【摘要】:在顾客需求日益多样化的今天,小批量,多品种的订单特点是每个企业都在面临的生产挑战。为了能够满足客户需求,企业逐渐转向面对订单进行组织生产,流水线上要在多种类型的产品生产中频繁转换,企业对生产柔性化的需求程度越来越高。两阶段装配流水车间环境在企业实际生产中非常普遍,首先在第一阶段零部件进行加工,完成加工后根据BOM表用于第二阶段的装配线上组装最终产品,在这个过程中,两个阶段之间的协调生产尤为重要。尤其,在两阶段生产中存在瓶颈工序时,不同位置的瓶颈工序制约了整个生产系统的效率。传统调度中,每个阶段单独进行生产调度,会产生两阶段之间供需不匹配,延长完工周期,拖延交货时间的问题,从而降低顾客满意度。因此,为了提高企业的生产效率和快速响应市场的能力,对两阶段装配流水车间的调度协同优化十分重要。本文首先从理论入手,综述了国内外研究现状,研究了当存在瓶颈工序时,部件加工和产品装配线两阶段装配流水车间的调度问题,在模型中考虑零部件直接配送到工位,增加了与顺序相关的准备时间约束,使模型更加符合实际。在此基础上,为保证两个阶段的协调生产和流程畅通,以最小化完工周期和总拖期时间为目标,为提高整个生产系统的效率和增加顾客满意度,提出了有效的解决方法。在两阶段装配流水车间中,为了解决部件生产阶段提供的部件能够准确而及时的供应给装配线上进行装配,而使整个完工周期最小,同时使产品及时交付给顾客,提出了两阶段装配流水车间调度方法。首先,建立了两阶段装配流水车间的数学模型,分析瓶颈工序分别处于加工阶段和装配阶段时对整个生产系统的影响。然后在问题求解方面,从单目标出发,结合Johnson规则和邻域搜索提出了考虑瓶颈机器的启发式搜索方法,并通过数据实验与SPT,LPT,EDD,NEH和VNS等启发式对比证明了单目标下启发式信息的有效性。最后进行多目标求解,利用迁徙鸟群算法结合启发式信息进行求解。设计了迁徙鸟算法中的解传递规则和保留解的方式,以及更换领头鸟的策略,并采用了3种邻域搜索方式。通过小规模算例,与枚举法对比,证明该算法能够找到前沿面上的解。通过大规模算例,与NSGAII算法对比,证明了方法的有效性。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F274
【参考文献】
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2639835
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