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即时定制生产模式及其车间调度问题的研究

何利  
【摘要】: 本文研究了面向即时定制(Instant Customerisation, IC)生产模式企业如何快速满足客户个性化需求的问题。从企业生产模型的建立、客户需求的预测和车间调度的优化管理方面展开了论述,研究内容如下: 面向IC生产模式,采用Multi-agent技术建立了基于CNP的生产管理模型,使生产过程中包括订单Agent、管理Agent、资源Agent、任务Agent、调度Agent等多个Agent之间信息即时传递、信息共享,各Agent之间协调工作,共同完成生产任务。引入市场中的招标-投标机制,建立了任务Agent和资源Agent的招标-投标模型,实现了任务的动态分配。 根据IC生产模式快速满足客户个性化需求的特点,提出了客户需求预测的方法,建立了共性需求预测的总体模型,将客户需求预测分为共性需求和个性需求预测两部分,对共性需求的预测是从外部因素、内部因素、销售和代理商的预测三个方面进行的,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)分别计算以上三个方面的预测的权重,避免了主观因素对权重的影响;对个性需求的预测采用OrOp方法,通过信息共享和信息即时传递机制,实现企业各相关部门对信息的及时响应,通过动态车间计划和实时监控的动态调度系统完成零部件的生产,实现即时定制。 针对传统调度算法存在或寻优效率低,或全局寻优能力差的弱点,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的车间调度问题解决方案,对粒子群的编码及寻优操作进行了研究,确定了更适合车间调度问题的编码和操作方式,并将算法进行编程,应用到了系统的车间调度部分。仿真结果表明,通过设置适当的参数,可以快速地得到很好的排序结果,能够适用于动态的车间调度问题。 提出面向IC生产模式的车间生产管理,根据共性需求的预测安排通用部件的生产,而对订单中个性化的零部件,则以新订单的形式发布到车间,生产计划动态执行。对于多个新订单,采用模糊综合评判方法(Fuzzy Comprehensive Evaluation, FCE)和AHP方法计算新订单的优先级,根据新订单的优先级利用PSO优化算法合理排产。同时,对紧急工件到达、订单取消和关键设备故障等给出动态调度方法。 结合企业的实际调研情况,设计和开发了一套生产管理与调度系统。利用该企业现有的资源,根据企业的实际生产情况和运作流程对系统进行模块化划分,实现产品的数据化管理和信息共享。


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