考虑交货期限的生产提前期的优化分析

针对交货期限和订单批量对生产提前期的影响问题,建立了多种类型订单成批达到的多服务台的排队模型,其中订单的批量服从泊松分布,加工时间服从负指数分布,并且不同类型产品的服务率是不同的．利用该系统对单阶段的装配或加工过程进行建模,应用马尔可夫过程的状态空间方法和全概率分解技术,得到了订单的平均生产提前期进一步提出了一个多目标优化的问题,利用GoaI Attainment Method对模型的参数进行优化,给出订单在生产线上最短生产提前期和最小加工成本的优化方案,利用生产提前期超过交货期限的概率来评价优化方案的优劣．最后,通过实例分析证明该模型的估计值是准确的     

基于遗传算法的主生产计划优化模型

文章针对生产与销售多种产品且每个产品具有多级装配结构的典型离散型生产制造企业,研究了其主生产计划调度优化问题;以全生命周期中生产与库存费用最小为目标,通过引入提前和拖期惩罚费用因子,建立了加工能力受限情况下的主生产计划优化数学模型;将遗传算法和启发式方法相结合,提出了一种新型的企业资源计划的主生产计划优化的求解策略;对典型实例进行仿真,并对求解性能进行了比较,结果表明该算法模型是有效和可行的。     

提前/拖期的批量和计划问题研究

本文研究的问题是确定生产批量的数量和加工顺序,以至于使得存储成本和延期成本最小化.本文解决的问题是如下情形,准备处理n个订单,每一个订单都拥有自己的截止日期,提前惩罚,拖期惩罚.生产过程是按批处理的,不允许提前发货,每个订单都只能有一次发货日期,在订单的截止日期发货或生产完成以后立即发货.本文提出了一个算法,使用该算法能很好地解决不考虑装设成本的提前/拖期的批量计划问题.     

订单可分解多柔性作业车间协同鲁棒调度

针对企业多车间协同生产需求,对多柔性作业车间协同调度问题展开研究,提出了一种订单可分解多柔性作业车间协同鲁棒调度方法。给出多车间协同调度的求解方案,设计了两级决策树生产订单分配模型,其中,第一级决策树进行分配策略选择,第二级决策树进行生产订单拆分。在第一级决策树中设计了基于遗传算法的拖期检测方法,提高车间产能评估的准确性,同时,将新订单加入视为动态调度过程,通过染色体的层次选择增强调度的鲁棒性。在第二级决策树中基于线性规划提出了生产订单分解的上下界准则。最后,通过一个基准案例以及部分生产实例对订单可分解多柔性作业车间协同鲁棒调度方法进行测试。测试结果表明,该方法具备可行有效性,可供企业实际应用参考。     

纺织企业生产计划调度方法的研究与实现

针对某企业生产排产混乱的状况,设计了适用于该企业的车间生产计划调度方法．首先将具有相同品种的订单合并,对同品种的订单进行批量生产,将生产完成的订单从合并订单中分离,方便后期对订单进行管理;其次设计了订单计划排产优先级算法,实现了订单自动排产优先级顺序;最后,通过对机台的实时监控,掌握机台的上机情况,为计划调度提供了有力的依据．该生产计划调度方法的应用,明罩改善了企业生产排产混乱的状况,使企业的生产管理效率显著提高．     

基于TOC和CPM的定制型制造车间生产控制模式

针对定制型制造车间生产过程中经常发生的生产订单延迟问题,在保证均衡物料流动的前提下,首先通过对生产车间控制方法的分析,结合约束理论(Theory of Constraint,TOC)和关键路线分析法(Critical Path Method,CPM),提出以定制设计模块、生产管理模块、优化控制模块为基础的定制型生产控制模型。其次通过对以车间生产加工成本最小化为目标函数的建模分析,构建基于TOC和CPM的定制型制造车间生产控制方法,保证车间限制资源的合理有效利用,实现了车间产能最大化。最后,结合具体实例说明该生产控制模式的有效性和实用性。     

基于制造车间的动态调度方法研究

生产调度采用有效的调度方法和优化技术来提高生产效率,其中作业车间调度（Job Shop）是问题域中的较复杂的问题属于典型的NP问题。基于此问题,业界已有诸多如遗传算法,启发式算法等解决办法。但是在实际生产过程中,往往会有碰到诸如设备损坏,新订单到来,订单取消,交货期提前等情况,激发的调度被称为动态调度。本文系统讨论了动态调度的类型和相应的解决办法,更加贴近实际应用。     

ERW钢管多阶段生产计划的编制及优化

生产计划是企业生产管理的起点和依据.本文分析了高频电阻焊钢管的生产流程和生产计划的特点,提出了钢管企业多阶段生产计划提前/拖期惩罚模型,并用实数编码遗传算法进行了求解及优化,得到生产计划的较优解.仿真结果表明,模型和算法是可行和高效的.求解方法在钢管实际生产计划编制中得到了良好的应用.     

