带时间窗的汽车总装线物料配送路径规划

分析了现阶段汽车总装线物料配送中存在的问题,建立了适用于汽车总装线物料配送路径规划的混合时间窗模型,提出了解决带时间窗的汽车总装线物料配送路径优化问题的改进遗传算法,使用了一种新的染色体编码方式和与之对应的交叉算子。针对传统轮盘赌随机操作选择误差比较大的弊端,提出改进的轮盘赌选择算子,加大随机数的产生次数并加入排序选择的思想,融合了最佳个体保存选择策略,提高算子的选优性能。实验表明该算法用于求解带时间窗的汽车总装线物料配送路径问题的有效性。     

考虑余-废料资源回收的车间物料配送路径规划研究

针对离散制造生产过程中物料配送及余-废料资源回收效率低、成本高等问题,在分析车间物料流循环过程基础上结合物料配送时间窗限制,提出了物料配送和余-废料资源回收协同优化的物料再循环策略,并建立了以车间物料流总成本为目标的物料再循环路径规划模型。利用遗传算法在Matlab软件中对实例进行求解,验证了物料再循环策略应用于离散制造车间物料配送和余-废料资源回收的可行性和有效性。     

发动机装配线关键工位物料动态配送方法

目的 为降低装配车间线边物料配送及库存管理成本,提高配送环节对生产节拍变动的适应性,设计一种针对关键工位重点物料的动态配送方法.方法 首先,采用K-means算法考虑物料价值、包装体积、通用性进行初步分类,结合需求变异系数确定出关键工位重点物料;其次,结合发动机装配线生产特点,设计基于动态配送时间和数量的物料配送方法,并建立包括运输成本和线边库存成本的配送总成本模型;最后,通过Flexsim软件搭建生产物流仿真模型,分别模拟Z车间现有配送方法和所设计方法进行对比验证.结果 实行动态配送后,重点物料的平均库存容量和持有库存成本均得到有效降低,最大降幅分别为23.91％和23.96％.结论 结果表明所提方法能够提高车间物料管理的针对性,降低总配送成本,提升配送系统的柔性化.     

基于MES的注塑生产过程物料配送方案

为了保证注塑生产中物料的准时供给,同时最大限度地降低物料在车间的库存水平,通过分析现行注塑生产过程物料配送方式,结合制造执行系统(MES)的特点,提出了一个基于MES的注塑生产过程实时物料配送方案,其本质是一种即时(JIT)的物料配送方法,并开发了相应的信息管理系统.     

装配车间物料搬运系统分析规划的方法与实践

作者通过对某工程机械厂新建装配车间的物料搬运系统的分析规划，总结出一套有效的物流设计方法。提出了均稀运输的概念及实现均衡运输的“分散运输法”。     

板材剪切配送企业的物料需求模型与算法研究

概述了传统的MRP计算和板材剪切配送企业MRP计算的不同之处,提出板材剪切配送企业物料需求计算存在的问题;针对这些问题,借鉴制造行业物料需求计划的一般原理并结合板材剪切配送企业行业的特点,给出板材剪切配送企业物料需求模型,提出一种符合板材剪切配送企业特点的、有效的物料需求计算方法．     

SPS模式下零部件配送质量的混流装配线总装排序

针对零部件供应不能实现JIT的混流装配线排序问题,提出在SPS物料配送模式下,以提高零部件配送质量为目的,分析拣选环节筐车排列顺序对零件拣选错配和漏配的影响,从两方面探讨通过安排筐车排列顺序以最小化拣选错配和漏配率;同时在总装环节,追求零部件消耗速率均衡化.从而建立同时考虑总装和零部件配送两阶段优化的混流装配线排序模型.结合排序案例,证明该排序模型能在平准化零部件消耗的同时提高配送质量.     

基于看板的生产线物料循环配送方式

研究了适用于多品种、中小批量生产环境下,基于看板的生产线物料循环配送方式,建立了具体的操作流程和数学模型.为使模型更接近实际情况,在模型中考虑了额外提前成本,求得最佳的循环周期、补货次数和看板数量等运行参数.分析了该方式下实际生产线库存情况,进行表上模拟,验证了模型的可行性.     

基于空箱拉动的总装线物料配送研究

针对汽车总装线边空箱拉动供料模式下的物料配送问题,分析了空箱拉动模式下物料配送、空箱回收、需求点物料消耗速度对配送路线规划的影响.以配送路线最短和配送路线需求点配送频次均衡化为优化目标,建立了基于空箱拉动模式的总装线边物料配送路径优化模型.利用改进自适应遗传算法求解模型,根据种群适应度分布变化趋势调整交叉和变异概率,提高了遗传算法搜索能力.实例仿真结果显示,与总装线原配送方案相比,该模型减少了约32%的配送路程.     

