制的用户需求协同配置思想及其应用

面向大批量定制的设计(DFMC)是大批量定制研究和实施的关键技术之一。现有的DFMC模式的重要特点之一在于产品的设计和制造会受到用户订单的极大限制,从而使得企业的制造属性难以实现优化。为此提出了面向大批量定制的用户需求协同配置思想。其内涵在于用户需求参数与企业的产品设计、制造以及生产经营等参数具有密切关系,而用户需求通常都具有相当的变动范围。因此,通过用户与企业集成以及协调用户需求参数与企业的制造参数,就可以实现各参数的综合优化,从而提高用户满意度和企业效益。建立了用户需求协同配置的多目标优化模型,提出了网络化运行模式及一种实现方案。通过工程应用实例说明了用户需求协同配置的成功应用。     

云制造环境下基于双层规划的资源优化配置方法

为解决云制造环境下的制造资源优化配置问题,在深入分析云制造的运行模式和制造资源配置过程的基础上,充分考虑云制造环境下制造服务过程中的不确定因素以及制造任务需求方和云制造服务平台运营方的利益,提出包括服务质量指标和柔性指标的云制造资源服务组合评价指标体系,建立了云制造环境下的制造资源优化配置双层规划模型,并采用改进的进化多目标优化算法对模型进行求解,实验结果表明了该模型和算法的可行性和有效性。     

柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化

为解决因设备产能配置过程中常忽略后期对其布局影响的问题,针对设备配置与设备布局展开协同优化。基于柔性制造车间零件工艺路径可选、不同加工零件采用不同的搬运设备和搬运批量的特点,考虑规划期内待加工零件的产能需求约束,以最小化设备购置成本和物料搬运成本为目标,建立柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化模型。采用免疫遗传算法对该模型优化求解。为了保证算法的搜索效率和种群多样性,引入抗体浓度计算来强化个体间的交流,同时通过免疫记忆机制避免最优个体丢失和被破坏,确保算法的全局搜索能力。通过算例,将集成优化模型结果与设备产能配置、设备布局分开优化的结果进行对比,验证了集成优化模型和算法的有效性。     

基于虚拟制造单元的制造资源组织模型

为了使航天制造企业能够根据市场订单需求快速调整组织制造资源,简化生产调度过程,提高生产调度质量,提出了基于虚拟制造单元的制造资源组织模型,探讨了该模型的理论思想,给出了虚拟制造单元的两步构建方法,并提出了利用合作型多目标优化协同进化算法解决资源选择问题,构建了以多条加工路线相似系数之和最大(倒数最小)、运输成本最小和设备生产负荷均衡的多目标优化问题.将这一多目标优化问题分解为多个子问题,分别用多个子种群进行进化,并采用一种新型的子种群间合作方式,最终产生一个Pareto最优解集.该方法提高了候选解的多样性,为生产调度提供了多样性选择.     

异地协同制造资源优化配置过程模型及实现

针对复杂零件异地协同制造的资源优化配置问题,提出敏捷加工路线的概念,建立以工艺流程为核心的制造资源优化配置概念模型和过程模型。将制造资源优化配置问题归结为逻辑制造单元一物理制造单元映射、物理制造单元排序筛选和敏捷加工路线的优化生成三过程,并分别给出了其实现方法。最后,论述了网络化制造资源优化配置平台的构建,并应用于某型号发动机叶片协同制造,验证了优化配置过程模型的可行性和实用性。     

面向需求的云制造资源虚拟化配置

为提高云制造平台响应制造需求的资源分配满意度,在分析云制造平台活动链及相关制造资源虚拟化基础上,结合实际制造生产环节及不同制造单元差异性,提出以制造质量、制造成本、制造时间及制造资源利用率为目标的制造资源优化数学模型;结合遗传算法对参数的敏感性,运用变参数的遗传算法对优化配置模型进行实例化论证,验证了模型的合理性与实用性,为云制造资源配置问题提供一种解决方案。     

云制造环境下的制造资源优化配置研究

为有效地对云端服务资源进行优化配置以降低制造服务成本,在云制造资源优化配置问题进行形式化描述的基础上,考虑物料流和信息流对时间和成本的实际影响,构建了以成本和时间最小化、质量最优化为目标的资源优化配置模型,并采用最大继承法对资源配置模型进行求解,计算结果表明了该模型和算法的有效性。通过与现存算法进行比较,验证了该模型及算法的稳定性和可行性。     

基于人机协同模型的生产单元组织配置仿真

为优化生产单元的组织资源配置方式,将多主体建模与制造过程仿真相结合,建立了生产单元的人机协同仿真模型,给出了模型的结构框架、主体模型结构和模型集成技术.基于人机协同仿真模型,以某摩托车发动机关键零部件的典型生产单元为例,对制造团队的技能类型、技能水平和人机分工方式进行了仿真研究.仿真结果表明,操作人员技能等级以及操作员之间的协同工作方式对订单完成时间均具有显著影响,人机协同仿真模型可实现对各种组织资源配置方案的动态和定量评价,从而帮助制造团队对组织资源的培训及分配进行优化决策.