【摘要】：離散制造企業(yè)具有產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工藝路線靈活、生產(chǎn)能力有限、產(chǎn)品需求數(shù)量不均衡、績效管理目標沖突等特點,受此影響,其產(chǎn)品生產(chǎn)制造過程的計劃、組織、協(xié)調(diào)往往較為困難。主生產(chǎn)計劃是企業(yè)資源計劃體系的核心,它將計劃體系中的戰(zhàn)略計劃轉(zhuǎn)換為戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行操作,是下游物料需求計劃和能力需求計劃的主要輸入來源,決定著企業(yè)所有產(chǎn)品零部件以及物料的生產(chǎn)與供應(yīng)。在整個計劃體系中起到承上啟下的作用,實現(xiàn)企業(yè)計劃管理從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)、從宏觀到微觀、從粗到細的轉(zhuǎn)變過程。由于主生產(chǎn)計劃在生產(chǎn)計劃系統(tǒng)中的重要作用,必須保證主生產(chǎn)計劃的有效性和現(xiàn)實性,否則公司可能對客戶的需求不能及時響應(yīng)或浪費資源。本文以離散制造企業(yè)主生產(chǎn)計劃為研究對象,在分析國內(nèi)外關(guān)于主生產(chǎn)計劃理論體系、方法和應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,綜合運用系統(tǒng)、集成的方法,研究了離散制造企業(yè)主生產(chǎn)計劃管理的模型和方法,本文的研究內(nèi)容主要包括以下四個方面。(1)介紹了離散制造企業(yè)及其主生產(chǎn)計劃的內(nèi)涵,分析了主生產(chǎn)計劃創(chuàng)建過程中的輸入?yún)?shù)、輸出參數(shù)及目標參數(shù)的項目構(gòu)成要點。以此為基礎(chǔ),在深入研究現(xiàn)有企業(yè)資源計劃體系中存在的主生產(chǎn)計劃、物料需求計劃和能力需求計劃相互割裂、缺少優(yōu)化機制等相關(guān)問題的基礎(chǔ)上,提出一種多目標集成生產(chǎn)計劃模型,構(gòu)建了集成生產(chǎn)計劃的概念模型、過程模型和制造清單模型,闡述了集成生產(chǎn)計劃的層次結(jié)構(gòu)、運行邏輯、制造系統(tǒng)中的物流及工藝關(guān)系,說明了集成生產(chǎn)計劃的優(yōu)勢。(2)針對主生產(chǎn)計劃制定中生產(chǎn)能力均衡利用問題,建立了基于均衡生產(chǎn)的單產(chǎn)品、多階段、多目標主生產(chǎn)計劃模型,模型除考慮凈需求和生產(chǎn)能力約束外,還考慮均衡生產(chǎn)、按時交貨、庫存占用以及加班生產(chǎn)四個績效管理目標。基于模型多目標非線性整數(shù)規(guī)劃的數(shù)學(xué)特征,設(shè)計了基于自動調(diào)節(jié)策略的遺傳算法(AT-GA)進行計算求解。該算法設(shè)計了一種整數(shù)變量染色體的編碼方法,以適應(yīng)模型的約束條件;采用理想點法對模型四個非線性目標進行多目標處理,以獲得適應(yīng)值函數(shù);使用模糊邏輯控制技術(shù)(FLC)來自動調(diào)節(jié)交叉、變異算子的參數(shù)變化,以平衡算法的全局和局部搜索能力,從而增加遺傳算法的計算能力。通過對所提出的模型和算法進行兩個算法實驗,分別驗證AT-GA處理多目標的能力和算法搜索能力,最后對模型參數(shù)進行了敏感性分析。(3)針對主生產(chǎn)計劃制定受物料、生產(chǎn)能力限制缺少優(yōu)化機制的問題,提出一種在資源與物料雙重約束下的多產(chǎn)品、多階段、多目標主生產(chǎn)計劃模型,模型以按時交貨、降低庫存、減少加班生產(chǎn)、保持安全庫存為目標。針對模型的特點設(shè)計了基于對偶理論的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法(DTA-PSO),采用分層整數(shù)編碼定義粒子結(jié)構(gòu),使用對偶式更新機制來代替?zhèn)鹘y(tǒng)更新機制,即將歸一化粒子速率定義粒子中元素的更新概率。引入正反元素的概念,將粒子中的各個元素劃分為正反元素,基于更新概率成對更新正反元素,該機制有效保障更新后粒子的可行性,并且較大程度規(guī)避了無效搜索,從而提升算法的搜索能力。引入了自適應(yīng)參數(shù)機制,該機制能根據(jù)迭代次數(shù)的變化,自動調(diào)節(jié)算法參數(shù),從而有效的平衡算法的全局和局部搜索能力。與Lingo對比實驗發(fā)現(xiàn),當問題復(fù)雜度過高時,Lingo已無法得到有效解,而DTA-PSO求解時間不會隨著問題規(guī)模的擴大而呈現(xiàn)不穩(wěn)定的狀態(tài)。與傳統(tǒng)粒子群算法(PSO)的對比,在適應(yīng)值指標和收斂代數(shù)指標上都要好于傳統(tǒng)PSO,驗證了該算法在求解非線性整數(shù)規(guī)劃方面上的優(yōu)勢,最后對模型參數(shù)進行了敏感性分析。(4)針對需求不確定環(huán)境下多目標主生產(chǎn)計劃優(yōu)化問題,將企業(yè)各項產(chǎn)品在各個計劃期的毛需求考慮為不確定變量,考慮其主觀和客觀不確定特征,使用三角模糊隨機數(shù)對其進行度量,同時考慮庫存水平、產(chǎn)品未滿足需求、產(chǎn)品低于安全庫存水平以及資源超負荷產(chǎn)能四個目標,建立了帶有模糊隨機變量的多目標主生產(chǎn)計劃模型。針對模型帶有模糊隨機變量、多目標函數(shù)以及整數(shù)決策變量等特征,設(shè)計了一種集成模糊隨機仿真的自適應(yīng)多結(jié)構(gòu)粒子群算法(FRS-AMPSO)進行計算,該算法采用0-1變量的二進制編碼,以適應(yīng)模型決策變量的離散特征;將模糊隨機仿真技術(shù)集成于粒子性能評估的過程,從而有效的解決了模型中帶有不確定變量的問題;采用多結(jié)構(gòu)的粒子更新機制,擴展了粒子間社會學(xué)習(xí)的機會,從而提高了算法后期局部搜索能力;引入自適應(yīng)的變異算子和慣性權(quán)重的改進方案,以提高算法前期全局的探測能力。通過對所提出的模型和算法進行兩個不同規(guī)模的主生產(chǎn)計劃問題的情景模擬,分別驗證了FRS-AMPSO處理實際需求不確定多目標主生產(chǎn)計劃問題的性能,最后對模型參數(shù)進行了敏感性分析。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F273
【圖文】：