蚁群算法在城市配送中的应用研究

蚁群算法是受自然界中真实蚁群的集体行为的启发而提出的一种基于群体的模拟进化算法,最早成功应用于解决著名的TSP问题。本文针对实际城市配送调度中的配送线路优化问题进行了分析,将蚁群算法引入配送调度管理,并对蚁群算法在城市配送管理中的应用前景进行了研究。     

物流配送中心的规划与管理

通过介绍物流配送中心的概念、功能,分析阐述了物流配送中心的外部规划,包括选址、规模的设计,内部作业流程的规划以及信息系统的规划,确定其具体规划流程.最后基于物流配送中心基本构成要素,为物流配送中心管理提出了一些方法和措施.     

基于模型的区域物流配送系统规划研究

以经济区域的卷烟配送物流系统规划为背景,将整个区域划分为若干个配送单元,依据各配送单元的需求量、物流中心的建设投入和运行成本,并将物流中心的成本分为固定成本和变动成本,特别地将送货过程的车辆费用从变动成本中划分出来,建立了物流系统的运筹学模型,并通过模型求解获得该物流系统的优化布局方案.     

基于工作流网的应急资源配置与路径规划集成优化

应急管理决策通常包括站点选址、资源配置、运输调度等内容,如何从应急处置整体流程控制的视角对决策内容进行集成建模及优化,是应急管理研究付诸实际应用的关键。本文提出具有资源和不确定时间约束的应急工作流网模型,通过三类库所（状态库所、动作库所、资源库所）及三类时间属性（可视时间、静态时间、动态时间）,揭示多部门联合应急中的作业时序与资源占用关系。在给定整体流程最大完成时间的条件下,以资源消耗与占用成本、资源运输与惩罚成本总和为目标函数,建立应急资源配置与路径规划的集成问题模型,并采用遗传粒子群混合算法对问题进行求解。根据遗传优化得到的应急资源配置方案,借助应急工作流网计算各动作库所、状态库所的时间参数,以此作为约束条件利用嵌套的粒子群算法进行资源运输策略优化。     

物料需求计划不稳定性的模拟研究

介绍物料需求计划不稳定性的基本概念和模拟研究方法。在不确定性需求的流动式计划环境下,研究冻结参数和计划算法在不同生产条件下对物料需求计划不稳定性的影响。通过设计模拟实验和大量模拟计算及统计分析表现：费用结构、预测模式、冻结比例、计划周期和计划算法对物料需求计划不稳定性有较大影响,且交互作用显著。研究结果对减小物料需求计划的不稳定性有一定指导意义。     

一种计算机辅助工艺路线设计系统

介绍了一种新的计算机辅助工艺路线设计系统。系统以专家决策为主，人机交互、集专家决策式与人机交互式于一身，系统采用选择性输入信息的方法，使信息输入灵活、简便，开辟了复杂信息输入的新途径。     

基于仿真的半导体自动物料搬运系统调度优化

利用Arena仿真软件对半导体制造中的Intrabay系统进行了仿真建模,根据关键因子和等待比例两个变量将系统状态分为三种情况,利用遗传算法与仿真模型结合来确定两个变量的阈值和三种系统状态下各自采用的调度规则,实现系统的动态调度。仿真实验表明,所确定的调度规则比使用静态调度最长等待时间规则获得了更好的性能指标。     

一种用于MRP的分块矩阵方法

提出了一种具有广泛适应性的ＭＲＰ分块矩阵计算方法，讨论了该算法的实现、运行效率和实例应用情况。研究和实践结果表明，ＭＲＰ的分块矩阵算法实现简便，处理效率高，且具有一定通用性，具有较好的应用前景。     

Energy Aware Data Collection with Route Planning for 6G Enabled UAV Communication

With technological advancements in 6G and Internet of Things (IoT), the incorporation of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and cellular networks has become a hot research topic. At present, the proficient evolution of 6G networks allows the UAVs to offer cost-effective and timely solutions for real-time applications such as medicine, tracking, surveillance, etc. Energy efficiency, data collection, and route planning are crucial processes to improve the network communication. These processes are highly difficult owing to high mobility, presence of non-stationary links, dynamic topology, and energy-restricted UAVs. With this motivation, the current research paper presents a novel Energy Aware Data Collection with Routing Planning for 6G-enabled UAV communication (EADCRP-6G) technique. The goal of the proposed EADCRP-6G technique is to conduct energy-efficient cluster-based data collection and optimal route planning for 6G-enabled UAV networks. EADCRP-6G technique deploys Improved Red Deer Algorithm-based Clustering (IRDAC) technique to elect an optimal set of Cluster Heads (CH) and organize these clusters. Besides, Artificial Fish Swarm-based Route Planning (AFSRP) technique is applied to choose an optimum set of routes for UAV communication in 6G networks. In order to validated whether the proposed EADCRP-6G technique enhances the performance, a series of simulations was performed and the outcomes were investigated under different dimensions. The experimental results showcase that the proposed model outperformed all other existing models under different evaluation parameters.