流程企业智能排产与优化调度技术

1、第9卷第11期2003年11月计算机單成制造系统YIMSComputer Integrated Manitfacturing SystemsVol. 9 No. 11Nov. 2003:1006 - 5911(2003)11 - 0980 - 04流程企业智能排产与优化调度技术罗焕佐' 宋国宁I ,王晓峰"高振林4 ,郭建设心秦绪伟,2 ,韩桂华°（1中国科学晓沈阳自动化研究所.辽宁 沈阳110016:2.中国科学院研究生曉北京190086:3沈阳化工学院.辽宁 沈阳110021:4.中国石油锦西械滋化工总厂.辽宁 葫芦岛l?5，J01）:以石化企业为皆景深入分析了

2、流程企业的生产特点及当前计划排产与优化调度研究的现状.重点阐 述了智能排产与优化调度甕统的结构模型提出并解决了基于综合物流和解耦策略的优化排产技术以及基干主动 式数据挖掘的渐进调合等关键技术问题采用Multi - Agent技术实现了原型丢统的开发为流程企业生产的优化 提供了新的方法与技术。:流程企业:计划调度:分布式人工智能:数据挖掘:TP271 + .6:TP273+. I:A1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第9卷第11期2003年11月计算机單成制造系统Y

3、IMSComputer Integrated Manitfacturing SystemsVol. 9 No. 11Nov. 20031994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第9卷第11期2003年11月计算机單成制造系统YIMSComputer Integrated Manitfacturing SystemsVol. 9 No. 11Nov. 2003:2OO2- 12 - 06;:2OO3 03 17.:国家863/CIMS主题资助项目（2OOIAA41341O）

4、:国家自然科学基金重点课题资助项目（79931000） :罗焕佐（1963 -）.男江西赣州人.中国料学院沈阳自动化硏究所剖研究员硕士 主要从事企业管理模式、组织与过程重构、动态谀 蚩从供应槌管理.计算机簞成制進系统（CIMS八企业信息化等硏究.Email :lhzms. .0流程企业生产批量大、生产周期短多数运行在 高温高压、易燃易爆、有毒有害的环境下.以安全、稳 定、低耗、柔性、质量和效率等作为生产管理与控制 的重点优化目标，因而对过程自动化和管理信息化 水平要求较高。流程企业的生产过程一般具有非线 性、随机性等多种待征在数学上呈现出高度耦合. 求解非常困难。同时由干生产物流的连续性缓冲

5、余地小对生产调度的实时性、协调性和可靠性等提 出了更高的要求。当前，我国流程企业存在着许多影响市场竞争 力的问题其中最主要、最关犍的是企业仍旧采 用传统的经营管理模式。从技术角度来看许多排 产系统的应用效果不理想缺乏对实际生产过程变 化的应变能力:从集成角度来看企业信息技术应用 还处于单项开发阶段.缺乏系统集成的思想和支持 手段，生产调度不能及时获取所需的信息。因此必 须5开究更先进的生产计划与调度技术开发综合集 成的生产计划与调度系统模型使得管理信息能够 及时传递到生产执行系统生产信息亦能够实时反 馈到管理系统消除过程系统集成的狭缝，缩短产曲 生产周期提高企业竞争力。1生产计划与调度是对生产

6、过程的规划与控制. 计划排产是基于产品成本和需求预测对生产任务 进行较长期的安排而生产调度则主要考虑较短时 间内的生产执行路线、任务执行的起止时间和为完 成生产任务对各种资源的调配等。从方法论的观点 来看除考虑的时间尺度不同以外生产计划和调度 之间没有本质区别因此常常将它们归结为一类问 题进行研究。计划调度问题的研究方法，最初集中在整数规 划、系统仿真和简单的规则上，2-3'o这些方法在某 些方面取得了很大成功但由于自身的缺点.效果不 很理想难以解决复杂的计划调度问题。近年来在 生产调度领域引入的人工智能技术成为解决调度 问题的有效遼径。现代计划调度优化方法主要包括 智能调度专家系统、

