【摘 要】
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随着智能制造和工业4.0标准的推动,制造业逐渐由单品种大规模生产模式向多品种小批量转变。本文的研究对象是多品种小批量生产模式的数控机加车间,针对数控机加车间经常出现总加工周期过长无法按期交付、在制品堆积和设备空闲等问题,从整体最优性的角度出发,综合考虑排序与调度对数控机加车间进行优化研究,具体研究内容如下:首先,对数控机加车间现状进行分析并构建数字化模型,通过IE手法分析数控机加车间的组织结构、排
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随着智能制造和工业4.0标准的推动,制造业逐渐由单品种大规模生产模式向多品种小批量转变。本文的研究对象是多品种小批量生产模式的数控机加车间,针对数控机加车间经常出现总加工周期过长无法按期交付、在制品堆积和设备空闲等问题,从整体最优性的角度出发,综合考虑排序与调度对数控机加车间进行优化研究,具体研究内容如下:首先,对数控机加车间现状进行分析并构建数字化模型,通过IE手法分析数控机加车间的组织结构、排产计划及加工工艺流程,深入研究企业存在的生产问题,确定优化方向后在Plant Simulation软件内构建数控机加车间实体仿真模型,根据实际生产资料设置仿真参数后,数字化分析模拟运行结果确定优化目标;接着,构建排序与调度协同优化模型同时设计适用于模型的MOG-DEA算法,建立以总加工时间最短、物流惩罚时间最短、物流车辆数量最少为目标的的排序与调度协同优化模型,在多目标遗传算法的基础上引入差分进化算法和精英策略进行改进,提出一种适用于协同优化模型的MOGDEA算法并利用经典算例对算法有效性进行验证;最后,求解数控机加车间协同优化模型,结合AHP和TOPSIS两种方案评价方法从Pareto最优解集中确定排序与调度协同优化方案,修改仿真参数模拟运行优化方案,对比优化前后数控机加车间总加工时间、惩罚时间和设备利用率综合评价方案优化效果。研究结果表明,排序与调度协同优化模型能够有效解决数控机加车间实际生产问题,MOG-DEA算法在求解时具有良好的求解质量和速度,通过数控机加车间优化前后的仿真数据比较分析结果,进一步验证了优化方案的有效性和可行性。
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