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江苏惠通集团厂级基于TOC的订单排产问题与改善.rar

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    编号:20181030002421168    类型:共享资源    大小:164.52KB    格式:RAR    上传时间:2018-10-30
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    江苏 集团 厂级 基于 TOC 订单 问题 改善
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    江苏科技大学经济管理学院毕业论文(设计)专业: 工业工程 学号: 0940408101 姓名: 雷晓丽 指导老师: 韩文民 职称: 教授 年 月 日 II江苏惠通集团厂级基于 TOC 的订单排产问题与改善摘要生产订单的排序是生产作业计划的重要部分,不同的订单对企业有不同的影响,重要的订单关系到企业的发展力和竞争力,因此必须保证其交货期,同时使得生产成本尽可能地降低。本文研究了基于 TOC 的订单排产问题,先对生产过程中的瓶颈进行分析和管理,再通过建立各个订单的优先级别,来保证重要订单在瓶颈工序上的按期完工,而非瓶颈工序配合瓶颈工序投产。本文将订单排产的问题模型化,以总成本最小为目标,采用遗传算法进行最优求解,模型计算结果证明本文提出解决订单排产问题的有效性,为编制生产作业计划提供了重要的依据。最后本文还分析了订单的动态调整情况。关键词:约束理论;瓶颈;优先级;订单排产;遗传算法IIIStudy bottleneck; priority; order scheduling; genetic algorithmIV目录1 引言.....................................................................................................................................11.1 问题的提出及背景 ....................................................................................................11.2 国内外研究动态 ........................................................................................................21.2.1 生产作业计划 ..................................................................................................21.2.2 约束理论 ..........................................................................................................31.2.3 遗传算法 ..........................................................................................................61.3 研究内容与结构 ........................................................................................................72 理论基础.............................................................................................................................82.1 约束理论 ....................................................................................................................82.1.1 约束理论与瓶颈资源 ......................................................................................92.1.2 瓶颈识别与管理 ............................................................................................102.2 遗传算法 ..................................................................................................................112.2.1 遗传算法理论 ................................................................................................112.2.2 遗传算法的基本流程 ....................................................................................122.2.3 遗传算法参数和运算 ....................................................................................132.3 订单优先级和排产 ..................................................................................................142.3.1 订单分类 ........................................................................................................142.3.2 优先级规则 ....................................................................................................152.3.3 生产订单的排产问题 ....................................................................................153 企业作业计划工作的现状及问题分析...........................................................................163.1 企业介绍 ..................................................................................................................163.2 企业现状 ..................................................................................................................163.3 企业关键问题分析 ..................................................................................................174 企业应用 TOC 的作业计划制定流程 ............................................................................184.1 流程图 ......................................................................................................................184.2 TOC 对生产作业计划的管理与控制 ...................................................................194.2.1 基于 TOC 的生产作业计划 ..........................................................................194.2.2 瓶颈识别和瓶颈管理 ....................................................................................234.2.3 排产相关指标—— 订单优先级评价指标 ....................................................254.2.4 确定相关指标权重 ........................................................................................254.2.5 订单具体排产方式 ........................................................................................275 遗传算法优化订单排产...................................................................................................285.1 问题描述 ..................................................................................................................285.2 数学模型 ..................................................................................................................295.3 遗传算法求解 ..........................................................................................................315.4 具体操作 ..................................................................................................................315.5 结论 ..........................................................................................................................336 生产作业计划动态调整...................................................................................................346.1 紧急订单处理 ..........................................................................................................34V6.2 变更订单处理 ..........................................................................................................356.3 订单的延期、挂停与返工 ......................................................................................36结论.......................................................................................................................................38致谢.......................................................................................................................................40参考文献...............................................................................................................................41附录.......................................................................................................................................43江苏科技大学经济管理学院毕业论文(设计)1江苏惠通集团厂级基于 TOC 的订单排产问题与改善1 引言本文以江苏惠通集团为背景,以它的生产计划为研究对象,该厂是面向订货的生产方式,结合约束理论的思想,运用遗传算法的方法,最后得出订单的在瓶颈工序上的排产结果,从而证明了该方法的可行性,并且具有实际的指导意义。1.1 问题的提出及背景依据 TOC 理论 [1]可以知道企业的生产能力并不是无限的,任何一个生产系统都存在着某种资源限制或者约束,我们称之为瓶颈,该瓶颈决定了这个生产系统的产出效率。这种瓶颈可以是必需的专业机器、工具或者技术熟练的工人,若想提高一个系统的产出效率,就必须充分利用或者打破该瓶颈。生产中,瓶颈工序往往决定订单的交付时间,决定着系统的有效产出,企业无法保证每个订单的生产都能够按时按量交货,所以企业安排生产时,生产系统的其他部分要服从于瓶颈部分,按照瓶颈的产出效率来安排非瓶颈部分的生产,强调沟通协作,保证整个生产流程顺畅并满足客户的交货期。另外,在市场复杂性和变数增加的大环境下,对订单的合理分配是实现对企业资源合理利用的关键、是提高企业利润最大的关键、是合理的提高各个下属子公司或者子厂的生产积极性的关键 [2],因此当企业接到订单的时候必须要优化订单分配。面向订单生产的作业计划是非常重要的。计划做得好,既可以提升客户的满意度,又可以提高生产的效率,同时保持库存在一个合理的水平。计划做得不好则会造成库存很高,但生产线还是断线,客户交货达不成。由于计划不完备导致的频繁的缺料断线,大大吞噬了企业的生产效能和利润。还有就是各加工部门步调不一,使得最后的装配部门经常是“前松后紧”:前半周或前半月没有活干,后半周或后半月加班加点还是干不完。并且订单企业具有多品种、少批量、制造周期短等特点,导致工件随机到达、客户插单或撤单频繁等不确定因素较其它类型企业要多,生产作业计划与控制非常复杂。江苏惠通集团的分配订单往往是以交货期为排序依据,在相同交货期内依据订单到达的先后顺序为投产依据,这样可能会导致重要订单不能按时按量交货,这些客户关乎到企业的发展和竞争力,对企业的影响是不可估量的。所以需要重新制定订单分江苏科技大学经济管理学院毕业论文(设计)2配的方式,使企业将损失控制在最小,并且确保企业在将来的发展。 为了在激烈的市场竞争中获得竞争优势,江苏惠通集团必须能够对动态变化的市场需求做出实时的、迅捷的生产调整,以便在最大程度上满足顾客的需要。合理地对生产过程中的任务进行计划,合理利用企业生产资源,有效地组织生产,快速寻找企业生产系统中的瓶颈资源,将企业有限的资源依据订单优先级用于对生产过程中瓶颈的突破,同时对生产过程进行有效的控制,最大限度地提高企业的有效产出,成为企业赢得竞争的关键。因此,如何能够更加合理地制订生产计划,分配关键资源,安排订单生产顺序,满足不同客户的个性化需求,同时充分利用企业现有产能,成为惠通集团现阶段需要解决的关键问题之一。可见,深入研究瓶颈上的订单排产问题,不但具有重要的理论价值,而且也具有一定的实践指导意义 [3]。1.2 国内外研究动态伴随着计算机的发展,生产管理理论与技术也得到了极大的改进。从MRP、MRPⅡ到 ERP,以及 JIT 和 OPT 生产方式。在 OPT 生产方式中,有许多新的作业计划优化理论与方法,本文主要选用的是邻域搜索法中的遗传算法(GA) 。1.2.1 生产作业计划作业计划问题 Johnson 研究了两台设备的流水车间作业计划问题后开始进行大量的研究。优化生产技术 OPT(Optimized Production Technology)[4]是 20 世纪 70 年代出现的,主要处理逻辑是分清主次,找到“瓶颈”工序,并使“瓶颈”上的资源得到充分利用,同时安排好非“瓶颈”工序的资源配置,使之能与“瓶颈”工序生产率保持同步,将在制品积压减少到最低程度。 。目前主要的算法有:(1)运筹学方法。其中 Mcmahon 和 Florian(1975)提出的改进分枝定界方法在相当长的时间内一直是最好的精确求解方法。之后魏师甲 [5]和吴志铭 [6]提出了两种不同的分枝定界法,差异主要在于分析规则、定界机制和上界的产生这三方面。此类方法虽然从理论上能求得最优解,但这种纯数学方法有模型抽取困难、运算量大、只能用来求解小规模作业计划问题,因而不能很好地满足实际应用的需要。(2)基于规则的算法。此种算法规则简单、易于实现、计算复杂度低,多年来一直受到学者们的广泛研究,由 Languna 、Manuel、J.Wesley Barnes 和 Fred Glover[7]提出的移动瓶颈算法(Bottleneck Procedure)是目前最有效的启发式算法之一,它通过江苏科技大学经济管理学院毕业论文(设计)3不断地对移动的瓶颈设备进行单机调度,来获取更好的次优解。但是研究表明并不存在一个普遍适用的规则,规则的有效性依赖于对特殊性能的需求标准及生产条件,该方法是局部优化算法,不能对得到的结果进行次优性的定量评估,难以保证所得的解是最优解或次优解。(3)神经网络方法。Cheung J.Y[8]描述了一些主要的用于求解作业计划问题的神经网络结构:搜索网络(Hopfield 网络)、纠错网络(多层感知器 )、随机网络(Boltzman 机)。Y.P.S.FOO 和 Takefuji 较好地把 Holpfield 神经网络解决 TSP 的方法移植到 Job Shop上来。Jain A.S.et.al[9]提出的改进的 BP 神经网络模型克服了传统的 BP 网络模型在处理包含复杂的输入输出问题时会训练不成功并收敛于局部极小解的不足。由于神经网络方法存在会产生大量不可行解,计算时间较长,容易陷入局部最优解等不足,因此在解决实际问题时单独使用情况的并不多见。(4)邻域搜索方法。