面向精益生產(chǎn)的傳送帶式流水線生產(chǎn)高度關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、生產(chǎn)調(diào)度是生產(chǎn)管理中的一個核心問題,其實質(zhì)是合理地利用有限的資源來完成生產(chǎn)任務(wù)分配,以達(dá)到一個或多個性能指標(biāo)的組合優(yōu)化問題。研究生產(chǎn)調(diào)度問題對實施調(diào)度的具體生產(chǎn)對象具有很強(qiáng)的依賴性,必須針對性地考慮生產(chǎn)背景。同時,調(diào)度過程的指導(dǎo)思想以及調(diào)度相關(guān)信息的獲取都是調(diào)度得以實現(xiàn)的基本前提。
　　 流水線調(diào)度(Flow shop)是受到廣泛關(guān)注的研究問題,基于傳送帶的流水線生產(chǎn)是制造行業(yè)的一種典型生產(chǎn)模式。與傳統(tǒng)的流水線作業(yè)方式不同,傳送

2、帶式流水線的線上工件加工速度始終統(tǒng)一,加工時間不僅與工件自身有關(guān),還受到線上其他工件加工時間的影響。由于其特殊的物理結(jié)構(gòu)以及生產(chǎn)過程中的大量約束,加之現(xiàn)代生產(chǎn)條件下眾多的不確定因素,導(dǎo)致其較一般的流水線調(diào)度問題更為復(fù)雜。目前,針對此類流水線的研究特別是關(guān)于生產(chǎn)調(diào)度的研究相對較少,阻礙了生產(chǎn)系統(tǒng)性能的改善和效率的提高。另一方面,精益生產(chǎn)是一種面向多品種、小批量生產(chǎn)的現(xiàn)代生產(chǎn)管理思想,以其為指導(dǎo)研究生產(chǎn)調(diào)度問題,在調(diào)度的目標(biāo)、信息需求以及約

3、束條件等方面都將產(chǎn)生巨大變化。
　　 本文以傳送帶式流水線為研究對象,引入精益生產(chǎn)管理思想研究生產(chǎn)調(diào)度問題。首先研究理想生產(chǎn)信息環(huán)境下的傳送帶式流水線的調(diào)度問題,然后重點從實際調(diào)度過程中生產(chǎn)信息獲取的不確定性,以及生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的不確定因素這兩個方面來研究生產(chǎn)調(diào)度問題。針對生產(chǎn)信息獲取的不確定性問題,根據(jù)實際調(diào)度過程中對生產(chǎn)信息的需求,研究了RFID與條碼相結(jié)合的自動標(biāo)識技術(shù),為實施精益生產(chǎn)和傳送帶式流水線生產(chǎn)調(diào)度提供生產(chǎn)信息保

4、障；在該標(biāo)識技術(shù)基礎(chǔ)之上,討論了其信息采集的不穩(wěn)定性對生產(chǎn)調(diào)度的影響,進(jìn)而研究了生產(chǎn)信息非理想情況下的傳送帶式流水線調(diào)度模型。針對生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的不確定性因素,考慮到生產(chǎn)過程中由于設(shè)備故障或訂單變動等因素帶來的影響,分別從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對傳送帶式流水線上的重調(diào)度問題進(jìn)行了研究。最后,針對現(xiàn)有算法在求解此類調(diào)度問題時編碼和迭代方式方面存在的缺陷,研究了基于極坐標(biāo)概率編碼的改進(jìn)人工魚群算法。
　　 論文主要內(nèi)容包括:
　　

5、 ①分析了面向精益生產(chǎn)的傳送帶式流水線生產(chǎn)調(diào)度的特點,提出理想條件下的傳送帶式流水線生產(chǎn)調(diào)度模型。
　　 研究傳送帶式流水線的物理結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)模式,分析精益生產(chǎn)中準(zhǔn)時制和“零等待”等思想對調(diào)度模型的影響,指出現(xiàn)有調(diào)度模型不能準(zhǔn)確描述此類流水線的實際情況。提出了面向精益生產(chǎn)方式的傳送帶式流水線調(diào)度模型,考慮流水線中線上工件加工速度統(tǒng)一、不同工件之間存在調(diào)整間隔和一條流水線上同類工件連續(xù)加工等特點,引入并行調(diào)度問題,建立了并行傳送帶

