流程工业生产计划的研究

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制造业企业生产流程优化研究

制造业企业生产流程优化研究

制造业企业生产流程优化研究随着市场竞争的加剧,制造业企业生产效率成为制约企业发展的重要因素之一。

如何优化企业生产流程,提高生产效率,成为制造业企业亟待解决的问题。

本文从实践出发,对制造业企业生产流程优化进行研究,探讨了一些可行的方法和策略。

一、初步分析在进行生产流程优化研究前,我们需要先对企业的生产情况做一个初步分析。

这需要考虑到企业的产品特征、生产情况、工人技能水平等各种因素。

只有对企业的生产流程进行全面详细的分析,才能找到制约生产效率提高的瓶颈,为后续的改进提供有力的依据。

二、优化思路1. 流程评估生产流程优化最关键的一步就是流程评估。

对整个生产流程进行评估,找出工序之间的联系和依赖,找出生产流程中影响效率提高的因素。

评估结果将成为改进措施的基础。

2. 消除浪费浪费是生产流程中效率降低的主要因素之一。

从生产流程中消除浪费,可以显著提高生产效率。

在消除浪费的过程中,我们可以采取诸如减少存货、优化生产排程、精简生产流程等措施,减少非价值添加的环节,提高生产效率。

3. 增强管理对于制造业企业来说,管理是保证生产效率的关键。

加强生产调度、强化生产过程管理、提高工人技能水平等管理措施,不仅能提高生产效率,还可以有效地控制生产成本,提高企业的盈利水平。

三、实践案例1. 东风日产发动机厂降本增效东风日产发动机厂在进行生产流程优化后,其生产效率得到了明显提高,产品质量得到了有效控制。

同时,厂内的环境得到了进一步升级,加强了厂区内的安全管理,提高了产品生产的质量和效率。

2. 网易、百度等互联网企业的研发流程优化近年来,随着互联网行业的发展,许多新兴企业将生产流程优化作为企业发展的重要策略之一。

他们打造了建立在创新精神之上的研究开发流程,建立了科学合理的研发管理体系,加强了团队协作,减少了研发周期,提高了研发效率和产品质量。

四、结论生产流程优化是制造业企业提高生产效率的重要方法之一。

在实践中,我们可以通过流程评估、消除浪费、增强管理等方式来优化生产流程,提高制造业企业的生产效率和盈利水平。

工业工程中的生产计划与调度优化

工业工程中的生产计划与调度优化

工业工程中的生产计划与调度优化工业工程旨在通过改进与优化生产流程和系统的方法,提高生产效率和产品质量。

其中,生产计划与调度优化是工业工程中关键的环节。

本文将从生产计划和制定调度方案两个方面探讨工业工程中的生产计划与调度优化。

生产计划的优化生产计划是根据产品需求与资源情况制定的一种行动方案,包括生产时间安排、生产量规划、生产任务分配等内容。

生产计划的优化可以提高资源利用率,减少浪费,并确保生产流程的顺畅进行。

首先,生产计划的优化需要考虑产品需求的合理性。

通过分析市场需求趋势和销售数据,可以预测产品的需求量和类型。

合理的生产计划应该根据产品的销售情况进行调整,避免库存过多或过少的情况发生。

其次,生产计划的优化需要考虑资源的合理利用。

在制定生产计划时,需要充分考虑生产设备、人力资源、原材料供应等因素。

合理安排生产任务和调度时间,避免资源的浪费和瓶颈现象的发生。

最后,生产计划的优化需要考虑生产流程的优化。

