（机械工程专业论文）按订单生产计划与排程的优化模型.pdf

摘要 f i i i if li ii i ii ii l lifu i y 2 0 4 2 16 3 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e t o ( e n g i n e e r t oo r d e r ) 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a p s 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j s p 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d e l p h i 语言编程过程，并给出了j s p i o 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a p s 理论建设方面有待提高。 关键词：a p s 优化设计；遗传算法；多目标优化设计、管理系统 a b s t r a c t t h ew o r l de c o n o m yg l o b a l i z a t i o np a t t e r np r o m p t e dt h em a n u f a c t u r i n ge n t e r p r i s e n e e dt ou n d e r t a k er a p i da n de f f i c i e n tp r o d u c t i o na n dm a n a g e m e n t a n d t h i so n eg o a l m er e a l i z a t i o l l r e f l e c t e di nm a n u f a c t u r i n ge n t e r p r i s e si n f o r m a t i o nm a n a g e m e n t l e v e l ， b u ta l s or e f l e c t st h ee n t e r p r i s ec o m p r e h e n s i v es t r e n g t ha n dm a r k e tc o m p e t i t i v el e v e l w i t ht h ee n t e r p r i s ed i v i s i o no fl a b o ra n dc o o p e r a t i o nd e e p e n i n g ，as i n g l ep r o d u c t m a n u f a c t u r i n gp r o c e s so ff i n ea b i l i t yg r a d u a l l yi m p r o v e ，c u s t o m e rd e m a n d g r a d u a l l y p r e s e n tp e r s o n a l i z e d , o r d e rf o r m so fp r o d u c t i o n m o r ea n dm o r eg e tm ef a v o ro f e n t e r p r i s ea n dc u s t o m e r s i n t h i sc o n t e x t , t h ep r o d u c t i o no ft h ee n t e r p r i s e m a n a g e m e n tp e r s o n n e lo fe n t e r p r i s ew o r k s h o pp r o d u c t i o np l a n i nm a n a g e m e n t o p t i m i z a t i o ns e r i o u s l ym o r e ，o fe n t e r p r i s el o g i s t i c s ，c a s hf l o w , i n f o r m a t i o n f l o wa n d n 1 0 r ea t t e n t i o n t h i sp a p e rb a s e do nt h ec o m b i n a t i o no fj i a n g x ip r o v i n c ee n e r g ya n d e n v i r o n m e n t a lc o ，l t dp r o d u c t i o nm a n a g e m e n ts y s t e m o fr e s e a r c ha n d d e v e l o p m e n to fs u b j e c t ，b yb u i l d i n gf o re t o ( e n g i n e e r t oo r d e r ) t y p ee n t e r p r i s e p r