【摘要】：客戶需求多樣化、個性化,以及市場競爭的激烈化,迫使制造企業(yè)不斷提升其生產(chǎn)制造系統(tǒng)的柔性化、智能化。如何規(guī)劃設(shè)計出滿足企業(yè)需求的柔性制造系統(tǒng),實現(xiàn)高效、均衡的產(chǎn)出,是當(dāng)前企業(yè)發(fā)展數(shù)字化車間、智能制造的關(guān)鍵問題之一。柔性生產(chǎn)線,作為柔性制造系統(tǒng)中至關(guān)重要的組成部分,通過合理的配置生產(chǎn)資源,以實現(xiàn)柔性生產(chǎn)線的平衡優(yōu)化,最大限度地挖掘生產(chǎn)線潛能,降低單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本,已成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛關(guān)注的熱點研究課題。本文圍繞某新型自動柔性生產(chǎn)線的設(shè)計規(guī)劃需求,圍繞其自動柔性生產(chǎn)線平衡優(yōu)化問題展開研究,在針對兩類基本問題的研究基礎(chǔ)上,深入研究探討了考慮機臺故障和維修時間不確定情況下的自動柔性生產(chǎn)線平衡問題、考慮加工時間不確定下的自動柔性生產(chǎn)線多目標魯棒性平衡問題、客戶需求不確定下的自動柔性生產(chǎn)線平衡與批量調(diào)度問題,從問題的特點、數(shù)學(xué)建模、優(yōu)化算法等方面進行了深入的研究,具體包括:(1)研究了一種新型連續(xù)多階段帶并行加工單元的自動柔性生產(chǎn)線,分析了該自動柔性生產(chǎn)線的構(gòu)造與生產(chǎn)特點,建立了自動柔性生產(chǎn)線與生產(chǎn)階段、加工單元之間的節(jié)拍關(guān)系。針對自動柔性生產(chǎn)線平衡問題-I,考慮生產(chǎn)線中待分配處理的操作之間的優(yōu)先約束關(guān)系、互斥約束關(guān)系以及包含約束關(guān)系,以最小化生產(chǎn)線配置成本為目標,建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,并闡述了該問題的計算復(fù)雜度等同于NP-hard問題。同時提出了基于分支定界法的啟發(fā)式方法,最終通過基于企業(yè)實際情況設(shè)計的生產(chǎn)線平衡試驗的驗證,證明所提出的算法能在有效的時間內(nèi)給出生產(chǎn)線平衡優(yōu)化結(jié)果。(2)基于自動柔性生產(chǎn)線平衡問題-I,研究了機床故障頻次和故障維修恢復(fù)時間兩方面的雙重不確定性的自動柔性生產(chǎn)線平衡問題,建立了對應(yīng)的機會約束規(guī)劃模型,提出一種基于分解啟發(fā)式的求解算法,借助線性化變換,實現(xiàn)對于約束規(guī)劃模型的有效分解。通過設(shè)計不同規(guī)模算例,引入隨機模擬方法,對比驗證表明本文所提分解啟發(fā)式(DH)算法與隨機模擬方法兩者結(jié)果質(zhì)量的一致性,并同時揭示其相比于后者具有更好的計算速度有效性。此外,通過分析生產(chǎn)線增加機臺后的可靠性變化,實現(xiàn)了對所提算法的靈敏度分析;圍繞自動柔性生產(chǎn)線規(guī)劃設(shè)計中的機床供應(yīng)商選擇,對所提模型及算法進行了初步的實際應(yīng)用。(3)針對新型自動柔性生產(chǎn)線,研究了生產(chǎn)線平衡問題-II,在已知生產(chǎn)線機臺數(shù)量等設(shè)備配置情況下,以最小化生產(chǎn)線節(jié)拍時間為目標,建立了相應(yīng)的混合整數(shù)規(guī)劃模型。此外,對自動柔性生產(chǎn)線中的系統(tǒng)參數(shù)進行靈敏度分析,以了解機器數(shù)量和加工時間如何影響生產(chǎn)線的節(jié)拍時間及利用率。