通过对生产流程进行分析和改进,可以减少生产环节和等待时间,提高生产效率。

采用先进的生产技术和管理方法,如精益生产、六西格玛等,可以帮助优化生产流程和提高生产效率。

调度优化的方法调度是制定生产计划之后的一项重要任务,通过合理的调度方案可以确保生产任务的顺利完成。

调度优化旨在提高生产效率和资源利用率,减少生产过程中的浪费和不必要的等待。

一种常用的调度优化方法是采用先进的调度算法和模型。

例如,采用遗传算法、模拟退火算法等优化算法,可以对生产任务进行排程和优化,在满足各项约束条件的前提下,找到最优的调度方案。

另外,信息技术在调度优化中也发挥着重要的作用。

通过采用信息系统和物联网技术,可以实现生产过程的实时监控和数据收集,掌握生产状态和资源利用情况。

基于这些数据,可以对生产任务进行实时调整和优化,提高生产效率和资源利用率。

除了算法和信息技术,调度优化还需要充分考虑生产现场的实际情况。

通过对生产现场进行观察和分析,可以发现生产过程中存在的问题和改进的空间。

流程工业生产计划的研究

流程工业生产计划的研究
• 流程工业(process industries)是指通 过混合、分离、成型或化学反应使材料增 值的企业。生产过程可以是连续的、成批 的,通常需要严格的刚性过程控制和大量 的资本投入。 • 批量型生产是将材料积累起来,每次同时 加工一批材料 的一种制造技术; • 连续型生产是产品流是连续、不间断、不 可分的。
– Rainer E. Burkard等(2000)面向化工企业建立了一个通用的 MINLP模型,目标是最小化最大完工时间(makspan),确定投 产批量。该文章提出采用贪婪启发算法,并与其他启发式算法进 行比较。 – Alberto De Toni和Antonella Meneghetti(2000)建立MILP 模型,对纺织服装业的企业网络(供应链)的生产计划过程的决 策变量(如:计划期长度、原料可用性、关于颜色混合的生产定 单与客户定单之间的联系)如何影响系统的时间绩效进行研究。 采用启发式算法,通过有限负荷(finite loading)方法建立一个 纵向和一个横向逻辑过程。将二者与通过Cplex计算的混合整数 规划结果进连续决策变量共 存,系统内既包括连续过程变量,如生产过程;也 包括离散过程变量,如生产方案的切换、调度指 令的下达、随机事件的引入、生产装置的切换 等,所以连续过程的生产计划/调度系统是混杂系 统。这种混杂既包括同层混杂,也包括递阶层次 之间的混杂。 8. 流程工业常常处于十分恶劣的生产环境,因而生 产的安全性和环保要求被放在最重要的位置。 9. 流程工业的原材料和产品通常是易腐的(如食 品),因此,在生产计划和库存管理中,要考 虑到这个约束条件。
4. 流程工业的生产准备时间长,设备轻易不能停工, 设备、操作之间的耦合度极高,往往某个参数的调 整就会影响到其他参数及以后各个工序的产品质量, 因此流程工业控制的精确程度一般要高于离散制造 业。 5. 流程工业生产计划和控制要求面向整体优化。各个 设备的优化不等于全厂处于最优,因而在求取全局最 优的过程中有时会得到相互冲突的结论。 6. 流程工业更关注设备的有效利用。流程工业生产计 划对设备能力极其重视。其生产装置间的连接有管 道约束,物流连续,或者只有复杂而有限的中间存贮 策略(如存储池的能力、温度、存储时间等要求)。

