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多目标柔性车间生产调度系统设计与实现

多目标柔性车间生产调度系统设计与实现

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作者：赵宇电子科技大学

学位级别：硕士

我国目前正处于经济中高速发展阶段,制造业作为我国重要的经济组成部分,在工业4.0的概念提出以后,我国传统制造业原有的生产模式必须尽快向先进化智能制造生产模式进行转变。在这转变的其中,最严峻的考验就是大部分传统制造企业没有智... 详细信息

我国目前正处于经济中高速发展阶段,制造业作为我国重要的经济组成部分,在工业4.0的概念提出以后,我国传统制造业原有的生产模式必须尽快向先进化智能制造生产模式进行转变。在这转变的其中,最严峻的考验就是大部分传统制造企业没有智能化、先进化的相关技术储备,企业的转型明显受阻。线缆生产车间作为我国传统制造业中的典型,目前相关企业都还处于传统的以人工经验为主的管理模式,主观随意性大,不能以准确的数据为支撑,开展车间的工作,遇到突发状况就需要层层上报重新发单,同时对于生产车间所面临的生产调度问题也不能很好的解决,从而造成资源的浪费。因此,本文所研究并设计的车间生产调度系统有着至关重要的作用,有助于企业提升自身的竞争力。本文以实际电线电缆生产车间为研究对象,根据企业以及车间存在的问题,提出得以应对的解决方案。本文的主要工作内容与创新点如下:(1)分析线缆车间生产调度的特点、车间调度问题的类型、线缆产品的分类与生产工艺以及机台的约束条件等,采用数学约束法对线缆生产车间调度问题建立适合的数学模型。(2)针对实际应用场景的数据问题,本文引入矩阵编码概念,大大减小了计算复杂度。由于遗传算法中染色体的特点,提出对矩阵进行行变换和列变换的交叉操作方法以及该概率决定是否变异的随机位置变异法。随后将初始种群和交叉操作生成的新种群合并,利用数据增广手段扩大种群规模,更好地利用种群的多样性。(3)针对实际生产车间所面临的的多目标优化问题,首先分析了多目标优化的常见策略,分别对各个优化目标进行数学公式化。在单目标调度优化算法的基础上结合NSGAI算法的优越性,提出了基础Pareto排序的多目标调度优化算法。引入了存储库的概念,将每一代得到的Pareto最优解单独存放在存储库中,并对这些最优解单独Pareto排序,在最优中寻找最优解。根据NSGAI算法的缺点,重新设置拥挤距离的计算方法,提高种群多样性。(4)根据实际生产车间可能会遇到的多种突发状况,本文提出了基于门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit networks,GRU)的生产拖期预测,通过对于生产车间平均生产速度的预测以及变化趋势,为人工的有效干预提供了可能。(5)通过对于企业的需求分析,以实用性为标准设计并实现了相应的生产调度系统。

关键词：遗传算法多目标优化门控循环单元网络拖期预测生产调度系统

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基于MES的线缆企业生产计划与调度系统设计与应用

基于MES的线缆企业生产计划与调度系统设计与应用

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作者：曾斌电子科技大学

学位级别：硕士

线缆企业为中国经济的进步做出了巨大的贡献。而如今,巨大的市场竞争压力导致国内线缆企业最多能够达到半负荷生产。与此同时,众多线缆企业仍然是采用人工经验管理为主的传统管理方式,导致企业内部存在着基础数据缺失、物料管理不到位... 详细信息