o d u c t i o np l a nm o d e la n dp r o c e s s i n gw o r k s h o pp r o d u c t i o ni nm o d e la n d t h e a l g o r i t h mo fs o l v i n g ，a n dd i s c u s s e st h em o d e l o fm u l t i o b j e c t i v eq u e s t i o nt r e a t m e n t m e t h o d 锄mc o 咄m e 嬲u 】陀s ，a n dd e v e l o p e db a s e do nt h ea p s p r o d u c t i o ns c h e d u l i n g o p t i m i z a t i o nd e s i g no f t h es o f t w a r es y s t e m ，i no r d e rt oi m p r o v et h ep r o d u c t i o no f t h ee n t e r p r i s em a n a g e m e n tc o n t r o lo fi n f o r m a t i o nl e v e l t h i ss u b j e c tm a i n l yf r o m t h e f o l l o w i n gs e v e r a la s p e c t so n ： f i r s t , c o n s i d e rt h es i t u a t i o nt oa c h i e v eas i n g l eg o a l t ot h es h o r t e s tp r o c e s s m g t i m eg o a l se s t a b l i s h e df o rt h eo p t i m i z a t i o no f t h em a t h e m a t i c a lm o d e lo fj s p ；t h r o u g h t h eb a s i cp r o c e s so fg e n e t i ca l g o r i t h m ( t od e t e r m i n et h ep a r a m e t e r ss e t ，p a r a m e t e r e n c o d i n 氍p o p m a t i o ni n i t i a l i z a t i o n , e v a l u a t i o ng r o u p s ，e t c )g i v e s t h e d e l p h i p r o g r a m m i n gl a n g u a g e ，a n dg i v e st h ep r o b l e mi n s t a n c ea n dt h eo p t i m a lj s p 10g a n t t c h a r t n e x t c o n s i d e rt h ep r o d u c t i o np r o c e s sm o r eo b j e c t i v es i t u a t i o n a st h ec o m p l e x i t y o fm u l t i o b j e c t i v ea c h i e v e d t h ep a p e rg i v ei t sd e f i n i t i o n ，t h eg o a li sa v e c t o ro b j e c t i v e f u n c t i o n ；t h e ng i v e st h r e ew a y st oa d d r e s st h ev a r i o u ss u b - g o a l s ( 1 i n e a rw e i g h t e d s u m i i m e m o d ，t h ei d e a lp o i n tm e t h o d ，t h ew e i g h t e da n ds q u a r e dm e t h o d ；t h eu l t i m a t e m u l t i o b j e c t i v ef u z z yo p t i m a ld e s i g ng i v e nt h eg e n e r a ls t e p s a n de x a m p l e s c o m m o n s i n l a t i o ni sc o n s i d e r i n gt w of a c t o r s ：o n ei st h es h o r t e s tp r o c e s s i n g ；t h eo t h e ri sa c o s t t o a m i n i m 啪 f i i l a l l y ，a c c o r d i n gt ot