7、智能搜索算法及基于Multi1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第9卷第11期2003年11月计算机單成制造系统YIMSComputer Integrated Manitfacturing SystemsVol. 9 No. 11Nov. 20031994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第11期罗煥佐婷:流程企业铛能排产与优化调度技术981A

8、gent技术的合作求解方法等。智能调度专家系统z是人工智能应用的体现。 系统通常将领域知识和现场的各种约束表示成知识 库然后按照现场实际情况从知识库中产生调度方 案以对意外情况采取相应的对策。由于专家系统 中存在知识获取和推理速度这两个瓶颈导致训练 速度慢、探索能力弱等诸多缺点。智能搜索算法是先确定可厅性加工顺序，然 后确定每个操作的开工时间.并对这个顺序进行优 化它虽然厲于近似算法但有可能达到最优的调度 方案。智能搜索算法的主要特征是邻近搜索在生 产调度领域应用相当广泛，在探索解宇间时.仅对选 定的成本函数值的变化飮出叭应，因而通问性强。基于Mult； - Agcrt技朮的倉作求解方法.是一

9、 种正在走向成孰和完善的新的智能调度方法.它提 供了一种动态灵活、快速响应市场的生产调度机制 以分布式人工智能中的MultiAgent机制作为新 的生产组织与运行模式通过Agent之间的合作来 完成生产任务的调度，并达到预先规定的生产目标 及生产状态。Multi -Agent技术待别适用于解决复 杂问题尤其是那些经典方法无法解决的单元间有 大量交互作用的问题，其优点是速度快、可靠性高、 可扩展性强能处理带有空间分布的问题，对不确定 性数据和知识有较好的容错性。由于具有高度的模 块化特性.因而能澄清概念和简化设计。因此将 Multi - Agent技术应用于流程企业的智能排产与调 度有着广阔的前

10、景。2化问题即在知识库的基础上处理动态情况:在产曲 层.主要解决产曲优化问题（如炼油企业中的油丹调 合）使得按照排产方案生产的产品通过优化组合而 转化成可供销售的最终产丹：在会话层主要解决人 机接口问题，排产系统与计划人员之间通过可视化 智能接口实现“会话"这是操作人员介入智能排产 系统的窗口 也是系统透明性和可理解性的保证。2.1.2优化空间分解模型对于炼油、氯碱等一类典型的流程企业原料曲 种单一，产品种类繁多。该类企业一般都存在一套 龙头装置如炼油企业的常减压装置、氯碱企业的电 解装置。该装置将原料分解成多种中间产fli这些 中间产品通过分配管线到达相关的加工装置最后 形成最终产

11、曲。因此可将整个生产过程分解为三 大空间:切割空间X、分配空间丫和操作空间Z（如 图2丿，将目标函数分别表达成X空间、丫空间和Z 空间屮变量的线性函数然后通过解耦策略将X-Z空间中的变量转化为一种树状关系，从而将 复杂的全过程优化问题分解为部分空间中的优化问 题.大大简化优化问题的解决方案。1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第11期罗煥佐婷:流程企业铛能排产与优化调度技术#1994-2012 China Academic Journal Electronic Pu

12、blishing House. All rights reserved, 第11期罗煥佐婷:流程企业铛能排产与优化调度技术#2. 12. 1. 1总体结构流程企业的生产工艺特点.决定了采取基于A- gent的分布式智能系统的求解策略是可行的。通过 对流程企业生产流程的合理分解，分成若干个分布 式的智能系统再通过对龙头装置切割方案的调整 对分布式系统进行协调从而建立起基于知识的智 能排产与优化调度系统模型（如图l）o该模型总体 结构的核心在于知识和智能因此将从计划、执行 和产品等不同层次来构建智能优化系统。在计划 层.主要解决智能排产问题这是系统的核心部分。 智能排产的理论依据是解耦策略在解耦的

