基于深度强化学习的柔性车间调度问题现代研究

基于深度强化学习的柔性车间调度问题现代研究

摘要本文针对多目标柔性作业车间调度问题进行研究，分别以机器总负荷和设备利用率为性能指标，建立了多目标柔性作业车间调度模型。由于传统的企业调度算法忽略了历史数据的价值，在实时事件发生后不能快速响应支持，同时为了迎合“智慧工厂”的趋势，提出了一种适用于柔性作业车间调度的深度强化学习方法，实现了从状态输入到行为输出的直接控制。最后，通过实验案例验证了该方法在解决多目标柔性作业车间调度问题的可行性和有效性。

关键词柔性作业车间调度；深度强化学习；状态编码；多智能体

前言

近年来，市场中定制化服务已经成为一种普遍需求，“随需应变”的理念得到了企业管理者的高度重视。柔性生产是指通过先进制造设备来实现多品种、小批量的生产方式，其主要优点是增强了制造企业的灵活性和应变能力，提高了设备利用率。柔性作业车间调度问题（Flexible job-shop problem，FJSP）是传统作业车间调度问题的重要扩展，是目前车间调度问题的研究热点。

与传统的作业车间调度问题相比，柔性作业车间调度问题减少了机器能力约束，是更为复杂的NP-hard问题。目前的相关研究主要集中在算法效率改进[1-3]、问题实际化[4-7]、优化目标扩展[8-10]三个方面。在柔性作业车间调度问题上一般采用两种方法求解：启发式方法和集成方法[11]。问题实际化的研究主要通过加入更多生产相关约束，使得问题模型更加贴近实际生产。许多学者在上述三个方面进行了深入的研究，但是他们对于企業过去的生产调度历史数据并没有进行关注，忽略了其价值。

随着“中国制造2025”的提出，智能制造成为推进该项战略的重要举措。智能制造包括了智能制造技术和智能制造系统。深度强化学习作为一种端对端的感知与控制系统，为构建智能化的生产调度系统提供了重要指导和有效支持。

本文针对柔性作业车间调度问题，以最小化机器总负荷和最大化设备利用率为目标。通过对生产状态的编码，将每个工件构建为一个智能体。采用多智能体Actor-Critic算法，使得工件智能体学习彼此协作，为求解多目标柔性作业车间调度问题提供一种智能化的方法。

1 多目标柔性作业车间优化建模

1.1 问题描述

nm的FJSP问题可以描述为：一个拥有m台机器的加工系统，加工处理n 个工件。其中每个工件包含一道或者多道工序，每道工序可以在一台或者多台机器上进行加工处理，且相对应的加工时间取决于所分配的机器能力。对于该类问

(完整版)智能算法在柔性车间调度中的应用

智能算法在柔性作业车间调度中的应用摘要：为提高企业生产效率，合理的流水车间生产调度显得尤为重要。本文介绍了三种智能算法（蚁群算法、遗传算法、改进粒子群算法）在车间生产调度中的应用，主要介绍了算法的基本思想、模型结构、算法实现以及运用前景。对智能算法在生产调度中的应用做出总结。 关键字：智能算法；蚁群算法；遗传算法；改进粒子群算法；生产调度 0.前言 柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop sche- duling problem, FJSP)是传统作业车间调度 问题的扩展，是实际生产中迫切需要解决的一类问 题。在传统的作业车间调度问题中，工件的每道工序只能在一台确定的机床上加工。而在柔性作业车间调度问题中，每道工序可以在多台机床上加工，并且在不同的机床上加工所需时间不同。柔性作业车间调度问题减少了机器约束，扩大了可行解的搜索范围，增加了问题的难度。 作业车间的主要特点是：n个工件需要在m台机器上进行加工，每个工件都有其独特的加工步骤，但无明显的顺序约束，并且加工时间是已知的，调度的目标是在不允许两个工件同时在同一台机器上加工的前提下，如何安排工件在每台机器上的加工顺序使这些工件能够尽快加工完毕[1]。 1.蚁群算法在作业车间的应用[2] 以3个工件2台机器的问题作为例子，如图1。 图1 三个工件两台机器的JSP问题 为确定先对哪个工件进行加工，需要设置一个初始节点O0，所有的蚂蚁最初都放置在O0。图1中除与O0相连的有向弧表示同一个工件的加工顺序，工件必须按照该顺序进行加工。其它则为无向弧。每个弧与表示节点间信息素的量和启发式距离的一对 值{αij, d ij}有关。d ij 通常为对节点 j 的第 i 步操作的加工时间，τij使用蚁周方式进行更新：其中，ρ是个系数，1?ρ表示在时间t和t+1之间信息素的蒸发，Q为常数，Tk为完成所有加工步骤后最短的总加工时间。初始时刻τij(0)= c（c为常数）。 这个规则包含了两个方面：(1)图1中所有边缘上的信息素都要蒸发；(2)完成所有的加工后要将该解的效果加到各边缘上。蒸发可以防止搜索局限在局部最小的邻域中，另一方面又能根据已有解的效果好坏来更新信息素，进行增强学习。 另一个关键的问题就是如何保证蚂蚁按照工件的工艺路线产生一组可行解。这里用到3个集合：对每个蚂蚁 k，首先要有集合G k，表示没有访问过的节点集合；S k 表示根据技术路线下一步允许访问的节点集合；还需要一个禁忌表，存放已经访问过的节点。在我们的例子中， G k ={1，2 ，3，4，5 ，6}，S k ={1，2 ，3}。转移概率是通过下式计算的： T ij 为工件i在机器j上的加工时间。每选择一个节点，该节点就被追加到禁忌表中并从G k和 S k中删除；如果被选的节点不是工件的最后一步，那该工件中紧邻的下一个节点会被加到Sk中。该过程一直重复到G k = φ。最后禁忌表中得到的节点的排列顺序就是蚂蚁 k 找到的解。 参数α和β决定了算法的收敛速度并对解的性能好坏有重要影响，同时蒸发常数也需要进行适当的调整以使搜索能在好的搜索空间中进行，并防止陷入局部最优的邻域中。

柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究

第15卷第8期计算机集成制造系统 Vol.15No.82009年8月 Computer Integrated Manufacturing Systems Aug.2009 文章编号:1006-5911(2009)08-1592-07 收稿日期:2008207208;修订日期:2008209201。Received 08J uly 2008;accepted 01Sep.2008. 基金项目:国家863/CIMS 主题资助项目(2007AA04Z190,2008AA042301);国家自然科学基金资助项目(50835008,50875237)。Found ation i 2 tems :Project supported by t he National High 2Tech.R &D Program for CIMS ,China (No.2007AA04Z190,2008AA042301),and t he National Natural Science Foundation ,China (No.50835008,50875237). 作者简介:魏　巍(1982-),男,辽宁沈阳人,浙江大学CAD &CG 国家重点实验室博士研究生,主要从事产品配置优化、产品信息建模、多目标 优化和先进制造技术等研究。E 2mail :boyweiwei @https://www.wendangku.net/doc/b23191539.html, ;+通信作者E 2mail :fyxtv @https://www.wendangku.net/doc/b23191539.html, 。 柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究 魏　巍1,谭建荣1,冯毅雄+1,张　蕊2 (1.浙江大学流体传动及控制国家重点实验室,浙江　杭州　310027; 2.华晨金杯汽车有限公司,辽宁　沈阳　110044) 摘　要:针对各工件目标不同的多目标柔性作业车间调度问题,构建了以加工成本、加工质量及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化数学模型。针对传统的加权系数遗传算法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题,提出采用改进的强度Pareto 进化算法,对柔性作业车间调度问题进行多目标优化,从而得出柔性车间调度问题的Pareto 综合最优解。最后,结合项目实施,以某大型空分装备企业的车间调度为例,证明了文中提出的方法能很好地解决柔性工作车间调度的多目标优化问题。 关键词:柔性车间调度;多目标优化;遗传算法;强度Pareto 进化算法中图分类号:TP278 文献标识码:A Multi 2objective optimization method research on flexible job shop scheduling problem W EI Wei 1 ,TA N J ian 2rong 1 ,F EN G Yi 2x iong +1 ,Z HA N G Rui 2 (1.State K ey Laboratory of Fluid Power T ransmission &C ontrol ,Zhejiang University ,Hangzhou 310027,China ; 2.Shenyang Brilliance J INB EI Automotive Corporation Limited.,Shenyang 110044,China ) Abstract :To solve the multi 2objective optimization problem in flexible job shop scheduling ,the multi 2objective sched 2uling optimization model ,namely the cost 、quality and term ,was constructed.While the traditional genetic algo 2rithm which combined random weigh could not solve the multi 2objective scheduling optimization problem commend 2ably.An improved strength Pareto evolutionary algorithm was employed to optimize the multi 2objective optimization model parallelly.As a result ,the optimal schema of flexible job shop scheduling was presented in the form of Pareto optimal sets.At last ,an instance related with the project in the air separation equip industry was given to prove that the proposed method could solve multi 2objective optimization problem in flexible job shop scheduling effectively.K ey w ords :flexible job shop scheduling ;multi 2objective optimization ;genetic algorithm ;SPEA2 0　引言 柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem ,FJ SP )是指带有机器可选柔性的车间调度问题。相对经典作业车间调度问题,FJ SP 突破了资源唯一性限制,每个工序可由多个不 同的机器完成,更加符合实际的生产环境。因此,研 究FJ SP 具有重要的理论价值和应用意义。 在处理FJ SP 问题上,文献[1]提出分布法,其基本思想是将机器分配问题和调度问题分开考虑,以降低FJ SP 问题的复杂性。文献[2]～文献[4]分别采用贪婪法、模拟退火算法和禁忌搜索法对FJ SP 问题进行优化求解。文献[5]在遗传算法框架的基础上,通过加权系数法将多目标问题转化为单目标

