基于原材料订购及预防性维修中断的EPQ模型

建立了时变需求下带有多种原材料订购及预防性维修中断的制造系统在有限计划期内经济生产批量模型．利用动态规划求得各原材料的最优订购策略，采取（tj，Q）策略给出了寻求最优生产批量，最优维修中断次数及最优生产周期数的简单算法，并用数值例子说明本模型的求解过程．     

产量柔性下的最优生产批量和原材料订购决策模型

本文建立了产量柔性下使整个生产系统总成本最小的最优生产批量和原材料订购决策模型。在模型中,生产系统所需的原材料是小批量多次订购的,顾客所需的该生产系统的产品是小批量多次发送的。生产系统的生产率是可变的,单位生产成本是生产率的函数。本文还对产量柔性下最优生产率及最优生产批量和原材料订购决策进行了分析。     

考虑生产率调整的多产品EPQ与设备维修整合模型

针对生产计划和维修活动在生产设备方面的安排问题,建立经济生产批量与设备预防性维修的整合模型.考虑了由设备调整及维修活动所引起的停工时间的影响,及由于停工时间所引起的生产率的变动.主要针对两种情况建立模型,一种是在生产周期末对设备进行预防性维修,另一种是在每个设备调整点对设备进行预防性维修,从而进一步对其他预防性维修时间的选择进行说明,设备维修部分运用延迟时间理论建立模型.通过优化所建立的整合模型,即最小化生产计划期内总费用,可同时得到最优经济生产批量及设备预防性维修序列.最后,对所建立的模型进行了实证分析.结果表明,对多产品经济生产批量和设备维修可同时进行优化,避免了分别优化两种情况所产生的订单延迟、维修过度或不足等不良现象的发生.     

基于随机系数增长模型的状态维修与EPQ联合优化

针对生产和维修计划共享生产设备的问题,建立了经济生产批量和设备状态监测维修的联合优化模型.运用随机系数增长模型描述设备的退化状态,每完成一个生产批量就对设备进行状态监测.监测到的设备状态由设备的实际状态和监测误差构成,当监测状态达到或超过预防性维修阈值时,需要对设备进行预防性维修并更新,当实际状态达到故障阈值时,设备故障停机,需对设备进行故障维修并更新.基于两种更新情况,建立了更新周期内的费用和周期长度模型,并进一步运用更新回报定理建立了单位时间期望费用模型,通过对模型进行优化,可得到预防性更新状态阈值和每个批量的生产时间两个决策变量的最优取值.最后,通过国内某钢厂轧钢设备的数据资料对模型进行了数值分析,分析结果和实际情况相符合.     

考虑质量缺陷的混合系统热力学批量策略

研究了生产过程中存在质量缺陷的制造、再制造混合系统,建立了考虑质量缺陷的混合系统基本批量模型,得到最优批量策略。缺陷品返工和回收品再制造增加了库存管理的无序性,引起管理成本的增加,基本批量模型无法对无序成本进行量化。在基本批量模型的基础上,基于热力学定律建立了混合系统热力学批量模型。通过求导得到最优批量策略。利用Matlab软件进行数值仿真对两种模型进行了比较分析。     

随机中断环境下的库存优化管理

在假设供应商和零售商工作和中断的持续时间分别服从独立的指数分布条件下,首先,利用4个状态连续时间Markov链,得到完成订单的平均等待时间,其次,基于更新报酬定理,构建零售商库存的长程平均费用模型,并设计自适应交叉熵法(ACE),求解它的近似最优解.最后,通过仿真试验,验证了算法的有效性,并得到如下结论:当零售商中断率较大恢复率较小或单位产品需求未满足损失费较大时,采用经典的经济订货批量(EOQ)模型,会显著增加系统的费用.     

具有交货期限的占线订单加工

探讨一类占线订单加工问题，具体分析当订单交货时间具有一定上限约束时的不可中断和可中断两种模型。对于不可中断模型，证明先到先服务策略在两种不同交货期限约束时分别是最优策略与最优占线策略；对于可中断模型，提出了基于先到先服务原则的可中断策略，并证明当交货期限小于3倍加工时间时该策略具有竞争比3／2。     

基于周期性不完全预防性维修的最优经济生产批量决策

在经典EPQ模型基础上,考虑周期性不完全预防性维修策略下,以单位产品总成本最小化为目标,构建最优经济生产批量的决策模型.在产品生产总成本模型的构建中,结合设备故障率及次品率随时间增加这一实际问题,引入役龄回退因子和等效役龄概念进行动态预防性维修成本、故障维修成本及次品修复成本的构建.考虑目标函数的复杂性,本文采用粒子群算法对模型进行数值求解,并验证其合理性.     

考虑质量缺陷和再制造的闭环供应链批量热力学模型与优化

针对闭环供应链中缺陷品返工和回收品再制造所引起的系统的无序性,利用热力学定律对无序性所引起的管理成本进行量化,建立了传统的闭环供应链联合批量模型及基于热力学定律的联合批量模型,并优化得出最优的批量策略。通过仿真应用分析得出,应该采取较大的批量策略来减少无序成本的影响。     

考虑人类学习现象的最优生产批量模型的进一步扩展

本文通过假定人类学习遵循由ＤｅＪｏｎｇ［６］提出的学习曲线，而进一步扩展了生产库存系统在考虑人类学习情形下的最优生产批量模型，并用数字例子说明了该模型的求解过程。其结果表明在产品生产的早期阶段，学习现象对最优生产批量的影响最为明显。     

具有两销售市场的折损产品整合生产库存模型

研究了在具有两个不同销售周期的销售市场情形下，当需求率、生产率和折损率为常数时的折损产品供应链库存系统问题．通过对供应链中原材料供应，产品生产和销售环节的库存系统的各自分析，建立了整合库存系统数学模型，给出了优化方法，并采用数例对模型进行了分析．     

