APS下的瓶颈识别与动态优化研究

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制造资源的优化配置一直是制造领域研究的热点。瞬息变化的市场环境对生产的效率、准时性和柔性提出了更高的要求。在小批量多品种混流生产的过程中,由于制造系统的随机动态特性,系统的瓶颈随着不同的产品组合或时间而产生漂移,变得无法预测。因此,在实际应用中很难确定DBR调度方法的参数,如瓶颈的位置、缓冲的位置、缓冲的大小等。   本文提出了以“鼓-缓冲器-绳子(DBR)”为核心,结合离散系统仿真和禁忌搜索算法的优势,将三者相结合为一体的高级计划系统(APS)排产模型,认为将该模型应用于实际会有助于生产排产效果的改善。   首先,本文回顾了约束理论的主要思想以及原则;介绍了TOC的核心方法-DBR系统是以瓶颈资源为核心,通过瓶颈资源的最大化利用,最终实现生产系统产销率最大化的生产计划与控制方法;并对DBR系统的应用情况进行了分析,指出了DBR现有研究中存在的不足;认为可引入APS作为解决DBR方法在应用中存在不足的一种途径。   其次,针对现有DBR应用中存在的不足,提出了基于DBR、系统仿真、禁忌搜索算法相结合的APS排产模型。该模型的主要创新点在于:在系统仿真进行瓶颈识别时,充分考虑了制造系统的随机性;系统综合考虑了缓冲系数、瓶颈工序生产批量、非瓶颈工序生产批量、转运批量,通过禁忌搜索算法对其进行优化,求得当前环境下的订单排序,同时对关键的缓冲参数进行敏感度分析;可针对不同目标函数进行试验,模拟实施效果。   最后,本文选取了一个典型的实例对APS排产模型的有效性进行了验证。即将Arena仿真与禁忌优化算法相结合,进行仿真优化。应用该方法进行生产系统仿真建模,通过仿真运行来确定系统的瓶颈,并运用APS排产模型计算相应的参数;依据OptQuest优化程序包所带的优化方法,最终确定模型中最优的缓冲系数、加工批量、转运批量。将优化后的排产结果与经验排产法进行对比分析,本文提出的APS排产模型在一定程度上具有很大的优越性。
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