本文關(guān)鍵詞：維修時點預測的動態(tài)車間調(diào)度問題

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【摘要】：針對制造業(yè)中生產(chǎn)計劃的不確定問題,提出一種維修時點預測與自適應(yīng)的遺傳模擬退火算法相結(jié)合的優(yōu)化調(diào)度方法。該方法首先利用差分自回歸移動平均模型預測設(shè)備未來的故障率,然后借助電氣設(shè)備的威布爾(Weibull)分布模型逆向求出設(shè)備未來故障發(fā)生時刻,最后將此作為約束條件,利用自適應(yīng)的遺傳模擬退火算法解決傳統(tǒng)的生產(chǎn)調(diào)度問題。結(jié)合工廠實際情況,主要分析了設(shè)備有無維修的隨機調(diào)度問題,以最小化最大完工時間為目標,獲取每一個任務(wù)的調(diào)度計劃以及每一臺設(shè)備的維修時點,確定出最佳調(diào)度方案。實驗表明自適應(yīng)的遺傳模擬退火算法的性能較好。在河北某工廠的生產(chǎn)車間中,設(shè)備在運行調(diào)度方法后三個月的平均故障率比運行前相對降低了3.46%。
【作者單位】： 中國科學院成都計算機應(yīng)用研究所;廣西混雜計算與集成電路設(shè)計分析重點實驗室(廣西民族大學);
【關(guān)鍵詞】： 自回歸移動平均模型 設(shè)備故障率 遺傳算法 模擬退火算法 生產(chǎn)調(diào)度
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11371003,11461006) 廣西自然科學基金資助項目(2012GXNSFGA060003) 廣西教育廳科研資助項目(201012MS274)~~
【分類號】：TP18;TB497
【正文快照】： 0引言隨著工業(yè)4.0時代的到來,互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)的融合將完全顛覆現(xiàn)有模式,包括供應(yīng)鏈體系、生產(chǎn)體系以及售后體系。這就意味著在生產(chǎn)環(huán)節(jié)將實現(xiàn)更大的柔性和可變性、模塊化與自主性以及自主產(chǎn)品與自主生產(chǎn)系統(tǒng)等。因此要實現(xiàn)工廠的智能生產(chǎn)、提高智能工廠的運行效率,智能調(diào)度系統(tǒng)

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 王吉鳴;;降低設(shè)備故障率的可行性探討及措施[J];醫(yī)療裝備;2009年08期

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本文編號：802434