隨著市場經(jīng)濟(jì)和社會生活的不斷發(fā)展,人們越來越追求多樣化的產(chǎn)品,企業(yè)之間的競爭不僅體現(xiàn)在產(chǎn)品、質(zhì)量上,滿足客戶的個性化需求也成了重要的考量條件。因此,面向訂單的拉動式生產(chǎn)模式逐漸代替了傳統(tǒng)的推動式生產(chǎn)。本文以面向訂單生產(chǎn)的Y公司為例,對其現(xiàn)有的排程方法進(jìn)行了優(yōu)化和研究。在訂單排程的前階段,對訂單進(jìn)行了評價。首先,通過查閱資料和分析影響Y公司生產(chǎn)計劃的主要因素,建立了4個一級指標(biāo),8個二級指標(biāo)的生產(chǎn)計劃評價指標(biāo)體系。然后,選取了6名專家運用G1法對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行確定,運用灰色關(guān)聯(lián)分析法對訂單進(jìn)行評價,最終根據(jù)關(guān)聯(lián)度系數(shù)得出訂單的初步排序和提前、拖期懲罰系數(shù)。在訂單排程的后階段,本文按照企業(yè)的實際生產(chǎn)狀況將訂單分批,在考慮換模時間的基礎(chǔ)上,建立了最小化提前/拖期成本的目標(biāo)函數(shù),其中,訂單拖期懲罰成本包含拖期時間和延期訂單數(shù)量兩部分。然后,運用粒子群-模擬退火算法進(jìn)行求解,即在粒子群算法中引入了模擬退化算法的Metroplics機(jī)制,使其在陷入局部最優(yōu)值時能快速地跳出。同時,考慮到粒子群算法一般用于解決離散型問題,采用了粒子位置次序和粒子位置取整相結(jié)合的編碼方法,使其更好的表示排程的解決方案。最... 

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
    1.4 本章小結(jié)
2 MTO生產(chǎn)模式概述
    2.1 生產(chǎn)方式的分類
    2.2 MTO的復(fù)雜性及特點
    2.3 MTO的訂單管理流程
    2.4 本章小結(jié)
3 訂單評價及選擇
    3.1 訂單評價的意義
    3.2 確定訂單優(yōu)先級
    3.3 本章小結(jié)
4 訂單排程模型建立及算法設(shè)計
    4.1 常用的排產(chǎn)策略
    4.2 訂單排產(chǎn)優(yōu)化的模型建立
    4.3 算法的分析及選擇
    4.4 算法的求解設(shè)計
    4.5 本章小結(jié)
5 Y公司實例驗證
    5.1 Y公司概況
    5.2 優(yōu)先級的確定
    5.3 模型求解
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄1
附錄2
附錄3
附錄4
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新型教與同伴學(xué)習(xí)粒子群算法求解作業(yè)車間調(diào)度問題[J]. 董君,葉春明.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(12)
[2]基于改進(jìn)GSO算法的柔性作業(yè)車間E/T調(diào)度問題[J]. 夏俊紅,鄭建國.  計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(01)
[3]人工蜂群算法求解混合約束流水車間調(diào)度問題[J]. 孫厚權(quán),張其亮.  計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2019(03)
[4]基于文化基因算法的開放車間調(diào)度問題研究[J]. 陳祥,朱傳軍,張超勇.  工業(yè)工程. 2018(06)
[5]外包商選擇流程與評價指標(biāo)體系構(gòu)建[J]. 李春燕,江小國.  全國流通經(jīng)濟(jì). 2018(34)
[6]可中斷制造期的并行機(jī)調(diào)度問題的多目標(biāo)優(yōu)化研究[J]. 王公臻,陸一平.  制造業(yè)自動化. 2018(08)
[7]改進(jìn)的三參數(shù)區(qū)間DEA交叉效率評價方法[J]. 郭子雪,王增超.  河北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(04)
[8]基于多級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)靶場評價方法研究[J]. 張宇,賀長宇.  電腦知識與技術(shù). 2018(19)
[9]裝配型企業(yè)訂貨量分配與訂單排產(chǎn)聯(lián)合決策研究[J]. 李占丞,劉曉冰,馮曉春,薄洪光.  運籌與管理. 2017(07)
[10]車間調(diào)度問題的遺傳算法的求解研究[J]. 張平華,胡俊,李敬明,孫震.  景德鎮(zhèn)學(xué)院學(xué)報. 2017(03)

博士論文
[1]不確定環(huán)境下生產(chǎn)計劃和調(diào)度的研究[D]. 王越.浙江大學(xué) 2016
[2]電子制造業(yè)準(zhǔn)ATO模式生產(chǎn)計劃和生產(chǎn)控制方法研究[D]. 葉建芳.浙江大學(xué) 2011
[3]粒子群算法及其應(yīng)用研究[D]. 雷開友.西南大學(xué) 2006

碩士論文
[1]可重入生產(chǎn)系統(tǒng)的訂單優(yōu)化排序研究[D]. 張瑞.電子科技大學(xué) 2013
[2]整車企業(yè)訂單接受與排程研究[D]. 李彩麗.湖南大學(xué) 2013
[3]MT公司緊急插單問題的研究[D]. 呂思聰.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[4]MTO型企業(yè)的訂單評價及交貨期決策優(yōu)化研究[D]. 任貴選.中北大學(xué) 2016
[5]離散制造企業(yè)的訂單計劃排程方法研究[D]. 廖嘉偉.華中科技大學(xué) 2016
[6]個性化定制下的生產(chǎn)調(diào)度問題研究[D]. 顏頌濤.西南科技大學(xué) 2017
[7]多品種小批量面向訂單生產(chǎn)的動態(tài)排產(chǎn)研究[D]. 楊志偉.清華大學(xué) 2009
[8]面向訂單生產(chǎn)企業(yè)的訂單選擇及車間調(diào)度方法研究[D]. 咸凱.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[9]省級煤炭安全生產(chǎn)監(jiān)督效能評價指標(biāo)體系構(gòu)建及應(yīng)用研究[D]. 常波峰.西北大學(xué) 2018



本文編號：3700022