Optimal production lot size with process deterioration under an extended inspection policy

A mathematical model to determine the optimal production lot size for a deteriorating production system under an extended product inspection policy is developed. The last-K product inspection policy is considered so that the nonconforming items can be reduced, under which the last K products in a production lot are inspected and the nonconforming items from those inspected are reworked. Consider that the products produced towards the end of a production lot are more likely to be nonconforming, is proposed an extended product inspection policy for a deteriorating production system. That is, in a production lot, product inspections are performed among the middle K1 items and after inspections, all of the last K2 products are directly reworked without inspections. Our objective here is the joint optimization of the production lot size and the corresponding extended inspection policy such that the expected total cost per unit time is minimized. Since there is no closed form expression for our optimal policy, the existence for the optimal production inspection policy and an upper bound for the optimal lot size are obtained. Furthermore, an efficient solution procedure is provided to search for the optimal policy. Finally, numerical examples are given to illustrate the proposed model and indicate that the expected total cost per unit time of our product inspection model is less than that of the last-K inspection policy.     

Optimal EOQ Model for Deteriorating Items Considering the Incremental Quantity Discounts and Shortages

ＯｐｔｉｍａｌＥＯＱＭｏｄｅｌｆｏｒＤｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｎｇＩｔｅｍｓＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅＩｎｃｒｅｍｅｎｔａｌＱｕａｎｔｉｔｙＤｉｓｃｏｕｎｔｓａｎｄＳｈｏｒｔａｇｅｓＺｈｏｕＹｏｎｇｗｕＤｅｐｔ．ｏｆＭａｔｈ．,ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓ...     

租赁设备的状态维修决策建模与优化

随着物联网技术飞速发展,租赁设备大多安装有传感系统,可以及时地对设备关键部件和整体运行状态进行检测,进而可基于设备的健康状态为其安排更为合理的维修方案,在降低租赁商维修费用的同时,尽量少地干预客户的正常施工,并且保证租赁设备在客户施工场所的可靠运行.本文研究了基于状态检测的租赁设备的最优维修问题,研究中引入了顺序状态检测,定义了基于状态的控制限维修策略,并建立了以维修开销最小为目标的解析模型,以决策系统最优的检测间隔和预防维修阈值.除检测、维修等基本费用外,模型中还进一步考虑了租赁系统的故障罚金和故障后维修超时罚金.在模型的求解中,推导了维修干预下设备任意时刻的检测概率和状态概率分布,作为模型构建和求解的依据.数值实验结果验证并表明了面向租赁设备的基于状态的维修策略的有效性.     

ON IMPROVING AN INTEGRATED INVENTORY MODEL FOR A SINGLE VENDOR AND MULTIPLE BUYERS WITH A RELAXED MATERIAL ORDERING CYCLE POLICY

1. Introduction With the development of information technology and the increasing market competition, simultaneously reducing inventory costs of raw materials, work-in-process, and finished items in different stages has become a major focus for supply chain management. Industrial practice and academic research have shown that VMI (Vendor Managed Inventory) can improve supply chain performance by decreasing inventory levels and costs. VMI is a collaborative business initiative where the vend…     

阵面分布不均匀的相控阵天线维修优化模型

为解决大型相控阵天线维修成本高及维修时机难以确定、维修优化建模难度大、优化模型仿真计算困难等问题,提出一种基于区域量化的天线阵面维修优化模型。通过分析天线单元失效对天线性能的影响,建立了天线阵面的区域量化模型,将天线阵面的维修问题转化成多个子区域的维修优化问题。在此基础上,以使用可用度为约束条件、以单位时间维修费用最小为优化目标,建立了阵面分布不均匀的大型相控阵天线视情维修优化模型。算例仿真与分析表明,提出的模型真实有效、可行性强,能够很好地解决阵面分布不均匀的相控阵天线维修优化问题。     

多设备系统的生产批量、质量控制与预知维护联合优化

针对由多台设备通过串、并混联构成的多阶段生产系统,对其生产批量、质量控制以及预知维护进行了联合建模与优化.系统中的各台设备随时间逐渐发生劣化,可靠性及产品加工质量随之降低.在每个生产批量结束时,对各设备进行状态检测并评估其在下个生产期内的可靠性.预知维护同时以设备的可靠性、结构重要度以及产能比为决策依据,以合理分配维护资源.在每个阶段设置质检台以实时检测各设备加工产品的质量,并根据质量反馈信息,对次品率超过控制阈值的设备进行预防性更换以改善性能提高产品质量.以批量生产周期、质量控制阈值以及预知维护参数为三维联合决策变量,建立了有限时域内的平均费用率模型.基于蒙特卡罗仿真和响应曲面法设计了优化算法,实现了对模型的快速近似求解.最后通过一个实例演示了本模型,并对结果作了相关统计学分析.     

不完全维修下的单部件系统视情维修及更换策略

实际装备维修工程中,系统并不总能够通过维修恢复如新,并且修后工作时间和维修时间会随着系统年龄增加而分别呈现缩短和延长趋势。针对这个问题,利用连续时间马尔科夫链理论建立单部件系统在不完全维修条件下的视情维修及更换策略模型。根据马氏过程平稳状态下统计平衡原理得到状态概率方程组,并给出相应的递归求解算法。分别以系统稳态可用度最大、长期运行费用率最低以及规定可用度约束下平均故障前时间最长为目标,确定系统最优检测频率、视情维修阈值和更换策略。最后通过算例说明系统在最优维修及更换策略下达到的性能指标与系统劣化属性和维修能力水平的关系,验证了该模型的可行性。