#汽车装配车间生产计划与调度的集成优化系统

汽车装配车间生产计划与调度的集成优化系统 一、成果简介 它以产品需求为龙头，以生产计划与调度为主线，以生产任务完成情况为反馈，以成本管理为中心，以技术工艺、供应和资源(包括人员、物料、物资、设备、工具等)管理为支撑，从而形成一个有机整体；并通过合理安排生产和优化资源配置来缩短等待时间与生产周期，压缩在制品，降低资源消耗，提高资源利用率；通过技术工艺文档的无纸化管理来确保文档的唯一性；通过成本管理来制定合理的成本指标以控制各环节的成本，最终达到显著降低成本、提高效益和现代化管理水平之目的。本系统由8个子系统组成，即计划与调度子系统，物料管理子系统，生产任务完成情况汇总子系统，能源物资工具设备管理子系统，人事管理子系统，车间现场管理子系统，技术工艺管理子系统和成本管理子系统。 发表论文27篇，其中国际核心期刊论文8篇，国内核心期刊论文13篇；论文收录，SCI 3篇，EI 9篇，SA 8篇，CSA 2篇；已在南京跃进轻型汽车股份有限公司总装厂和车身厂推广应用，年节约生产成本456万元。并已通过专题专家组验收和省级鉴定，鉴定和两个项目的验收结论均为国际先进水平，验收评分在90分以上，在全国该专题位居第二。其主要成果被初选为863十五年成果展览的典型项目，并被编入参展论文集和专著。 二、应用范围 应用范围是汽车制造企业的装配车间和零部件制造车间。 FMS-500物料贮运系统 一、成果简介 物料自动输送与存贮系统,是柔性制造系统〈FMS〉的重要组成部分,它担负着使FMS 中物流畅通,确保FMS协调高效运行的重任。FMS一500物料贮运系统由装卸工作站、托盘库、有轨物料小车及物料管理系统等组成。系统的主要功能如下:①实现托盘库、装卸工作站和加工中心之间工件的自动存贮、运送和交换;②与管理计算机进行通讯,对工件在托架库中的存放和工件的输送位置进行调度和管理:③通过人一机交互,实现物料运输和交换的半自动和手动控制:④实现物料系统的故障诊断与处理。物料贮运系统的关键设备是物料运输小车,小车的定位精度,交换工件的准确性以及运行速度非常重要。 二、技术指标 （1）物料通过有轨小车运输,小车定位精度0.1mm,运行速度24米/分钟,可与加工中心、托盘库、装卸站自动交换工件。 （2）小车由PLC实现运行、定位和交换控制,可与上位机进行通讯。位置反馈采用光电码盘。 (3) 小车载重0.5吨。 三、应用范围 FMS或自动仓库中的物料自动贮运和调度管理。

基于文化遗传算法求解柔性作业车间调度问题

第16卷第4期计算机集成制造系统 Vol.16No.42010年4月 Computer Integrated Manufacturing Systems Apr.2010 文章编号:1006-5911(2010)04-0861-06 收稿日期:2009204220;修订日期:2009209216。Received 20Apr.2009;accepted 16Sep.2009. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(70771008,70371057)。Found ation item :Project supported by t he National Natural Science Foundation , China (No.70771008,70371057). 作者简介:李铁克(1958-),男,吉林长春人,北京科技大学经济管理学院教授,博士生导师,主要从事先进制造管理、生产计划与调度、智能算 法等的研究。E 2mail :tiekeli @https://www.wendangku.net/doc/b23191539.html, 。 基于文化遗传算法求解柔性作业车间调度问题 李铁克,王伟玲,张文学 (北京科技大学经济管理学院,北京　100083) 摘　要:在分析柔性作业车间调度问题特性的基础上,提出了一种采用主群体空间和信仰空间的双层进化结构的调度算法。该算法采用优良调度方案的知识信息构成信仰空间;提出一种二维矩阵的集成编码;基于工序顺序编码和基于机器分配编码的两种交叉和变异算子在主群体空间进行传统的遗传操作;通过具有自学习特点的相似性选择算子,使子代更好地继承父代的优良特征。通过典型算例的计算实验,表明算法在计算效率和求解质量上均具有较好的效果。 关键词:柔性作业车间调度;文化算法;遗传算法;选择算子中图分类号:TP301.6 文献标志码:A Solving flexible Job Shop scheduling problem based on cultural genetic algorithm L I Tie 2ke ,W A N G Wei 2ling ,Z HA N G Wen 2x ue (School of Economics &Management ,University of Science &Technology Beijing ,Beijing 100083,China )Abstract :Based on the analysis of the characteristics of Flexible Job Shop Scheduling (FJ SP )problem ,the double 2layer evolution scheduling algorithm with f rame population space and belief space to solve FJ SP was proposed.This algorithm adopted usef ul knowledge of excellent scheduling schemes to form belief space.A two 2dimensional matrix integrated coding was put forward.Traditional genetic operations were conducted in f rame population space among two effective crossover operators and mutation operators ,which were designed on the basis of the integration of ma 2chine assignment and operation sequence for the genetic algorithm.By selection operators with similar self 2learning char 2acteristics ,son 2generations inherited excellent characteristics from parent 2generations.Experimental results indicated that the proposed algorithm outperformed the current approaches in computation efficiency and solution quality.K ey w ords :flexible Job Shop scheduling ;cultural algorithm ;genetic algorithm ;selection operator 0　引言 柔性作业车间调度问题(Flexible Job 2shop Scheduling Problem ,FJ SP )是经典作业车间调度问题(Job 2shop Scheduling Problem ,J SP )的扩展[1]。在J SP 中,仅考虑工件具有唯一确定的加工工艺路线的情况。而在FJ SP 中,每道工序可以在多台机器上加工,工件具有可选择的加工路线,并且在不同机器上加工所需的时间不同,因此FJ SP 比J SP 更 接近实际制造环境,是实际生产中亟需解决的一类调度问题。 FJ SP 不仅需要确定工件的加工顺序,还要确定某道工序由哪台机器加工。因此,FJ SP 是比J SP 更为复杂的N P 2hard 问题,一般不存在有效的多项式算法[2]。现有的研究方法主要分为精确算法、启发式规则[3]和元启发式算法(如模拟退火、遗传算法(Genetic Algorit hm ,GA )等)[4]。其中精确算法无法对大规模FJ SP 进行有效求解;启发式规则求解