h es o f t w a r ee n g i n e e r i n gr e q u i r e m e n t s ，d e v e l o p e db a s e do n t h et h e o r e t i c a lm o d e l so fp r o d u c t i o np l a n n i n gs c h e d u l ei n f o r m a t i o nm a n a g e m e m s y s t e m ，i no r d e rt oa c h i e v ep r o d u c t i o n , m a n a g e m e n t , m o n i t o r i n gt h e t r i n i t y , t h e e n l | e r p r i s e st oi m p r o v et h em a n u f a c t u r i n ge n t e r p r i s e si n f o r m a t i o nm a n a g e m e n tl e v e l ， s a v em a n u f a c t u r i n gc o s ta n de n h a n c ec o m p e t i t i v e n e s s i na d d i ! t i o 玑t h i sp a p e ri m p r o v e se f f i c i e n c y , i n c r e a s et h er e s p o n s ea n dt h ea p s i n t e r i ma c c i d e n tt h e o r yb m l d i n gt ob ei m p r o v e d k e y w o r d s ：a p so p t i m a ld e s i g n ；g e n e t i ca l g o r i t h m ；m u l t i 。o b j e c t i v e o p t i m i z a t i o n d e s i g n , m a n a g e m e n ts y s t e m i i i 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 课题的历史背景 从二十世纪初期到如今，生产公司的制造方式发生了三个根本性变化【。首 先是依据库存生产( m a k e t o s t o c k ) 。这个变化是从上个世纪初期一直延续到上个 世纪中期，随之而来的是工业生产大规模化的形成。这期间，消费者处于追求 获得产品阶段，整个市场的话语权大体属于制造公司，但是生产公司标准化的 程度很高，生产制造上属于批量化规模性生产。 其次是根据订单生产伽a k e - t 0 o r d e r ) 2 1 。由上世纪中期开始，因科学技术突 飞猛进的进步，社会分工的日益深化，企业彼此的相互竞争和兼并对生产公司 的方方面面都产生了巨大的变革。由此伴随而来的制造公司在经营理念和生产 方式都发生了深远的变化。这种变化主要体现在：1 ) 新的科学技术的应用下商 品变得更加丰富，生产数量上也极大增加；2 ) 消费者开始脱离基本消费需求，演 变成多样化，高层次化的消费需求。在这两个因素的推动下，制造公司的生产 方式也开始由根据库存生产转变成根据订单生产。详细来说就是：第一步制造 公司先接客户订单；第二步再将采购的原材料、半成品、零部件加工、组装并 且包装；第三步由各种的销售渠道把客户所要的产品送至消费者。制造公司依 据订单生产是建立在分工进一步细分和新工艺更新的基础上，所生产的商品表 现为批量少、品种多。整个市场的话语权大体属于消费者。这种变革导致制造 公司不但要满足消费者的各种需求和及时交货，并且还要求公司在控制各种风 险的条件下，降低生产成本。 最后是根据订单进行设计生产( e n g i n e e r i n g t o - o r d e r ) 3 1 。如今，随着物流的兴 起和生产供应链的完善，制造公司正逐渐开始进行设计生产。这一变化过程主 要体现在公司收到客户订单后，先对产品进行设计、制造，再根据消费者的需 求在物流的支持下进行配送。这一新型的生产方式是生产公司彼此竞争深化的 必然结果，其目的是强化自身的核心竞争力，针对顾客开展个性化服务和经营， 支持一对一的模式。在前一阶段，虽然在产品设计上已经开始体现出了顾客的 差异化需求，可是其还是停留在某一群体性的顾客；而依据订单进行设计生产 则不一样，这种方式彻底地体现了单一顾客的特定需求，其服务的程度和产品 1 第l 章绪论 变换的能力要比前二个阶段都要强。 伴随着这种生产方式的兴起，导致了各个工厂的生产计划频繁变更，特别 是生产排程常常需要改动，用来满足顾客的不同需求。在这种复杂生产环境下， 按传统的人工经验给出的排程表，难于保证其为最优或较优排程，其排程的结 果无法和现代的e r p m r p i i ( e n t e r p r i s er e s o u r c ep l a n n i n g ) 等企业资源规划平台 集成。