【摘要】：制造業(yè)要滿足消費(fèi)者訂單的快速變化和市場(chǎng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)調(diào)整,必須改變傳統(tǒng)的大規(guī)模生產(chǎn)模式,多品種小批量生產(chǎn)模式已經(jīng)成為信息時(shí)代制造業(yè)的主導(dǎo)生產(chǎn)方式,也是工業(yè)4.0時(shí)代的重要生產(chǎn)組織和管理模式之一。在“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略的實(shí)施過(guò)程中,制造基礎(chǔ)不斷強(qiáng)化,多品種小批量生產(chǎn)模式成為智能制造發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃的重要內(nèi)容。虛擬制造單元(Virtual manufacturing cell,VMC)是實(shí)現(xiàn)多品種小批量生產(chǎn)模式的一種新的車(chē)間制造模式,也是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造的技術(shù)支撐。本論文以虛擬制造單元的資源優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度以及多目標(biāo)虛擬制造單元優(yōu)化方案決策為研究重點(diǎn),主要研究?jī)?nèi)容如下：1、多品種小批量生產(chǎn)模式下客戶目標(biāo)個(gè)性鮮明、不同企業(yè)或企業(yè)內(nèi)部部門(mén)往往呈現(xiàn)相互沖突的目標(biāo)訴求；生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜多變、生產(chǎn)制造系統(tǒng)內(nèi)外不可避免的不確定性擾動(dòng),導(dǎo)致生產(chǎn)過(guò)程呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)多變的特征。引入基于車(chē)間動(dòng)態(tài)重構(gòu)實(shí)現(xiàn)任務(wù)的分解與虛擬制造單元的生成,達(dá)到設(shè)備資源動(dòng)態(tài)優(yōu)化組合；應(yīng)用成組技術(shù),將多品種小批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)換為批量生產(chǎn),提高制造資源的利用率、降低生產(chǎn)成本。2、在分析虛擬制造單元構(gòu)建技術(shù)、啟發(fā)式算法和Pareto占優(yōu)技術(shù)等基礎(chǔ)上,提出基于Pareto占優(yōu)的改進(jìn)自由搜索算法求解多目標(biāo)虛擬制造單元資源優(yōu)化問(wèn)題,并證明所提算法的收斂性,分析算法的收斂速度和復(fù)雜度。3、單元生產(chǎn)調(diào)度是單元內(nèi)部自主決策的工序排序與機(jī)器分配過(guò)程,是虛擬制造單元運(yùn)行的重要步驟,引入Pareto占優(yōu)技術(shù),改進(jìn)種群維護(hù)策略,提出基于改進(jìn)遺傳算法求解單元生產(chǎn)調(diào)度。針對(duì)虛擬制造單元的不確定性擾動(dòng),運(yùn)用滾動(dòng)窗口和泛灰數(shù)技術(shù),研究了一類(lèi)工序加工時(shí)間為區(qū)間數(shù)的重調(diào)度策略,并通過(guò)實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證。4、通過(guò)虛擬制造單元資源優(yōu)化和生產(chǎn)調(diào)度,生成多品種小批量制造模式候選方案,為實(shí)現(xiàn)虛擬制造單元的整體優(yōu)化,提出基于Pareto占優(yōu)解集的雙層聯(lián)合決策模型,采用分步?jīng)Q策與信息反饋相結(jié)合的原則,運(yùn)用決策者信息偏好機(jī)制和多屬性決策方法,實(shí)現(xiàn)虛擬制造單元運(yùn)行整體方案的優(yōu)化決策。
[Abstract]:In order to satisfy the rapid change of consumer orders and the dynamic adjustment of market environment, the manufacturing industry must change the traditional large-scale production mode. The multi-variety and small-batch production mode has become the leading mode of manufacturing in the information age. It is also one of the important production organization and management models in the 4.0 era of industry. In the process of implementing the "made in China 2025" strategy, the manufacturing foundation has been continuously strengthened, and the multi-variety and small-batch production model has become an important part of the intelligent manufacturing development action plan. Virtual manufacturing unit (Virtual manufacturing cell,VMC) is a new workshop manufacturing model to realize multi-variety and small-batch production mode, and it is also the technical support to realize digital, networked and intelligent manufacturing. This thesis focuses on the resource optimization, production scheduling and multi-objective virtual manufacturing cell optimization scheme decision. The main research contents are as follows: 1. In the multi-variety and small-batch production mode, the customer's objective personality is distinct. Different enterprises or internal departments of enterprises often present conflicting goals and demands; The production environment is complex and changeable, and the inevitable uncertainty disturbance inside and outside the production manufacturing system leads to the dynamic characteristics of the production process. The task decomposition based on workshop dynamic reconfiguration and the generation of virtual manufacturing cell are introduced to achieve the dynamic combination of equipment resources. With the application of group technology, multi-variety and small-batch production is converted into batch production, which improves the utilization rate of manufacturing resources and reduces production cost. 2. Based on the analysis of virtual manufacturing cell construction technology, heuristic algorithm and Pareto dominant technology, etc. An improved free search algorithm based on Pareto is proposed to solve the multi-objective virtual manufacturing cell resource optimization problem. The convergence of the proposed algorithm is proved, and the convergence speed and complexity of the algorithm are analyzed. Unit production scheduling is an important step of virtual manufacturing unit (VMU) operation. It is an important process of scheduling and machine allocation for autonomous decision making within a unit. The dominant technology of Pareto is introduced to improve the population maintenance strategy. An improved genetic algorithm is proposed to solve unit production scheduling. In view of the uncertainty disturbance of virtual manufacturing cell, a kind of rescheduling strategy with processing time of interval number is studied by using rolling window and pan-grey number technology. In order to realize the overall optimization of virtual manufacturing cells, a two-layer joint decision model based on Pareto dominating solution set is proposed to realize the overall optimization of virtual manufacturing cells by optimizing the resources of virtual manufacturing cells and production scheduling. Based on the principle of the combination of step decision and information feedback, decision makers' information preference mechanism and multi-attribute decision making method are used to realize the optimal decision of the whole scheme of virtual manufacturing cell operation.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F424;F273

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本文編號(hào)：2428581