优化调度概述

1．概述 1.1 调度问题的提出 敏捷制造作为21世纪企业的先进制造模式，综合了JIT、并行工程、精良制造等多种先进制造模式的哲理，其目的是要以最低成本制造出顾客满意的产品，即是完全面向顾客的。在这种模式下如何进行组织管理，包括如何组织动态联盟、如何重构车间和单元、如何安排生产计划、如何进行调度都是我们面临的问题。其中车间作业调度与控制技术是实现生产高效率、高柔性和高可靠性的关键，有效实用的调度方法和优化技术的研究与应用已成为先进制造技术实践的基础。 调度问题主要集中在车间的计划与调度方面，许多学者作了大量研究，出了不少的研究成果。制造系统的生产调度是针对一项可分解的工作（如产品制造），探讨在在尽可能满足约束条件（如交货期、工艺路线、资源情况）的前提下，通过下达生产指令，安排其组成部分（操作）使用哪些资源、其加工时间及加工的先后顺序，以获得产品制造时间或成本的最优化。在理论研究中，生产调度问题常被称为排序问题或资源分配问题。 1.2 调度问题的分类 生产调度系统的分类方法很多，主要有以下几种： (1) 根据加工系统的复杂度，可分为单机、多台并行机、flow shop和job shop。 单机调度问题是所有的操作任务都在单台机器上完成，为此存在任务的优化排队问题，对于单机调度比较有代表性的请见文[9][10][l1]；多台并行机的调度问题更复杂，因而优化问题更突出，文[8][11]][13]研究了多台并行机的调度；flow shop型问题假设所有作业都在同样的设备上加工，并有一致的加工操作和加工顺序，文[12][13][14]研究了flow shop问题；job shop是最一般的调度类型、并不限制作业的操作的加工设备，并允许一个作业加工具有不同的加工路径。对于job shop型问题的研究，文献很多，综述文章可参见Lawler等[15]。 (2) 根据性能指标，分为基于调度费用和调度性能的指标两大类。 (3) 根据生产环境的特点，可将调度问题分为确定性调度和随机性调度问题。 (4) 根据作业的加工特点，可将调度问题分为静态调度和动态调度。 静态调度是指所有待安排加工的工作均处于待加工状态，因而进行—次调度后、各作业的加工被确定、在以后的加工过程中就不再改变；动态调度是指作业依次进入待加工状态、各种作业不断进入系统接受加工、同时完成加工的作业又不断离开，还要考虑作业环境中不断出现的动态扰动、如作业的加工超时、设备的损坏等。因此动态调度要根据系统中作业、设备等的状况，不断地进行调度。实际调度的类型往往是job shop型，且是动态的。 1.3 生产调度的环境特征 一般的调度问题都是对于具体生产环境中复杂的、动态的、多目标的调度问题的一种抽象和

基于物联网的智能车间生产物流调度系统解决方案

基于物联网的智能车间生产物流调度系统解决方案 1 项目背景 物联网技术是制造业转型升级，实现智能制造的基础。在推动智能制造实施过程中，物联网正从工业领域的局部工序扩展到车间、工厂，从提质增效扩大到推动制造 和物流业务模式的转变。智能制造以智能车间为载体，在设计、供应、制造和服务各 环节实现端到端无缝协作。智能物流可以进行感知、思维、推理、路径规划和决策等，是连接智能之间供应和制造的重要环节，也是打造智能工厂的基石。当前，智能制造 和智能物流正处于整合过程中，如何管理制造和物流的复杂流程，协同生产调度和物 流调度，以实现智能制造和智能物流的集成是面临的一个重大挑战。 通过设备上装配传感器、RFID读写器和通信模块，输送线和RGV/AGV上安装传 感器和通信模块等物联网技术，面向智能车间的自动生产调度和自动物流调度需求， 海得控制研发了智能车间生产物流调度系统，实现了智能制造和智能物流的集成。该 系统已在某口服液生产企业实现了示范应用，是国内制药行业第一个智能车间生产物 流调度系统项目，该车间已于2017年5月投产。海得控制正在开发实施的第二个智能车间生产物流调度系统项目，预计2018年5月实施完成。 其中目标包括三个方面：最大化资源利用率、最小化库存、最小化生产周期。由于 这些目标之间存在冲突，不可能同时达到各个目标的最佳状态，因此需要在各个目标 之间取得平衡。 除了以上三方面目标以外，还要满足智能车间的生产调度和物流调度需求，主要包括三方面特点和需求：柔性、多约束和变动性。 2 系统架构 基于物联网的智能车间生产物流调度方案采用三层系统架构：调度层、监控层和 执行层。其中调度层进行生产调度、路径规划和指令解析等，下发生产和运输任务到PLC执行层;执行层接收来自调度层的任务，将在制品从起点运往终点;监控层负责数据的采集和传输，同时对生产物流系统进行动态监控。 3 关键技术 智能车间生产物流调度系统的关键技术包括车间生产调度理论和模型、生产调度 方法、路径规划算法、基于单节辊道控制的辊道控制方法、AGV/RGV调度方法、缓冲区动态构建方法、故障重调度方法、批次约束满足算法等。 (1)车间生产和物流模型

