大批量定制生产与敏捷制造方式的比较

大批量定制生产方式和敏捷制造方式都力图实现以大批量的效益进行定制产品生产。介绍了敏捷制造方式，分析了大批量定制生产方式的特点，并比较了这两种方式的异同点。讨论了如何在我国发展大批量定制生产与敏捷制造方式的问题。     

面向两客户的差异工件单机批调度问题

将差异工件批调度问题扩展到多客户生产环境,建立了优化两客户各自生产时间跨度的差异工件单机批调度模型.不同客户的工件集合具有自己的优化目标,为了满足不同客户的要求,需要多种不同的生产方案.针对该特点提出了一种面向两客户的单机批调度问题的多目标蚁群算法(MOACO),通过存储算法每次迭代产生的非支配解集,对人工蚁的搜索和信息素的更新提供指导,保证了搜索的效率.实验结果表明,与经典的多目标问题求解算法NSGA-Ⅱ和SPEA2算法相比,多目标蚁群算法具有较好的求解效果,且随着问题规模的增大,算法的优势更加明显.     

市场细分下定价与能力受限批量的联合决策

面对激烈的市场竞争,企业常常把市场细分成若干子市场,根据每个子市场的特点,采取不同的定价策略.本文针对市场细分、价格敏感需求且生产能力受限情形,研究了制造商如何协调地进行定价决策和生产决策,使得利润最大化.零库存原理仍然成立,可以把原问题分解为一组具有特殊性质的子问题.每个子问题可以由两个简单模型联合表示:需求分配模型和批量模型.提出了基于动态规划的精确算法,可以在多项式时间内求解原问题的最优生产计划和各周期各子市场最优价格.     

产出资源配置效率的参数测度与非参数测度及其比较分析

投入压缩和产出扩张是生产资源配置效率改进的两个基本途径 .本文基于前沿生产函数理论研究了产出资源配置效率的 C- D生产函数参数测度模型与非参数测度模型 ,根据微观经济学理论研究了产出效率分解 ,并通过实证测算分析验证了产出资源配置效率理论与方法的正确性和实用性 ,比较了两种方法的差异和各自的特点.     

ATO供应链中航空运输及并行机生产协调调度问题

研究了一类供应链中的生产和航空运输协调调度问题的特点.在此基础上,提出了解决该问题的理论框架.在该理论框架下,协调调度问题被分解为航空运输调度子问题和生产调度子问题.在对各子问题的定义和建模的过程中,考虑彼此之间的制约关系.建立了航空运输调度问题的整数规划模型,并证明了该问题等同于一个运输问题.在生产调度子问题中,考虑并行机的生产调度问题,证明该问题为NP完全问题,提出了解该问题的模拟退火算法.     

热轧钢管主生产计划模型与算法研究

建立了热轧无缝钢管主生产计划问题的混合整数线性规划模型．该模型可归结为多阶段多产品带有能力约束的批量问题，但与传统批量问题存在以下不同：①充分反映了钢管企业与其它行业的不同工艺特点；②目标函数追求最大化现金流而不是最小化成本；③允许订单积压；④考虑库存能力约束；⑤忽略设置时间及成本。但引入了最小生产批量约束．鉴于该问题的NP难性，使用两种基于优化的启发式算法进行求解，并提出两条策略加以改进．     

热轧批量计划编制模型及其算法

针对钢铁企业生产调度中的热轧生产批量计划编制问题,建立了以提高平均单元计划轧制长度和热装比为目标的数学模型,在实际生产中两个优化目标具有不同的优先级。提出了一种两阶段变邻域搜索算法,该算法按照先优化平均单元计划轧制长度后优化热装比的顺序求解该问题。基于生产实际数据的仿真试验表明了所提出的模型和算法的有效性。     

决策分析的基本方法——决策分析讲座(一)

人们在日常生活和工作中经常遇到许多需要作出判断和决定的问题。例如,在天气晴雨不定的情况下出门是否要带伞?又如,在市场难于准确预测的情况下是否应生产一定数量的某种新产品?如此等等。可以看出,这类问题都有其共同特点,即后果的不确定性和后果的效用,现分述如下。 (1) 每个决策问题总包含两个方面,即决策人采取的行动(简称决策)和自然状态(简称状态)。在带伞问题中,决策人的决策是带伞或不带伞,状态是下雨或不下雨。在生产问题中,决策人的决策是生产或不生产某种产品,如果生产,应生产多少件,     

协同微粒群算法及其在炼钢生产调度中的应用

给出了炼钢生产调度问题的最优炉次0-1数学规划模型.结合0-1空间优化问题的特点,通过逻辑运算将基本微粒群算法的进化搜索限定在0-1空间,并针对0-1整数规划的约束条件,提出一种协同微粒群算法CPSO.即分别构造两个微粒群,一个以目标函数的最小化为目标,另一个以满足约束条件为目标,同时,两个群体间进行信息交换,协同完成0-1整数规划的求解.该方法已成功应用于炼钢生产调度问题中最优炉次的求解.     