13、基础上 优化问题得到相对简化;在执行层主要解决调度优（1）切割空间的优化问题 原料经过龙头装置 加工以后从不同侧线切割出各种中间产曲。由干 不同侧线所产生的经济效益不同因此对各条侧线 的收率等指标应当进行优化在保证侧线质量的前 提下获取最大效益O（2）分配空间的优化问题 分配空间的优化是 整个排产调度优化的核心，也是体现优化策略的关 键。各侧线有多种加工路线每条路线可以生产多 种主产品和副产品.产生不同的效益。通过对加工1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第II期罗

14、煥佐婷:流程企业智能排产与优化调度技术#流程的内部进厅分析并考虑产品市场价格、装置成 本等因素计算每条加工路线的毛利系数.该系数反 映了加工路线入口处的单位物料产生的效益。故分 配空间的目标函数为：max© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第II期罗煥佐婷:流程企业智能排产与优化调度技术#© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights res

15、erved, 第II期罗煥佐婷:流程企业智能排产与优化调度技术#并满足物料平衡约束:X,及生产能力约束:© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第II期罗煥佐婷:流程企业智能排产与优化调度技术983各条侧线的毛利;H尤切割Agent按照各侧线的合数据库等五个主要的数据库。Mj > 2-/( i.j) Y(i,j)(j = 1, m) (3) 式(1)(3)中，Y( i,j) , e( i.j)和 L( i,j)分 别为侧线i到第丿条加工路线的入口处分

16、配量、毛 利系数和关联系数，X,为侧线,的流出量，为第/ 条加工路线的最大处理量。当侧线i与入口丿无联 结关系时,L( i ,j) =0,有联结关系时= 1 o 通过L (可以充分反映工艺路线的约束关系。由T i.j) e( i ,j)均为稀疏矩阵.且约束方 程中的系数均为1，因此，可以采用MAXMIN策 略求解即横向按毛利最大原则进行分配，纵向按损 失最小原则解耦。整个求解过程可在矩阵表上进厅 操作。(3) 操作空间的优化问题在操作空间大部分 后续装置中操作条件和输入、输出关系基本固定但 是有的装置(如催化裂化)需要根据市场价格的变化 改变其操作条件，以改变不同产品之间的比例关系. 从而实现

17、较高的经济效益。在优化方法上，它与切 割空间优化有相似之处但在生产流程的位置上，二 者是不同的切割空间在上游操作空间在下游，由 于地位不同，它所产生的影响也不相同。2.22.2.1智能排产系统框架结构从图1可以看到智能排产是整个系统模型的 核心。智能排产系统由多个Agent组成依据性质 的不同可以把这些Agent分为接口控制、装置模 型、算法优化和数据管理等四大类型(如图3)o(1) 接口控制 人机接口控制Agent ,负责系统 的总体控制与协调完成任务规划与分解，管理并监 控其他Agent的厅为实现人机交互的功能按收来 自用户的指令并将排产方案显示给用户。(2) 装置模型生产工艺和生产装置的

18、建模主 要采用面向对象的方法，将装置作为装置类并对装 置类进厅派生具体的一个装置就对应一个实例化 的派生对象装置的属性数据保存在物性数据库中0(3)算法优化 算法优化Agent是整个系统的 关键主要包括流程分解Agent、最优切割Agent、最 优分配Agent和毛利网络Agent。其中：流程分 解Agent是在规则知识库的支持下.主要解决生产 过程中产曲的强耦合性对整个工艺流程进行分解:巨利网络Agent生成毛利网络按递归方式算出 毛利系数进行最佳切割，并将结果计算、汇总；最 优分配Agent按照各入口装置的毛利系数、物料平 衡和能力约束进行最佳分配。(4)数据管理 数据管理Agent是其他

