【摘要】：隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,原先的大批量流水型生產(chǎn)模式越來越難以適應(yīng)現(xiàn)今復(fù)雜多變的市場(chǎng)需求,而多品種小批量生產(chǎn)模式以其靈活機(jī)動(dòng)的特性,高度契合企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求變化作出快速反應(yīng)的要求,因此逐漸成為離散制造業(yè)中的主流生產(chǎn)模式。該生產(chǎn)模式下的產(chǎn)品種類繁多,工藝過程復(fù)雜,且要求能夠?qū)ιa(chǎn)過程中的各種動(dòng)態(tài)擾動(dòng)及時(shí)作出響應(yīng),因此調(diào)度過程也非常復(fù)雜,需要采用動(dòng)態(tài)調(diào)度方法才能滿足要求�；旌霞弦�(guī)劃(Mixed Set Programming, MSP)是一種解決工業(yè)上復(fù)雜的大規(guī)模組合優(yōu)化問題的可行方法,它在航空和鐵路運(yùn)輸領(lǐng)域已有了較多的應(yīng)用,并且較好得求解了一些生產(chǎn)調(diào)度問題。本論文采用混合集合規(guī)劃的方法來解決多品種小批量生產(chǎn)模式下的動(dòng)態(tài)調(diào)度問題,是該理論在生產(chǎn)調(diào)度研究和應(yīng)用領(lǐng)域的進(jìn)一步探索與拓展。本論文的主要研究成果如下：(1)首先建立了基于混合集合規(guī)劃方法的多品種小批量靜態(tài)調(diào)度問題求解模型。在暫不考慮動(dòng)態(tài)擾動(dòng)的情況下,對(duì)多品種小批量生產(chǎn)模式下的調(diào)度問題進(jìn)行系統(tǒng)的分析與總結(jié),建立了該生產(chǎn)模式下的約束條件與優(yōu)化目標(biāo)；然后運(yùn)用混合集合規(guī)劃算法的支持語(yǔ)言系統(tǒng)——自然約束語(yǔ)言(Natural Constraint Language,NCL)對(duì)約束條件和選取的優(yōu)化目標(biāo)逐條進(jìn)行數(shù)理邏輯的建模；最后根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)設(shè)計(jì)了相應(yīng)的高效求解算法。該模型以最小化作業(yè)延遲時(shí)間總量和最小化資源空閑時(shí)間總量分別作為主、次優(yōu)化目標(biāo),充分考慮了優(yōu)先級(jí)和裝配等級(jí)約束,并在求解算法中兼顧了瓶頸資源優(yōu)化利用和資源利用均衡性問題,從而使模型更加優(yōu)化,求解結(jié)果也更加合理。(2)然后實(shí)現(xiàn)了多品種小批量生產(chǎn)模式下的動(dòng)態(tài)調(diào)度�；谥芷谂c事件驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度模式,結(jié)合多品種小批量生產(chǎn)車間每周進(jìn)行計(jì)劃的特點(diǎn),并考慮動(dòng)態(tài)擾動(dòng)因素,設(shè)計(jì)了周計(jì)劃與事件驅(qū)動(dòng)重調(diào)度相結(jié)合的動(dòng)態(tài)調(diào)度方法。該方法在建立的靜態(tài)調(diào)度求解模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),通過引入動(dòng)態(tài)任務(wù)集和增加動(dòng)態(tài)約束條件,從而實(shí)現(xiàn)每周的周計(jì)劃調(diào)度,并且可以應(yīng)對(duì)插單、設(shè)備故障、交貨期改變?nèi)N突發(fā)事件情況下的重調(diào)度。同時(shí)設(shè)計(jì)了一種滾動(dòng)調(diào)度方法,用來應(yīng)對(duì)周計(jì)劃中調(diào)度任務(wù)較多時(shí)運(yùn)算時(shí)間過長(zhǎng)的問題,該方法可以在相同的任務(wù)量條件下大大縮短運(yùn)算時(shí)間。(3)最后通過車間生產(chǎn)實(shí)例對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)度方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,該方法無(wú)論是在制定每周周計(jì)劃方面,還是在應(yīng)對(duì)突發(fā)事件進(jìn)行重調(diào)度方面,都能夠取得高效可行的結(jié)果,從而為相關(guān)計(jì)劃調(diào)度人員提供科學(xué)和定量的決策依據(jù)。
[Abstract]:With the development of market economy, it is more and more difficult to adapt to the complex and changeable market demand. It is highly suited to the requirement of rapid response to the change of market demand, so it has gradually become the mainstream production mode in discrete manufacturing industry. There are many kinds of products in this production mode, and the process is complex, and it is required to respond to all kinds of dynamic disturbance in time, so the scheduling process is also very complex, so it is necessary to adopt dynamic scheduling method to meet the requirements. Hybrid set programming (Mixed Set Programming, MSP) is a feasible method for solving complex large-scale combinatorial optimization problems in industry. It has been widely used in aviation and railway transportation and has solved some production scheduling problems. In this paper, the hybrid set programming method is used to solve the dynamic scheduling problem in the multi-variety and small-batch production mode, which is a further exploration and extension of the theory in the field of production scheduling research and application. The main results of this thesis are as follows: (1) A multi-variety and small-batch static scheduling model based on hybrid set programming is established. Under the condition of not considering the dynamic disturbance for the time being, the scheduling problem under the multi-variety and small-batch production mode is analyzed and summarized systematically, and the constraint conditions and optimization objectives under the production mode are established. Then, the natural constraint language (Natural Constraint Language,NCL), a support language system of hybrid set programming algorithm, is used to model the mathematical logic of the constraint conditions and the selected optimization targets one by one. Finally, an efficient algorithm is designed according to the optimization objectives. In this model, the primary and secondary optimization objectives are to minimize the total delay time of the job and the total idle time of the resource, respectively, taking into account the constraints of priority and assembly level. In order to make the model more optimized, the solution results are more reasonable. (2) then the dynamic scheduling of multi-variety and small-batch production mode is realized. Based on the cycle and event-driven dynamic scheduling mode, combined with the characteristics of weekly scheduling in multi-variety and small-batch production shop, and considering the dynamic disturbance factors, a dynamic scheduling method combining weekly scheduling with event-driven rescheduling is designed. The method is improved on the basis of the static scheduling solution model. By introducing the dynamic task set and adding dynamic constraint conditions, the weekly scheduling can be realized. The delivery date changes the rescheduling of three unexpected events. At the same time, a rolling scheduling method is designed to deal with the problem that the scheduling tasks in the weekly plan are too long when the operation time is too long. This method can greatly shorten the operation time under the same task quantity. (3) finally, the dynamic scheduling method is verified by an example of workshop production. The results show that the method can achieve high efficiency and feasible results in making weekly planning and rescheduling for emergencies, thus providing scientific and quantitative decision basis for relevant scheduling personnel.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)工程物理研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TB497

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本文編號(hào)：2381699