基于云制造的单件定制生产智能调度关键技术研究

发布时间：2017-12-11 19:15

  本文关键词：基于云制造的单件定制生产智能调度关键技术研究

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【摘要】：为满足用户多样性和个性化的需求,单件定制生产逐渐成为企业的主要生产模式之一。由于单件定制产品工艺的多样性、复杂性,生产环境的随机性、动态性,生产周期的难控性,以及交货期、产品质量等的高标准性等,增加了企业生产调度的复杂性,增大了控制生产系统负荷的难度,导致制造资源利用率较低、对生产扰动无法及时响应等问题。为此,在单件定制生产下提高制造资源配置与调度效率成为亟待解决的问题。云制造融合了云计算、物联网、高性能计算和智能科学等技术,可集中、统一、智能化地管理及调度制造资源和制造能力,可有效提高资源配置与调度效率。“分散资源集中管理、集中管理资源分散服务”是云制造的典型特点。用户可通过云制造服务平台实时获取所需的制造资源及其全生命周期服务。为此,论文探索基于云制造平台构建单件定制生产智能调度管理模型的方法,并通过若干关键技术研究,建立了一套智能调度方案,以满足单件定制生产环境下的制造资源配置与调度需求。论文的主要研究内容与成果如下:(1)给出了基于云制造的单件定制生产智能调度问题,界定了智能调度的概念域,探析其运行机理,构建了相应管理模型,从过程管理的角度系统呈现智能调度的全貌。(2)研究了云服务储存管理模型及多工艺路线智能获取,解决云服务的组织和获取问题。基于粒计算构建了加工方案超网络模型,为单件定制生产智能调度所需的分布式资源提供分类化的云制造平台资源池;为快速获取所需资源,制定了加工特征语义匹配策略,并考虑云制造模式下的分布式资源特征,构建了基于云制造平台的工艺路线方案优选数学模型,同时引入改进群领导优化算法求解模型。(3)研究了最优工艺路线和调度集成方案获取,解决云制造平台上调度方案高效获取问题。基于已获得的多工艺路线,综合量子演化算法、群领导优化算法和混沌映射的各自优点,提出了混沌量子群领导算法,求解出具有集成性的最优工艺路线和调度方案,减少了工艺规划方案与调度方案在执行过程中的冲突。(4)研究了基于云制造平台的干扰管理策略,解决单件定制生产调度过程中的新订单插单和设备故障扰动问题。对于新订单插单问题,依托于远程监控技术,产品在使用过程中的运行状况可被实时监测,替换零部件的下单时间也可提前获知。在此基础上,通过云制造平台获取外协资源,实时调整调度方案,以减少新订单插单扰动情况下初始调度方案的目标偏差、降低扰动成本。对于设备故障问题,基于物联网技术和智能设备间通讯的特性,构建任务加工路径地图模型和设备故障扰动情况下的自组织调度策略,并以客户满意度和最小延期为目标,制定设备自组织单元与任务自组织单元相互选择的标准。通过研究,实现了生产调度过程中产品生产所需的制造资源在云制造平台上聚类与储存模型的构建,有效地集中组织并管理所需云服务,为云制造环境下的资源获取提供基础;提出了基于云制造平台的零件多工艺路线智能获取方法,提升了资源获取效率;改善了多工艺路线条件下调度方案生成的效果;制定了基于云制造平台的干扰管理策略,降低了生产扰动的影响。论文的研究内容及相关关键技术通过实例得到了验证,对单件定制生产调度相关研究具有重要借鉴意义,为云制造的应用领域研究提供了借鉴方法。
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB497;TP393.09

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本文编号：1279611