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《吉林大学》 2011年
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汽车制造业生产车间物流系统优化的研究

郑家彬  
【摘要】:汽车制造是一个复杂的系统,核心制造企业同上游供应商和下游分销商有着密切联系。现代物流朝着供应链管理的方向发展,供应链管理是提高企业效率,更好地实现企业目标的一个关键战略因素。现代物流管理需要整合汽车制造企业的整个供应链,包括功能整合、过程整合和资源整合。为了提高物流管理水平,核心制造企业必须优化物流系统,建立合理的物流体系,形成集采购、生产和销售一体的供应链整合系统。 本文主要针对汽车制造业生产车间物流系统优化的三个技术进行了深入研究: 首先,以生产计划和物流操作为初始条件,分析物流缓存区状态,建立起以面积最省和距生产线距离最短的双目标的物流缓存区布设优化模型。结合序列对结构模型的思想,将物流缓存区布置方案转换为一一对应的序列对,提出了一种基于遗传算法的物流缓存区布设求解算法。通过MATLAB软件设计输入和输出界面,编写模型算法,证明了算法的可行性和有效性。该技术实现物流缓存区设施布置方案的自动寻优,可以提高缓存区面积利用率,能够快速、有效地实现物流缓存区的布置。 其次,通过对混流生产物料需求及其相关性的分析,明确混流生产物料顺序供应的重要性。在确定混流生产物料需求量和供应量的前提下,设计了混流生产物料顺序供应优化模型,并用模拟退火算法求解。利用排队论实现混流生产物料顺序供应入口的协同化设计。从而有效地实现混流生产物料的顺序供应优化,提升整个物流系统效率。 再次,根据零件的配送时间、数量和工位情况等因素,建立牵引车运输距离最短、配送成本最低的最佳物流配送路线优化模型,并用遗传算法进行求解。利用因子分析法构建评价体系,分析和确定影响牵引车物流配送服务水平的评价指标体系,通过数据统计分析,对牵引车物流配送服务水平进行测评,从而确定最佳的路径优化方案。 最后,以总体成本最低为最终目标,基于缓存区布局和车辆配置、混流生产物料顺序供应和入口协同化设计以及牵引车路径优化建立总体优化模型,并用遗传算法求解,还原解为汽车制造业生产车间物流系统解决方案,通过eM Plant仿真软件,设计仿真模型,达到验证和筛选的作用。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F259.2;U468

【参考文献】
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