本文選題：個(gè)性化定制 + 智能制造��； 參考：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著工業(yè)4.0、智能制造技術(shù)的發(fā)展,個(gè)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(shì)。個(gè)性化定制的生產(chǎn)調(diào)度是其核心難題之一。本文針對(duì)個(gè)性化定制生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題,進(jìn)行了以下研究工作:⑴對(duì)智能制造下的個(gè)性化定制生產(chǎn)模式進(jìn)行分析。分析離散型智能制造車間進(jìn)行個(gè)性化定制生產(chǎn)的條件、特點(diǎn),描述其生產(chǎn)調(diào)度的特點(diǎn)及與傳統(tǒng)調(diào)度的區(qū)別。⑵針對(duì)離散型智能車間,建立多目標(biāo)個(gè)性化定制生產(chǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)度數(shù)學(xué)模型。分析動(dòng)態(tài)調(diào)度,并對(duì)工況異常以及急件插入情況建立動(dòng)態(tài)調(diào)度策略。引入精英策略與領(lǐng)域擾動(dòng)策略對(duì)MMAS進(jìn)行改進(jìn),獲得調(diào)度方案。⑶建立隨機(jī)期望值多目標(biāo)個(gè)性化定制生產(chǎn)柔性動(dòng)態(tài)調(diào)度模型�？紤]訂單加工時(shí)間不確定的隨機(jī)期望生產(chǎn)場(chǎng)景。通過(guò)兩級(jí)改進(jìn)MMAS算法獲得調(diào)度方案。⑷實(shí)證研究。以某公司個(gè)性化定制訂單生產(chǎn)為例,收集各訂單及設(shè)備加工數(shù)據(jù),對(duì)智能車間生產(chǎn)活動(dòng)中個(gè)性化定制柔性動(dòng)態(tài)生產(chǎn),隨機(jī)調(diào)度模型進(jìn)行仿真建模進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明,建立的智能制造中的個(gè)性化定制生產(chǎn)調(diào)度模型合理,采用動(dòng)態(tài)調(diào)度方法對(duì)生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行求解,取得了較好效果,實(shí)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(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TB497

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1925063