【摘要】：為研究多品種批量制造環(huán)境下由于供應(yīng)商交貨數(shù)量不確定造成物料不齊套進(jìn)而導(dǎo)致生產(chǎn)計劃不可行的問題,以多個供應(yīng)商和單個制造商組成的二級供應(yīng)鏈為背景,提出面向生產(chǎn)過程的供應(yīng)商選擇與訂貨量分配模型。以包含訂貨、采購、庫存以及拖期懲罰成本的期望總成本最小化為目標(biāo),在傳統(tǒng)供應(yīng)商能力限制、訂貨數(shù)量區(qū)間要求以及產(chǎn)品生產(chǎn)調(diào)度約束的基礎(chǔ)上,考慮允許供應(yīng)商延期交貨且拖期時間依賴供應(yīng)商可靠度的情形,建立了相應(yīng)的混合整數(shù)隨機(jī)規(guī)劃模型。針對所研究問題的復(fù)雜性及模型特點,采用基于局部搜索和變異機(jī)制的改進(jìn)離散粒子群優(yōu)化算法對模型進(jìn)行求解,結(jié)合具體交貨情景下的工程實例對模型可行性進(jìn)行了驗證,通過與其他方法進(jìn)行比較,表明所提算法的有效性。
【圖文】：

去毛刺、裝軸承等十幾道工序流水裝配完成。據(jù)零部件屬性可將其劃分為標(biāo)準(zhǔn)件、基本件和外購件。其中，標(biāo)準(zhǔn)件像螺栓、軸套等都是標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計，市場容量充足，產(chǎn)品差異化程度比較小，，供應(yīng)商風(fēng)險也很小，很少會出現(xiàn)缺貨的情況；基本件像杠桿、法蘭盤等都是企業(yè)購進(jìn)毛坯委外或自行加工，這類零部件對質(zhì)量要求較高，產(chǎn)品差異化程度較大，有一定的供應(yīng)風(fēng)險，是影響生產(chǎn)有序進(jìn)行的主要瓶頸物料；外購件，諸如軸承、鋼球等根據(jù)設(shè)計要求直接采購成品，這類零部件也存在一定質(zhì)量差異和供應(yīng)風(fēng)險。所研究的訂貨量分配問題可簡化如圖１所示。某企業(yè)在計劃期（一周）內(nèi)要完成若干訂單，涉及若干類型產(chǎn)品，這些產(chǎn)品由一定數(shù)量的通用件、專用件裝配而成，每種零部件存在幾個合格候選供應(yīng)商，這些供應(yīng)商在能力、價格和可靠度方面存在差異。為最大限度降低原材料及在制品庫存，企業(yè)實行按需訂貨的方式�？紤]供應(yīng)商不可靠，某些零部件無法在規(guī)定時間保質(zhì)保量交付，造成生產(chǎn)物料的不配套，進(jìn)而導(dǎo)致在制品的積壓和產(chǎn)品上線計劃不可行。決策者需要綜合考慮企業(yè)的訂貨和生產(chǎn)決策，面向車間生產(chǎn)科學(xué)地制定供應(yīng)商選擇與訂貨量分配決策，并根據(jù)物料的預(yù)期齊套狀態(tài)及時進(jìn)行調(diào)整產(chǎn)品上線計劃。具體而言，決策者需要制定每種零部件的供應(yīng)商選擇與訂貨量分配方案，并且要根據(jù)產(chǎn)成品的預(yù)期齊套狀態(tài)決定如何進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)度。模型構(gòu)建所用到符合及其含義如下所示。圖１訂貨量分配模型示意圖下標(biāo)ｉ（ｉ∈Ｉ）為訂單序號；ｊ（ｊ∈Ｊ）為產(chǎn)品序號；ｓ（ｓ∈Ｓ）為供應(yīng)商序號；ｋ（ｋ∈Ｋ）為零部件序號；ｔ（ｔ∈Ｔ）為計劃時段（天）；ε（ε∈Ξ）為交付情景序號。輸入?yún)?shù)ａｉｊ（ε）為情景ε

第２１卷李占丞，等：面向生產(chǎn)調(diào)度的訂貨量分配問題研究有效性。圖３不同算法的平均解與最優(yōu)解進(jìn)化動態(tài)曲線表５引入不同機(jī)制下模型求解的統(tǒng)計結(jié)果方法ＦｂｓｔＦａｖｇＦｗｓｔＳｔｄＤＰＳＯ１３２９３．００１３３２９．８４１３３６５．４０２４．４６ＤＰＳＯ２１３２９１．２０１３２９３．６７１３３６５．４０１３．５５ＤＰＳＯ３１３２９５．６０１３３２１．５３１３３４８．２０２０．２８ＩＤＰＳＯ１３２９１．２０１３２９１．２０１３２９１．２００．００５結(jié)論本文結(jié)合對某機(jī)床廠實地調(diào)研，研究了供應(yīng)商交貨數(shù)量隨機(jī)條件下面向生產(chǎn)調(diào)度的訂貨量分配問題，提出基于最小化期望總成本為優(yōu)化目標(biāo)的混合整數(shù)規(guī)劃模型。針對研究問題及所建模型特點，采用直接將連續(xù)ＰＳＯ算法應(yīng)用在所研究問題的離散化策略，同時引入基于枚舉算法的鄰域局部搜索機(jī)制提高算法運(yùn)行效率，通過變異機(jī)制防止粒子停滯和種群的早熟收斂，提出了改進(jìn)的離散粒子群優(yōu)化算法。通過數(shù)值實例對所提模型進(jìn)行了說明和驗證，將本文算法與其他算法進(jìn)行了對比分析，表明了所提算法求解該模型的有效性。由于研究問題本身的復(fù)雜性，本文只對特定情景進(jìn)行了模擬，對生產(chǎn)調(diào)度的處理也相對簡單。在后續(xù)的研究中將進(jìn)一步結(jié)合企業(yè)實際的生產(chǎn)運(yùn)作情形，研究不同供應(yīng)商交付情景下的訂貨量分配方案并進(jìn)行分析，考慮引入價格折扣等機(jī)制以及從客戶訂單調(diào)度的角度出發(fā)構(gòu)建相應(yīng)的聯(lián)合決策模型，并驗證大規(guī)模問題下模型及算法的有效性。參考文獻(xiàn)：［１］ＳｅｔａｋＭ，ＳｈａｒｉｆｉＳ，ＡｌｉｍｏｈａｍｍａｄｉａｎＡ．Ｓｕｐｐｌｉｅｒｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｏｒｄｅｒａｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｉｎｓｕｐｐ

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9 段U

本文編號：2555699