工业工程在生产计划与排程中的应用与探索

工业工程在生产计划与排程中的应用与探索

工业工程在生产计划与排程中的应用与探索随着工业的快速发展,生产计划和排程成为了企业管理中不可或缺的一部分。

而在这个过程中,工业工程发挥着重要的作用。

工业工程通过优化资源的利用和流程的设计,提高了生产效率和产品质量,并为企业在激烈的市场竞争中取得优势提供了支持。

工业工程在生产计划中的应用主要体现在如何合理分配资源和制定生产计划。

首先,工业工程帮助企业确定每个环节所需要的资源,如人力、设备、原材料等。

通过深入分析生产过程,工业工程师可以确定每个环节的工时和工序,从而合理安排生产计划。

此外,工业工程还可以通过数据分析和统计方法帮助企业预测市场需求,以确保生产计划的准确性和合理性。

在生产排程中,工业工程以提高资源利用率和降低生产成本为目标。

通过运用工业工程的方法和技术,企业可以更加合理地安排生产车间的生产顺序和作业时间,从而实现生产过程的最优化。

比如,通过对生产设备的调度,可以减少等待时间和闲置时间,提高生产效率。

此外,工业工程还可以通过优化物流和供应链管理,减少物料和产品的运输时间,加快产品上市时间,提高企业的竞争力。

然而,工业工程在生产计划和排程中的应用还存在一些挑战和问题。

首先,生产计划和排程是一个复杂的过程,需要工业工程师具备深厚的专业知识和技术能力。

有时,由于生产环境的变动或突发事件的发生,原有的计划和排程可能需要调整。

在这种情况下,工业工程师需要快速做出决策并进行合理的调整,以确保生产过程的稳定和高效。

其次,由于生产计划和排程涉及到多个部门和多个环节,存在信息流通和协调困难的问题。

工业工程师需要与供应链、生产、物流等部门进行紧密的合作,并建立有效的沟通渠道,以确保生产计划的顺利实施。

为了应对这些挑战,工业工程师可以运用一些先进的技术和方法。

比如,通过建立计算模型和使用仿真软件,可以模拟不同的生产计划和排程方案,评估其优劣,并选择最佳方案进行实施。

此外,工业工程师还可以运用运筹学和优化方法,通过数学模型和算法,对生产计划和排程进行优化,提高生产效率和产品质量。

一种流程型企业主生产计划优化方法研究

一种流程型企业主生产计划优化方法研究
a cn u t me s e n sa dp o u t n c p ct fp o e st p n e p iewa ul,a d H y n ig c s o r ’d ma d n r d ci a a i o r c s y ee tr rs sb i o y t n — b i u it g rt m o o vn h p i z to d lw a ic s e . Ths su y id c ts rd He rs i Al o ih f rs lig t eo tmia in mo e s ds u s d c i t d n iae t a ti infc n o a p y t em eh d t r c s y ep o u to n g m e tb t n t e r h ti ssg iia tt p l h t o o p o e s t p r d cin ma a e n o h i h o y
维普资讯
Id s i n ier ga dMa ae n No 4 2 0 n ut a E gnei n n gmet r1 n . 。0 6
工业 工程 与管理
20 0 6年第 4期
文章编号:0 752 (0 60 —0 6 5 10 —49 20 )40 1— 0
i h o e sTy n t e Pr c s peEntr ie e prs
CAIFe g Z n , ENG n -h n Fe g z a g
( c o l f n g me t n c n mi , e gI si t f c n lg , S h o o Ma a e n dE o o c B rn n t ueo h oo y a s i t Te B in l 0 8 , hn ) e ig 0 0 1 C ia j

企业生产计划与业务流程工业沙盘实验教学资源开放研究

企业生产计划与业务流程工业沙盘实验教学资源开放研究

3 通 过 实 验研 究 编 写 出 《 产 与 运作 管 理 工 业 沙盘 的实 验 . 生
产 与 运 作 管理 实 验 教 学之 前教 师 应 该 编 写 实验 大 纲 指导 书l 验 实
强理 解 生 产 运作 的一 些理 论 知 识 , 由于 没有 看 到 实 物 和亲 自体 验 大纲 、指导 书 及 实 验 报 告 。实 践 教 学 和理 论 教 学 一样 重 要 , 生 在 而 工 业沙 盘 就很 好的 解 决 了 这个 问题 。 业沙 盘 中工 业 生 产 完成后学生必须认真填写实验报告书 , 工 在实验报告中如实的反应
产是企业的命脉 , 企业应该在保证产品产 出的条件 下对企业拥有 完成 实 验 课程 后 , 师 可 以 再 结合 工 业 沙 盘 实 验过 程 中 遇到 的问 教
的 生 产 线进 行 合 理 配置 。 业 要对 新 生 产 线 的生 产 周 期 、安 装 周 题 系 统 的 回顾 些 理 论 知 识 。 企 期 以及 生产 品 类 能 变性 等 进 行 综合 分 析 。 生 产线 的投 资 需 要 占 新 用 大量 企 业 资金 , 对 企 业现 金 流 和 资 金链 的 冲 击 相 当大 , 这 另外 ,
实 验 教学 前 教 师 应 该教 授 生 产 与 运 作 管理 的 理 论 知识 , 发 现 学 并 于现 在 , 他们 将 来 的 发 展 也 至关 重 要 !并 且 实 验 完 成 后几 个 小 生 学 习理 论 知 识 的 难点 所 在 ,以 便 在 实验 教 学 过 程 中得 以 解决 。 对 组 之 间可 以进 行 比较 并 总结 出各 组 的优 缺 点 ,这 使 教 学 更 加 生 2 在 工 业 沙 盘实 验 过 程 中 学生 遇 到 的 问 题及 原 因。 验教 学 . 实 战 不殆 ;更要 保 持 良好 心 态 ,加 强 团队 合 作 。这 些 道理 不仅 适 用