6、式流水線調(diào)度模型。
　　 ②針對實際生產(chǎn)調(diào)度對生產(chǎn)信息的需求,以傳送帶式流水線為研究對象,提出結(jié)合RFID與條碼技術(shù)的對象標(biāo)識與信息采集技術(shù)。
　　 分析生產(chǎn)信息對實施面向精益生產(chǎn)的傳送帶式流水線生產(chǎn)調(diào)度的重要性,提出一種基于RFID與條碼相結(jié)合的對象標(biāo)識與信息采集框架,按照種類和信息支持程度的需求,將生產(chǎn)過程中的零部件和工件按照不同的標(biāo)識粒度進(jìn)行管理；從物理層和數(shù)據(jù)層兩個方面進(jìn)行研究,建立一種RFID與條碼結(jié)合的對象標(biāo)

7、識和信息采集技術(shù),為保證生產(chǎn)信息的可靠性和準(zhǔn)確性提供支持。
　　 ③在標(biāo)識技術(shù)應(yīng)用的背景下,研究考慮生產(chǎn)信息不穩(wěn)定情況下的生產(chǎn)調(diào)度問題,提出一種信息非理想情況下,面向精益生產(chǎn)的傳送帶式流水線調(diào)度模型,并根據(jù)并行調(diào)度思想,建立并行調(diào)度模型。
　　 針對RFID與條碼相結(jié)合的對象標(biāo)識與信息采集技術(shù)在傳送帶式流水線上應(yīng)用過程中,出現(xiàn)的信息采集時間偏移和漏讀的情況,結(jié)合傳送帶運(yùn)行速度的限制,提出一種考慮信息非理想情況下的單流水線

8、生產(chǎn)調(diào)度模型,以及并行流水線調(diào)度模型。
　　 ④在求解傳送帶式流水線調(diào)度問題時,針對傳統(tǒng)算法在求解過程中存在的缺陷,提出一種基于極坐標(biāo)編碼的改進(jìn)人工魚群算法。
　　 針對傳統(tǒng)算法在求解傳送帶式流水線生產(chǎn)調(diào)度問題時,編碼和迭代方式方面存在的缺陷,研究一種基于極坐標(biāo)編碼的改進(jìn)人工魚群算法。借鑒概率編碼思想,提出一種基于極坐標(biāo)的概率編碼方式；在此基礎(chǔ)上,對人工魚群算法的覓食、聚群和追尾行為進(jìn)行改進(jìn),并根據(jù)生產(chǎn)調(diào)度求解過程中的特

9、點提出一種格雷碼譯碼方式；最后分析了該算法在求解調(diào)度問題中的優(yōu)勢,并通過實驗驗證算法的有效性和穩(wěn)定性。
　　 ⑤使用基于極坐標(biāo)的改進(jìn)人工魚群算法對調(diào)度模型進(jìn)行求解。
　　 詳細(xì)分析求解過程中所用到的編碼方式、迭代方式、人工魚個體距離、最優(yōu)保留機(jī)制和約束違反度策略等關(guān)鍵技術(shù)；對不同參數(shù)的算法求解效果進(jìn)行比較,選取最優(yōu)參數(shù)的改進(jìn)算法與人工魚群算法進(jìn)行對比實驗,對生產(chǎn)調(diào)度方案進(jìn)行優(yōu)化。實驗驗證表明:使用理想情況下的調(diào)度模型描述

10、生產(chǎn)過程會產(chǎn)生明顯偏差,信息非理想情況下建立的模型則更能準(zhǔn)確地描述傳送帶式流水線上實施面向精益生產(chǎn)的生產(chǎn)調(diào)度。
　　 ⑥根據(jù)調(diào)度方案執(zhí)行過程中出現(xiàn)的設(shè)備故障或訂單變動等帶來的不確定性因素,研究了傳送帶式流水線上實施重調(diào)度的方法。
　　 分別從靜態(tài)和動態(tài)兩個方面分析傳送帶式流水線上的重調(diào)度問題,針對并行流水線中的設(shè)備故障和訂單變化的問題進(jìn)行研究,提出了進(jìn)行重調(diào)度的方法；通過比較實驗驗證了提出的方法在此類流水線上進(jìn)行重調(diào)度的