汽车总装配线物料配送的优化研究

发布时间：2017-09-25 03:48

  本文关键词：汽车总装配线物料配送的优化研究

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【摘要】：汽车消费市场中,受客户多样化、个性化需求的刺激,更多的汽车生产企业选择将混流生产模式替代原有单一流水线生产模式。混流装配虽然能够实现多车型共线生产,但是不断增加的共线车型却给车间物料的供给带来了更多的问题。因此,以降低生产成本、提高作业效率为目标的高效的汽车生产车间物料配送系统正受到越来越广泛的关注。本文以成都某汽车工业有限公司为研究对象,对其总装车间物料配送进行改善和优化。首先,针对总装车间作业环境恶化、线边库存居高不下等问题,详细设计了内饰线A1和A2工段的SPS(Set Parts Supply)配送方案,其中包括:料车设计、拣配区域、料架摆放、补货形式、上线路径以及上线时间等方面。然后,利用Witness仿真软件对SPS配送方案进行了模拟仿真研究,旨在验证方案的可行性。最后,对改善前后方案进行对比分析,分析结果表明本文设计的SPS配送方案能有效降低运营成本、减少线边库存及提高装配效率。此外,针对总装车间物料配送路径优化的问题,分析了车间物料配送对线边库存的影响以及物料配送网络的特点,提出了一种将物料虚拟成路径节点对配送网络进行简化处理的方法,并且简化后的配送网络满足一般车辆路径问题的特性。然后,建立了考虑以行驶路程、线边库存以及车辆数目三个方面为优化目标的带时间窗口的多目标路径优化模型,并设计了改进遗传算法进行求解。最后,通过配送实例对模型和算法进行验证,同时对优化前后方案以及遗传算法改进前后进行对比分析,实验及对比分析结果表明了本文设计的模型和算法的正确性和有效性。
【关键词】：混流生产 物料配送 SPS配送 路径优化 遗传算法
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U468.8
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意义9-10
• 1.2 文献综述10-12
• 1.2.1 配送策略改进与控制10-11
• 1.2.2 配送路径优化11-12
• 1.3 主要研究内容12-14
• 2 总装车间物料配送系统分析14-20
• 2.1 总装车间概况14-15
• 2.1.1 企业简介14
• 2.1.2 总装车间简介14-15
• 2.2 总装车间物料配送现状15-17
• 2.2.1 物料配送流程15-16
• 2.2.2 总装车间物料配送所面临的问题16-17
• 2.3 主要改善思路17-19
• 2.4 本章小结19-20
• 3 基于SPS的总装配线物料配送方案设计20-51
• 3.1 物料成套供应模式20-21
• 3.2 SPS配送物料的确定21-22
• 3.3 SPS料车设计方案22-29
• 3.3.1 料车外形尺寸设计22-23
• 3.3.2 物料布置设计23-29
• 3.3.2.1 物料布置优化模型23-25
• 3.3.2.2 模型求解25-29
• 3.4 SPS拣货区域及料架摆放29-31
• 3.5 SPS配送的补货形式31-32
• 3.6 SPS配送的路径设计32-39
• 3.6.1 AGV小车总体路径设计32-34
• 3.6.2 AGV小车运行时间设计34-39
• 3.7 仿真验证39-48
• 3.7.1 仿真逻辑分析40-41
• 3.7.2 仿真元素41-42
• 3.7.3 关键参数及可视化42-44
• 3.7.4 仿真结果分析44-47
• 3.7.5 仿真实验结论47-48
• 3.8 方案对比48-50
• 3.9 应急预案50
• 3.10 本章小结50-51
• 4 批量配送模式下路径的优化51-73
• 4.1 总装车间物料配送的一般特性51-55
• 4.1.1 物料配送对线边库存的影响51-52
• 4.1.2 配送网络分析52-53
• 4.1.3 配送网络简化53-55
• 4.2 问题描述55-56
• 4.3 数学优化模型56-57
• 4.3.1 符号定义56
• 4.3.2 目标函数56
• 4.3.3 约束条件56-57
• 4.4 改进遗传算法设计57-64
• 4.4.1 个体编码57-58
• 4.4.2 初始种群58-59
• 4.4.3 适应度函数59
• 4.4.4 选择算子59-60
• 4.4.5 交叉算子60-62
• 4.4.6 变异算子62-63
• 4.4.7 算法终止63
• 4.4.8 算法流程63-64
• 4.5 实例验证64-72
• 4.5.1 实验数据64-66
• 4.5.2 实验结果66-68
• 4.5.3 方案对比68-69
• 4.5.4 算法对比69-72
• 4.6 本章小结72-73
• 5 结论与展望73-75
• 5.1 全文总结73-74
• 5.2 工作展望74-75
• 参考文献75-78
• 附录A 部分物料清单78-79
• 附录B 最短距离及最短路径79-80
• 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果80-81
• 致谢81-82

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本文编号：915209