按订单生产计划与排程的优化模型

论文摘要

世界经济全球化的格局,促使了制造企业需进行高效且快速的生产和管理。而这一目标的实现,体现在制造企业的信息化管理水平的高低,同时也反应了企业综合实力和市场竞争力的水平。随着企业分工和协作不断深化,单一产品制造工艺精细化能力的逐步提高,客户需求逐步呈现个性化,订单式的生产方式越来越受到企业和客户的青睐。在此背景下,企业的生产管理人员对企业车间生产计划排成的管理优化更为重视,对企业的物流、资金流、信息流也更为关注。本文依托了江西联合能源环保股份有限公司生产管理系统的研究与开发课题,通过建立针对ETO (Engineer To Order)型企业生产计划模型,加工车间生产排成模型与算法的求解和探讨了多目标问题模型的处理方法和对策,开发了基于APS生产排程的优化设计的软件系统,以实现提高企业的生产管理控制的信息化水平。本课题主要从以下几个方面内容展开：首先,考虑实现单目标的情形。以加工时间最短为优化目标建立了JSP问题的数学模型；通过遗传算法的基本流程(确定参数集、参数编码、初始化群体、评价群体等)给出了其Delphi语言编程过程,并给出了JSP10问题实例及实现优化的甘特图。其次,考虑了生产过程中多目标的情形。由于多目标实现的复杂性,本文先给了其定义,其目标是个向量目标函数；然后给出了三种处理各分目标的方法(线性加权和法、理想点法、平方加权和法)；最终给出多目标模糊优化设计的一般步骤。常见的情况是考虑两个因素：一个是加工时间最短；另一个是成本要最低。最后,按照软件工程的要求,开发了基于上述理论模型的生产计划排程信息管理系统,以实现企业生产、管理、监控三位一体化,企在提高该制造企业的信息化管理水平,节约制造成本,提升竞争力。目前,该系统已在企业中使用。此外,本文在增加对临时意外的应对和APS理论建设方面有待提高。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的历史背景
• 1.2 计划排程系统的研究现状
• 1.2.1 ERP遭遇技术发展瓶颈
• 1.2.2 APS快速发展
• 1.2.3 APS中技术难点
• 1.3 课题来源及研究的目的和意义
• 1.4 论文内容的安排
• 第2章 APS优化设计的生产排程
• 2.1 引言
• 2.2 设计生产排程企业的特点
• 2.3 APS生产排程的理论
• 2.3.1 APS排程问题的特点和作用
• 2.3.2 APS计划功能及其策略
• 2.3.3 APS高级排程的算法类型
• 2.3.4 设计APS生产排程流程
• 2.3.5 APS与ERP间的关系
• 2.4 APS生产排程下的企业信息化平台
• 2.4.1 企业信息化平台
• 2.4.2 企业系统集成技术和可视化监控技术
• 2.5 本章小结
• 第3章 遗传算法在APS车间调度中的应用
• 3.1 引言
• 3.2 车间作业调度问题
• 3.2.1 JSP（Job Shop）问题
• 3.2.2 JSP问题的数学模型
• 3.3 遗传算法的基本原理和方法
• 3.3.1 遗传算法的发展简介
• 3.3.2 遗传算法的过程
• 3.3.3 遗传算法的设计
• 3.3.4 遗传算法的编程
• 3.4 车间调度的试验系统
• 3.5 本章小结
• 第4章 多目标问题的优化方法
• 4.1 引言
• 4.2 多目标优化概念及其方法
• 4.3 多目标模糊优化设计
• 4.4 本章小结
• 第5章 企业生产排程信息系统的实现
• 5.1 引言
• 5.2 企业中存在的问题及其常规生产流程
• 5.3 生产计划信息管理模型
• 5.3.1 系统开发工具
• 5.3.2 信息管理系统的功能模块
• 5.3.3 信息管理系统数据库设计
• 5.4 信息管理系统功能实现
• 5.4.1 项目清单管理界面
• 5.4.2 生产派工管理界面
• 5.4.3 生产排程管理界面
• 5.4.4 生产监控管理界面
• 5.4.5 库存信息管理界面
• 5.5 本章小结
• 第6章 全文总结与展望
• 6.1 本文工作的主要内容
• 6.2 研究前景及展望
• 致谢
• 参考文献