基于深度强化学习的柔性车间调度问题现代研究

基于深度强化学习的柔性车间调度问题现代研究 摘要本文针对多目标柔性作业车间调度问题进行研究，分别以机器总负荷和设备利用率为性能指标，建立了多目标柔性作业车间调度模型。由于传统的企业调度算法忽略了历史数据的价值，在实时事件发生后不能快速响应支持，同时为了迎合“智慧工厂”的趋势，提出了一种适用于柔性作业车间调度的深度强化学习方法，实现了从状态输入到行为输出的直接控制。最后，通过实验案例验证了该方法在解决多目标柔性作业车间调度问题的可行性和有效性。 关键词柔性作业车间调度；深度强化学习；状态编码；多智能体 前言 近年来，市场中定制化服务已经成为一种普遍需求，“随需应变”的理念得到了企业管理者的高度重视。柔性生产是指通过先进制造设备来实现多品种、小批量的生产方式，其主要优点是增强了制造企业的灵活性和应变能力，提高了设备利用率。柔性作业车间调度问题（Flexible job-shop problem，FJSP）是传统作业车间调度问题的重要扩展，是目前车间调度问题的研究热点。 与传统的作业车间调度问题相比，柔性作业车间调度问题减少了机器能力约束，是更为复杂的NP-hard问题。目前的相关研究主要集中在算法效率改进[1-3]、问题实际化[4-7]、优化目标扩展[8-10]三个方面。在柔性作业车间调度问题上一般采用两种方法求解：启发式方法和集成方法[11]。问题实际化的研究主要通过加入更多生产相关约束，使得问题模型更加贴近实际生产。许多学者在上述三个方面进行了深入的研究，但是他们对于企業过去的生产调度历史数据并没有进行关注，忽略了其价值。 随着“中国制造2025”的提出，智能制造成为推进该项战略的重要举措。智能制造包括了智能制造技术和智能制造系统。深度强化学习作为一种端对端的感知与控制系统，为构建智能化的生产调度系统提供了重要指导和有效支持。 本文针对柔性作业车间调度问题，以最小化机器总负荷和最大化设备利用率为目标。通过对生产状态的编码，将每个工件构建为一个智能体。采用多智能体Actor-Critic算法，使得工件智能体学习彼此协作，为求解多目标柔性作业车间调度问题提供一种智能化的方法。 1 多目标柔性作业车间优化建模 1.1 问题描述 nm的FJSP问题可以描述为：一个拥有m台机器的加工系统，加工处理n 个工件。其中每个工件包含一道或者多道工序，每道工序可以在一台或者多台机器上进行加工处理，且相对应的加工时间取决于所分配的机器能力。对于该类问

流水车间调度问题的研究-周杭超

流水车间调度问题的研究-周杭超

流水车间调度问题的研究 机械工程学院 2111302120 周杭超 如今，为了满足客户多样化与个性化的需求，多品种、小批量生产己经为一种重要的生产方式。与过去大批量、单一的生产方式相比，多品种、小批量生产可以快速响应市场，满足不同客户的不同需求，因此，受到越来越多的企业管理者的重视。特别是以流水线生产为主要作业方式的企业，企业管理者致力于研究如何使得生产均衡化，以实现生产批次的最小化，这样可以在不同批次生产不同品种的产品。在这种环境下，对于不同批次的产品生产进行合理调度排序就显得十分重要。 在传统的生产方式中，企业生产者总是力求通过增加批量来减小设备的转换次数，因此在生产不同种类的产品时，以产品的顺序逐次生产或用多条生产线同时生产。这样，必然会一次大批量生产同一产品，很容易造成库存的积压。在实际生产中如果需要生产A, B, C, D 四种产品各100件，各种产品的节拍都是1分钟，如果按照传统的做法，先生产出100件A产品，其次是B，然后是C，最后生产产品D。在这种情况下，这四种产品的总循环时间是400分钟。然而，假设客户要求的循环时间为200分钟(四种产品的需求量为50件)，那么在200分钟的时间内就只能生产出产品A和产品B，因而不能满足客户需求，同时还会过量生产产品A和B，造成库存积压的浪费。这种生产就是非均衡的，如图1所示。 比较均衡的生产方式(图2 )是:在一条流水线上同时将四种产品

混在一起生产，并且确定每种品种一次生产的批量。当然，如果在混合生产时不需要对设备进行转换，那么单件流的生产方式是最好的。然而，在实际生产A, B, C ， D 四种不同产品时，往往需要对流水线上的某些设备进行工装转换。单件流的生产方式在此难以实现，需要根据换装时间来确定每种产品一次生产的批量。同时，由于现实生产中不同产品在流水线上各台机器的加工时间很难相同，因此，流水线的瓶颈会随着产品组合的不同而发生变化。当同一流水线加工多产品，并且每种产品在各道工序(各台机器)的加工时间差异较大时，瓶颈就会在各道工序中发生变化，如何对各种产品的投产顺序进行优化以协调这些变化的瓶颈是生产管理中一个很重要的问题。 图1 图2 因而对流水线调度问题的研究正是迎合这种多品种、小批量生产方式的需要，我们要讨论得是如何对流水线上生产的不同产品的调度顺序进行优要化。 流水车间调度问题一般可以描述为n 个工件要在 m 台机器上加工，每个工件需要经过 m 道工序，每道工序要求不同的机器，n 个工件在 m 台机器上的加工顺序相同。工件在机器上的加工时间是给定的，设为(1,,;1,,)ij t i n j m ==。问题的目标是确定个工件在每台机器上的最优加工顺序，使最大流程时间达到最小。