所以制造公司面临着无法面对这一复杂的生产环境。因此，生产排程作 为生产运作中碰到的根本问题，改进和优化这一排程就显得非常必要了。 1 2 计划排程系统的研究现状 1 2 1e i 冲遭遇技术发展瓶颈 e r p 由二十世纪4 0 年代的定货点法起步，到6 0 年代的m r p ( m a t e r i a l r e q u i r e m e n t sp l a n n i n g ) ，7 0 年代的闭环m r p , 8 0 年代的m r pi i ，最后到9 0 年代的e r p 。其作用由开始解决定货点问题到现在集库存、采购、生产、销售、 人力资源、财务诸多方面的一体化管理系统 4 1 。 具体来说，虽然e r p 系统功能日益强大，但是与e r p 兼容的核心系统m r p 却在技术上进展不大。目前，作为扩展m r p 功能的e r p 系统，其排程的方法还 是用m p s ( m a s t e r p r o d u c t i o ns c h e d u l e ) 来进行的。它宗旨是把制造企业的物流、 人流、资金流、信息流等所有资源进行综合平衡和优化管理j 协调企业各管理 部门，围绕市场导向开展业务活动，提高企业的核心竞争力，以求最大限度地 利用生产公司的现有资源，实现企业经济效益的最大化。可是该系统还存在以 下几个瓶颈： ( 1 ) 只能根据交付日期来安排生产的优先次序； ( 2 ) 所有生产活动都是在假定生产能力是无限的前提下进行； ( 3 ) 系统要求固定的工艺路线； ( 4 ) 重复计划过程需要花费较多的时间，而更改相关计划十分困难。 ( 5 ) m r p 算法假定提前期是已知的并且有具体数据； 以上瓶颈造成了该系统与现实情况存在不吻合的发生，因为现实生产中有 很多因数是不能提前固定或假定为不受限制的。比如：订单提前期的固定、生 产工艺路线的固定、生产能力的无限性等等。所以用m r p 系统处理这种动态问 题时就显得无能为力。于是二十世纪末，a p s ( a d v a n c e dp l a n n i n ga n ds c h e d u l i n g ) 2 第1 章绪论 就应运而生，并开始快速发展起来了。 1 2 2a p s 快速发展 a p s 是一种基于供应链管理和约束理论的先进计划与排产工具，包含大量 的数学模型、优化及模拟技术，其功能优势在于基于约束条件下的实时编排和 提示功能【5 j 。在具体的排程过程中，a p s 会建立一个基于企业资源与能力限制的 可行域，并在该可行域中采用最新的数学算法做常驻内存计算，获取最优的排 程。比如钢铁行业，m e s 、e r p 系统已经在国内钢铁企业得到普及应用，有些 已经使用了十余个年头。然而，企业逐渐发现，目前的e r p 并不能解决他们的 所有问题，瓶颈工序、库存和准时交货等问题遭遇“天花板效应”，钢铁行业是一 个离散和连续混台的生产过程、产线长、工序多、设备复杂、完全靠人工的方 式进行管理和控制，很难管好。因此，钢铁企业a p s 的实施应用就显得尤其重 要。从钢铁企业的i t 系统投入来看，对生产控制系统的投入远远大干对企业资 源计划管理的投入，企业领导者越来越意识到信息化光有e r p 是不够的，它无 法解决生产中遇到的各种问题。因此更需要a p s 来帮助企业实现高效的优化的 精细化的完成生产任务。从信息集成、事务集成到智能化集成型的a p s ，满足 可集成性、灵活可配量性和可扩展性的要求是钢铁企业a p s 未来的发展趋势。 e r p 和a p s 在生产管理中所起的作用可以从以下三个方面来体现【6 1 ： ( 1 ) 首先，e r p 计划中的不考虑生产能力限制，而a p s 考虑生产能力限制； 其次，e r p 的计划只是针对制造企业进行优化，对象单一。而a p s 针对的对象 是供应链( 供应商，制造商，客户三者组成的链) ，是全方位的优化。不过a p s 也可对单一的企业进行优化。 ( 2 ) e r p 计划中不考虑物料的限制，这样就无法让生产精密化和最优化，当 然更不能根据物料情况做出快速的反应和调整。因此e r p 的计划是针对大批量 生产模式，是把制造企业作为主体，依靠卖方市场的计划模式：而a p s 是针对 小批量，多品种生产模式，是把客户作为主体，依靠买方市场的计划模式。 ( 3 ) 就其发展历史来看，是先有传统e r p 计划模式，然后才有a p s 计划模 式；从单个制造企业使用角度来看，用户首先应该用好e r p ，等所有静态数据( 如 供应商资料，客户资料，物料编码，b o m 资料，工艺资料) 1 0 0 准确；动态的 业务数据能够比校准确，最好1 0 0 ；特别三大订单( 销售订单，生产订单，采 购订单) 得到集成管理，库存能够做到严格一致。这时候开始考虑使用a p s 就 3 第1 章绪论 水到渠成了。因为a p s 得以运行的基石是就是这些数据。 1 2 3a p s 中技术难点 因为a p s 出现的时间较短，因此有很多生产计划中需要的技术还没有突破。 