基于稳定性的生产调度建模

针对传统调度模型得出的方案由于决策参数变化而不能应用于实际生产等问题,分析了在实际生产环境中可能导致重调度的各种不确定因素,从调度稳定性的角度使用两阶段随机规划方法重新设计了包含随机参数的模型,不仅使调度可以稳定在某置信水平上,而且允许调度结果以一定的风险获取更好的性能指标。最后,应用一个化工调度模型讨论了新方法的特点。     

钢厂生产经营计划中的目标成本控制模型研究

针对市场需求以及市场价格不断波动的情况，以某钢铁公司高线厂为背景，将产品成本控制和生产经营计划相结合，建立了目标成本设定模型、生产能力折算模型，并在此基础上建立了实现目标成本控制的多目标优化模型，通过模型转换和利用加权和法求解多目标规划，得到了考虑产品成本的生产经营计划方案，在某企业的实际应用中验证了该模型的可行性。     

用GA求解敏捷供应链质量兼容生产计划问题

在考虑产品质量控制过程的基础上,建立了极大化生产利润的敏捷供应链质量兼容生产计划模型,并利用遗传算法对这个复杂的组合优化问题进行了求解,从而提出基于遗传算法的敏捷供应链质量兼容生产计划算法。在改进的遗传算法中,染色体编码被设计成一种位串式的整数编码形式,遗传算子采用了一种引导遗传变异操作的运算方式,惩罚技术和精华选择策略被用来引导遗传搜索达到可行解空间的最好区域。大量仿真计算表明所提算法是有效性的。     

Location of quality-control stations in manufacturing systems: A simulated annealing approach

Quality is the hallmark of a competitive product. It is necessary to use inspection stations to check product quality and process performance. In this paper, we are concerned with the problem of location of inspection stations in a manufacturing system. A simulated annealing approach is developed to determine the location of inspection centers resulting in a minimum expected total cost in a multistage serial production system. The total cost includes inspection, processing, and scrapping costs at each stage of the production process. A penalty cost is also included in it to account for a defective item which is not detected by the inspection scheme. A set of test examples is solved using a simulated annealing algorithm.     

标准成本确定方法及改进蚁群算法应用

针对复杂生产过程中标准成本确定与产品质量和加工效率要求相脱离而导致标准成本控制能力弱的问题,研究基于时间与费用关系的标准成本确定优化方法.以产品标准成本最小及实际标准加工时间与理想标准加工时间之差最小为目标函数,产品质量控制要求为约束条件,建立标准成本制定数学模型.设计基于改进蚁群的模型求解算法,建立空间划分的蚁群搜索策略,克服算法早熟收敛.通过与变权重蚁群算法对比,表明改进蚁群算法的精度优于后者.最后以某企业的实际成本数据为例,将上述方法与企业目前采用的标准成本确定方法进行对比,验证该方法在降低标准成本、节约生产加工时间、控制产品质量等方面具有较好的效果,为面向生产作业的成本精益管控提供方法支持.     

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.     

价格折扣条件下的生产系统物流批量优化

以企业生产系统整体为对象,分析了离散型生产系统物流占用量变化特点,以生产系统整体效益最大化为目标,建立了价格折扣条件下的经济订货批量、经济生产批量、最优销售价格折扣率的新算法,为生产系统物流批量优化提供了新的依据     

时变路网下带时间窗的易腐食品生产-配送问题

为减少易腐食品在生产配送过程中的价值损耗,通常按订单确定的交货期合理组织生产并立即配送.为此,针对多品种易腐食品的集成生产-配送问题,考虑实际配送过程中路网交通的时变特性,建立了以系统总成本最小为目标、带时间窗的易腐食品集成生产-配送问题优化模型.根据该模型特点设计了一种混合遗传算法,并通过数值算例验证了所提模型和算法的有效性.结果表明,路网的时变特性显著影响客户服务水平,优化投入配送的车辆数可有效降低系统总成本和易腐食品的价值损耗.     

基于时延Petri网与BSO的铝挤压线排产调度优化

针对工业生产中铝挤压生产线存在的工序繁杂、排产量大等导致的生产工期较长、效率低等问题,建立了铝挤压生产线的时延Petri网(timed Petri net,TdPN)模型并进行合理性分析;将头脑风暴优化算法(brain storm optimization,BSO)引入TdPN模型,提出了基于变迁序列个体编码解码方式的铝挤压排产调度问题优化调度算法。算法中采用模拟退火局部搜索机制改善BSO算法在后期的寻优性能,实现最小化批次完工时间的排产调度目标;仿真结果表明该方法能够缩短生产线排产工期提高生产效率,为工业生产排产调度问题提供了新的解决方法。     

多品种离散型生产系统物流批量最优化分析

以系统整体性和相关性为依据 ,分析了多品种离散型生产系统各环节物流特点 ,以提高生产系统整体效益为目标 ,建立了多品种生产条件下的物流总费用模型 ,据此推导出最优订货批量 ;经济生产批量的新算法 ,对在流动资金、仓库面积等具有约束条件的多品种离散型生产系统物流批量优化问题 ,提出了一种简化调整算法 ,有效地解决了该类系统的物流优化问题.     

以正好满足产品需求为约束条件的车间最优生产计划

研究以正好满足产品需求为约束条件的预选性自动化车间（FAW)伯最优生产计划问题，首先根据实际需要建立车间生产计划的含需求约束的非线性规划模型，然后为求解方便通过引进约束将其转化成线性规划模型，由于这种模型对于一般车间来讲其规模已经很大，很难在微机上用单纯形法在可接受的时间内获得其最优解，为此，提出分别用卡马卡算法和基于卡马卡算法的关联预测法来求解车间最优生产计划问题，并编制了相应软件，最后，通过算例研究，比较了卡马卡算法，基于卡马卡算法的关联预测法和Ｍatlab中的线性规划法，结果表明所提方法非常适合将ＥＲＰ／ＭＲＰＩＩ下达给ＦＡＷ的中期计划最优分解成由ＦＡＷ中各ＦＭＳ执行的短期计划。