【摘要】：生產(chǎn)調(diào)度是制造企業(yè)生產(chǎn)管理系統(tǒng)的核心,同時也是影響生產(chǎn)效率的關(guān)鍵因素,因此解決好生產(chǎn)調(diào)度問題對于縮短生產(chǎn)工期、提高企業(yè)競爭力和客戶滿意度、控制拖期成本等方面具有重要意義。然而,由于生產(chǎn)過程中的不確定因素導(dǎo)致生產(chǎn)調(diào)度成為一個十分具有挑戰(zhàn)性的工作,如生產(chǎn)新技術(shù)的引入導(dǎo)致更短的生產(chǎn)周期和更快的工藝變化、產(chǎn)品組合的更新、不可預(yù)測的設(shè)備故障、客戶交貨期的變化以及瓶頸設(shè)備的漂移等等,這些動態(tài)因素以及它們之間相互作用給制造企業(yè)的生產(chǎn)過程帶來了大量復(fù)雜的動態(tài)不確定性,使得制造企業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)性能經(jīng)常出現(xiàn)波動,生產(chǎn)調(diào)度對生產(chǎn)過程的有效調(diào)控變得十分困難。論文受國家自然科學(xué)基金面上項目“基于變動性的半導(dǎo)體制造系統(tǒng)性能預(yù)測與優(yōu)化方法研究”(批準(zhǔn)號:71671026)資助,充分利用工廠物理學(xué)變動性理論對工序加工時間變動性的度量為工序加工時間的縮減提供了參考手段,而以客戶重要度和訂單優(yōu)先級等為目標(biāo)計算工序優(yōu)先級并基于工序優(yōu)先級生成初始生產(chǎn)計劃實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)效益最大化的目標(biāo),然后通過啟發(fā)式算法求解生產(chǎn)計劃的關(guān)鍵鏈,同時結(jié)合變動性理論與資源利用度的度量對關(guān)鍵鏈的緩沖區(qū)設(shè)置方法的改進(jìn)更符合實(shí)際生產(chǎn)的復(fù)雜環(huán)境,最終通過軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了基于關(guān)鍵鏈的多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度,在保證企業(yè)穩(wěn)定生產(chǎn)的同時實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)效益最大化。首先通過工廠物理學(xué)變動性理論對工序進(jìn)行變動性緩沖并提出改進(jìn)方法以縮短工序加工時間。其次,通過設(shè)計針對混流生產(chǎn)特點(diǎn)的優(yōu)先級規(guī)則,實(shí)現(xiàn)綜合考慮客戶重要度、訂單以及工序優(yōu)先級的生產(chǎn)效益最大化的目標(biāo),并通過優(yōu)先級規(guī)則對生產(chǎn)工序進(jìn)行排序生成初始生產(chǎn)計劃,并通過關(guān)鍵鏈識別方法,在資源約束和優(yōu)先級約束條件下對初始生產(chǎn)計劃進(jìn)行調(diào)整并找出其中的關(guān)鍵鏈。然后,通過工廠物理學(xué)變動性理論對生產(chǎn)過程中工序加工時間變動性及其相互影響進(jìn)行定性和定量的度量,并結(jié)合變動性度量結(jié)果與工序資源利用度情況,對調(diào)整后的生產(chǎn)調(diào)度計劃進(jìn)行緩沖區(qū)設(shè)置,最終構(gòu)建基于關(guān)鍵鏈技術(shù)的多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度模型。在以上研究基礎(chǔ)上,通過混合遺傳操作的微粒群算法對模型進(jìn)行仿真驗證,最后以某空調(diào)換熱器生產(chǎn)企業(yè)混流生產(chǎn)線為實(shí)例,設(shè)計原型系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際驗證,證明該模型能夠?qū)炝魃a(chǎn)線進(jìn)行有效調(diào)度,提升企業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。
[Abstract]:Production scheduling is the core of the production management system in the manufacturing enterprise, and it is also the key factor affecting the production efficiency. Therefore, it is of great significance to solve the problem of production scheduling to shorten the production time, improve the competitiveness of the enterprise and customer satisfaction, and control the cost of the tardiness. Production scheduling has become a very challenging task, such as the introduction of new production technologies that lead to shorter production cycles and faster process changes, product combination updates, unpredictable equipment failures, changes in customer delivery, and drifting of bottlenecks and so on. These dynamic factors and their interaction to manufacturing The production process of the enterprise brings a lot of complex dynamic uncertainty, which makes the production system performance fluctuates frequently. The production scheduling is very difficult to control the production process effectively. The paper is subject to the National Natural Science Foundation Project "the variable based performance prediction and optimization method of the semiconductor manufacturing system." Research on "research" (approval number: 71671026) support, making full use of the variable theory of plant physics to provide a reference for the reduction of process processing time, and the priority of customer importance and order priority and the initial production plan based on process priority. The goal of maximizing the production efficiency is to solve the key chain of production plan by heuristic algorithm. At the same time, the improvement of the buffer setting method of key chain is more in line with the complex environment of the actual production with the change theory and the measurement of resource utilization. Finally, the multi-objective production scheduling based on the key chain is realized through the software system. In order to ensure the stable production of the enterprise, the production efficiency is maximized. Firstly, the process is buffered by the variable theory of factory physics and the improvement method is proposed to shorten the processing time. Secondly, by designing the priority rules for the mixed flow production characteristics, the customer importance, order and work are taken into consideration. The goal of order priority is to maximize the production efficiency, and order the production process by priority rules to generate the initial production plan, and through the key chain identification method, the initial production plan is adjusted under the resource constraints and priority constraints, and the key chain is found out. Then, through the theory of factory physics variability The qualitative and quantitative measurement of the change of process time and its mutual influence in the process of production, and combining the variable measurement results and the utilization of the process resources, set up the buffer setting for the adjusted production scheduling plan, and finally build a multi-objective production scheduling model based on the key chain technology. Through the hybrid genetic manipulation of particle swarm optimization, the model is simulated and verified. Finally, the mixed flow production line of an air conditioner heat exchanger is used as an example. The prototype system is designed to prove that the model can effectively dispatch the mixed flow production line and improve the production efficiency and economic efficiency of the enterprise.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TB497

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2148818