基于多工艺方案的车间作业计划方法研究

对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析，讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系，针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法， 决策基于多工艺方案，可替代机床和调度规划，生产车间作业计划，并能及时对车间作业计划进行评价和调整，在此基础上，建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统。     

基于多工艺方案的车间作业计划方法研究

对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析，讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系．针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法，其决策基于多工艺方案、可替代机床和调度规则，生成车间作业计划，并能及时对车间作业计划进行评价和调整．在此基础上，建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统     

面向工业企业的微型机辅助生产管理系统

本文介绍一个在MC-68000微机上开发的面向大、中型企业的生产管理系统。在研制过程中,综合应用了系统工程、现代化管理和计算机技术。其中包括:采用目标规划数学模型确定工厂年、季、月生产计划,采用A-B-C分类法作出物料需求计划;提供多种模拟优先原则安排车间作业计划,还建立了一个用于生产管理的关系式数据库。系统具有投资少、功能强、使用方便、有良好的扩展性等特点。适用于单件、小批量、多品种或兼有多种批量、生产类型复杂的大、中型企业。     

考虑多种时间因素的作业车间调度优化

为了简化模型和研究的需要,在大部分作业车间调度研究中,加工时间是主要考虑对象,但是统计表明非加工过程时间在生产制造过程中的占比超过90%。车间生产过程的调整时间、运输时间和故障时间等辅助时间在调度中有着重要作用,时间因素的忽略导致很多调度结果不能在实践中得到良好的应用。针对这个问题,根据作业车间生产实际过程,从调度的应用出发,综合分析了运输时间、调整时间、等待时间、故障时间、加工时间等多种作业车间时间,研究了多种辅助时间条件下的作业车间调度问题,建立其调度模型并设计了改进遗传算法进行求解。最后验证和比较了作业车间经典调度用例,结果显示,考虑时间因素对作业车间调度优化性有较好的改进。     

机械加工车间现场工具配送方法及实现

围绕机械加工制造车间现场管理的问题,研究并建立了一种新的基于动态配送的加工车间现场生产工具的管理方法,形成了一种符合该方法的生产工具现场动态配送计划。在此基础上建立了加工车间现场生产工具动态配送系统的功能树模型和信息模型,开发了相应的信息系统,实现了将车间现场物流和刀具、工装等加工工具进行动态回收和配送,降低了生产工具的库存,提高了加工生产效率,通过企业的实际运行,取得了良好的应用效果。     

车间作业计划与工艺设计集成研究

针对多品种小批量的单件生产车间，提出基于黑板结构的车间作业计划与工艺设计集成的结构框架，此集成系统分为六大模块．同时对设备环境建模、多工艺方案决策以及基于动态设备环境和多工艺方案的车间作业计划方法等关键技术进行了探讨．它有机地结合了工艺设计与车间作业计划两个单元技术，可提高车间作业计划和生产控制的柔性     

面向作业车间调度问题的遗传算法改进

为了获得遗传算法在作业车间调度问题上的最优化解,提高算法的迭代速度,研究了遗传算法的改进方法,以工件的加工时间最短为目标建立调度模型。在算法上提出了基于概率改进的具有自适应能力的交叉与变异算子,以求作业车间调度问题的最优解。在遗传算法上采用精英保留策略方法,并结合改进的自适应算子对问题进行求解。以基准案例LA01和FT06作为实验仿真对象,获得了相应的甘特图以及搜索过程曲线。仿真结果表明,与未改进的算法相比,该算法能够更加快速地获得最优解。改进后的算法在搜索上更加快速有效,在求解作业车间调度问题上具有一定的可行性,更加适合工业加工生产。     

一种CAPP和车间作业计划的集成模式

ＣＡＰＰ和车间作业计划是ＣＩＭＳ环境下，车间生产活动的两项重要内容。本文提出了一种分布式ＣＡＰＰ和独立制造岛生产作业计划的集成模式．该模式基于车间（制造岛）制造资源的可用性和来自车间现场的实时反馈．     

基于软构件的车间生产管理系统快速重组平台

基于软构件的生产管理系统组织平台，把生产中的各种资源作为软构件组织起来，根据动态到达的生产任务要求及时构建生产管理系统，可以快速响应制造环境的变化以及生产任务的变更，实现系统结构的动态改变．提出了采用软构件技术实现车间生产资源的快速重构方法，并从系统设计流程、构件设计和结构设计等方面讨论了基于软构件技术的车间生产管理系统快速重组的关键问题．     

蒙特卡罗仿真在设备预防性维修周期确定中的应用

应用蒙特卡罗仿真对故障规律满足威布尔分布的设备进行了预防性维修周期的优化，详细推导了小修方式下随机数的抽样方法，给出了仿真分析的一般步骤，并对该模型进行了仿真分析，并用数值解法的结果验证了仿真结果，表明仿真具有较高的精度，是一种研究设备维护策略的有效方法．     

具有学习效应的重新排序问题(运筹学与控制论)

重新排序问题是一种新型的排序模型,它有着重要的实际应用背景。生产部门根据自己的生产计划或是由客户提出的要求,在生产前一定时期内事先有一个作业方案,将已有的任务或订单按照某一规则安排好,使某一目标值最优。但是在即将开始生产之前或在生产过程中又有新的客户订单或任务到达。这时就要把新的任务和原有的还未加工的任务一起加工。为了不失信于对原客户的承诺或不耽误原任务的完成,这就要求在原有的工件或任务的次序不至于打乱得过多的前提下,使得总的目标函数值达到最优。本文考虑学习效应作用下的最小化总完工时间的重新排序问题,其中工件的加工时间是其所在序列加工位置有关的函数。对于最大序列错位、总序列错位和最大时间错位下的最小化总完工时间问题均给出了多项式时间算法,对于总时间错位下的最小化总完工时间问题提出了动态规划算法,并证明这个算法是拟多项式时间的。