【摘要】：隨著智能制造的興起,制造型企業(yè)對于信息化和智能化的需求越來越高。面對復(fù)雜多變的車間生產(chǎn)環(huán)境,科學(xué)有效的生產(chǎn)監(jiān)控是企業(yè)實現(xiàn)信息化和智能化的重點和難點。同時為應(yīng)對環(huán)境惡化和全球變暖問題,綠色可持續(xù)的低碳制造已成為企業(yè)新的發(fā)展趨勢。生產(chǎn)調(diào)度作為企業(yè)生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié),對企業(yè)的生產(chǎn)效率、能耗和碳排放有著直接的影響。此外考慮到生產(chǎn)過程中存在車間異常擾動,企業(yè)還需要擁有應(yīng)對這些擾動的重調(diào)度能力。本文以灌裝設(shè)備制造車間為研究對象,針對生產(chǎn)監(jiān)控問題、低碳調(diào)度問題與低碳重調(diào)度問題,主要進行以下幾個方面的研究:(1)介紹了車間生產(chǎn)監(jiān)控、低碳制造和車間調(diào)度的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,分析了當(dāng)前研究中存在的問題,并給出了本課題的主要研究內(nèi)容。(2)對物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)進行介紹,分析了灌裝設(shè)備制造車間生產(chǎn)監(jiān)控對象。介紹了車間調(diào)度問題的概念和特點,說明了本文研究的調(diào)度問題,并詳細(xì)描述了車間常見的碳排放來源。針對車間重調(diào)度問題,總結(jié)了常見的車間擾動,著重分析了重調(diào)度決策方法。(3)針對灌裝設(shè)備制造車間生產(chǎn)監(jiān)控的特點,分析了生產(chǎn)監(jiān)控平臺的需求,對平臺的體系架構(gòu)進行設(shè)計,搭建了數(shù)據(jù)采集環(huán)境,并基于該平臺對車間的業(yè)務(wù)流程進行了優(yōu)化。對車間智能制造實體和車間事件進行定義,介紹了復(fù)雜事件處理引擎Esper,并利用Esper實現(xiàn)車間復(fù)雜事件處理。最后搭建了生產(chǎn)監(jiān)控平臺,并通過實例仿真證明了平臺的可行性。(4)針對灌裝設(shè)備制造車間低碳調(diào)度問題,建立了基于制造資源實時狀態(tài)的車間低碳調(diào)度模型,詳細(xì)說明了模型的目標(biāo)函數(shù)和約束條件,提出了改進的多目標(biāo)Jaya優(yōu)化算法,對算法進行離散化處理使其可以求解車間調(diào)度問題,在算法中引入Tent混沌序列方法進行種群初始化,并利用鄰域搜索和模擬退火算法相結(jié)合的方式進行局部搜索,最后通過車間實例與NSGA-II算法進行對比,證明該算法的有效性,并與未考慮制造資源實時狀態(tài)的傳統(tǒng)模型進行比較,驗證了該模型能夠有效提高車間生產(chǎn)效率,降低碳排放。(5)針對灌裝設(shè)備制造車間低碳重調(diào)度問題,設(shè)計了以交貨期為主的重調(diào)度判定方法,并在重調(diào)度性能評價中引入穩(wěn)定性指標(biāo)。以第四章的低碳調(diào)度模型為基礎(chǔ),建立了車間低碳重調(diào)度模型。對模擬退火遺傳算法進行改進,設(shè)計并說明了算法的初始化過程、選擇操作、交叉操作和變異操作。利用標(biāo)準(zhǔn)算例對算法進行測試并與其他算法比較證明了該算法的有效性。最后通過車間實例數(shù)據(jù),并模擬常見的工裝缺料、機床故障和緊急插單等擾動,驗證了該重調(diào)度決策方法能夠有效應(yīng)對車間異常擾動。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F273;TN929.5;TP391.44
【圖文】：

圖 3-2 基于物聯(lián)網(wǎng)的灌裝設(shè)備制造車間圖 3-2 展示了基于物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的灌裝設(shè)備制造車間。RFID 閱讀器部署在原材料庫、半成品庫、工藝裝備庫、成品庫、小推車、AGV 小車、加工中心、暫存區(qū)、質(zhì)量部等位置。針對不同的生產(chǎn)監(jiān)控對象的數(shù)據(jù)采集方式如下：（1）物料：對于貴重的物料，需要每一個物料對應(yīng)一個 RFID 標(biāo)簽；對于價值不高、

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本文編號：2792358