车间调度工作职责

车间调度工作职责 篇一：车间调度工作职责范文 1、自觉遵守、推行公司及部门的各项管理制度，负责检查监督公司管理制度的执行情况。发现违反制度的情况需立即记录，告知违规者，并根据考核规定提出处理意见，经车间主任批准后公布。 2、根据生产部下达的《月生产计划》及前道工序的具体情况于每日下午四点前编制《车间三日滚动计划》，经车间主任批准后在生产看板上公布第二天的工作计划。 3、跟踪检查每日生产完成情况，对未能完成计划的情况进行分析，并填制《生产延误日报表》。 4、由于设计更改、物料供应或生产部指令等原因，应根据要求及时调整作业计划，同时报车间主任审批。 5、协助班组长与技术、物供等相关部门进行协调沟通，努力解决影响生产进度的问题。当确认问题无法解决的时候，必须及时向车间主任汇报。 6、和负责生产线的检验人员保持密切联系，及时了解生产线各类质量问题，并协助检验人员分析质量问题产生的原因。对人为原因造成的质量问题在《车间人为质量问题记录表》登记，并根据质量管理的相关规定对责任人提出处理意见，报车间主任审批后公布在质量看板上。 7、根据检查发现的质量问题以及质量保证部提出的质量整改要求，及时安排整改责任人，规定整改完成时间，并负责监督、检查整改完成情况。 8、每日负责组织生产线早会：传达公司或部门的工作精神、总结前一天的工作得失、安排当天的工作。必须反复强调生产过程中的重要问题，正确引导员工，帮助其树立和公司步调一致的价值观。 9、统计各种车辆实际生产工时，对每辆车

的生产工时做详细记录，在生产完毕后填制《车生产工时报表》。作为生产基础数据，以便确定工时定额及工资分配。10、根据员工日常的工作表现，《优秀小组与员工评定管理办法》按照，评出每月（周）优秀班组与员工，经车间主任批准后及时公布于看板上。11、在生产过程中值得表扬和宣传的先进行为，有权提出具体的奖励建议，经车间主任审核、生产部长批准后实施。12、每月对当月生产情况进行统计、分析，并向车间主任提交书面的《月生产总结报告》。13、负责车间现场5管理工作，保证生产车间的整洁有序。检查现场管理的实施情况，凡发现不符合要求的必须要立即告知责任班组负责人，并要求限期整改。同时根据相关考核办法提出处理意见，报车间主任批准后公布。14、协助车间主任编制生产线各类管理制度，负责给员工讲解制度要求并推动制度的实施。 篇二： 1、负责车间生产调度,合理化派工； 2、实时监控维修进度,及时变更管理看板信息,确保按工期要求完工； 3、负责派工电脑及管理看板的日常维护； 4、每周将相关处理事项记录呈报车间主管签发及上报； 5、根据考勤记录安排维修人员工作、排班工作任务； 6、定期进行员工工时统计定期统计员工工作绩效率； 7、负责保障车间各工种之间的工作衔接； 8、负责于s/a之间的沟通。

流水车间调度问题的研究周杭超

流水车间调度问题的研究 机械工程学院2111302120 周杭超 如今，为了满足客户多样化与个性化的需求，多品种、小批量生产己经为一种重要的生产方式。与过去大批量、单一的生产方式相比，多品种、小批量生产可以快速响应市场，满足不同客户的不同需求，因此，受到越来越多的企业管理者的重视。特别是以流水线生产为主要作业方式的企业，企业管理者致力于研究如何使得生产均衡化，以实现生产批次的最小化，这样可以在不同批次生产不同品种的产品。在这种环境下，对于不同批次的产品生产进行合理调度排序就显得十分重要。 在传统的生产方式中，企业生产者总是力求通过增加批量来减小设备的转换次数，因此在生产不同种类的产品时，以产品的顺序逐次生产或用多条生产线同时生产。这样，必然会一次大批量生产同一产品，很容易造成库存的积压。在实际生产中如果需要生产A, B, C, D 四种产品各100件，各种产品的节拍都是1分钟，如果按照传统的做法，先生产出100件A产品，其次是B，然后是C，最后生产产品D。在这种情况下，这四种产品的总循环时间是400分钟。然而，假设客户要求的循环时间为200分钟(四种产品的需求量为50件)，那么在200分钟的时间就只能生产出产品A和产品B，因而不能满足客户需求，同时还会过量生产产品A和B，造成库存积压的浪费。这种生产就是非均衡的，如图1所示。 比较均衡的生产方式(图2 )是:在一条流水线上同时将四种产品

混在一起生产，并且确定每种品种一次生产的批量。当然，如果在混合生产时不需要对设备进行转换，那么单件流的生产方式是最好的。然而，在实际生产A, B, C ， D 四种不同产品时，往往需要对流水线上的某些设备进行工装转换。单件流的生产方式在此难以实现，需要根据换装时间来确定每种产品一次生产的批量。同时，由于现实生产中不同产品在流水线上各台机器的加工时间很难相同，因此，流水线的瓶颈会随着产品组合的不同而发生变化。当同一流水线加工多产品，并且每种产品在各道工序(各台机器)的加工时间差异较大时，瓶颈就会在各道工序中发生变化，如何对各种产品的投产顺序进行优化以协调这些变化的瓶颈是生产管理中一个很重要的问题。 图1 图2 因而对流水线调度问题的研究正是迎合这种多品种、小批量生产方式的需要，我们要讨论得是如何对流水线上生产的不同产品的调度顺序进行优要化。 流水车间调度问题一般可以描述为n 个工件要在 m 台机器上加工，每个工件需要经过 m 道工序，每道工序要求不同的机器，n 个工件在 m 台机器上的加工顺序相同。工件在机器上的加工时间是给定的，设为(1,,;1,,)ij t i n j m ==。问题的目标是确定个工件在每台机器上的最优加工顺序，使最大流程时间达到最小。

