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面向汽车混流生产的冲压车间调度和装配线排序方法研究与应用

田志鹏  
【摘要】:为了满足市场的多样化需求,汽车混流生产线上的产品种类越来越多,混流生产中的产品切换通常会带来切换时间、生产时间和物料需求的变化,复杂的生产过程需要更加精准的计划调度。汽车生产主要包含冲压、焊装、涂装以及总装四大生产工艺,每一个车间计划都需要考虑关联车间的计划安排,从而制定合理的生产计划,以提高加工效率、减少生产成本、缩短订单完成时间。传统的依靠经验和手工编排方式制定的生产计划难以实现车间的合理调度,汽车生产企业迫切需要一种科学、高效地面向混流生产的计划调度方法。本文对某汽车企业的混流生产车间进行研究,以各个车间的主生产计划为核心,以智能优化算法为支撑,研究了汽车混流生产中的计划调度问题。通过对汽车混流生产中的冲压车间调度和装配线排序方法的总体研究,探讨了三类混流生产计划调度问题:冲压车间调度问题,装配车间的汽车排序问题以及多车间关联排序问题,实现了面向汽车混流生产的计划调度原型系统的搭建与验证,并将部分模型和算法在企业的MES项目中得到应用,取得了不错的实际应用效果。论文依据汽车生产工艺流程,针对混流生产车间的计划调度问题,从问题特点、模型建立、算法优化求解、实例计算、系统实现与应用等方面开展深入研究,具体包括:(1)通过对汽车生产工艺流程的概述,剖析了其混流生产的特点与难点。基于对汽车冲压车间调度问题、汽车排序问题以及多车间关联排序问题的深入研究,针对车间计划调度的模型和优化算法进行改进与创新,构建了面向汽车混流生产的冲压车间调度和装配线排序方法研究的总体框架。(2)针对冲压车间的柔性生产特点,主要考虑生产过程中的制造成本和制造周期,建立了基于柔性作业调度的冲压车间调度模型。在求解流水车间调度问题的过程中,基于对标准蜂群算法的改进,提出了一种多目标混合人工蜂群(MHABC,Multiobjective Hybrid Artificial Bee Colony)算法,并通过标准算例对其进行了验证。随后,针对某汽车企业的冲压车间计划调度实例问题,采用MHABC算法进行Pareto最优求解,并提供了具体调度方案的选择方法,从而降低了车间生产成本,保证了冲压车间的高效生产。(3)针对汽车焊装、涂装和总装车间的生产工艺特点,将混流生产车间的计划调度问题归纳为汽车排序问题,并选取总装车间的汽车排序问题进行详细研究,建立了一个以生产线负荷平衡为约束、以工位负载平衡和装配产品相似度为目标的多目标模型。结合小世界网络结构的特征,提出了一种新型的实现快速混流排产的离散小世界优化(DSWO,Discrete Small-World Optimization)算法,并采用标准算例验证了DSWO算法的正确性与有效性。随后,设计了一种Pareto离散小世界优化算法(PDSWO,Pareto Based Discrete Small-World Optimization)来求解多目标汽车排序问题,并对某汽车总装车间计划调度过程进行排序优化,从而实现了总装车间的生产负荷均衡。(4)结合汽车生产工艺具有连续性的特点,提出了带缓冲区的多车间关联排序模型,针对涂装缓冲区(PBS,Painted Body Storage)进行深入研究,建立以物料消耗平准化和工位负载时间平衡的多目标调度模型。在对单级PBS缓冲区的求解方面,提出了一种基于DSWO算法的两阶段优化算法,并对多级PBS排序问题进行了详细探讨,针对两级PBS排序问题,提出了一种基于离散人工蜂群算法的三阶段优化算法。随后,分别对某汽车企业的单级PBS和两级PBS排序问题进行了实例分析,表明了多阶段优化方法的有效性,实现了PBS排序过程,保障了各工位负载均衡和物料消耗的平顺化。(5)根据汽车生产的工艺流程和各车间的计划调度模型,通过对原型系统进行功能划分,设计并实现了面向汽车混流生产的计划调度原型系统。通过对某汽车企业的计划调度实例进行研究,实现了车间计划调度过程的可配置建模,系统地解决了整车生产的计划调度问题,全面验证本文模型和算法的适用性与先进性。最后,将本文研究的部分模型和算法嵌入到MES系统的计划调度模块中,并在某汽车企业进行现场部署,取得了不错的实际应用效果。


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