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混流制造系统生产物流关键问题优化研究

高贵兵  
【摘要】:生产物流是企业物流的主体,是生产过程的重要一环。生产物流优化是降低生产过程中的物流成本,提升企业核心竞争能力的有效手段,是企业重点关注的问题之一。本文以混流制造系统中的生产物流为研究对象,从宏观和微观的层面分析了生产物流优化中存在的问题,探讨了规划层物流优化中的流程整合、布局优化和运作层物流优化中的配送路径优化等核心问题,并对这些核心问题的优化分别采取了约束理论、模糊理论、进化计算等不同的优化技术以整合生产流程、改善生产设备布局、优化物料配送路径,达到减少物流费用、提高物流效率,进而提高企业的经济效益、增强企业核心竞争力的目的。 首先,综述了目前生产物流优化的研究现状,分析了现有制造系统生产物流优化的特点与困难,把生产物流优化问题划分为规划层优化与作业层优化两大类,并指出了规划层和作业层的优化中迫切需要解决的核心问题。 接着,围绕着生产物流优化的核心问题,从优化内容、技术和优化方法的改进等方面进行了深入研究,具体包括: 1.针对混流制造系统生产流程多变的特点,提出了基于约束理论的混流制造系统生产流程整合与优化方法。生产线流程整合与优化是依据生产线产品的生产流程、工艺流程、P/Q图等要素对生产线的流程进行整理、分析、优化、再设计与实施的过程,是对生产线的调整与完善。为此,在分析了混流制造系统现有产品的工艺流程图、工程流程图和P/Q图的基础上提出了对生产流程进行整合与优化的方法和措施。建立了生产流程的仿真模型,分析并找到了各混流产品的生产瓶颈,并利用改进的DBR技术对瓶颈进行生产控制,以提高系统的运行效率。 2.针对混流制造系统中因为品种切换、流程更改等有可能导致设备重新布局的问题,建立了基于物流费用总量和设备移动费用之和最小、设备相邻要求的满意度最大和设备间距离要求满意度最大的生产设备布局优化的多目标模型。在模型的建立过程中,充分考虑了各种可能的约束条件,使模型更加符合实际情况。针对大规模的设备布局优化问题,提出了一种改进的多目标优化算法。算法通过建立基于满意度要求的模糊适应度函数和基于可行性的模糊评价函数来解决满意度等模糊目标的优化问题,设计了相应的个体表达、交叉和变异方式以提高其性能,并通过实际案例证明了算法可以很好地解决混流制造系统的设备布局优化问题。 3.针对混流制造系统物料配送车辆利用率较低、传统的VRP模型及路径优化方法不适合混流制造系统车辆路径优化的情形,分析了混流制造系统物料配送时工位节点物料可拆分和不可拆分的两种配送模式,并就两种配送模式分别建立了不同的优化模型,提出了求解算法。对于节点物料不能拆分的情况:构建了考虑车辆的行驶距离、车辆数、车辆利用率等情况的多目标优化模型;提出了一种基于路径池的多目标优化算法,该算法通过建立车辆的路径池以加强对优良路径的循环利用,设计了相应的个体表达方式和遗传算子以提高算法的性能。对于节点物料可拆分的情况:构建了基于复杂时间约束情况下的配送车辆路径优化与调度模型并采取了多层递进的求解算法进行求解。 最后,对全文进行了总结概括,指出了需要进一步研究的方向。


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