19、Agcnl 运行的基础主要包括装置物性数据库、物料平衡数 据库、工艺规则数据库和调度规则数据库。由干调 度是动态的所以调度规则数据库具有自学习能力0 2.2.2产品优化系统框架结构产昂优化是指排产调度方案实现后对产品的进 一步优化处理过程其系统结构取决于企业的具体 类型如炼油企业的油品调合即是一类产品优化过 程。本文以此为例设计开发了流程企业的产和优 化系统其结构模型如图4所示。该模型系统在知 识挖掘的引导下，进一步细化了经验公式，形成市场 信息指导下的调合计算规则，使调合过程更趋精确.达到最佳的经济效果。智能调合系统实现了目标编 号选择、辛烷值预測、经济效益优化计算、调合方案 可视化输出和参

20、数学习等主要功能与这些模块相 对应的数据库有:组分待性数据库、成品特性数据 库、模型参数数据库、理论调合方案数据库和实际调2.3上述系统模型的实现，需要解决工艺流程分解 及解耦技术、分布式智能系统的代理i殳计技术、看能 知识库与智能调度技弋以及主君式数扌2疗掘技术尊 许多关健技术问题、本文星点诂究并解决了下述两 个主要问题。2. 3. 1基于综合物流和解耦策略的优化排产技术传统的优化方案是基于线性规划的优化方案. 要求系统提供的参数较多。但就目前的现场生产和 管理水平而言不可能详尽地提供全部参数。即使 勉强收集到这些参数但由于市场情况和工艺情况 都在不断变化之中这些參数需要经常更新给实际 应用

21、带来诸多不便。为此，本文提出并解决了基于 综合物流和解耦策略的优化排产技术其核心思想 是把常规物流、资金流和信息流等过程流融合为一 体形成“综合物流”。研究表明仅仅考虑物料的单一物流模式难于 准确地刻酉流程企业生产过程优化的本质,许多物 流优化系统在具体应用中缺乏系统集成的思想和支 持手段因而无法最大限度地挖掘企业的潜力。综 合物流的优化是企业整体优化的核心也是流程企 业最根本的需求。通过突出其中主要的优化目标变 量.形成综合集成的优化模型将生产和经营有效地 连接起来使企业能优化地运行。沿着综合物流的 路线把优化问题分解为最优切割、最优分配和最优 操作等优化空间通过计算各侧线在不同加工路线 上

22、的毛利，以构成毛利系数矩阵，然后应用max MIN解耦策略进行优化。这种方案解决了成本分 摊的难题既符合工艺人员排产时的思维习惯也符 合数学原理容易为工艺人员所理解和学握対系统 参数的要求降至最低限度，大大提髙了排产优化系 统的实用性和鲁棒性。2.3.2基于主动式教据挖掘的新近调合技术本文放弃建立精确调合模型以求完全解决的想 法而采取一种能在线学习的系列化模型策略。首 先根据目前所知的效果相对较好的模型，建立起参 数化的调合模型。然后根据参数化模型的实际应 用情况进行适当修改动态改变模型參数形成系列 模型。最后，在此基础上导入相关的经济指标及其 他客观制约因素，形成最终的调合生产调度方案供 调

23、度人员参考。当调度人员要修改方案时，根据已 有模型提供相应的变化数据以及工艺指标和经济 指标的变化趋势使系统成为一个科学的辅助决策 支持系统。这里所说的能动态改变的模型参数系 统是指系统具有机器自主学习的能力能根据外部 条件的变化来自主调整内部参数达到适应环境变 化的目的其中.参数的调整主要依靠相应的主动式 数据挖掘算法。随着系统数据的不断累积,模型会 更加精确可靠。3纵观国内外的传统排产系统虽然有各自的优 势但应用效果都不是很理想，缺乏对实际生产过程 变化的动态应变能力。本文以实现流程企业生产系 统的优化运行、优化控制和优化管理为目标以石油 炼化企业为背景，面向整个流程行业以系统的观点 深入

