工厂化育苗生产运营关键技术与应用研究

发布时间：2017-02-15 19:01

  本文关键词：工厂化育苗生产运营关键技术与应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

《上海交通大学》 2014年

工厂化育苗生产运营关键技术与应用研究

柯顺魁  

【摘要】：我国工厂化育苗产业的发展特点是种苗品种多、季节差异大、成本分析复杂，因此平衡种苗产量与质量、提高种苗生产的综合效益，成为种苗工厂生产运营管理的关键点。在竞争激烈、复杂多变的园艺产品市场环境条件下，种苗工厂面临着不断缩短的产品交货期和持续上涨的生产成本等压力，因此对种苗工厂的优化生产与运营管理提出了迫切要求。生产基地和客户的异地分布、优化目标的多样性和生产过程的复杂性等特征，一方面导致传统的人工耕作式农业生产方式不能适应现代农业规模化、产业化的发展需求；另一方面，由于农业生产过程的不可控性、不确定性和多样性等因素，也造成现有的工厂管理理论与优化方法不能直接应用于种苗工厂的生产运营过程。 为了解决上述问题，本文针对种苗工厂的实际生产运营过程和种苗生长特性，以提升种苗工厂整体生产运营效率为目标，将相关理论与方法应用到种苗工厂生产运营管理实际中，分别从种苗工厂销售预测、生产计划优化方法和核心生产单元的调度方法三个方面展开研究，以期实现种苗工厂生产运营优化管理方面的突破。本文主要研究工作如下： （1）种苗工厂销售预测。目前种苗工厂缺乏销售预测，由于受有限生产能力的制约和种苗需求量随季节波动的外部市场环境影响，导致种苗销量难以精确预测，为此，本文以有限生产能力为主要考虑因素，以实现种苗销售精确预测为目标，将粒子群优化的支持向量机方法与自回归整合移动平均法相结合的混合模型预测方法应用到种苗工厂销售预测过程中，该方法用小波变换分解历史销售数据里的概貌序列和细节序列；针对概貌序列用自回归整合移动平均法进行预测，针对细节序列采用粒子群优化的支持向量机方法进行预测，最后将预测结果进行归并。通过该方法可实现对种苗销量的快速、精确预测，为种苗工厂的生产计划优化打下基础和提供指导。 （2）种苗工厂生产计划优化。目前种苗工厂存在缺乏总体生产规划、接单生产运营的生产计划安排适应性差、以及原材料需求计划人工计算所带来的不准确等问题，同时多工厂异地分布、生产过程模糊因素多、交货期不确定，针对这类问题，根据种苗工厂的实际生产运营流程，将种苗工厂的生产计划问题划分为：总体生产规划、月生产计划和原材料需求计划三个由上至下的生产计划优化层次，以均衡企业产能和客户满意度为优化目标，建立多工厂生产计划安排问题的数学混合规划模型，并用模糊数来表达生产过程中的不确定性参数与生产能力，提出基于Meta启发式算法的路径重连求解算法，，分析订单处理时间、育苗生产周期和生产能力调整因子对生产计划优化性能的影响，针对每一个生产计划优化层次，实现在保证工厂化育苗系统生产计划安排的企业利润最大化和客户满意度目标的前提下，总体生产规划、月生产计划和原材料需求计划三个层次下的种苗工厂生产计划优化目标。 （3）种苗工厂核心生产单元调度。目前种苗工厂核心生产单元调度采用的是作业先到先服务或优先级高的作业优先安排生产等启发式生产调度方式，由于育苗过程中难以避免地会受到极端天气条件等因素的影响，会导致订单不能按时交货而积压在苗床上，极易造成生产过程中的作业“堵塞”和作业“吞吐率”低，为有效解决该问题，本文在分析种苗生产Flow-shop型生产线特点的基础上，提出基于约束分解方法的种苗生产系统优化调度模型。该模型以协同生产线上的瓶颈机与非瓶颈机统一调度为实现方法，调度结果以追求作业整体加工时间最短为目标，作业在前向非瓶颈机上的调度可按照瓶颈机上的作业开始时间从后往前通过启发式规则进行调度；作业在后向非瓶颈机上的调度可按照瓶颈机上的作业结束时间从前往后按照启发式规则进行调度。通过模型对比，证实基于约束分解方法的工厂化育苗系统优化调度模型可获得较好的生产线调度性能。 （4）QACCP（Quality Analysis and Critical Control Point, QACCP质量分析与关键点控制）理论在种苗工厂生产运营管理方面的实践。目前育苗过程主要还是采用传统的人工耕作育苗方式，这种育苗方法的弊端在于对育苗过程缺乏科学管理，造成育苗产量和质量难以保证；同时也无法满足种苗工厂产业化、规模化和标准化的发展需求。为了实现种苗工厂由“小生产方式”向标准化、科学化、产业化和规模化的生产方式过渡，本文提出将QACCP理论应用于种苗工厂生产运营管理过程中，以种苗工厂生产运营过程的关键点为研究对象，采用信息化方法对每个生产运行关键点进行优化管理，以实现种苗工厂生产运营全过程管理，并将其在种苗工厂中进行了实际的示范应用。 上述研究成果的先进性和应用意义在于：提出了种苗工厂销售预测模型，应用于上海源怡种苗公司2013年度的种苗销售预测，显著提高预测精度6.3%；种苗工厂生产计划优化方法，可自动实现总体生产规划、月生产计划和原材料需求计划的精确计算，为种苗生产单元调度提供了依据；种苗工厂核心生产单元调度方法，可显著提高调度结果的性能，种苗生产负荷差异越大，算法的调度性能也越来越好，瓶颈机在生产线上的位置，对于约束分解算法的调度性能影响不大，在距离交货期较为宽松的时间段内，约束分解方法能够有更好的调度性能。 本文研究成果为种苗工厂生产运营管理提供了一些创新性理论与方法，有望弥补我国在种苗工厂生产与运营优化管理方面的理论与方法方面的技术空白。

【关键词】：
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：S359
【目录】：

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本文编号：243099