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基于遗传算法的服装吊挂产线动态调度研究

基于遗传算法的服装吊挂产线动态调度研究

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作者：谢子昂东华大学

学位级别：硕士

21世纪以来,服装行业的竞争日趋激烈,以计划驱动的标准化、规模化的生产模式已不能满足消费者多样化需求,服装企业正不断向小批量订单式生产转型以适应需求变化、缩短产品生命周期、提升库存周转率,这对服装制造业生产管理水平提出更高... 详细信息

21世纪以来,服装行业的竞争日趋激烈,以计划驱动的标准化、规模化的生产模式已不能满足消费者多样化需求,服装企业正不断向小批量订单式生产转型以适应需求变化、缩短产品生命周期、提升库存周转率,这对服装制造业生产管理水平提出更高要求。目前企业在进行服装大规模个性化定制时,面临交期不确定、订单响应速度不及时、车间柔性化程度不高等问题,在生产过程中瓶颈排除不及时,生产进度难以控制导致无法准时完成订单任务,亟需一套智能化生产调度机制,实现对车间制造资源的实时利用,对小批量订单快速反应。本文以男衬衫吊挂产线为研究对象,针对目前动态调度时调度机制固定、对实时的个性化订单调度研究较少等不足等问题,做出以下探究:首先,通过对服装吊挂车间进行实地调研,对吊挂式生产的影响因素和瓶颈产生原因进行深入分析,综合考虑了吊挂生产过程的工艺路径因素、工序等级因素、设备因素、人员因素,以及个性化定制过程中订单款式、订单工艺差异等问题,确定了完工时间最小和等待时间最少的优化目标,并构建了服装吊挂产线的多目标动态调度模型。其次,对产线动态调度方法进行汇总分析,改进了固定周期驱动的滚动调度策略,建立了服装吊挂流水线的自适应滚动窗口机制,解决服装大规模定制中的个性化订单实时到达、订单投产准时性差、瓶颈工位不确定等问题。设计了工序和设备双层编码结构的非支配遗传算法对各调度周期内吊挂产线的生产效率、设备利用率进行优化。最后,以企业订单数据为基础,采用数理统计的方法,模拟了21600s内个性化订单动态到达过程,对本文提出的自适应动态调度模型进行仿真实验,分别对比了固定周期为3600s和7200s的重调度驱动机制,实验表明自适应动态调度机制能够充分利用产线设备信息对不同款式的实时订单动态排程,生产效率得到提升,其中自适应滚动调度相对固定周期调度（T=3600s）的完工时间减少4.9%,设备等待时间减少18.2%;相对固定周期调度（T=7200s）的完工时间减少18.63%,设备等待时间减少30.97%

关键词：服装大规模个性化定制自适应动态调度模型滚动调度策略非支配遗传算法

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