24、分析和全面研究流程企业生产过程的组织及其 他相关因素形成具有自主知识产权的流程企业智 能排产与优化调度的创新技术。目前关犍技术的 研究及原型系统的开发已完成并将在排产与调度 的实践中得到进一步改进和完善。本文的研究将在 改变传统的经验管理模式、充分挖掘生产装置的潜 力方面发挥重要作用。| 1 | XIONG Gang Research on integrated optimization proNems in process industry CIMS| J . Computer Engineering & Applica- lion. 2000.(11):12 14 (in Chin

25、ese)熊 测流穆工业 CIMS中综合优化问题的研究J 1计算机工程与虑用.2000. (11) :12- 14.)12 | LIU Dud , YANG Jiaben. Improving the approaches of nuking refinery production planningJ Petroleum Processing and Pclnr chemicals t 1996 .27(6) :47 50(in Chinese) 刘 多杨家本. 改进炼油厂生产计划编制方法的硏究J】石油炼制与化工. 1996 .27(6) :47 50. J(994)© 1994-20

26、12 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 994计算机隼成制造系统 CIMS第9卷Risk Control Strategy Analysis of Implementing ERPZHAO Lian jig AN Lin. PENG wu(Coll, of Mechatronic Eng. , Northwestern Pblytechnic Univ. , Xi'an 710072 , China)Abstract :While implementing ERP, ente

27、rprises take ERP's implementation as the developer's work .and over look the great influence of the cooperation between the enterprise and developer, which restricts implementing ERP successfully. The risk of self developing modes and some relevant risk control st rat egies from the cooperat

28、ion position of enterprise and developer are proposed. And it would be helpful for enterprises to implement ERP system faster with lower risk.Key Mords :ERP; implementing risk ; control strategy : self - developingReceived 15 May 2003 : accepted 06 Aug. 2003.© 1994-2012 China Academic Journal E

29、lectronic Publishing House. All rights reserved, #计算机隼成制造系统 CIMS第9卷© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, #计算机隼成制造系统 CIMS第9卷(983)3 LI Hao SHEN Zuzhi. Research on optimization model of production scheduling in a refining and chemical companyJ OR Tran

30、s- actions. 2000.4(2) :54 60(in Chinese). |李 浩沈祖志.炼 油生产调度模型研究U1.运筹半学报.2000.4(2) :54- 60. |41 YAO Jianchu. LIU Belong. The production scheduling expert sys- tem in oontnous processing industr)rJ | Computer and Communr cations, 1996. 14(1) :20- 24(in Chinese). |姚建初刘伯龙.连 续过程工业生产调度专家系统【J I.交通与计算机.1996.1

31、4 (1) :20- 24. 151 QIAN Xiiiolong .TANGLixin XIU Wenxin. Dynamic scheduling: a survey of research methods)J | Control and Decision. 2001 .(3):140 - 145(in Chinese).【钱晓龙唐立新対文掰 动态谓 度的硏究方法综述卩控制与2001,(3):141 - 145.(6 ZHOU Zhangyu . CHENG Siwei Sustainable production planning of continuous process indust

32、ries | J Petrochemical Technology.2000. (29) :858 863(in Chinese). |周車玉成思危.可持续发 展的流程工业生产计划【J 1.石油化工.2000.(29) :858863.|71 CREMA Y.POCHET Y. A discussion of production planning approaches in the process industr)r Z Science Policy Programming、2001. 8 ARTIBA A RIANE F. An application of a planning and

33、scheduling multi model approach in the chemical industry| J Cbmpuf ers in Industry, 1998 .36:209 - 229.© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 995计算机隼成制造系统 CIMS第9卷Teciuiology of Intelligent Planning and Optimal Sclieduliiig for Process EhterprisesL UO Huan - zuo 9 SONG Guo ning19 WANG Xi(u)'GA O Zhen .GUO Ji an she1 QIN Xu - weilJ, HAN Gui hua(1 Shenyang Inst of Automation , Chinese Academy of Sciences , Shenyang 110016, China;2. Graduate Sch of the Chinese Academy of Sciences , Beijing 100086 , China;3 Shenyang Insl of Chemical Tech,S