大連理工大學(xué)博士學(xué)位論文；最后對本論文的研究思路、總體框架和具體研究內(nèi)容進行說明。逡逑章：離散制造企業(yè)主生產(chǎn)計劃及集成模型構(gòu)建。本章主要研究離散制造企計劃的內(nèi)涵，分析離散制造企業(yè)主生產(chǎn)計劃創(chuàng)建過程所需輸入?yún)?shù)、輸出數(shù)的構(gòu)成要點；以此為基礎(chǔ)，深入研究企業(yè)資源計劃體系中主生產(chǎn)計劃與、能力需求計劃之間的關(guān)系，分析企業(yè)資源計劃體系在計劃管理上存在的提出集成的生產(chǎn)計劃模型，構(gòu)建集成生產(chǎn)計劃的概念模型、過程模型和制闡述集成生產(chǎn)計劃的層次結(jié)構(gòu)、運行邏輯、制造系統(tǒng)中的物流及工藝關(guān)系，產(chǎn)計劃的優(yōu)勢。逡逑第１章逡逑

邐大連理工大學(xué)博士學(xué)位論文邐逡逑２離散制造企業(yè)主生產(chǎn)計劃及集成模型構(gòu)建逡逑２．１離散制造企業(yè)概述逡逑制造業(yè)是指對制造資源（物料、設(shè)備、工具、資金、技術(shù)、信息和人力等），按照逡逑市場要求，通過制造過程，轉(zhuǎn)化為可供人們使用和利用的有關(guān)大型工具、工業(yè)品與生活逡逑消費產(chǎn)品的行業(yè)。按照生產(chǎn)過程組織方式以及產(chǎn)品生產(chǎn)批量的不同，美國生產(chǎn)與庫存控逡逑制學(xué)會（ＡＰＩＣＳ）將制造業(yè)生產(chǎn)類型劃分為離散制造業(yè)和流程制造業(yè)兩大類，以便于針逡逑對不同生產(chǎn)類型企業(yè)的需求提供不同的解決方案［７１］。圖２．１展示了邋ＡＰＩＣＳ對生產(chǎn)類型逡逑的劃分結(jié)果。逡逑

２．４．２集成生產(chǎn)計劃的過程模型逡逑為了更清晰的描述集成生產(chǎn)計劃體系各部分之間的聯(lián)系，以下給出了集成生產(chǎn)計劃逡逑的過程模型，展示各層次計劃之間運行的基本邏輯，如圖２．邋４所示。逡逑－２３－逡逑

【參考文獻】

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本文編號：2783504