【摘 要】
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随着经济社会的发展,产品种类越来越丰富,客户需求也变得更加个性化。为了满足客户的多样化需求,RS公司采取了按订单生产模式,订单被接受后,才安排生产。由于RS公司的订单接受决策与生产调度决策分别由销售部门和生产部门负责,销售部门接受了过多订单,超过了RS公司的最大产能限制。这加大了生产部门的决策难度,导致RS公司生产计划混乱,无法按期完成全部订单的生产与交货。针对订单交货期和生产资源的冲突,管理者应
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随着经济社会的发展,产品种类越来越丰富,客户需求也变得更加个性化。为了满足客户的多样化需求,RS公司采取了按订单生产模式,订单被接受后,才安排生产。由于RS公司的订单接受决策与生产调度决策分别由销售部门和生产部门负责,销售部门接受了过多订单,超过了RS公司的最大产能限制。这加大了生产部门的决策难度,导致RS公司生产计划混乱,无法按期完成全部订单的生产与交货。针对订单交货期和生产资源的冲突,管理者应该如何筛选订单?对于被接受的订单,管理者又该如何安排这些订单的生产调度?以使RS公司的整体利益最大,这是RS公司亟待解决的问题之一。为了解决以上问题,本文总结生产调度理论,对国内外文献进行总结归纳。在此基础上,本文深入分析RS公司订单交货期的要求以及订单生产特点,分别考虑强制交货期和柔性交货期下的两种情境。在强制交货期下,本文建立了以收益最大化为目标的混合整数规划模型。由于RS公司订单涉及了多种零部件产品种类,在模型中考虑了订单批次,对订单进行分类。延期将给RS公司带来巨大的损失,因此不允许出现订单延期情况。本文设计了改进式人工蜂群算法,按照强制交货期的紧迫程度生成初始解,并在邻域置换过程中引入自适应规则,经过数学算例验证,改进式人工蜂群算法能够产生更优的运算结果,快速解决RS公司问题。在柔性交货期下,本文同时考虑订单积压成本和延期交货惩罚约束,建立了以净收益最大化为模板,以交货期为变量的时间索引模型,该模型与传统混合整数规划模型相比,运算速度更快。本文设计了基于图规约的动态规划算法,通过对工序条件的放松,能够跳出局部最优解,帮助RS公司找到更精确的优化结果。此外,本文运用RS公司的实际订单数据,对两种情景下的模型与算法进行灵敏度分析,在不同订单参数设置下检验了算法的适用性与有效性。本研究为RS公司提供了订单接受与生产调度联合决策方法,在接受订单的同时,决定订单的调度顺序。本文帮助RS公司在联合决策中获得最大利润,避免产生订单积压成本和延期交货惩罚,对生产液压类产品的制造企业是否接受订单以及如何安排生产有一定的指导意义。此外,本文考虑不同客户交货期约束下的订单接受与生产调度模型,丰富了生产调度的理论基础。图20幅,表15个,参考文献71篇。
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