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畚论文aspan class=畚论文论文论文asp 1 工业工程 Industrial Engineering Journal 模具车间生产调度的研究 王珺 (广东工业大学 机电工程学院，广东 广州) 摘要:生产 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 于生产调度居于制造企业生产与运作管理的核心地位。目前，中小型模具企业面临的问题是:一方面，中小企业由于资金和技术上的困难，无法采用只能车间调度系统，而采用人工进行排产，那么人工编排生产调度计划，不仅费时费力，而且无法获得最优解，尤其当车间出现紊乱的情况下，手工调度无法快速反应，必然直接导致生产拖期严重。另一方面，如果企业采用生产调度系统，则由于目前的智能调度系统并不能真实反映实际生产中出现的不确定性;而现实生产中的不可预测扰动经常导致只能算法的最有解决 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 并不能很好的执行，即所谓的“计划赶不上变化”。 本文重点研究各种生产调度 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 的利弊，并研究当车间出现不可预测的事件导致当前的生产调度计划出现扰动紊乱时,车间如何对调度计划进行快速反应并进行局部修改。针对生产过程中出现的设备故障、订单改变等突发事件,通过调整系统参数中的设备和工件等,提出具有自适应能力的反应式调度方法。 关键词:生产调度计划、生产调度系统、反应式调度 效率，高柔性和高可靠性。由此可见车间调度的方 法对于优化车间性能，提高企业生产质量有着重要0 研究背景与意义 意义。 随着世界经济的高速发展和人们生活水平的提同时面向订单制造(MTO)是我国中小型制造企高，市场结构发生了巨大变化。一方面，交通和通业的一种重要生产模式，然而目前对于大多数面向讯技术的发展以及各国对贸易限制的减少使得生产订单制造企业来说，其普遍面临的一个主要问题是:竞争全球化;另一方面，消费者的需求日趋个性化“计划赶不上变化”，即生产过程中的不确定性因素和多元化，市场结构己由过去的“推”型市场转变所造成的扰动，对突发事件缺乏实时快速反应和决为“牵拉”型市场。在此情况下，制造业面临着一策，企业难以依单按质按量准时交货。因此如何提个由消费者占主导地位、变化迅速且无法预测的市高依单制造企业的准时交货能力成为企业能否继续场。传统的大批大量生产模式对此难以适应，于是生存下去的关键。 多品种单件小批生产逐渐成为当今大多数企业的主 要生产模式。 车间是制造企业的中心，在执行生产计划和反1 调度问题研究现状 馈生产信息的过程中，会产生大量的生产实时信息， 调度与控制系统的敏捷性在一定程度上决定着整个调度是所有外部生产计划活动的基础，后者包企业生产的敏捷性。我国制造企业的管理模式相对括物料准备、设备维护、任务下达等。在制定方案落后，尤其是以单件小批量为主要生产模式下的企时要尽可能考虑到调度在执行过程可能发生的干扰业，车间的组织与控制方式对其生产调度有着更高事件以及如何在方案中减小这些干扰带来的不利影 。但是在实际环境中，并不是所有可能的干扰事的要求。这是因为单件小批量生产车间的产品种类响 件都有一定规律，在调度优化模型中充分考虑到这多、数量少、生产重复性小、工艺过程经常变更， 些干扰的影响很困难，在实际环境中，动态事件并无法采用高效率的专用生产设备和工艺装置，工作 场地的专业化程度不高，生产准备工作量大，生产不是都呈规律出现，仅从调度优化模型考虑这些事能力的瓶颈多变。因此需要一个先进实用的调度系件存在一定困难，还需要采用一些不确定调度策略统，通过计算机进行准确的数据处理，对下达的生响应这些事件。通常的应对策略包括实时调度、主产任务进行一定程度上的智能优化调度，最大程度动预防式调度、完全反应式调度以及预测反应式调地减少生产过程中的准备时间，实现加工生产的高度等。 2 2014年2月 王珺:模具车间生产调度的研究 中应考虑到未来干扰的影响，同时具有较好的系统性1.1 生产调度方法 能指标。在过去几十年里，出现了一些预先考虑干扰 (1) 实时调度 影响的方法。香港大学针对工件加工时间、机器故障 实时调度是在当前任务完成后，根据当前系统状时间的随机分布信息解决随机故障调度问题。东南大态和信息，在当前待完成任务集中实时地选择下一任学针对工件操作时间及交货期的不确定，基于模糊规务。这种调度方式没有预先设置好的调度方案，一般划的方法进行调度。针对具有不确定加工时间的单机采用规则的方式对工件进行排序。 调度问题提出了β-Robust 调度。清华大学提出一种 实时调度对动态事件实时响应方式取决于系统具有α-worst 情形的鲁棒模型，弥补传统鲁棒 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 的当前状态，它只对特定时刻生产系统的现行状态和过于宽放的缺点，并用遗传算法求解。 