工业工程对生产计划排程的优化策略剖析

工业工程对生产计划排程的优化策略剖析

工业工程对生产计划排程的优化策略剖析在现代工业生产中,生产计划排程是一个至关重要的环节。

通过合理的排程安排,可以提高生产效率,降低生产成本,提升产品质量。

因此,工业工程领域对于生产计划排程的优化策略进行了深入研究和剖析。

一、生产计划排程的意义生产计划排程是指根据生产需求和资源情况,合理安排生产活动的时间、顺序和数量。

它直接影响到生产效率和产品质量。

通过合理的排程安排,可以避免生产过程中的资源浪费和瓶颈,提高生产线的利用率,减少生产周期,缩短交货时间,提高客户满意度。

二、优化策略之生产能力平衡生产能力平衡是指在生产计划排程中,合理分配和利用各项资源,使得生产能力得到最大化的利用。

在实际生产中,往往会出现某些环节的生产能力过剩,而其他环节的生产能力不足的情况。

通过生产能力平衡的优化策略,可以解决生产线的瓶颈问题,提高整体生产效率。

三、优化策略之批量生产批量生产是指将相似的产品进行批量生产,从而降低生产成本,提高生产效率。

在生产计划排程中,通过合理的批量生产策略,可以减少生产线的切换时间,提高生产线的利用率。

同时,批量生产还可以降低库存成本,减少库存积压,提高资金周转率。

四、优化策略之生产线平衡生产线平衡是指在生产计划排程中,合理分配和安排生产线上的工作任务,使得各个工作站的工作负荷相对均衡。

通过生产线平衡的优化策略,可以避免生产线上出现工作站拥堵或者空闲的情况,提高生产效率。

同时,生产线平衡还可以减少工人的疲劳程度,提高工作质量。

五、优化策略之排程算法排程算法是指通过数学模型和计算方法,对生产计划进行优化和调度。

在工业工程领域,有多种排程算法被广泛应用,如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。

这些算法可以根据不同的生产需求和约束条件,找到最优的生产计划排程方案。

六、优化策略之信息技术支持信息技术在工业工程中的应用,为生产计划排程的优化提供了强有力的支持。

通过信息技术,可以实现生产数据的实时监控和分析,及时发现生产线上的问题并进行调整。

基于工业工程的家居制造业生产流程优化研究

基于工业工程的家居制造业生产流程优化研究

基于工业工程的家居制造业生产流程优化研究现代社会中,家居制造业生产流程的优化对于企业的竞争力和效益至关重要。

通过运用工业工程的理论和方法,家居制造业可以提高生产效率、减少浪费并降低成本,从而更好地满足消费者的需求。

本文将探讨基于工业工程的家居制造业生产流程优化的研究。

一、家居制造业生产流程的特点家居制造业作为一种以生产家居产品为主的制造业,其生产流程与其他制造业相比具有一定的特点。

首先,家居制造业的产品种类繁多,从床、沙发到家具配件等,涵盖了各种各样的家居用品。

其次,家居制造业的生产流程常常需要进行定制化,以适应不同消费者的需求。

此外,家居产品的生产过程涉及到多种材料和工艺,需要人工操作、设备支持和生产线协作。

二、工业工程在家居制造业生产流程优化中的应用工业工程作为提高生产效率、优化生产流程的一种科学方法,可以在家居制造业中发挥重要作用。

首先,工业工程的目标是提高生产效率和降低成本。

通过对家居制造业的生产流程进行分析和研究,可以找出其中的瓶颈和浪费,并提出相应的改进措施。

其次,工业工程可以通过精细化管理和标准化作业来提高生产效率和产品质量。

通过制定规范、培训员工并使用专业设备,可以减少差错和浪费,提高生产效率。

此外,工业工程还可以优化生产线布局,减少物料和人员的移动,从而节约时间和资源。

三、基于工业工程的家居制造业生产流程优化实践案例为了进一步说明工业工程在家居制造业生产流程优化中的应用,本文将介绍一个实践案例。