下面给出两个重要的技术障碍【刀 其一：a p s 系统在利用数学方法进行优化计算时所需要的时间过长问题。 也就是说在生产调度中，如果碰到需要紧急计划排程的情况，而a p s 系统在电 脑中运行出的时间或许超过了一个有经验的调度员所需的时间。一般的生产企 业不太可能用超级电脑来处理车间的生产调度问题，这个成本过高，不实际。 因此，这在实际应用中就难于体现该系统的效率。这一障碍是a p s 运行时间的 问题。 其二：a p s 系统采用何种数学算法的问题。对于一个生产计划，在各种限 制的条件下可以可到一个“可行域”，该系统要从其中找出一个“最优”的计划。如 何实现这一目标就是数学算法的问题了。从实际应用的角度来说，要保证该算 法得到的计划要比人工计划更有效，才能被生产企业接受和应用。这是a p s 数 学算法的障碍。 1 3 课题来源及研究的目的和意义 本课题来自生产管理系统的研究与开发。课题进行的目的就是借其横向实 验课题的契机研究基于a p s 的生产排程与优化技术。主要从两方面来说明选题 的意义。 第一，从生产企业的发展模式来看。从二十世纪末开始，很多大型企业开 始把注意力放在自己的核心竞争力上，对于一些不是强项的业务逐渐的包给其 它企业或分厂。江西联合能源环保股份有限公司是一家生产锅炉的大型企业， 其也在开始这一迸程。但销售给顾客的产品或服务，其质量很大程度上取决于 供应链上的所有企业或车间。这就造成了新的挑战：如何更有效的协调和控制 企业或车间之间的人员、设备、物料、信息、资金等诸多因素? 对于这一问题 需要全新的生产管理方法和系统供应链的管理和优化。 在过去二十年，随着信息技术( 如强大的数据库管理系统) ，通讯方式，和 复杂数学模型的求解的迅速发展，这些变化生产排程带来了新的手段和方法。 4 第1 章绪论 顾客订单、需求预测和市场趋势被看成是必须考虑的因素，加入到供应链的结 构中，然后通过高级排程系统a p s 生成优化的生产计划来按时完成顾客的订单。 第二，从生产排程的优化理论来看。为什么要计划? 整个供应链上时时刻 刻都有决策需要决定，况且各个决定也不尽相同，其重要性和迫切性也不一样。 比如下步a 机床该加工哪个零件，加工出几个；也有该车间或企业要不生产还 是停产。一个决策越重要，就越要准备，这个准备就是计划，计划好不好就是 优化的生产排程问题。 供应链是极其复杂，现实中发生的因素并非每个方面都要在计划中考虑。 所以，要建立一个数学模型来模拟和给出出决策的合理性，这就是a p s 系统。 通常的，建模的艺术是尽可能的简单，又要尽量的表现真实，优化模型就是解 决生产排程中的优化问题。可是计划又不是一成不变的，对于计划程序常常会 碰到下面三个主要困难：首先，计划过程中同时存在多个标准，目标之间又发 生冲突，各方案的优先选择也不是很清楚。其次，供应链上可行的计划方案数 量巨大，远超手工编排的能力。最后，最难的也许是处理的不确定性，这里有 各种数据存在的误差等等。 以上两个方面都体现研究针对供应链的a p s 的生产排程技术的迫切性。本 文主要集中在车间的计划与调度方面研究，以实现信息可视化，减少计划时间， 和用遗传算法对计划排程优化，并考虑企业多目标( 常用为2 个) 处理的方法， 在此基础上建立排程系统。 1 4 论文内容的安排 信息化的管理水平对制造企业的生产效率起着至关重要的作用，特别是在 车间的生产管理模式上，不但决定了各生产资源之间的优化配置，而且对企业 的生产运作效率与整个生产、销售供应链都有举足轻重的影响。 课题在收集国内外相关技术研究成果的基础上，结合实施企业的环境( 其 合作项目为一家大型锅炉生产企业，产品生产以项目工程的方式组织) ，为了更 好说明这个课题的内容，选取了一个加工车间作为技术研究的实物模型。先对 单目标车间生产计划管理模式进行深入研究，然后建立单目标、多目标生产车 间的排程模型，给出排程最优算法；接下来文章结合上面的技术理论建立了具 有可操作性和集成性的生产排程信息系统。本文主要的研究内容和章节安排如 5 第1 章绪论 f ： ( 1 ) 在第一章绪论部分中，首先介绍了国内外生产排程系统的发展历史背景 和技术现状情况，然后再结合了课题的背景和意义，给出了本文的内容安排。 ( 2 ) 在第二章我们先从生产企业的模式开始，指出a p s 管理系统主要是适用 于小批量，多品种生产模式企业，即e t o 型企业；然后详细阐述了a p s 生产排 程的理论；最后为建立管理系统，着重于建立企业信息一体化平台和信息集成 化与可视化监控技术。 ( 3 ) 先从一个车间的实物模型入手，课题主要问题是解决和优化车间生产中 的调度问题。在第三章中给出了用遗传算法针对这一问题的优化设计，并在此 基础上用d e l p h i 语言编写程序，最后给出算例的仿真分析及其结果来说明这个 算法。 ( 4 ) 针对订单中出现的多目标优化设计问题，给出了具体的算法并求出有效 解集，这部分内容安排在第四章； ( 5 ) 在第五章中按照软件工程的方法，开发并实现江西联合能源环保有限公 司的生产管理系统。 ( 6 ) 在第六章中，总结了全文的主要内容和对这一方向的前景进行预测和展 望。 