车间生产调度员个人工作计划

车间生产调度员个人工作计划 工作计划实际上有许多不同种类，它们不仅有时间长短之分，而且有范围大小之别。车间生产调度员个人工作计划，我们来看看下文。 车间生产调度员个人工作计划 光阴如梭，一年的工作转瞬又将成为历史，新的一年，新的挑战即将到来。本人进入调度室已经有半年多的时间，在主任的领导以及关心支持下，年的工作中有硕果累累的喜悦，也有遇到困难和挫折时惆怅。在以后的工作中要想更好的做好调度工作，尽快的成为一个合格优秀的调度员，就要不断地去总结工作中的不足和差距，提高自己完善自己，以便更好地完成工作。现将年度个人工作情况作如下总结： 一、虚心学习，努力工作 做好调度工作要严格要求自己，要好好学习每个调度员的长处，取长补短尽量的完善自己，认真学习相关专业知识、工艺流程，要做到“四勤”，腿勤、嘴勤、眼勤和手勤，不懂就问，不懂就学。通过半年多的学习和锻炼，我深知调度工作的重要性，在平常的工作我严格要求自己，不断加强对全矿生产工艺系统的认识和了解，深入生产现场熟悉工作环境，虚心接受领导和师傅们的教导。 在日常的工作中，我坚持做到交接班要严谨，接班后对上一个班遗留的问题进行落实和关注，对领导交代的事情要抓

紧传达和落实，明确本班的重点工作。在组织生产的过程中，及时跟进全矿生产情况，确保当班生产指令的完成，对生产过程中出现的问题及时向领导汇报，并加以解决确保全矿的生产能够正常安全进行。做台账时对每一个生产的数据都要进行多次核算，确保数据的准确性，为领导的决策提供有效真实的数据依据。交班时对本班中遗留问题和领导的指示要重点交代，确保下个班的正常生产。 在跑外值勤过程中，要听从坐台调度和领导的安排，深入现场。积极配合坐台调度的工作，将现场信息准确的传给坐台调度。对各个工业现场都要熟悉，在工作任务不太繁重的情况下，我也会勤跑现场，了解现场，及时发现问题解决问题，保证全矿生产安全有序进行。对跑外中的重点工作我一定会在现场关注，灵活处置，对随时发生的情况及时向领导和坐台调度反馈。 团队合作是调度工作不可缺失的基础，我们调度员之间应该相互依存、帮助、互怀，合作是高绩效团队的基础，每个调度员度应该树立全局观念，搞好协作配合。跑外调度要时刻听从坐台调度和领导的安排，把现场的情况及时反应给坐台调度，这样生产中所发生的状况就能迅速的解决，全矿的生产组织才能有效进行。 二、工作中存在的不足 在过去的工作中我虽然取得了一定的进步，但是这些进步

汽车制造车间生产计划与调度优化系统

汽车制造车间生产计划与调度优化系统 发表时间：2020-04-03T05:33:09.004Z 来源：《防护工程》2019年22期作者：江浩艾玲叶明超邢晓光 [导读] 随着生产车间复杂度的提高和客户需求的多元化，生产计划与调度已成为当今制造企业运营管理时面临的两大决定性挑战。目前，解决问题的传统方式是计划、调度“分而治之”，而该方式最明显的弊端是计划规划与调度决策互不匹配与协调。 江浩艾玲叶明超邢晓光 奇瑞商用车（安徽）有限公司安徽 241000 摘要：随着生产车间复杂度的提高和客户需求的多元化，生产计划与调度已成为当今制造企业运营管理时面临的两大决定性挑战。目前，解决问题的传统方式是计划、调度“分而治之”，而该方式最明显的弊端是计划规划与调度决策互不匹配与协调。本文对汽车制造车间生产计划与调度优化系统进行分析。 关键词：汽车制造；车间；生产计划；调度优化；系统 1生产调度的重要性 企业生产管理成败的关键往往是通过质量成本以及交货时间来衡量的。生产调度用来指导车间的生产管理，生产调度是否合理对车间生产管理任务能否顺利的完成与实现有着非常重要的意义。长期以来，许多学者对生产调度进行了研究，但并没有很好的解决存在的理论难题。在企业中，合理的编排生产调度能够将企业的生产资源和产品的加工路径进行合理的分配，同时也能够提前发现并解决在生产过程中存在的问题，减少在制品在车间的流动时间，提高车间生产设备的利用率、消除车间存在的瓶颈问题、加快生产进程，减少仓库的成品库存量、降低生产成本，保证产品的交货期等。重点使用车间生产调度的层面是车间生产层和生产执行层，它将工厂级的生产计划和车间级的生产计划联系起来：一方面，它将工厂级的生产计划接收后并进行分解，然后将调度指令发给下游的设备层。另一方面，根据设备实时反馈的加工信息，对初始调度结果进行修正和调整，然后将此信息向工厂级的生产计划进行反馈。所以，生产调度对生产经营过程中能否顺利的高速运转以及降低生产成本有着直接的影响。 2生产计划与调度集成优化建模 2.1问题描述 为适应竞争激烈的市场环境和满足当今客户对产品多元多样的需求，制造企业多采用FJS生产系统。该车间问题是经典JSP的延伸，即不同于JSP问题中每个工件的每道工序已指定好加工过程所需的机器，而是同一道工序可以从一组不同的处理机器中进行选择。因此，前者较后者更难于求解，是一类强NP-hard问题。在实际制造过程中，为了确保制造企业在及时交付订单，合理利用生产效率的前提下减少生产系统的总费用，迫切需要对FJS的生产计划与调度集成优化问题进行探究。考虑制造车间实际情况一般为多品种、小批量，不同产品具有不同的加工路线，且同一机器不同工序间的转换会产生设备转换时间和转换费用。 综上所述，本文研究的是进行多品种小批量的FJS车间环境，该车间根据上游客户订单需求进行精益生产。具体地，该车间有M台不同生产能力的机器，在T个生产周期内需要进行N种工件加工，每种工件j包含jh道工序，每道工序可在机器上加工，具体已知条件如下：（1）已知每道工序在每台机器上的加工时间，且其可能不相等。（2）机器生产能力受约束，且不同机器的生产能力不同。（3）各工序在各机器上存在准备时间，各工件的各工序在不同机器的加工时间和加工费用不同。（4）同一工件的各道工序之间具有先后顺序关系，但不同工件之间则不具有。对于FJS问题还应具有的假设如下：（1）同一时刻，每台机器的工位上最多只能进行一项工序的加工。（2）同一时刻，各工件的各工序最多只能出现在某一台机器的某个加工工位上。（3）已进行加工的工序不能被终断。（4）不考虑机器的故障状态，视其为可用。同时，所研究问题考虑合理进行所有工件工序的机器指派与时序安排，以减少工件生产过程中的生产费用、库存费用、提前费用和加班费用等相关费用之和为目标，针对批量规划、时序安排、机器合理利用性和机器生产能力约束等现实影响因子，探究同步优化生产运作效率和设备的合理利用性的集成优化模型。 2.2集成优化协调结构 针对问题描述小节的内容，以前一章中集成机制分析所得的建模思想与集成策略为基础，建立本文所研究问题的集成协调结构，从而进行后续集成协调优化模型的数学模型搭建。因此，如何利用微观计划的集成策略搭建所提出的具体问题的协调结构成为后续数学模型建立的研究重点。在以精益生产为机理的柔性作业车间中，生产计划的任务需制定出各种产件的生产量和库存量，使产品的生产费用和库存费用之和最小，从而制定合理的批量规划来优化生产相关费用；调度的任务需为每种产品分配合理的机器并确定同一机器上的各工件工序的生产次序安排，使机器的加班费用、提前费用和调整费用之和最小，从而以性能指标的形式来评价生产运作效率、设备合理利用性以及工序时序安排的优劣。生产计划与调度的集成优化就是满足生产计划方案可行性制定、调度决策合理安排的前提下，从整体上对这两任务层次的产生费用进行优化。本文利用SLSSP问题中微观周期模型和宏观周期模型的构建思路，提出基于微观计划的集成策略，搭建数学模型的协调结构。为实现微观计划与宏观计划以及调度决策的集成，将微观计划以决策变量的形式加入到模型中，作为短期决策来解决生产

