工作研究在眼镜生产企业的应用

眼镜生产企业面临着成本与效率危机．以温州某光学公司为研究对象，运用工作研究的技术与方法对眼镜产品生产进行了系统分析，提出了从生产流程到作业方法的改善方案．生产流程的改善可以使作业效率提高10％、作业空间面积节约15％、产品不良率降低3％；作业方式的改善可以使作业效率提高24％．工作研究是劳动密集型的眼镜生产企业应对成本与效率挑战的有效方式之一．     

基于增强拓扑神经进化的等效并行机动态调度

针对工件动态到达、处理时间不确定且机器须要弹性预防维护的等效并行机调度问题,以平均流程时间最小化为目标,提出了基于强化学习的动态调度方法．将调度过程作为马尔可夫决策过程,通过定义状态空间、行为空间、奖励函数与适应度函数,提出基于增强拓扑神经进化(NEAT)算法的动态调度方法．设计三种规模问题的实例,将基于NEAT的方法与最短路径树(SPT)、先装先卸(FIFO)调度规则及基于深度Q网络(DQN)的方法进行比较,结果表明：基于NEAT的方法相比基于DQN的方法能够以更短的训练时间获得更优、更稳健的调度方案,相比SPT和FIFO调度规则能够获得更优的目标值,利用训练好的NEAT模型对随机生成的大规模问题实例的快速高质量求解结果表明,基于NEAT的调度方法具有更好的泛化性能．     

基于仿真的双目标并行机开放车间自适应动态调度

针对工件到达时间与加工时间不确定，且存在紧急工件的并行机开放车间调度问题，以TWC(total weighted completion time)与TWT(total weighted tardiness)为优化目标，设计了一种集成FlexSim仿真模型与NSGA-Ⅱ算法的自适应动态调度方法。该方法以FlexSim模型仿真工件的生成和加工为基础，根据车间实时负荷确定动态调度周期，对紧急工件进行右移重调度，利用NSGA-Ⅱ算法生成双目标优化的调度方案。某晶粒拣选车间生产数据的实验结果表明，相较于利用规则的实时动态调度与固定周期重调度，提出的方法能够在最小化调度偏离度的同时获得满意解。     

面向动态制造环境的可适应生产计划与控制模型及方法

约束理论通过为少数能力受限资源提供缓冲,保证系统性能稳健,更适用于车间层次的生产计划与控制,不能为顾客需求变动、订单接收和交期设置提供支持。负荷控制强调订单接收与投放的负荷评审和缓冲设置,能够应对外部需求变化,更适用于计划决策层,缺少有效的车间工作流管理。本文通过系统比较分析,提出了将负荷控制与约束理论集成的生产计划与控制模型,通过订单接收、投放控制与瓶颈调度三个层次的联合计划与控制,实现动态环境下的可适应制造。负荷控制的订单评审与投放控制,为约束理论在执行层的有效应用提供了基础;而约束理论的车间瓶颈调度方法与负荷控制的订单投放相互补充,能够更好地改善系统绩效。