進而設(shè)計了一種基于集合劃分的啟發(fā)式算法,并將該算法分別與分支定界法和禁忌搜索算法進行對比,針對不同問題規(guī)模與系統(tǒng)參數(shù),設(shè)計了相應(yīng)的基準試驗。最終結(jié)果表明所提出的基于集合劃分的啟發(fā)式算法在求解質(zhì)量和計算效率等方面均優(yōu)于其它算法。(4)基于自動柔性生產(chǎn)線平衡問題-II,研究了加工時間的不確定環(huán)境下的自動柔性生產(chǎn)線多目標平衡問題,考慮了包括最小化生產(chǎn)線節(jié)拍時間、最小化生產(chǎn)線平滑指數(shù),同時最大化期望生產(chǎn)線節(jié)拍的穩(wěn)定性三個目標,提出了基于場景規(guī)劃的三種新的多目標魯棒性支配標準,并結(jié)合支配標準設(shè)計了基于分支定界的啟發(fā)式方法和基于人工蜂群的啟發(fā)式方法。通過對不同規(guī)模自動柔性生產(chǎn)線平衡問題的求解,并綜合考慮平衡結(jié)果在所有場景下的支配比例,結(jié)果證明,基于人工蜂群的啟發(fā)式結(jié)果相比于基于分支定界的啟發(fā)式方法,求解結(jié)果前者優(yōu)于后者,而求解速度前者不如后者�？傮w上兩類方法均能有效求解自動柔性生產(chǎn)線多目標魯棒性平衡問題。(5)在多條自動柔性生產(chǎn)線中,不同需求與交付期的訂單連續(xù)到達工廠,很難在每個計劃期內(nèi)將訂單需求做到合理、有效、均衡地分配到每條生產(chǎn)線上。針對多線生產(chǎn)環(huán)境下,本文研究考慮了混合產(chǎn)品種類在多條自動柔性生產(chǎn)線環(huán)境下的動態(tài)批量調(diào)度問題,同時考慮了客戶需求和機臺故障的不確定性。此外,在制定調(diào)度計劃時,同時也考慮混合產(chǎn)品種類批次之間的切換時間。針對自動柔性生產(chǎn)線多線、混合品種調(diào)度問題,提出了一種混合整數(shù)規(guī)劃模型,其目的是在每個規(guī)劃期的交付期內(nèi)盡可能完成來自不同客戶訂單的產(chǎn)品。為解決當(dāng)前的問題,提出了解決動態(tài)批量調(diào)度問題的構(gòu)造型啟發(fā)式算法。所提出構(gòu)造型啟發(fā)式算法涉及在多條生產(chǎn)線路中分配不同客戶訂單的引導(dǎo)規(guī)則,并基于平衡生產(chǎn)線彼此之間的完工時間來進行分配。通過設(shè)計不同規(guī)模的測試實驗,并基于的測試實驗算例,與文獻中著名的啟發(fā)式方法得到的結(jié)果進行比較。結(jié)果表明,與其它典型啟發(fā)式啟發(fā)式算法相比,所提出的構(gòu)造型啟發(fā)式方法在絕大多數(shù)問題實例中得到了更好的結(jié)果。(6)基于課題組自主研發(fā)的高級計劃排程系統(tǒng)Xplanner,將本文相關(guān)理論和研究成果集成到高級計劃排程系統(tǒng)中。針對本文提出的優(yōu)化算法,形成了面向生產(chǎn)線配置優(yōu)化的“架機系統(tǒng)”子模塊,同時豐富了高級計劃排程系統(tǒng)的優(yōu)化算法庫。最后,基于高級計劃排程系統(tǒng),有效解決了智能制造新模式下的H企業(yè)的實際問題,充分闡明了本文的研究與應(yīng)用價值。本文的研究成果在一定程度上豐富了自動柔性生產(chǎn)線平衡與優(yōu)化問題研究,所研究的新型自動柔性生產(chǎn)線以及提出的關(guān)鍵技術(shù)不僅在理論方面有所突破,同時還能有效的提升企業(yè)的資源利用率和決策管理能力。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F273
【圖文】：

