基于遗传算法的混流生产线产品分组指派问题研究

市场对产品需求的多样化使得混流生产方式在离散制造行业更多的被采用, 混流生产方式相 关问题的研究不但是一个理论上的难题, 也是实际生产应用中的关键技术.因此分析了有设备限制 的混流生产线产品分组指派问题, 对该问题构建了设备调整费用最小化与产品零部件相同度最大 化的多目标数学模型.同时遗传算法是近年来在智能计算领域应用最为广泛的算法, 具有简单、通 用, 不易陷入局部最优, 全局寻优能力强等优点, 针对构建的混流生产线产品分组指派问题模型, 给 出了利用遗传算法求解该模型的方法.最后, 通过实例证明了理论模型的实用性以及求解方法的有 效性.     

多生产线作业协调调度的PSOGA混合优化算法

为了求解多目标多生产线调度问题,采用协同进化思想,提出了多种群PSOGA混合优化算法(MC-HPSOGA)。以最小化最大完工时间、最大化生产线利用率和最大化客户满意度为目标函数,建立了多生产线作业协调调度问题的多目标批量调度数学模型,并且设计最小批量动态分批策略,将MC-HPSOGA算法应用于BSPT公司角磨机装配线的多目标多生产线调度问题实例中,通过与粒子群(PSO)和遗传算法(GA)的比较,验证了MC-HPSOGA算法和模型的有效性。     

协同产品商务及其结构体系研究

在阐述协同产品商务内涵、演变和发展的基础上，全面分析了CPC的结构体系，包括CPC基本架构、总体框架、协同合作体系结构和协作基础结构的逻辑视图；进而探讨了CPC模式下的企业信息化。提出了CPC作为企业各种应用的eHub和提供访问数据通道的信息集成平台。     

精益生产中的快速换模技术研究

阐述了快速换模在精益生产中的重要地位,讨论了换模时间和产品库存之间的关系,简要列举了快速换模技术涉及到的相关术语,最后详细讨论了快速换模实施的步骤,并对每步实施中可能达到的效果和碰到的问题都进行了说明。     

一种基于加工优先级的在制品控制方法

为了有效解决多品种小批量生产周期长和在制品数量多的问题,提出了一种基于加工优先级的在制品控制方法.该方法首先给出在制品控制目标,通过设备综合效率对控制目标的影响,确定设备权重.然后根据设备权重确定在制品在工序上的目标等待时间,利用Litter公式得到工序上的目标在制品数量.为了设置工序上的在制品加工优先级,利用工序实际在制品与工序目标在制品的数量差,并结合上下游工序间的设备状态,制定一套优先级设置规则,确定各类在制品的加工优先级,从而有效控制在制品的数量与分布.最后通过实例说明了该方法的具体应用.     

基于遗传粒子群混合算法的多生产线协调调度

为了求解多目标多生产线调度问题,结合PSO和GA算法的特点,提出了基于协同进化思想的多种群PSOGA混合优化算法(简称MC-HPSOGA).以最小化最大完工时间、最大化生产线利用率和最大化客户满意度为目标函数,建立了多生产线作业协调调度问题的多目标批量调度数学模型,并且设计最小批量动态分批策略,将MC-HPSOGA算法...     

协同产品商务制造系统的性能分析模型

在阐述协同产品商务概念、企业信息化发展趋势和制造系统类型的基础上 ,探讨协同产品商务制造系统的性能特征 ,建立基于目标 (G)、性能 (F)、模式 (T)、视图 (V)和过程 (P)五元集合的协同产品商务制造系统总体模型 ,进而建立过程 /性能 /视图 (PFV)、过程 /模式 /视图 (PTV)、过程 /模式 /目标 (PTG)和过程 /性能 /目标 (PFG)三维性能分析模型     

基于相关性的周期性货位优化的模型与算法

传统的货位优化方法没有充分利用库存量单位(Stock keeping units,SKUs)之间的相关性关系。以一种存在相关性需求的波次分区拣货、整体补货的周期性环境为对象,以最小化最大的分区拣货时间为目标建立货位优化的数学模型,提出相关性强度的概念和计算方法,设计出基于相关性的货位指派算法(Storage allocation based on correlations,SABC)和不考虑相关性的随机货位指派算法(Storage allocation based on random,SABR)算法,SABC算法以体积—订单指数(Cube per order index,COI)法则的解为初始解,通过定量化的相关性位置交换策略将相关性强的SKUs对指派到相近的货位中来提高拣货效率。测试结果表明:SABC算法具有较好的收敛性,其收敛速度明显优于SABR算法,求解质量比COI法平均改进约7.6%～25.1%,比SABR算法平均改进约1.36%～14.50%;需求相关性强度越高,拣货效率提升潜力越大。     

基于候鸟算法的批量流混合装配流水车间调度

针对模具数量限制下装配车间生产计划的优化问题,在考虑不等量可变的批量划分策略情况下,研究批量流混合装配流水车间调度问题,并提出一种有效候鸟优化算法.在算法中,针对多种产品各生产阶段装配约束设计批量划分与排列顺序的2段编码机制;根据编码特征设计多种邻域结构,包含一种同时优化批量划分与排列顺序的邻域结构,并提出邻域结构自适应调节策略来提升领域结构搜索性能;设计竞争机制来提升算法优化效率.开展不同规模算例的仿真实验,结果验证不等量可变分批策略更有效,优于等量策略5%～6%.与其他多种算法进行比较,不等量策略可为车间提供更合理的生产计划,验证有效候鸟优化算法的有效性和鲁棒性.     

基于延迟惩罚成本的生产物流瓶颈辨识研究

针对生产物流中的半成品生产物流瓶颈问题,以减少生产延迟为优化目标提出了基于延迟惩罚成本的辨识方法.在辨识过程中,以延迟惩罚成本最大为生产物流瓶颈定义;延迟惩罚成本函数具体为延迟时间和延迟次数的加权和,以此为目标函数建立瓶颈模型;并设计了由订单层、部件层和工序层组成的三层遍历算法,求解模型中目标函数的生产延迟时间和延迟次数两变量.通过算例,说明了基于延迟惩罚成本瓶颈辨识方法的有效性和合理性.