线缆企业为中国经济的进步做出了巨大的贡献。而如今,巨大的市场竞争压力导致国内线缆企业最多能够达到半负荷生产。与此同时,众多线缆企业仍然是采用人工经验管理为主的传统管理方式,导致企业内部存在着基础数据缺失、物料管理不到位、生产计划编制不合理、生产调度主观随意性较大和生产管理效率低等诸多问题。此外,线缆企业具有的多品种小批量生产、混合流水线生产和面向订单与面向库存并存生产的生产特性,使得线缆企业的生产计划与调度问题更加复杂。针对线缆企业的生产现状,本文研究线缆企业的生产计划与调度对解决我国线缆企业生产计划的制定、优化和调整等问题,提升企业的竞争力具有重要的工程应用价值。根据线缆企业面临的问题,本文基于企业资源管理理论编制了生产计划、基于约束法制定了生产调度模型、基于改进的遗传算法优化生产调度以及基于BP神经网络结合MES的优势提高调度的反应能力,并运用这些方法成功设计了一套生产计划与调度系统。本文的主要工作内容以及创新如下:(1)对于人工制定生产计划造成生产计划主观随意性大、不合理与稳定性差等问题,本文将生产计划进行分层设计,规范了生产计划的制定与使用。此外,创新地提出通过需求管理统一管理生产计划的源头,大大提供了生产计划的稳定性。(2)根据线缆企业的生产方式,制定了生产调度模型,并说明了约束条件。(3)对于经典的遗传算法在解决生产排产问题容易陷入局部最优,本文提出了一种将下降搜索算法和遗传算法相结合、将两点交叉和逆序交叉相结合以及不断清除重复个体的混合遗传算法。对于单目标调度采取精英保留策略和非线性选择排序相结合的选择策略;通过引入调度规则,从而大大缩小了问题的求解规模,减小了求解时间。对于多目标调度创新地提出了将强度Pareto进化算法中适应度赋值的密度值用拥挤距离表示,外部档案的规模可变;在单目标的基础上,使用分层序列法,利用计算机并行计算的能力,保障了解的质量的同时减少了求解时间。(4)为了提高调度对实际生产环境的响应能力,将BP神经网络算法应用到线缆企业的生产拖期预测中,为动态调度提供了极大的决策支持。(5)通过UML语言对企业需求进行了分析,然后根据提出的生产计划与调度方法,设计出了线缆企业生产计划与调度软件系统。

关键词：遗传算法 BP神经网络多目标优化拖期预测生产计划与调度

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定制装备企业的物料采购跟催系统研究与开发

定制装备企业的物料采购跟催系统研究与开发

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作者：胡晓斌广东工业大学

学位级别：硕士

对于定制装备企业而言,能够满足客户的个性化定制需求是其独特的竞争力,也是需要面对的巨大挑战。订单数量的随机性、产品要求的不断变化给项目带来了极大的不确定,交货期的压力同时也向企业运作管理提出了更高的要求。定制装备企业中... 详细信息

对于定制装备企业而言,能够满足客户的个性化定制需求是其独特的竞争力,也是需要面对的巨大挑战。订单数量的随机性、产品要求的不断变化给项目带来了极大的不确定,交货期的压力同时也向企业运作管理提出了更高的要求。定制装备企业中的一般的常用生产模式都是面向订单进行,项目订单数量和产品要求的不确定,使得按单设计、按单采购、按单装配的任务准备时间变得十分不可控,而在采购任务中,包含大量非标准件物料的采购需求,为对于中小企业来说,与供应商的关系中往往处于弱势地位,物料采购订单时常出现拖期的现象。而采购物料环节的拖期大大制约了项目的进度,因此本文利用监督式机器学习从采购物料拖期的角度对采购订单进行拖期预测,同时利用德尔菲法为不同特征的订单构建跟催策略。首先,本文通过分析定制装备企业的特点,结合某企业具体的采购业务流程,详细分析可能对物料采购进度造成影响的因素,并将其分成五个大类。通过对企业数据预处理分析,按照五大类因素划分提取了数据的原始特征,通过特征工程进行特征构造,扩展特征数量,再利用集成学习的特征选择方法来筛选特征。在此基础上,构建了六种监督式学习分类器,设计并计算实验,对比了不同特征选择方法和分类器的效果,得到了最有效的拖期预测模型,同时找出了对模型决策影响较大的几个主要特征。其次,为了构建物料采购订单跟催策略,通过监督学习模型提取的主要特征对采购订单进行分类,经过资料收集与讨论设计了物料采购订单跟催策略的构建的调查问卷,选取了18位相关领域的专家进行了调查咨询。通过三轮反复专家咨询之后,各专家意见基本趋于一致,基于专家意见咨询结果,基本确定各类采购订单跟催初始策略。此外设计了一套根据实际情况实时动态调整的规则,试图达到更好的跟催效果。最后,设计开发了一个定制装备企业的物料采购订单跟催APP系统。该系统嵌入了监督式学习预测模型和针对不同订单的采购跟催策略,可以实现企业对物料采购订单的拖期预测和跟催计划制定与实施,在一定程度上可以改善目前物料采购的拖期现象。

关键词：定制装备拖期预测采购跟催监督式学习德尔菲法

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