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大型水电设备制造企业递阶生产计划管理系统及应用研究

王国磊  
【摘要】: 大型水电设备制造企业具有生产需求多变、生产形式多样、企业规模庞大、产品结构复杂等特点,研究探索其生产计划管理模式和方法,对于提高整个复杂装备制造业的生产计划管理水平具有重要的应用意义和参考价值。本文在分析了国内外同类型企业生产计划管理中存在问题的基础上,针对大型水电设备制造企业的生产特点,提出了基于关键设备约束的递阶生产计划管理方法体系(Key Equipment Constrained Hierarchical Production Planning Management,KEC-HPPM),并对若干关键技术进行了研究。 首先,将约束理论引入到递阶生产计划模式中,综合运用网络计划、物料需求计划和动态调度思想,构建了由公司计划层、分厂计划层和车间调度层组成的递阶生产计划管理模型,阐述了模型的工作原理和信息流程,并建立了相应的网络图/BOM数据模型,为后续的应用开发和关键技术研究奠定了理论基础。 公司计划层的核心问题是关键设备约束下的多项目平衡问题,当问题规模较大时非常难于求解。本文针对这个问题设计了一种基于遗传算法和快速适配值估计方法的求解算法,该算法根据子代染色体与父代染色体的相似度,基于插值原理估算适配值,有效的减少了适配值评价环节的计算量。仿真试验表明,该算法具有较快的求解速度,适用于求解大规模项目计划问题。 在关键工序前安插合理的缓冲时间可以有效降低生产波动,保障关键设备计划准确执行。考虑到现有方法都是经验性的,本文提出了一种基于可用度理论的缓冲时间估算方法。首先,根据进给工序的四种不同形式建立了关键工序缓冲时间的计算公式,然后提出了一种改进模糊概率PERT法对缓冲时间的可靠性加以验证,最后以最小化关键设备空闲惩罚和在制品的额外存储费用为目标,建立了缓冲时间的最优化模型。仿真实验表明,利用所提方法计算得到的缓冲时间合理、可靠。 在分析分厂计划层任务构成和工作目标的基础上,建立了由落实关键设备计划、物料需求计划、分厂作业计划三个步骤组成的分厂计划层工作模型,并给出了相应的物料需求和作业计划编制算法。此外,针对外协生产中的合作企业优选问题,引入区间数和多属性决策理论,提出了决策属性具有不确定性时的合作企业优选方法。 针对车间调度环境复杂多变的特点,建立了基于多Agent技术和Q-学习算法的动态调度模型。该模型中,设备Agent采用改进合同网机制和基于Q-学习算法的标书选择策略进行协商调度。此外,为了提高Q-学习算法在动态调度环境下的学习效果,提出了基于聚类方法的状态空间划分方式和基于状态隶属度的状态-动作对值更新策略。 最后,以哈尔滨电机厂有限责任公司为案例企业,开发了基于关键设备约束的生产计划调度系统,探讨了KEC-HPPM方法在大型水电设备制造企业的应用。对哈电机的生产计划管理需求进行了分析,介绍了系统的功能模块、体系结构和详细设计过程,并给出了系统运行实例和应用效果分析,验证了论文中技术、理论与方法的正确性和有效性。


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