考虑恶化效应的预防性维护和生产调度整合优化问题研究

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现代制造系统产生的新生产模式中,预防性维护和生产调度是可以联合决策的,因此有效地整合预防性维护和生产调度,对企业的经济效益和市场竞争力有着重要影响。在实际制造系统中机器故障是影响生产计划正常执行的一个主要因素,如何解决机器维护和生产调度之间的耦合矛盾,构建有效的整合优化策略和方法,正在成为学术界和企业界共同关注的热点问题。在一个具有恶化效应的单机制造系统中,作业实际处理时间会因为机器状态的持续恶化和随机故障而大大增加。当机器发生故障时,系统会执行最小维修(Minimal Repair,MR);为了降低机器的恶化水平和发生故障的风险,系统会定期执行预防性维护(Preventive Maintenance,PM)。本文在假设机器故障服从Weibull分布和机器状态线性恶化的基础上,通过分析上述因素对系统生产效率的影响,研究了以维修和生产总期望成本最小化为目标的生产调度和PM的整合优化问题,主要研究工作包括以下几个方面:1.针对生产调度和PM分别独立决策的问题进行研究,首先根据机器故障Weibull函数的相关参数以及执行MR和PM的时间推导出最优的PM周期,然后再根据固定的PM周期制定最优的作业调度序列。2.针对基于可靠性生产调度和PM的整合优化问题进行研究,将作业处理前是否执行PM和作业的调度序列作为决策变量,建立以最小化MR成本、PM成本和提前/拖期(Earliness/Tardiness,E/T)惩罚成本之和为目标函数的数学模型,设计一种基于遗传算法的求解算法。3.在上述研究工作的基础上,提出一种柔性的PM策略,允许两次PM的执行间隔在一定时间范围内变化,建立一个基于可用性生产调度和PM整合优化模型,设计求解这一模型的改进遗传算法。通过一系列不同规模的仿真实验,对上述模型和算法的有效性进行验证,总结三个模型的优缺点。
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