某家居制造公司生产沙发产品,其生产流程包括原材料采购、生产制造、装配和质检等环节。

在该公司进行工业工程优化前,生产过程中存在很多瓶颈和浪费,导致生产效率低下和成本高昂。

通过运用工业工程的理论和方法,该公司进行了一系列改进措施。

首先,他们对原材料采购进行了优化,改进供应链管理和采购计划,以减少库存和缩短采购周期。

其次,他们优化了生产制造过程,采用了标准化作业和设备自动化技术,提高了生产效率和产品质量。

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– Rainer E. Burkard等(2000)面向化工企业建立了一个通用的 MINLP模型,目标是最小化最大完工时间(makspan),确定投 产批量。该文章提出采用贪婪启发算法,并与其他启发式算法进 行比较。 – Alberto De Toni和Antonella Meneghetti(2000)建立MILP 模型,对纺织服装业的企业网络(供应链)的生产计划过程的决 策变量(如:计划期长度、原料可用性、关于颜色混合的生产定 单与客户定单之间的联系)如何影响系统的时间绩效进行研究。 采用启发式算法,通过有限负荷(finite loading)方法建立一个 纵向和一个横向逻辑过程。将二者与通过Cplex计算的混合整数 规划结果进行比较,发现纵向要好于横向。
– Barry L. Nelson, W. David Kelton和Gordon M. Clark (1991)面向办公家具制造企业的生产能力和存储能力问题进行 分析。采用SLAM II语言进行方针,对于目前问题的几个可供选 择解决方案进行对比,对每个方案的仿真结果进行讨论。 – A. Artiba和F. Riane(1998)提出了一个基于多模型(multimodel)的流程工业计划系统。多模型是指集成了专家系统技术、 离散事件仿真技术和优化算法对批量化学工业的生产计划和调度 系统进行研究。该系统已经在实际企业中成功通过测试。
1. 流程工业生产属于大批量连续生产,因而强调生产 过程的整体性,工艺流程相对稳定。生产柔性和灵 活性差。 2. 流程工业的生产过程包括了信息流、物质流、能量 流,而且伴随着复杂的物理化学反应,以及突变性和 不确定性等因素,是一个十分复杂的大系ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ。 3. 流程工业的BOM是一个公式、配方或成分表,每一 批产品的质量都有可能不同。对于辅料,可以利用 典型的基于BOM的管理方法。但主料的管理就有所 不同,通常需要交叉职能委员会或是运作经理分配 主料,确定配方。
7. 流程工业中,离散决策变量与连续决策变量共 存,系统内既包括连续过程变量,如生产过程;也 包括离散过程变量,如生产方案的切换、调度指 令的下达、随机事件的引入、生产装置的切换 等,所以连续过程的生产计划/调度系统是混杂系 统。这种混杂既包括同层混杂,也包括递阶层次 之间的混杂。 8. 流程工业常常处于十分恶劣的生产环境,因而生 产的安全性和环保要求被放在最重要的位置。 9. 流程工业的原材料和产品通常是易腐的(如食 品),因此,在生产计划和库存管理中,要考 虑到这个约束条件。
• 数学规划方法对所有参数值的确定和排序决策具有全局的 观点。因此,可以同时进行所有选择,可以得到面向凸问 题的最优结果。即使求解过程在达到最优结果前终止,也 能提供面向凸问题的最优解的范围。从而,可以对结果进 行评价。面向非凸问题,它也是一种确保结果全局最优的 研究方向。 • 但是数学规划方法仍存在一些缺点。尽管通用算法已经十 分强大,通常还是不能在一个合理时间内的到可行的结果, 因此必须采用特定的算法。另一个重要问题是关于模型的 任务。用户必须以并未考虑直观模型的抽象词语描述问题。 而且通用的数学模型几乎不可能在实际生产中应用。