局部信息做出局部调度决策，而不是给出精确的调度主动预防式调度在动态干扰因素发生前采取了方案，但是它能够从更高系统层获得如交货期等全局一定的预防手段，因此具有较高的鲁棒性，可容纳动信息，从长远角度安排调度过程。 态干扰因素的能力。但是，主动预防式调度为了提高 已有研究表明，实时调度在动态事件发生频繁、鲁棒性会降低设备的利用率，一些设备等待加工时间不确定性程度高的生产环境中，具有很好的实用性、增长，这对资源的利用存在极大的浪费。另外，主动快速性、可行性。但是，由于决策信息源于局部实时预防式调度只是考虑可能发生的动态干扰因素，几乎信息，忽视了未来一段时间可能发生的干扰事件，无不考虑实际发生的动态事件与预测的事件存在偏差，法给车间层外部相关活动提供一个计划基准，当扰动这将导致主动预防式调度对突发事件响应能力差，有发生后，会导致频繁修改车间物料计划而增大调度成可能会降低制造系统性能。 本。该方法强调了不确定事件发生后的响应速度，灵从优化指标类型划分，主动预防式调度可以分为活且易于调整，但难以关注整体生产效率和实现全局最小化期望指标和最小化最坏指标两类。采用期望指最优。 标的方法，适用于存在较小范围的扰动，或干扰源可 (2)主动预防式调度 以较准确地以概率形式描述的调度环境。以最小化最 主动调度是在生产调度前预先估计可能发生的坏性能为指标的鲁棒调度方法，其目的是保证在不确意外和扰动，在编制调度方案时预先设置一定的冗余定参数所有可能实现情况下，调度性能都比较好。 时间，当生产过程中出现不确定因素时，通过调整冗(3)完全反应式调度 余时间而主动吸收计划内的不确定扰动，按照预定调不生成预调度，根据在决策时刻的可得信息采用度方案完成生产任务。西班牙加泰罗尼亚大学应用随某种策略来调度工件，这种方法一般采用分派规则或机方法，解决了加工时间不确定的调度问题，实现等者其它的启发式方法来对等待加工的工件按照优先待和闲置时间等指标的鲁棒优化。主动预防式调度研权顺序排队，其实质是一种在线调度方式。当机器空究主要集中在如何产生具有鲁棒性的调度方案，即该闲时，它从己经按分派规则以某种指标排好顺序的排调度方案可以保证生产系统在出现动态干扰因素后队工件中选择一个进行加工。通常分派规则以加工时不会过度降低性能。主动预防式调度充分考虑调度在间和交货期为依据，信息处理量少，计算量很小,反执行过程中发生的动态事件，根据当前信息设计调度应迅速。调度决策基于系统的当前状态,所以完全反方案。主动预防式调度主要目标是维护生产过程的稳应式调度与实时信息获取密切相关。完全反应式调度定性，有利于在某些不确定事件发生后，保障生产有研究了对动态制造车间的调度问题，设计机器从排队序进行;但冗余时间大小不好确定，设置过小满足不等待的工件中选择下一个加工对象的分派规则。由于了应付扰动的要求，过大则导致效率低下。 进行调度决策时忽视了未来一段时间可能发生的干 在实际生产过程中，调度者通常根据当前信息生扰事件，无法给车间层外部相关活动提供一个计划基成从现在到未来某段时间内的计划，如一天或者一个准，当扰动发生后，会导致频繁修改车间物料计划而班次。生产调度在计划时段的开始时刻下放到车间增大调度成本。 层，它发挥着两个重要功能:(a)对不同的工件分配(4)预测反应式调度 资源来优化某些性能指标;(b)指导车间层外部活动预测反应式调度是制造车间重调度的常用策略，的计划安排，如原料的购买、设备维护和订单下放等。它有两个基本步骤:(a)不考虑车间层未来的干扰事因此，在生产过程中应尽量维护调度计划的稳定性。件生成优化某一目标的预调度;(b)更新调度响应干频繁修改可能延迟或者导致以调度方案为基础的外扰或者其它动态事件来保持调度的可行性或者改善部活动无法正常执行，因此生产调度方案的生成过程调度性能。该方法的关键在于判断是否对干扰进行重 3 2014年2月 王珺:模具车间生产调度的研究 调度和采用何种方式进行重调度。提出了一个三阶段 重调度的策略:(a)计划阶段:根据所有可获得的生产2 数学模型 信息在新的调度周期开始之前生成一个预调度，从而 为给定时段内的生产提供必要的信息;(b)控制阶段:在网络学习部分，采用三层BP神经网络来完每当有新的工序开始加工或者完成时，对比实际调度成函数的映射。误差逆传播神经网络是一种具有三与初始调度之间的差别;(c)重调度阶段:考虑到系层或三层以上的阶层型神经网络，如图所示为一个统的变化修改原调度，如:新的产品组合引发重调度，三层前馈神经网络:它包括输入层、隐含层(中间机器故障要考虑期望的故障修复时间，重调度求解过层)、输出层;输入层有i个节点，隐含层有j 个节程在实质上和计划阶段是相同的。 点，输出层有t个节点。上、下层之间各神经元实 现全连接，即下层的每一单元与上层的每一单元都 实现权连接，而每层各神经元之间无连接。网络按 有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供 给网络后，神经元激活值从输入层经各中间层向输 出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响 应。这以后，按减小希望输出与实际输出之间误差 的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权值， 最后回到输入层。 