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TOC/DBR框架下的混流制造系统计划调度方法研究与应用

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当今社会科学技术日新月异，制造技术和信息技术突飞猛进，客户消费能力不断提高，客户需求呈现多样化的发展趋势。蓬勃发展的电子商务和物流配送行业，使得全球化市场竞争日益激烈，这给制造业带来巨大机遇和挑战。如今的买方市场给整体市场环境带来了极大的不可预知性和不确定性。此外，在新的市场环境下，交货期成为制造企业赢得竞争的关键因素，为了获得满意可靠的交货期，客户不再拘泥于价格。因此，传统的大规模生产制造方式已经不再适应于现代市场的新形势和新变化，多品种混流制造模式应运而生。然而随着混流制造模式的逐步推进，针对混流制造企业的产品品种频繁切换、客户需求扰动更大、生产稳定性差等难题，学术界和工业界一直致力于混流制造的计划与调度相关研究，力图缩短制造周期、提高生产效率、减少生产和库存成本、提升生产的均衡性和稳定性，最终使企业在复杂多变的市场竞争中占据有利地位。 本文围绕混流制造系统，以约束理论和精益生产为指导思想，以先进的计划调度理论和智能优化算法为技术支撑，探讨了适用于多品种混流制造系统的总体运作和控制框架及方法。首先，本文对目前计划与调度相关领域的研究现状进行了概述介绍，剖析了多品种混流生产运作的特点和控制难点，提出了一种基于约束理论的混流生产系统运作控制框架，并引出了本文重点探讨的计划与调度相关问题。接着，从优化模型的建立、算法设计、案例分析、系统实施等方面进行了深入研究，具体包括： （1）针对混流制造的瓶颈资源成组调度问题，引入依序相关的组设置时间和学习效应，建立了以最小化制造周期和最小化总权重拖期的多目标数学优化模型，同时求解工件组的组间排序和工件组内部工件调度。在解决方法上，针对标准人工蜂群算法进行相应改进，提出了一种混合Pareto多目标人工蜂群算法，运用Taguchi方法对不同规模测试案例进行算法参数调试，随后采用HPABC算法对不同规模的测试案例进行求解分析。 （2）研究混流并行加工线批量控制与调度多目标优化问题。主要包括确定生产订单负荷在并行加工系统中的分配、确定不同产品在不同时间的加工批量、确定各批量在各加条工线上的生产排序三个子问题。在数学模型创建过程中，纳入物料约束条件，建立了最小化系统制造周期、均衡化各加工线负荷和最大化生产利润三个优化目标。随后，本文首次提出了一种基于Pareto引导机制的人工蜂群算法来保证求解的高效性和Pareto解的质量。 （3）针对混流生产系统中计划阶段和调度阶段的分离性，提出了一种集成的计划和调度控制方法。本文在约束理论的DBR控制方法基础上，提出了一个滚动的计划与调度集成研究模型，并设计了一种基于DBR的集成滚动计划与调度启发式算法，将计划和调度进行关联，协同控制优化。最后对测试案例进行求解分析，通过与其他算法或启发式规则进行对比，论证了本文所提出的滚动集成的计划与调度启发式算法的优越性。 （4）在课题组自主研发的高级计划排程系统XPlanner基础上，将上述相关的理论研究成果进一步集成到APS系统中，实现对各个计划与调度问题的可配置建模。同时将设计的各类优化算法开发到优化引擎中，提高APS系统在计划和调度过程中的优化质量和运算效率。最后结合APS项目在横向课题中的实际运用，论述了本文所研究的混流计划和调度理论、方法对企业的积极贡献。 最后对全文进行了总结概括，指出了需要进一步探索的方向。

著录项

  • 作者

    岳磊;

  • 作者单位

    华中科技大学;

  • 授予单位 华中科技大学;
  • 学科 工业工程
  • 授予学位 博士
  • 导师姓名 管在林;
  • 年度 2017
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    TOC; DBR; 框架; 混流; 制造系统; 计划; 调度方法;

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