近年来各种邻域搜索算法在作业计划中得到了广泛的应用,邻域搜索算法是基于其随机和启发式的搜索方法,在“邻域搜索”框架中,从一个(一组)初始解出发,通过邻域函数产生若干邻域解,按接受准则更新当前状态,然后按参数修改准则控制参数,如此重复以上搜索过程直至满足算法终止条件。这些算法具有全局优化性能,通用性强、无需问题的特殊信息等优点。研究较多的有模拟退火算法(SA ,Simulated Annealing)、禁忌搜索算法 (Ts,Tabu search)、遗传算法(GA,Genetic Algorithms)等 [10]。但此类算法也存在各自的不足,如 GA 容易早熟,SA 收敛到全局优化解需要很长的计算时间,并且算法效果的好坏对初始解和控制参数的选取有较大的依赖性。1.2.2 约束理论TOC 是英文 Theory of Constraint 的首字母缩写,中文译为“约束理论” 。TOC 是由以色列物理学家、企业管理顾问 Dr.Eliyahu M.Goldratt[1]在他开创的优化生产技术OPT(Optimized Production Technology)的基础上发展起来的管理哲理,该理论提出了在制造业经营生产活动中定义和消除制约因素的一些规范化方法,以支持持续改进,是对 MRPⅡ和 JIT(Just in Time)的继承和发展 [11]。TOC 首先作为一种制造管理理念出现,后来几经改进,发展出以“产销率、库存、运行费”为基础的指标体系,逐渐形成一种面向增加产销率而不是传统的面向减少成本的管理理论和工具,并最终覆盖到企业管理的所有职能方面。Blackstone J.H [12]、江苏科技大学经济管理学院毕业论文(设计)4Robert E.stein、H.Steyn 等人研究了 TOC 在诸如供应链、营销、质量、项目成本管理等方面的应用;NAVE Dave 也将 TOC 与 6sigma、精益生产等其他技术方法进行了对比。Blackstone[12]在 1997 年描述了美国福特汽车电子部在应用了 TOC 后,出货时间从原有的 10 天降为 16 小时,Bal Sea 公司导入 TOC 后出货时间从原油的 6 周降为 8天,准时交货率从 80%-85%提升至 97%,在制品减少 50%以上。Cook[13]在 1994 年运用仿真对 TOC、传统排程、JIT 三种生产计划与控制方法对在制品数量、平均流程时间、流程时间波动及总产出数量进行比较,结果发现 TOC的产品加工流程时间波动较小,总产出数最多,平均流程时间及在制品数量则略高。沈昭 [14]在传统的制造资源计划(MRPⅡ)的基础上,引入了约束理论(TOC)的概念和方法,建立了基于 TOC 与 MRPⅡ集成的敏捷制造计划与控制系统体系结构。并采用改进的时段划分方法,实现了系统中瓶颈资源的识别,针对单一瓶颈资源条件下的瓶颈排产问题,以任务延期交工时间最短及计划期内误期任务数最少为目标,分别采用单目标和多目标启发式算法对瓶颈资源上的关键任务进行排序,完成了相应的排序算法。陈建华和彭鸿广 [15]构建了基于 TOC 的以 MRPⅡ生产计划系统为主导的“Push”体系和以 JIT 生产控制系统为主导的“Pull”体系相结合的集成化生产计划与控制模型。Daniel[16]将 DBR 应用在海军航空站翻修作业(Remanufacturing) 生产计划上,有效缩短了返回交货期,另外使用动态缓冲的观念,将瓶颈作业站前的加工时间总和乘上一个固定缓冲常数,寻求装配件的最佳缓冲常数以决定装配件的投料时间点,来降低外购物料的存货水平。陈栋 [17]在研究了约束理论、建模与仿真的基础上,构建了基于离散事件系统建模与仿真的改进的 DBR 生产计划与控制方法。孙凌云 [18]对基于 TOC 理论的车间作业管理系统进行了研究,提出了基于 TOC理论的车间作业管理系统模型,对车间作业调度问题进行了分析,将问题转化为一般单件车间调度,然后运用 TOC 理论提出瓶颈资源排产方式。对 ERP 的车间作业管理系统进行优化设计,完善了传统 E 好中车间作业管理系统不足之处。侯晓光 [19]将约束理论引入到构建制造企业物流系统评价指标体系,运用层次分江苏科技大学经济管理学院毕业论文(设计)5析法,对各指标进行分析、排序和提炼,从中找出制约制造企业生产物流运行效率的“瓶颈” 。将 TOC 理论的思维逻辑和指标评价方法同经典的层次分析法相结合,以定性分析和定量计算相结合的方式,来挖掘生产企业物流系统运营中的瓶颈,提出了消除约束的方法,为物流系统进行持续优化和改进,提供理论依据。王军强 [20]博士针对传统约束理论产品组合优化运作逻辑存在的问题,构建了新型约束理论运作逻辑:①充分利用产能;②辨识系统瓶颈;③其他资源服从优化决策安排;④提升系统瓶颈;⑤打破系统瓶颈,辨识新的系统瓶颈,克服惰性持续改进。新型运作逻辑减少了传统约束理论仅就系统已有的生产能力讨论产品组合而造成规划的保守和接单的损失,改变了产品组合必须依赖产品优先级的思维定势,保证了系统各瓶颈资源的充分利用,使产品组合优化方案整体最优。李浩、沈祖志和邓明荣 [21]基于约束理论,对订货型企业的客户订单优势因素与瓶颈资源确定准则进行了分析,引入了“虚拟订单”概念;通过对客户订单进行分解,建立了“虚拟订单”的数据结构和优势准则;基于该准则给出了订单投产排序优化的启发式算法。王红娟 [22]在研究混合流水线生产调度时引入了 TOC 理论,采用基于约束理论的HFS(混合流水线) 分层调度系统,将整个调度系统按照控制的目标和实现方法的不同分为上层整数规划层、中层缓存控制层和下层设备加工调度层。1.2.3 遗传算法遗传算法是由美国 Michigan 大学的 Holland 教授于 1969 年提出,后经DeJong、Goldberg 等人归纳总结所形成的一类模拟进化算法 [23]。其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。遗传算法最早应用于一维地震波形反演中,其特点是处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身,搜索过程既不受优化函数联系性的约束,也不要求优化函数可导,具有较好的全局搜索能力;算法的基本思想简单,运行方式和实现步骤规范,具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点,但其局部搜索能力差, 容易出现早熟现象 [24]。目前已有一些将模拟退火算法与遗传算法相结合的方法。比如江雷 [25]研究的并行遗传算法中,通过模拟退火方法来控制变异概率( )的选取,通)/exp(TmP
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