图1 典型BP网络示意图(小五宋体) 算法步骤: (1) 设置初始权系w(0)为较小的随机非零值。 渗金属试验在自制双层辉光离子渗金属炉中 (2) 给定输入/输出样本对，计算网络的输出: 1.2 试验方案(五号黑体) 设第p组样本输入、输出分别为 为了选定正交试验各个工艺参数的取值范围， u=(u,u,„,u) p1p2pnp先结合以往试验研究的经验，然后又进行了20余炉 的摸索性试验，确定了正交工艺参数。正交试验按d=(d,d,„,d) p=1,2,„,L p1p2pnp5照L16(4)正交表进行试验。指标项目为渗层表面合 节点i在第p组样本输入时，输出为 金元素成分及总质量分数、渗层厚度和吸收率。因，， (1) ,,yf[x(t)]fw(t) Ι,,ipipijjp,素水平表如表1所示。 ,,j，，表1 因素水平表(小五宋体) 式中 I——在第p组样本输入时，节点i的第j个jP水平 因素(六号宋体) 输入 1 2 3 4 1 050 1 000 950 900 源极电压U,V f是激励函数，采用Sigmoid型，即 275 250 350 300 工件电压U,V 1 f(x), (2) 35 30 45 40 气压p,Pa x1，e15 20 25 22.5 极间距d,mm 可由输入层经隐层至输出层，求得网络输出层节点 的输入。 4 2014年2月 王珺:模具车间生产调度的研究 (3) 计算网络的目标函数J 设E为在第p组样本输入时网络的目标函数，3 计算结果与比较 p 取L范数，则 2 21121为检验程序的可靠性与实用性，对双层辉光离2,,E(t),dy,(t) , dy,(t) ,e (t) ,,pppkpkpkp3222子多元共渗工艺参数:源极电压、工件电压、极间kk (3) 距、气压对渗层表面的合金元素总质量分数、渗层式中 y(t)——在第p组样本输入时，经t次权值调kp厚度、各合金元素质量分数、吸收率(工件增重/源 整网络的输出，k是输出层第k个网络训练准确可靠，同时又具有一定的推广能力， 节点 在正交试验16组数据中选择13组作为训练样本，网络的总目标函数为 余下的3组以及正交优化工艺作为 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 样本。经过 (4) J(t),E(t)1 000 000次训练的试验数据与计算结果的比较见表,Pp2、表3。 作为对网络学习状况的评价。 表2 预测渗层表面的成分 判别: 若 质量分数w/% J ?, (5) 编号 Ni Cr Mo Cu 5 49.881 14.695 11.365 1.605 式中 , —— 预先确定的，,?0 预测值 51.734 16.962 11.211 1.661 12 50.514 16.691 14.071 0.912 则算法结束，否则，至步骤(4)。 预测值 51.171 17.509 13.048 0.415 (4) 反向传播计算 16 50.290 19.164 6.480 1.308 50.826 18.104 7.8130 1.333 预测值 由输出层，依据J按“梯度下降法”反向计 算， 17 57.168 19.655 14.732 1.353 逐层调整权值。 预测值 59.891 20.107 12.163 1.403 ,J(t) w(t，1),w(t),η,w(t),ijijij从表2、表3可以看出训练样本和检测样本的,w(t)ij网络实际输出值与期望值都很接近，说明应用神经,E(t)p (6) η,w(t)，,w(t)网络描述双层辉光离子渗金属工艺参数与渗层的表,ijij,w(t)pij面合金成分和合金总质量分数、渗层厚度、吸收率式中 —— 步长或称为学习率，本文中n取 ,之间的映射模型是十分有效的。 1 000 000，取0.9 , 表3 人工神经网络训练与预测值 吸收率s?% 渗层厚度δ?μm 元素总质量分数w?% 源极电压 工件电压 极间距 气压 试验编号 U?V U?V d?mm p?Pa 试验值 预测值 试验值 预测值 试验值 预测值 1 1 1 1 1 70.900 70.587 34.5 34.579 87.496 87.437 2 1 2 2 2 61.200 60.871 36.5 36.380 89.796 89.237 3 1 3 3 3 33.330 32.847 19.0 19.245 84.895 84.508 4 1 4 4 4 44.650 44.401 21.0 20.871 77.579 77.321 5* 2 1 2 3 48.100 47.753 25.5 24.950 77.546 76.796 17* 1 2 1 1 79.340 80.920 38.0 38.459 92.908 92.210 注:*为检测样本值，试验编号17为正交优化工艺(六号宋体) predicted force and stiffness characteristic of industrial 4 结论 magnetic bearings[J]. 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