– Kudva G.、Elkamel A.和Pekny J.F提出了一种面向 多批量、半连续性生产的启发式算法,其中考虑了有 限的中间存储能力。首先,根据优先级对定单排序。 通过使用启发式算法,如集合同样产品的定单来减少 转换成本,这样使得计划有所改进。 – 徐贤浩和马士华(2000)对基于顾客化大量生产模式 下的产品投产计划模型的算法进行了研究,提出了最 优算法,优化了产品循环期,实现了计划平准化,满 足了市场多样化需求,并在理论上推导和证明了混流 生产线上加工机器的空闲时间(dk(si, sj))的计算公 式。采用分枝定界法对模型求解,目标函数是最小化 循环期或出产节拍。
• 基于Petri网仿真调度在离散制造业中得到许多成 功的应用(Fan Y. S. et. al. 1997)。
– Bail.等(1991)提出了一类连续Petri网和一般离散 Petri网组合的混杂Petri网。 – Xu X.等(1996)把连续过程的生灭对应于Petri网某个 位置一个特定令牌的流入和流出,既保留Petri网在描 述DEDS的有效性,又能推算不同时刻的系统状态,提 出一类广义混杂Petri网。 – 陈浩勋等(1997)提出描述混杂系统中时延、连续状态 跳变等现象的混杂Petri网。 – Hanisch利用Petri网对聚合生产过程进行建模,从而 解决生产调度问题。
• 熊光楞(1999)从面向产品的仿真、面向制造工艺和装 备的仿真、面向生产管理的仿真、面向企业其它环节的仿 真等四个方面介绍计算机仿真在制造业中的具体应用。
2.3仿真方法在流程工业生产计 划中的研究
• 一般仿真方法是和数学模型、规则调度等相结合来解决问 题,单纯采用仿真方法解决生产计划问题的文章不多。与 数学规划采用全局的、简化的观点相比,仿真提供了一个 局部的所有任务、排序和时间决策结果的观察,并能够以 较低的计算成本对一个特定的计划问题进行详细的、快速 的分析。仿真一般是对可供选择的方案进行对比分析,可 以用来评估用户所提出的候选计划
4. 流程工业的生产准备时间长,设备轻易不能停工, 设备、操作之间的耦合度极高,往往某个参数的调 整就会影响到其他参数及以后各个工序的产品质量, 因此流程工业控制的精确程度一般要高于离散制造 业。 5. 流程工业生产计划和控制要求面向整体优化。各个 设备的优化不等于全厂处于最优,因而在求取全局最 优的过程中有时会得到相互冲突的结论。 6. 流程工业更关注设备的有效利用。流程工业生产计 划对设备能力极其重视。其生产装置间的连接有管 道约束,物流连续,或者只有复杂而有限的中间存贮 策略(如存储池的能力、温度、存储时间等要求)。
• 流程工业(process industries)是指通 过混合、分离、成型或化学反应使材料增 值的企业。生产过程可以是连续的、成批 的,通常需要严格的刚性过程控制和大量 的资本投入。 • 批量型生产是将材料积累起来,每次同时 加工一批材料 的一种制造技术; • 连续型生产是产品流是连续、不间断、不 可分的。
2.2约束理论在流程工业生产计 划中的研究
• 能够成功的用来解决制造业生产计划问题的约束传播代表 是ILOG Optimization Suite。但是在流程工业中约束规 划的应用较少。当必须在计划中考虑大量约束时,约束规 划非常适用。但是,这种方法仍然没有在流程工业计划问 题中广泛使用。 • Terpstra V.提出了一种适合于流程工业需求的方法。这 种方法采用约束定向搜索(constraint directed search CDS)解决问题的组合部分,并且确定剩余的(N)LP问 题是否解决。组合部分的解中包括了,通过对变量赋值和 规定变量值和顺序的启发规则进行的用户干预。 • Bertrand等(1990)和Schuster、Allen(1995)对 供应链优化和生产瓶颈问题采用约束理论进行了探讨。
