[发明专利]一种单件离散型生产作业排程优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种单件离散型生产作业排程优化，尤其是涉及一种单件离散型生产作业排程优化方法。

背景技术

单件离散型企业生产作业排程特征是多项目多零件不同工艺排程、动态随机性排程和多目标多约束优化排程等，与其他类型企业相比，该作业排程优化问题一直是世界公认的最困难的NP-Hard问题。本项目针对单件离散型生产作业排程问题，以精益生产为目标即质量、成本和交货期三目标协同优化，采用改进型田口质量损失函数，建立了质量、成本和交货期之间的非线性关系模型，将质量、工期和成本多目标转换为总成本单目标，综合考虑工艺时序、时间、设备能力、插单撤单不确定性因素等约束条件，构建了单件离散型生产排程的多目标协同优化模型。为了有效求解模型，集成仿真试验和遗传算法等，设计了模型混合算法，经实际应用，与传统方法相比，具有动态随机性、全局收敛性和智能性等特征。该研究成果一方面有效解决了质量、成本和交货期三目标不能简单加权的问题，另一方面为单件离散型生产作业排程优化探索了有效方法，为单件离散型生产作业排程的信息化和智能化奠定了理论基础。

在中国专利一种基于生产过程解耦点定位的生产排程方法（申请号：2012101063282，申请公布号：CN103176407A）中公开了一种基于生产过程解耦点定位的生产排程方法，在生产流程分析的基础上建立了生产过程解耦点的多目标定位模型。然后根据生产过程解耦点的两种定位位置，分别建立了MTO和ATO两种生产方式下的排程模型，并求解上述两类生产排程问题。采用该方法进行排程，既能满足客户订单的个性化需求，使排程受制造系统的动态随机性减小，也能使排程目标和生产过程整体得到简化，以短时间低成本满足客户需求，对于情况复杂且数量较多的订单，求解排程方案时求解结果准确有效、应用范围广、可拓展性强、运算速度快、优化性能好。但该发明仅以成本和时间为目标，以满足客户要求的个性化程度作为约束，建立生产过程解耦点定位的多目标模型，起到简化排程难度，缩短生产时间的目的，未实现质量、交货期、成本三者之间的协同优化，最终实现质量最优、成本最低、效率最高的目的。

在中国专利小型轧钢厂的生产排程方法及其系统（申请公布号：CN102682353A，申请号：2011100623422）中提出了一种用于小型轧钢厂的生产排程方法。本发明从整体上解决了轧钢厂生产过程中库存钢坯分配、安排和切割最优化等问题的计划。但该方法是否适用于单件离散型制造业尚未可知，也未实现质量、交货期、成本三者之间的协同优化，最终实现质量最优、成本最低、效率最高的目的。

在中国专利物料生产排程仿真装置（申请公布号：CN104252667A，申请号：2014105060437）中公开了一种物料生产排程仿真装置，包括排程算法服务器、与排程算法服务器相连的数据库和终端设备，排程算法服务器由webservice接口模块、数据初始化模块、瓶颈工序设定模块、物料排序模块、排程计划时间算法模构成，排程算法服务器与数据库之间通过无线局域网相连，排程算法服务器与终端设备之间通过无线局域网相连。该专利主要提出了一种能实时通讯、方便快捷的物料生产排程仿真装置，未实现质量、交货期、成本三者之间的协同优化，最终实现质量最优、成本最低、效率最高的目的。

在中国专利一种应用在生产排程系统的基于订单结构的遗传操作算子（申请公布号：CN101256648，申请号：2008100357742）中公开了一种应用在生产排程系统的基于订单结构的遗传操作算子，对可行解池和不可行解池内的解选择性进行选择、交叉、变异操作，得到各种遗传解，为之后的排程优化，提供一个基础。此种遗传操作算子通过交叉变异方式处理多层次BOM结构的复杂工艺的订单排程问题，在遗传操作过程中，维持产品BOM结构，使遗传算法的设计简单，优化不受限制性条件的约束。而选择算子使群体进行了优胜劣汰的进化，使整体品质得以提高，并对劣解的适当选择，防止群体成熟前收敛，或者遗传算法搜索引向局部极值点，在很大程度上提升了遗传算法收敛性的效果和速度。该专利主要提出了基于订单结构的遗传操作算子，在很大程度上提升了遗传算法收敛性的效果和速度，但未提及质量、交货期、成本三者之间的协同优化，最终实现质量最优、成本最低、效率最高的目的。