在工業(yè)4.0、中國(guó)制造2025地倡導(dǎo)之下,越來越多的制造型企業(yè)以“智能工廠”為目標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)型,在智能制造升級(jí)的過程中,智能物流的規(guī)劃至關(guān)重要。面對(duì)越來越多的智能化新技術(shù),新設(shè)備進(jìn)入制造業(yè),對(duì)物流規(guī)劃設(shè)計(jì)的要求也逐漸提高。如何規(guī)劃物料的配送,實(shí)現(xiàn)智能物流成為了“智能工廠”建設(shè)的重要突破口以及研究難點(diǎn)。某鍋具公司為了擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,擬按照“智能制造”的要求建立全球領(lǐng)先的的示范工廠。按照課題項(xiàng)目分工,在前期公司布局規(guī)劃的基礎(chǔ)上,對(duì)鋁鍋配送物流進(jìn)行總體規(guī)劃,其中包括對(duì)鋁片、玻璃蓋和包材配件等特殊物料的配送方案進(jìn)行設(shè)計(jì)以及對(duì)比分析,并針對(duì)包裝線生產(chǎn)所需物料種類較多,配送物流設(shè)計(jì)較為復(fù)雜的問題進(jìn)行了詳細(xì)的研究。具體研究?jī)?nèi)容如下:（1）構(gòu)建包裝線物料準(zhǔn)時(shí)配送模型。為實(shí)現(xiàn)包裝線物料準(zhǔn)時(shí)配送的要求,從優(yōu)化目標(biāo)、影響因素和約束條件三個(gè)方面對(duì)包裝線物料配送過程進(jìn)行分析,以配送成本和庫存成本最小化作為目標(biāo),結(jié)合靜態(tài)因素和動(dòng)態(tài)因素考慮模型的約束條件,在配送車輛裝載量約束和庫存線邊約束的雙重考慮下,綜合優(yōu)化配送數(shù)量及配送次數(shù),在JIT配送的基礎(chǔ)上提高配送效率。（2）基于啟發(fā)式規(guī)則的改進(jìn)算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用。針對(duì)多目標(biāo)物料準(zhǔn)... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：102 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