– Alberto De Toni和Antonella Meneghetti(2000)采用意大 利某纺织企业的数据,以此为基础建立仿真。仅有生产计划期缩 短被认为导致了外部的时间绩效的明显改善。确认了网络中外部 时间绩效和内部时间绩效的关系。分析了与不同长度生产计划期 相联系的资金流。采用Simple ++软件包建立仿真模型。 – A. Claudio Garavelli(2001)对有限柔性批量生产系统的绩效进 行分析。文章针对完全柔性、有限柔性和完全刚性三种系统建立 仿真模型,分别在需求变动、准备时间和加工时间等因素变动情 况下,对提前期、在产品等指标进行分析,指出每种系统的优缺 点。仿真结果表明,有限柔性系统能够达到令人满意的绩效,在 某种情况下甚至超过完全柔性系统;完全刚性系统的仿真结果无 法达到令人满意的绩效。
BOM的不同类型
二、流程工业中生产计划方法的研究
• 数学规划模型和算法在流程工业生产计划 中的研究 • 约束理论在流程工业生产计划中的研究 • 仿真方法在流程工业生产计划中的研究 • 人工智能在流程工业生产计划中的研究
2.1数学规划模型和算法
• 广泛使用混合整数线性规划(MILP)或混合整数非线性 规划(MINLP)。只有极少例子中,采用具有实际意义变 量的纯线性规划或纯整数规划解决问题。
• 大部分计划问题属于NP完全问题,数学规划中对实际问 题求解的计算量太大,如分枝定界法(BAB)。为了提高 效率采用各种改进形式的BAB算法(Patterson J. H. 1984),或者简化计算技术(Shah N. et. al. 1993)。
– Kocis G. R.等(1988)提出一种基于外部逼近的两步法。 – Floudas C. A等 (1989)提出一种广义Bender分解法。但这两种 方法只适用于具有某种特殊结构的非凸MINLP问题。 – Pinto J等(1994)提出了一种面向连续生产,基于外逼近法和 Bender分解法的解决方法。 – Diaz M. S等(1996)运用两步法法求解实际优化调度问题。 – 王朝晖等(1997)采用Lagrangian松弛法在一定程度上减少了 求解时间。另一方面,为求解MINLP问题的全局最优解。
– Rich S.等(1986)、Kondili E.等(1988)、Ku H. M.(1988)和 Wellons M. C等(1991)采用统一时间长度划分时间段,建立混 合整数线性规划(MILP)优化模型。Mockus l.等(1997) 采用 非统一时间长度方式划分时间段,建立MILP优化模型。 – Zubair M Mohamed(1999)研究了汇率变动条件下的跨国公 司的集成生产-销售模型。他们研究的两个方面是生产计划和产品 销售。该模型是个数学规划问题,求解跨国公司总成本最低条件 下的生产任务的分配问题以及产品的分配问题。
10.由于生产批量大、生产过程一般较为稳定,流程工业的 生产计划(planning)和作业计划(scheduling)通常 是紧密联系,一般很难区分。在长期或中期生产计划中 通常同时要考虑到详细的工艺问题,如投产批量(lot sizing)和作业安排(job assignment)同时在生产设 计中出现。而在小批量多品种生产的离散制造业中,排 产问题通常是在作业计划层考虑。 • 总体说来流程工业以稳定、均衡、高负荷、安全、低能 耗和少污染为目标,调节手段主要是保证工艺过程参数 保持在最优状态。离散制造业往往以缩短交货期、提高 设备利用率为主要目标,调节手段主要是优化排序和优 化分配负荷等。
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