总装分装线生产计划与调度协同优化方法研究

发布时间：2017-07-26 11:27

  本文关键词：总装分装线生产计划与调度协同优化方法研究

  更多相关文章： 混流装配 无等待装配流水线 生产计划与调度 协同优化 蚁群算法

【摘要】：为满足顾客个性化需求,越来越多的企业采用面向订单装配模式,这就要求在同一条流水线生产出多种类型的产品,对生产的柔性化要求较高。复杂装备产品其结构和工艺比较复杂,产品生产需要先进行各种部件组装,再按照产品BOM选择相应的部件进行整机装配,部件分装线与产品总装线存在供应关系,仅仅实现单条流水线调度最优而忽略各部件之间的匹配关系,往往会造成总装线缺料停工,部件库存积压过高。为了提高企业对市场变化的快速响应能力,提高企业的精益管控能力,对总装线和多条分装线进行生产计划与调度的协同优化变得十分必要。本文深入分析了混流无等待装配线生产特点,剖析了存在多条流水线供应协作关系的企业在实行面向订单生产模式过程中存在的问题,发现针对多条混流无等待装配线制定合理地生产计划与调度方案,保证生产的连续性和产品交付的及时性是解决目前存在问题的关键所在。因此,本文以混流无等待总装线与多条分装线协作为背景,结合混流无等待装配线生产特点,研究了生产计划与调度的协同优化方法。在各阶段对各种产品需求不稳定情况下,为解决如何确定各阶段生产产品的种类和数量以保证产品能够按期交付和部件的库存成本最低,研究了总装分装系统生产计划协同优化方法。以最小化在制品库存成本和最小化产品提前拖期惩罚为目标,建立了批次批量自适应优化模型,设计了双目标蚁群优化算法,有效地实现了对上述模型的求解,最后,以具体算例进行应用验证,对非劣解进行决策分析,为管理者根据对各目标的喜好制定合理地决策提供技术支持。为解决混流产品在无等待多条流水线生产条件下,由于产品生产节拍不一致导致总装分装系统中生产连续性较差的问题,研究总装分装生产调度协同优化方法,实现在保证批量生产、部件齐套供应前提下,使订单能够按期交货。以最小化总加工时间、最小化总提前/拖期和产品转换惩罚为优化目标,建立了优化数学模型,并设计了改进多种群蚁群算法求解该优化模型。以某机床厂某月生产任务为例进行仿真实验,与多种群蚁群算法、传统蚁群算法对比,验证了该算法性能较好。并与现行的调度方法进行对比,验证该任务排序方法在混流节拍不一致的多条装配线生产上,能够有效地缩短产品生产周期,降低生产成本,提高订单的准时交付率。
【关键词】：混流装配 无等待装配流水线 生产计划与调度 协同优化 蚁群算法
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB497
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 研究背景及意义9-12
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 课题提出10-11
• 1.1.3 研究意义11-12
• 1.2 国内外相关研究综述12-16
• 1.3 研究目的与研究内容16-17
• 1.3.1 研究目的16
• 1.3.2 研究内容16-17
• 1.4 创新点17-18
• 2 相关理论综述18-28
• 2.1 相关调度问题18-20
• 2.1.1 Job Shop调度问题18-19
• 2.1.2 Flow Shop调度问题19-20
• 2.1.3 两阶段装配流水调度问题20
• 2.2 混流无等待装配流水线相关理论20-21
• 2.2.1 混流无等待装配流水线定义20
• 2.2.2 混流无等待装配流水线生产特点20-21
• 2.2.3 混流无等待装配流水线生产的必要条件21
• 2.3 多目标优化理论21-25
• 2.3.1 多目标优化的基本概念21-22
• 2.3.2 传统多目标优化的方法22-24
• 2.3.3 传统优化方法的局限性24
• 2.3.4 多目标优化的评价指标24-25
• 2.4 蚁群算法基本理论25-28
• 3 总装分装系统生产计划协同优化方法28-42
• 3.1 生产计划协同优化问题描述28
• 3.2 批量优化模型构建28-31
• 3.2.1 变量解释28-29
• 3.2.2 数学模型设计29-31
• 3.3 目标蚁群算法设计31-37
• 3.3.1 初始解的构造31-32
• 3.3.2 行解构造32-34
• 3.3.3 启发式信息设计34
• 3.3.4 状态的转移34-35
• 3.3.5 信息素的更新机制35-36
• 3.3.6 算法步骤36-37
• 3.4 算例分析37-42
• 3.4.1 基础数据37-38
• 3.4.2 参数设置38
• 3.4.3 算法对比38-39
• 3.4.4 应用效果39-42
• 4 总装分装系统生产调度协同优化方法42-52
• 4.1 订单排序协同优化问题描述42
• 4.2 订单排序协同优化模型构建42-45
• 4.2.1 变量解释42-43
• 4.2.2 数学模型设计43-45
• 4.3 改进多种群蚁群算法设计45-48
• 4.3.1 多种群搜索策略45-46
• 4.3.2 优质解确定方法46-47
• 4.3.3 信息素更新方法47-48
• 4.3.4 算法步骤48
• 4.4 实例应用48-52
• 4.4.1 原始数据采集48-49
• 4.4.2 算法有效性验证49-50
• 4.4.3 算法对比50
• 4.4.4 应用效果50-52
• 结论52-53
• 参考文献53-57
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况57-58
• 致谢58-59

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 张其亮;陈永生;;解决具有混合约束柔性流水车间调度问题的粒子群优化算法[J];计算机应用研究;2013年11期

2 谢展鹏;贾艳;张超勇;邵新宇;李大双;;基于候鸟优化算法的阻塞流水车间调度问题[J];计算机集成制造系统;2015年08期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 郭盈;实际复杂生产调度问题的新模型与算法研究[D];合肥工业大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李瑞青;改进的萤火虫算法及应用[D];吉林大学;2015年

，

本文编号：576170