改進(jìn)算法與遺傳算法的收斂對(duì)比

工廠布局總平圖

哪Ｊ劍?鞒?較為復(fù)雜，根據(jù)前兩章包裝線物料配送模型與算法，設(shè)計(jì)配送方案。4.5.1鋁片物流設(shè)計(jì)鋁片是生產(chǎn)鋁鍋的主要原材料之一，所有鋁片皆有供應(yīng)商按需供應(yīng)，入庫之后根據(jù)生產(chǎn)需求配送至不同的上料點(diǎn)。新工廠有7條成型線，包括2條普通拉伸成型線、1條拉伸復(fù)打成型線和4條擠壓成型線。一般情況下，3條擠壓成型線即可滿足需求，因此共有6個(gè)鋁片上料點(diǎn)。供應(yīng)商將供應(yīng)車輛停在物流大門外，之后運(yùn)到收貨待檢區(qū)進(jìn)行檢驗(yàn)，質(zhì)檢后存入廠房右側(cè)的鋁片庫，之后根據(jù)生產(chǎn)需求配送至不同的上料點(diǎn)。配送過程中應(yīng)減少路線的交叉迂回，圖4-8為鋁片配送的物流路線。圖4-8鋁片配送路線圖Figure4-8.Aluminumsheetdistributionroadmap（1）計(jì)算物流需求物流需求是物料配送方案設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，根據(jù)企業(yè)提供的物料數(shù)據(jù)信息，提供兩種評(píng)估方式：①根據(jù)訂單量進(jìn)行測(cè)算：分析17年9月至18年8月以來該公司的所有訂單，總計(jì)共有5884條訂單，總訂貨量為13516392臺(tái)，通過數(shù)據(jù)分析得出訂貨量中位數(shù)為1002臺(tái)，訂貨量平均數(shù)為2297臺(tái)，部分?jǐn)?shù)據(jù)如圖4-9所示。依據(jù)每只托盤承載量為500片的標(biāo)準(zhǔn)，不滿500向上取整的計(jì)算方法，得出完成總訂貨量共需要配送29163托。新廠房產(chǎn)能為1080萬/年，工人每年工作300天，雙班制，每班10個(gè)小時(shí)。因此每萬只鍋的配送量為29163/1351.6=21.58托；鋁片的配送量為21.58×1080=23306托/年，即3.88托/小時(shí)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]帶時(shí)間窗的負(fù)載均衡物料配送模型研究與算法實(shí)現(xiàn)[J]. 樊航,董寶力.  浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020(01)
[2]淺談智能物料配送[J]. 趙子義,王硯良,周曌,寇許,鄭永彩.  內(nèi)燃機(jī)與配件. 2019(06)
[3]基于信息熵的物料配送時(shí)間節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)方法[J]. 任瑩暉,黃向明,馬忠凱,周志雄.  中國(guó)機(jī)械工程. 2018(22)
[4]淺談企業(yè)生產(chǎn)物流環(huán)節(jié)的成本優(yōu)化策略[J]. 劉娟.  中國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會(huì)計(jì). 2018(09)
[5]遺傳離散粒子群算法求解車輛貨物配裝問題[J]. 牛江川,劉凱,申永軍,韓彥軍.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2018(09)
[6]汽車制造企業(yè)廠內(nèi)物料SPS配送模式研究[J]. 萬春暉.  南方農(nóng)機(jī). 2018(14)
[7]準(zhǔn)時(shí)化視角下裝配型生產(chǎn)物流配送策略[J]. 李紅芳,鄭貴華.  現(xiàn)代商業(yè). 2017(31)
[8]不確定環(huán)境下混流裝配生產(chǎn)車間的動(dòng)態(tài)物料配送策略[J]. 蔣增強(qiáng),金陽,梁軍義,鄂明成.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2017(10)
[9]混流裝配線準(zhǔn)時(shí)化物料配送調(diào)度優(yōu)化[J]. 周炳海,彭濤.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2017(04)
[10]一種基于啟發(fā)式算法的貨物裝載問題的研究[J]. 鄭煒,劉文興,楊喜兵,袁緒龍,王文鵬.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(04)

博士論文
[1]混流制造系統(tǒng)生產(chǎn)物流關(guān)鍵問題優(yōu)化研究[D]. 高貴兵.華中科技大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于精益生產(chǎn)的M公司在制品控制研究[D]. 張前進(jìn).中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2019
[2]混流制造系統(tǒng)下雙產(chǎn)品配送策略優(yōu)化研究[D]. 王國(guó)華.北京交通大學(xué) 2018
[3]基于精益理論的車間內(nèi)多周期混合收送貨物流調(diào)度研究[D]. 季園園.浙江理工大學(xué) 2018
[4]面向時(shí)間與數(shù)量維度的物料上線邏輯研究與車間配送管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 韋香情.廣西大學(xué) 2017
[5]裝配型企業(yè)生產(chǎn)物料準(zhǔn)時(shí)配送優(yōu)化研究[D]. 劉凱.石家莊鐵道大學(xué) 2017
[6]基于系統(tǒng)仿真的離散型制造企業(yè)生產(chǎn)線物料配送優(yōu)化研究[D]. 江林燕.東南大學(xué) 2017
[7]基于MES的汽車總裝生產(chǎn)線的管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 白晨.北京工業(yè)大學(xué) 2017
[8]面向訂單式制造企業(yè)車間物料準(zhǔn)時(shí)配送系統(tǒng)研究[D]. 邵蒙.山東大學(xué) 2016
[9]車間裝配線物流配送系統(tǒng)優(yōu)化研究[D]. 張帆.廣西科技大學(xué) 2015
[10]面向混流裝配線的精益物料配送方法研究[D]. 常曉娥.北京交通大學(xué) 2015



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