6 第2 章a p s 优化设计的生产排程 第2 章a p s 优化设计的生产排程 2 1 引言 a p s 主要是研究对资源能力约束和工艺流程约束，计算最早可能开始时间 和最迟可能的时间，并考虑多种优化方案的分析比较等和供应链有关的因素。 在这一章着重阐述了a p s 系统理论，同时研究如何开发和建立基于a p s 生产排程 的优化设计，探讨了a p s ，e r p 二者间的关系，并指出a p s 生产排程是e r p 生 产排程的有力补充。然后，在a p s 生产排程的基础上，搭建好企业信息化系统 【8 】平台模型。 2 2 设计生产排程企业的特点 二十世纪末以来，随着企业竞争越发激烈，顾客的需求日益个性化和其它 技术的兴起，生产企业开始逐渐地向面向订单型企业演化，即e t o ( e n g i n e e r t o o r d e r ) 型企业【9 】，以适应小批量，多品种的生产模式。一般来讲，这种类型的 生产企业在订单类型、产品类型和企业需求等这几方面有其特殊的情况。分析 这些情况对于建构a p s 系统在考虑约束因素方面有着重要的作用。 其一：是订单类型。从订单中要求的数量大小和重复发生的次数或规则性， 订单可分为规则的大批次和不规则小批次两种类型。比如，对于那些不是生活或 生产资料的产品而言，一般需求的顾客不多，这种产品需求数量不大，从而订单 呈小量化直至单件化，交货的时间和货物本身也都没有什么规律可循。甚至顾客 本身往往也是供应链中的一环，从而导致生产设备必须随订单的要求及时更新改 变。因此像这种在数量上和规则上随意性较大的订单称为不规则小批次型；对于 那些属于生活或生产资料范畴的产品而言，顾客呈群体性、规模性，需求量大， 从而订单规模也就较大。由于产品属于必须品，因此对于庞大需求比较容易预测， 交货的时间也呈现一定规律，对于这一形式订单称为规则的大批次型。 其二：是产品类型。随着制造技术的日新月异，新的技术的应用必然造成 产品在结构、功能方面随之而变化。同构产品是指在生产产品技术变化不大的 前提下，在一个时期内在功能、结构上保持了产品的稳定；而异构产品是指在 制造技术的更新下，产品在功能、结构方面变化频繁。 7 第2 章a p s 优化设计的生产排程 其三：是企业需要系统优化的目标。从生产企业角度来讲，无论是管理还 是在技术上的变革都要给企业带来经济效益。只有在保证这目标实现的前提 下，再对生产过程中选择是进行成本优化还是进行时间优化，这取决于订单性 质和企业自身的需要。为达到不同的优化目标，产品的计划排程会存在差异。 通常情况下，企业拿到顾客订单时，首先考虑的是在满足顾客的前提下成本要 最低，从而在制定生产排程的过程中一般需要对时间优化和成本优化。这一现 象是比较普遍的，也是设计a p s 考虑的主要两个因素。当订单对交货期有特殊 要求时，企业会以牺牲成本为代价，侧重于进行时间优化。当订单对交货期没 有特殊要求时，正常的生产进度便足以满足用户的需求，此时可进行成本优化。 把上面三个因素用三维数学坐标进行直观化【l0 1 ，见图2 1 表示。 目标企业 所在位置 图2 - l 企业类型影响因素 根据我们的实际调研，江西联合能源环保有限公司在这三个方面的具体情 况可以用图2 1 的小圆圈的位置来显示。其在产品类型上比较固定( d 0 锅炉) ，可 以看成是同构型；订单上可以看成是小批次不规则型；企业要求上应该考虑成 本和时间。本文从该企业的生产实际出发，努力找到一个可行的解决方案，并 编写成相应程序来实现e t o ( e n g i n e e rt oo r d e r ) 类型企业的生产计划系统。 2 3a p s 生产排程的理论 2 3 1a p s 排程问题的特点和作用 高级排程系统a p s 是为了解决整个供应链中各个因素的约束下的优化闯 8 第2 章a p s 优化设计的生产排程 题，其首先应该要克服原来系统缺点，具体有以下三个方面。 ( 1 ) 不确定性在实际的生产过程中，很多因素是不确定的和随机性的，比 如说加工零件的时间是有些随机性的，作业完成的质量也是存在一定的不确定 性，并且在车间里常会出现一些偶发事件，像设备的故障，订单数量的改变等 ( 2 ) 复杂性计划排程问题一般都是在各种条件约束下的优化问题，建立的 数学模型一般是非线性模型，由于a p s 是针对供应链，所考虑的因素十分复杂， 模型的计算量也极为巨大，对数学算法的优劣的要求要越来越高，一些传统的 优化方法已经不在适应或过时了。 ( 3 ) 多目标性实际的生产中需要优化的目标往往是多个，其中有些目标彼 此之间存在相互抵触。一般来讲，排程目标可分为费用类和性能类；也可将排程 目标分任务完成时间类、生产成本类、交货期类三种。由于单个目标的实现本 身已很复杂，多个目标就更加复杂了，针对这个问题将在第四章进行分析。 一般来说高级排程系统a p s 都包含5 个主要的模块：客户需求计划、生产 排程和计划、产品分销计划、运输方式计划、企业供应链分析等。就作用方面 而言，高级排程系统a p s 可以为制造企业提供以下几种解决方案的模型： ( 1 ) 针对顺序优化问题。这个主要是为车间中生产流程的合理实施而建立的 数学模型； 一 ( 2 ) 针对多工序、多资源的调度问题。