本文選題：個性化定制 + 智能制造　； 參考：《西南科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著工業(yè)4.0、智能制造技術的發(fā)展,個性化定制作為一種新的生產(chǎn)模式呈現(xiàn)出快速發(fā)展的趨勢。個性化定制的生產(chǎn)調(diào)度是其核心難題之一。本文針對個性化定制生產(chǎn)調(diào)度問題,進行了以下研究工作:⑴對智能制造下的個性化定制生產(chǎn)模式進行分析。分析離散型智能制造車間進行個性化定制生產(chǎn)的條件、特點,描述其生產(chǎn)調(diào)度的特點及與傳統(tǒng)調(diào)度的區(qū)別。⑵針對離散型智能車間,建立多目標個性化定制生產(chǎn)動態(tài)調(diào)度數(shù)學模型。分析動態(tài)調(diào)度,并對工況異常以及急件插入情況建立動態(tài)調(diào)度策略。引入精英策略與領域擾動策略對MMAS進行改進,獲得調(diào)度方案。⑶建立隨機期望值多目標個性化定制生產(chǎn)柔性動態(tài)調(diào)度模型�？紤]訂單加工時間不確定的隨機期望生產(chǎn)場景。通過兩級改進MMAS算法獲得調(diào)度方案。⑷實證研究。以某公司個性化定制訂單生產(chǎn)為例,收集各訂單及設備加工數(shù)據(jù),對智能車間生產(chǎn)活動中個性化定制柔性動態(tài)生產(chǎn),隨機調(diào)度模型進行仿真建模進行實證研究。結(jié)果表明,建立的智能制造中的個性化定制生產(chǎn)調(diào)度模型合理,采用動態(tài)調(diào)度方法對生產(chǎn)調(diào)度問題進行求解,取得了較好效果,實現(xiàn)了生產(chǎn)調(diào)度的智能化。
[Abstract]:With the development of industry 4.0 and intelligent manufacturing technology, personalized customization as a new production mode has shown a rapid development trend. Personalized production scheduling is one of its core problems. Aiming at the problem of customized production scheduling, the following research work is done: 1 to analyze the personalized customization production model under intelligent manufacturing. This paper analyzes the conditions and characteristics of individualized production of discrete intelligent manufacturing workshop, describes the characteristics of production scheduling and the difference between discrete intelligent workshop and traditional scheduling. A mathematical model for dynamic scheduling of multi-objective customized production is established. Dynamic scheduling is analyzed and dynamic scheduling strategy is established for abnormal working conditions and insert of emergency parts. The elite strategy and domain perturbation strategy are introduced to improve the MMAS, and the scheduling scheme .3 is obtained to establish a flexible dynamic scheduling model of stochastic expectation multi-objective personalized customization production. Consider random expected production scenarios with uncertain order processing time. Two-level improved MMAS algorithm is used to obtain scheduling scheme 4. 4 empirical study. Taking the customized order production of a company as an example, the data of each order and equipment processing are collected, and the simulation and modeling of personalized customization flexible dynamic production and stochastic scheduling model in the production activities of intelligent workshop are studied empirically. The results show that the personalized customized production scheduling model established in intelligent manufacturing is reasonable, and the dynamic scheduling method is used to solve the production scheduling problem, which achieves good results and realizes the intelligentization of production scheduling.
【學位授予單位】：西南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;TB497

【參考文獻】

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本文編號：1925063