S公司一车间智慧物流管控方案设计与仿真
发布时间：2023-02-14 08:20
随着手持终端行业的爆发式增长,打印机行业已逐步进入微利时代。在中国制造2025环境下,传统的装配线方法在快速多变的市场需求下已不能满足要求,顺应趋势的关键就在于提高物流运作效率,有效的提高产品质量的同时降低生产成本,以提高企业的核心竞争力。因此,在制造型企业车间内部设计智慧物流管控方案尤为重要。本文以S公司一车间的DPK750机型生产为研究对象,经过现场调研和相关数据收集,运用因果分析方法,找出了车间目前存在的主要问题并提出了相应的解决方案。文章主要从车间现场管理问题及车间物流智能管控问题这两个方面进行研究,对车间布局不合理、物料装载仍处于依靠人工经验阶段、物料配送车辆路径规划不合理等问题详细分析解决。尤其是将三维装箱问题与车辆路径规划问题这两个NP难问题综合考虑,对该联合问题的多目标函数建模、约束条件分析及算法设计进行深入探索与研究。在研究三维装箱问题时,考虑将目标函数设置为求解最小容积浪费率以提高装载效率,并约束物品装箱后不相互挤压、不处于悬空状态及总体积不大于装箱容器的最大内容积等,然后对其设计遗传算法具体的运作流程;在研究车辆路径规划问题时,考虑将目标函数设置为求解最短路程距离...
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 车辆路径问题模型及相关算法的研究现状
1.2.2 装载问题模型及相关算法的研究现状
1.2.3 生产物流仿真的研究现状
1.2.4 国内外相关文献研究评述
1.3 论文主要研究内容与章节安排
第二章 S公司一车间现状及存在的问题分析
2.1 S公司一车间现状分析
2.1.1 S公司一车间基本情况
2.1.2 S公司一车间工艺流程
2.1.3 S公司一车间现场布局
2.2 S公司一车间物流智能管控问题分析
2.2.1 S公司一车间现场布局问题
2.2.2 S公司一车间物料装配问题
2.3 S公司一车间现场改善方案
2.3.1 S公司一车间现场布局改善
2.3.2 S公司一车间物料装配改善
2.4 本章小结
第三章 基于遗传算法的S公司一车间物料三维装箱模型与算法研究
3.1 S公司一车间物料三维装箱问题描述
3.1.1 三维装箱问题描述
3.1.2 现实约束
3.2 S公司一车间物料三维装箱优化模型构建
3.2.1 目标函数及约束条件
3.2.2 S公司一车间装载规格参数设计
3.3 基于遗传算法的S公司一车间物料三维装箱优化模型求解
3.3.1 遗传算法介绍
3.3.2 遗传编码
3.3.3 选择
3.3.4 交叉
3.3.5 变异
3.4 本章小结
第四章 基于遗传算法的S公司一车间物料配送车辆路径优化模型与算法研究
4.1 S公司一车间物料配送车辆路径规划问题描述
4.1.1 车辆路径问题描述
4.1.2 现实约束
4.2 S公司一车间物料配送车辆路径规划优化模型构建
4.2.1 目标函数及约束条件
4.2.2 S公司一车间生产线路径信息
4.3 基于遗传算法的S公司一车间物料配送车辆路径优化模型求解
4.3.1 遗传编码
4.3.2 选择
4.3.3 交叉
4.3.4 变异
4.3.5 算法步骤
4.4 本章小结
第五章 基于算法仿真的S公司一车间物流智能管控问题研究
5.1 实验平台和参数设定
5.1.1 实验平台展示
5.1.2 参数设定
5.2 S公司一车间案例检验
5.2.1 S公司一车间三维装箱问题案例检验与分析
5.2.2 S公司一车间车辆路径规划问题案例检验与分析
5.3 S公司一车间改善效果评价
5.3.1 S公司一车间现场布局改善效果评价
5.3.2 S公司一车间物料装箱改善效果评价
5.3.3 S公司一车间配送路径改善效果评价
5.4 本章小结
第六章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
附录 论文中主要算法的实现代码
本文编号：3742271
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 车辆路径问题模型及相关算法的研究现状
1.2.2 装载问题模型及相关算法的研究现状
1.2.3 生产物流仿真的研究现状
1.2.4 国内外相关文献研究评述
1.3 论文主要研究内容与章节安排
第二章 S公司一车间现状及存在的问题分析
2.1 S公司一车间现状分析
2.1.1 S公司一车间基本情况
2.1.2 S公司一车间工艺流程
2.1.3 S公司一车间现场布局
2.2 S公司一车间物流智能管控问题分析
2.2.1 S公司一车间现场布局问题
2.2.2 S公司一车间物料装配问题
2.3 S公司一车间现场改善方案
2.3.1 S公司一车间现场布局改善
2.3.2 S公司一车间物料装配改善
2.4 本章小结
第三章 基于遗传算法的S公司一车间物料三维装箱模型与算法研究
3.1 S公司一车间物料三维装箱问题描述
3.1.1 三维装箱问题描述
3.1.2 现实约束
3.2 S公司一车间物料三维装箱优化模型构建
3.2.1 目标函数及约束条件
3.2.2 S公司一车间装载规格参数设计
3.3 基于遗传算法的S公司一车间物料三维装箱优化模型求解
3.3.1 遗传算法介绍
3.3.2 遗传编码
3.3.3 选择
3.3.4 交叉
3.3.5 变异
3.4 本章小结
第四章 基于遗传算法的S公司一车间物料配送车辆路径优化模型与算法研究
4.1 S公司一车间物料配送车辆路径规划问题描述
4.1.1 车辆路径问题描述
4.1.2 现实约束
4.2 S公司一车间物料配送车辆路径规划优化模型构建
4.2.1 目标函数及约束条件
4.2.2 S公司一车间生产线路径信息
4.3 基于遗传算法的S公司一车间物料配送车辆路径优化模型求解
4.3.1 遗传编码
4.3.2 选择
4.3.3 交叉
4.3.4 变异
4.3.5 算法步骤
4.4 本章小结
第五章 基于算法仿真的S公司一车间物流智能管控问题研究
5.1 实验平台和参数设定
5.1.1 实验平台展示
5.1.2 参数设定
5.2 S公司一车间案例检验
5.2.1 S公司一车间三维装箱问题案例检验与分析
5.2.2 S公司一车间车辆路径规划问题案例检验与分析
5.3 S公司一车间改善效果评价
5.3.1 S公司一车间现场布局改善效果评价
5.3.2 S公司一车间物料装箱改善效果评价
5.3.3 S公司一车间配送路径改善效果评价
5.4 本章小结
第六章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
附录 论文中主要算法的实现代码
本文编号：3742271
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