智慧工厂调度系统方案

智慧工厂调度系统方案郑州联睿电子科技有限公司

目录 1项目概述 (2) 1.1背景 (2) 1.2目标与意义 (2) 2设计依据 (3) 2.1工作原理 (3) 2.2系统优势 (4) 3智能调度系统 (5) 3.1系统框架 (5) 3.2系统功能 (6) 3.2.1全局化定位监控 (6) 3.2.2人员、物资与运输工具信息管理 (7) 3.2.3运输工具导航 (8) 3.2.4重点区域与危险区域管理 (9) 3.2.5无线传输系统 (9) 3.2.6实时搜索 (10) 3.2.7视频联动 (11) 3.2.8报表统计分析 (11) 3.3解决方案 (12) 3.3.1识别系统 (12) 3.3.2装配工具自动化控制 (12) 3.3.3质量检测流程的优化 (12) 3.3.4设备实时定位 (13) 3.3.5防撞系统 (13)

1项目概述 1.1背景 中国正在成为世界汽车制造工业的集聚中心，新世纪以来，我国汽车产业蓬勃发展，成绩举世瞩目。从产量来看，从2000年207万辆，大幅增至2015年2450万辆，增长将近12倍，并从2009年开始位居世界第一位，2015年更是创下全球历史新高；从产值来看，2015年我国汽车产业工业销售产值达6.63万亿元，相比2000年增长超过10倍，占GDP的比重超过10%。单从规模上讲，我国已经成为汽车制造大国毋庸置疑。 然而经过十多年的高速发展，中国汽车产业在2015年出现了拐点，中国汽车协会数据表明，2015年汽车行业总营业收入尽管仍然保持着3%以上的增长，但是增长速度迅速下降了超10%，而利润总额近十年来首次出现了下滑的情况。在营业收入和销量上涨的情况下，整体利润的下滑无疑是一个异常的信号。1.2目标与意义 汽车模型的需求数量是年年飙升，从2012年到2019年，可用汽车模型的数量预计增长幅度超过20%。我国大约提供300左右的不同种类的车型，而且每种车型都有多个定制选项，相当于几百万亿的变化可能。在同一生产线上生产不同的汽车模型，而管理这种产品复杂变化将有大量的挑战。如何防止工人在每辆车有不同组合的情况下出现错误？如何保证运输的物资是组装所需要的物资？如何确保资产工具正确的时间在正确的位置，误差为零？等等问题不胜枚举。 一家汽车制造厂的汽车装配线上，每辆汽车需要在流水线上移动到达不同的装配点，传统管理办法是工人输入数据终端或者用条形码扫描分配到装载点，如果在生产过程中一旦出现错误，在最后质量检测阶段又需要大量人力与物力来纠正。利用定位标签固定在车辆、工人的操作工具和所需要的物资上，就可以实时感知工人的装配是否正确，并监控整个操作过程，大大减少了人为操作失误带来的损失。 智慧工厂调度系统能够在传统的应用环境中达到 15cm 的定位精度，并具有很好的稳定性；借助该系统，汽车制造厂能够实现人员、物资与车辆的实时定位，