这个主要是离散型的，多个约束下的 优化模型； ( 3 ) 针对混合问题。把顺序和工序、资源综合考虑建立的多目标优化模型； ( 4 ) 针对资源约束和成本时间最小化问题。这个可称为项目管理模型。 也就是说，这一高级排程系统应该能够同时检查能力约束，原料约束，需 求约束等因素，同时能够应对突发的一些情况，并做出相应的调整，另外需具 备模拟预测分析工具，提供规划人员做出决策。以便满足生产企业响应客户越 来越迫切的需要。 2 3 2a p s 计划功能及其策略 针对e r p 和m r p 不能给出准确的计划，也就是不能给出具体的各个约束 参数的情况，a p s 进行生产排程应从各约束条件下的可行域中找出最优解，并输 出结果。因此所设计的生产排产管理系统需具备下列一些功能： ( 1 ) 根据订单要求输出优化的生产排程计划。比如应该给出最早或最迟的开 9 第2 章a p s 优化设计的生产排程 完工时间、各时刻的物料需求计划。 ( 2 ) 订单发生变化或临时增加紧急订单时，可以即时输出新的生产排程，并 显示出目前情况能否满足新的订单，生产该订单的最早的时间和交货的最快时 间以及物料需求量是多少。 ( 3 ) 输出实现订单任务需要用到资源的种类及数量和随时给出所需物料的 量。 ( 4 ) 给出订单中所需物料量，为采购人员或供应商制定出确切的到货地点、 时间、数量的物料需求计划。预测如果供应商送的物料不足以满足需求时，给 出库存物料需求计划。对于库存需求计划的原则是在保证订单顺利完成的前提 下让库存量最小。 ( 5 ) 给出订单中发生的工序需求( 准确的时间、地点、需求量) ，以便提供准确 的信息到采购计划和库存计划。 ( 6 ) 给出订单确切采购计划，包括交货的数量、价格、地点、时间等。 ( 7 ) 实时反映出一个订单或几个订单的生产进度，并给出订单之间的相互影 响情况等。输出e r p 和m r p 无法实现的资源使用计划和物料需求计划，从而 可以实施即时管理。 ( 8 ) 输出订单的生产成本和获取的利润，所需物料和到货时间，库存情况和 物料归属于哪个订单。 ( 9 ) 输出多个确切的计划，在这些计划中包含了准确的时间、位置、数量、 成本等参数和与之对应的订单，如资源使用计划、成本计划、物料需求计划、 库存计划、物料供应采购计划等。 ( 1 0 ) 生产计划排程系统能够对生成的各种精确报表自动进行评估。在输出 图表中会显示资源利用率、材料利用率、订单履约率， 库存成本、运输成本、 制造成本等，从而为经营者提供决策。 为了实现以上的这些功能，利用有限能力的约束理论设计了高级生产排产计 划系统a p s 去解决e r p 无法解决的问题。下面给出用高级生产排产系统a p s 实现的操作步骤【l l j ： ( 1 ) 把与生产相关的全部物料和资源添加到工序o p e r a t i o n 里。允许用其它 物料和资源替代，但质量必须保证。 1 0 第2 章a p s 优化设计的生产排程 ( 2 ) 把对某一产品生产用到的全部工序串联起来构成一个工艺路线图 l b u t i n g 。要求一个产品至少给出一个r o u t i n g 。允许一个以上的替代工艺路线， 也允许利用系统自动生成一个工艺路线，但质量必须保证。 ( 3 ) 反复进行步骤2 ，一直到系统输录进完企业生产的全部产品数据，并建 立每个产品相应的工艺路线r o u t i n g 。 ( 4 ) 制定工序o p e r a t i o n 时需要输入各种相应的参数。如：储存空间、时间、 供应商、物、料、单位成品、负荷率、工序连接、最大生产能力、维修保养时 间、能够连接的前后工序、工作日历的规则、资源( 人、设备、工装) 等。 ( 5 ) 在输入相关参数后，制定工艺路线r o u t i n g 时需要考虑工序的起始时间、 规则和逻辑关系。比方说： 1 ) 计算工序之间的连接时间，其中连接时间因物料不同而不同、工序不同 而不同、物料运输和工装设备准备的时间也不同。连接时间是根据规则、参数、 逻辑关系等变量的变化而改变，其是个动态的变量。 2 ) 工序会不会产生新的物料需求? 所需物料是来自供应商还是库存? 出现 的中间产品是入库还是进入到下道工序? 3 ) 工序之间的逻辑关系，要不要强制连接等等。 ( 6 ) 用户可以进入a p s 系统，并输入产品订单对其进行生产排产。完成订 单输入后，开始计算，计算完后系统会生成可行的工艺路线r o u t i n g ，即相对应 的甘特图。如果用户输入多个产品的订单时，系统也应该逐一生成每个订单的 工艺路线和相应的甘特图。 ( 7 ) 用甘特图的形式把需加工产品的工艺路线和相关参数输出并显示出来。 用户只要从甘特图就可以看到每个产品的工艺路线和生产产品的设备等相关信 息，还可从甘特图页面跳转到d r i l l d o w n 报表来查看相关细节。 a p s 是在生产排程完成后，采用甘特图来显示排产情况的。系统按照输入的 约束条件和确定的规则在短时间做出排产计划，这比用手工排产的效率高多了。 2 3 3a p s 高级排程的算法类型 一个稳定高效的数学模型是a p s 的核心。