同時設(shè)計了一種有效的基于分支定界法的啟發(fā)式方法，并在有效合理的時間內(nèi)解決了不同規(guī)模的自動自動柔性生產(chǎn)線平衡問題。圖1-1 論文組織結(jié)構(gòu)圖第三章，機臺故障及維修時間不確定下的自動柔性生產(chǎn)線平衡問題研究。圍繞新型自動柔性生產(chǎn)線平衡問題-I，本章考慮在實際生產(chǎn)情況下機臺故障頻數(shù)和機臺失效恢復(fù)時間的雙重不確定因素，建立了相應(yīng)的機會約束模型。本章從實際情況出發(fā)，設(shè)計出不同規(guī)模自動自動柔性生產(chǎn)線平衡問題，同時設(shè)計出基于分解啟發(fā)式的解決方法。引入隨機仿真方法，通過對不同規(guī)模的生產(chǎn)線平衡問題求解，結(jié)果證明分解啟發(fā)式方法在更短的時間內(nèi)有效的得到生產(chǎn)線平衡結(jié)果。第四章，連續(xù)多階段帶并行加工單元的自動柔性生產(chǎn)線平衡問題-II 研究。圍繞

支定界的啟發(fā)式方法來解決該自動化自動柔性生產(chǎn)線配置和平衡問題，在滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求下最小化生產(chǎn)線的配置成本。圖2-1 基于分支定界法的分解啟發(fā)式在本章節(jié)所研究的自動柔性生產(chǎn)線平衡問題中，已知的一組加工操作集合被分割為滿足約束的多個非空子集并分配給對應(yīng)的生產(chǎn)階段，并確定每個生產(chǎn)階段的配置（即，每個生產(chǎn)階段中的加工單元的數(shù)量，和每個加工單元中的機臺數(shù)量）。自動柔性生產(chǎn)線中的每個生產(chǎn)階段都受到所要求的生產(chǎn)線節(jié)拍時間的約束，這與簡單裝配線平衡問題（SALBP-1，SimpleAssemblyLineBalancingProblem-1）中的節(jié)拍時間約束相似。同時，本章節(jié)所研究的“自動柔性生產(chǎn)線平衡問題-I”，與簡單裝配線平衡問題

本文所提出的連續(xù)多階段帶并行加工單元的自動柔性生產(chǎn)線，是由多個連續(xù)的生產(chǎn)階段構(gòu)成，而每個生產(chǎn)階段又由多個加工單元構(gòu)成，其生產(chǎn)線整體結(jié)構(gòu)配置如圖2-2所示。從圖2-2可知，每個生產(chǎn)階段所分配的操作子集由單個或多個加工單元執(zhí)行操作，而每個加工單元則由多臺并行的CNC機臺構(gòu)成。如圖2-2所示，每個大的矩陣代表一個生產(chǎn)階段，且每個大矩陣塊由多個小矩陣塊組成，而每個小矩陣代表一個加工單元，其小矩陣內(nèi)的數(shù)字代表加工機臺數(shù)量的個數(shù)。此外，每個加工單元內(nèi)有一個機器人來執(zhí)行輔助工序，例如清潔或轉(zhuǎn)運設(shè)備上已完成物料。在生產(chǎn)階段中，每臺機臺有多個托盤來搬運產(chǎn)品物料。對于每個生產(chǎn)過程來說，除物料搬運輸送帶系統(tǒng)外

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 周濟;;智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J];中國機械工程;2015年17期

2 賀正楚;潘紅玉;;德國“工業(yè)4.0”與“中國制造2025”[J];長沙理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2015年03期

3 毛蘊詩;;加快“中國制造”轉(zhuǎn)型升級 從工業(yè)大國向工業(yè)強國轉(zhuǎn)變[J];中國經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊;2013年09期

4 崔文華;劉曉冰;王偉;王介生;;混合蛙跳算法研究綜述[J];控制與決策;2012年04期

5 張瑞敏;;從大規(guī)模制造到大規(guī)模定制[J];經(jīng)理人;2010年04期

6 齊二石,程文明;豐田生產(chǎn)方式評價指標體系的建立及其應(yīng)用研究[J];科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理;2005年04期

本文編號：2746227