目前，建立数学模型所采用的数 学算法有很多种，如线性规划( l i n e a rp r o g r a m s ) 、混合整数规划( m i x e d i n t e g e r p r o g r a m m i n g ) 、计算机模拟理论( s i m u l a t i o n ) 、约束理论( t o c ) 等。根据不同 的生成排产类型而选用不同的数学模型。其中，同一模型也可以采用不同的数 第2 章a p s 优化设计的生产排程 学算法，常见的数学算法有模拟退火法、禁忌搜索法、神经网络法、遗传算法 等，这样让生产排程问题的研究方法呈现多元化发展。 高级生产排程系统a p s 是一种通过数理规划或计算机模拟等方式生成甘特 图的。它采用了很多当前先进的管理规划技术，如基因演算法( g e n e t i c a l g o d t h m s ，g a ) 0 2 】等。基因算法技术是一种搜索技术，它以模拟生物进化过 程，从而由进化所得就是最优种类，即最优的解决方案。 2 3 4 设计a p s 生产排程流程 设计a p s 生产排程流程主要以下几个环节。先对各环节进行说明，再给出 其流程图。 ( 1 ) 影响订单生产计划周期的长短主要有两个因素，其一是该定单在生产车 间里最大浮动时间，其二是需求预测对该定单的影响，只有排产计划不因定单 中断或者更改，此定单排程才是有效的，否则就失效。一般生产企业都会划分 多个周期层次，如年，月，旬，周，日等。 ( 2 ) 对标准化的车间进行定义和建立数学模型，需要符合生产流程的具体情 况和物流的变化情况。一般而言，整个车间的产出率会受到某个瓶颈资源的限 制( 资源量在实际使用中最早用光的) ，因此所建立的模型不需要把车间中全部资 源都考虑上，单单考虑瓶颈资源就行，这样就把问题化繁为简了。在瓶颈资源 上建立的车间模型，就成为设计a p s 排产计划的基础。 ( 3 ) 统计出全部的原始数以便在给制定排产计划时使用到这些的生产和资 源数据。生成或参考数据字典，是设计排产计划的基础。而计划大多来自于更 高级的生产计划，因此在排程系统中建立与原s c m 或e r p 系统联系是有必要的， 另外如系统l a p p , p d m t l 3 】等也是排产数据的来源。这些系统给出数据精确度会 影响到a p s 排产计划的准确度，因此极为重要。 ( 4 ) a p s 成产排程的核心是计划，计划的来源是定单输入。订单一般来自于 销售预测，主生产计划。 ( 5 ) 制定排产计划时先对瓶颈资源进行初排产，如瓶颈原材料，瓶颈设备， 瓶颈工序等。其排产是否成功决定了整个车间的排产计划是否能顺利进行。而 针对瓶颈资源的排产应采取人工排产结合机器排产的办法，机器排产为主，人 工排产为辅。先用计算机对瓶颈资源实施初排，再用人工进行查对和改进，得 出最终结果。如何用计算机实现对瓶颈资源的排产，可以归为j s p 问题算法【1 3 j 1 2 第2 章a p s 优化设计的生产排程 的解决，它是本论文的所要解决的问题，具体可采用遗传算法完成和实现。 ( 6 ) 在初始排产计划中完成了统计基础数据，车间模型建立，瓶颈资源的初 排产后，接下来就可以针对车间的作业计划进行初排程。为化繁为简，一般将初 期排程细分为多级，即整体级一车间级一生产级，其和生产计划中的月计划，旬 计划，日计划相对应。整个生产计划的周期是由第一级来确定的。对于非瓶颈资 源的初排产相对比较容易得到，只要把加工工件的时间和工序输入系统，利用第 三章中的遗传算法就可得到每个加工工件在不同机器设备上的起止加工时间。 ( 7 ) 排产能力分析是针对车间的能力平衡实施对完成各订单的可行性分析， 尤其是瓶颈资源的能力平衡再次分析，满足要求则该排产计划可行，受限制或 有冲突则排产计划应改进和调整。另外还应该考虑其它因素( 库存量，定单变 更交货期等) 影响排产计划的问题。 ( 8 ) 排产计划制定好后，需将其逐一细分下达到各生产单位，整体级计 划处车间级生产级( 分厂或各车间) 各工纠1 4 1 。 ( 9 ) 在排产计划逐级下达并开始生产后，如遇到排产计划存在问题的时候， 应反过来由低到高组织结构的顺序从工组，提交到车间，车间提交到计划处， 最后由计划处来对反馈回的问题进行解决，重新制定排产计划，再下达，反复 这样就形成了一个循环的制定和实施体系。该体系用流程图的方式来显示，就 形成了a p s 生产排产流程图，见图2 2 。 1 3 第2 章a p s 优化设计的生产排程 生产工艺流程 零部件工艺文件 工程项日订单 客户需求分析 制定并提交生产方案 e 产预算n 评估? 广 y 下达生产并分解任务 分配到各分厂车间 执行并控制 车间作业计划 产品物料清单 物料需求分析报告 车间生产排程h 一生产排程算法 完成工程 图2 - 2a p s 排程计划流程图 2 3 5 a p s 与e r p 间的关系 e r p 和a p s 都有计划功能，但是二者有所不同。e r p 依赖于m r p i i d r p , 主要是基于无限能力原理。a p s 是基于约束优化理论，除此之外，二者在计划 上还有许