[发明专利]一种基于调度规则的车间排产和分析方法在审
申请号: | 202110763705.9 | 申请日: | 2021-07-06 |
公开(公告)号: | CN113570118A | 公开(公告)日: | 2021-10-29 |
发明(设计)人: | 孙国道;黄厚超;梁荣华 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 310014 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 调度 规则 车间 分析 方法 | ||
1.一种基于调度规则的车间排产和分析方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
(1)导入订单数据信息,对订单-工艺-资源关系进行绑定,对不同订单进行指标分析;
(2)建立多约束规划的排产数学模型,用滚动时域算法结合车间调度的优先规则和评价指标对模型进行求解,结果用甘特图进行可视化;
(3)使用工艺流程序列进行挖掘分析和排产模型的性能指标对方法进行评估。
2.根据权利要求1所述的基于调度规则的车间排产和分析方法,其特征在于,所述步骤(1)中,将时间需求和数量需求与订单进行绑定,再从订单数据对应到产品数据检索出对应的产品工艺流程,删除其他多余的工艺流程并对其进行符号简化,再从产品数据对应到资源数据检索出对应的人力、设备、加工方式资源数据,综合得出订单-工艺-资源的关系,进而对不同订单进行指标分析给出评分。
3.根据权利要求1或2所述的基于调度规则的车间排产和分析方法,其特征在于,所述步骤(2)包括以下步骤:
(2-1)模型假设,假设工人及资源一天只工作8小时,不考虑人员的倒班;工序执行时间只与工序相关,与使用的资源无关;资源之间无依赖关系,设备不设置利用率;所有设备的利用率为100%;
(2-2)问题描述,设有某一企业需要生产客户提供的若干订单Oi,订单包含多个产品Prodj,如现需要企业生产两笔订单O=O1,O2,其中O1=Prod1,Prod2,O2=Prod2,Prod3,每一个产品由多个半成品装配Sk而成,同时每个半成品有对应的工艺流程Pk,如P1=Sa,Sf,Sr,So,对应的工艺Sa=Pa1,Pa2,Pa3,Pa4;Sf=Pf1,Pf2,Pf3,Pf4;Sr=Pr1,Pr2,Pr3,Pr4;So=Po1,Po2,Po3,Po4流程为Sa=Pa1,Pa2,Pa3,Pa4;Sf=Pf1,Pf2,Pf3,Pf4;Sr=Pr1,Pr2,Pr3,Pr4;So=Po1,Po2,Po3,Po4,工厂加工有两种环境,加工和装配,两种环境下的资源独立,不可互相使用;资源包括六种:机床、高级机床、员工、高级员工、设备和高级设备,其中高级资源可以作为普通资源使用,如高级机床可以作为机床,半成品的每一道工序都需要一定的资源,工序有前后置约束,同一工艺流程下,前置工序做完之后,后置工序才可以进行,工序有并行理方式和串行处理方式,并行可以一次生产1~N个,消耗时间相同;而串行一次只能生产1个;
(2-3)模型建立,根据已知的问题描述,得到如下约束条件:
I.同一工艺流程下,前置工序的结束时间小于后置工序的开始时间:
II.同一时刻资源的上限:其中
III.最晚交付时间:Tw<=Fund(tend-tstrat)*8,每天的工作时间为8个小时,Fund为求取天数的函数,其中M表示机床,AM表示高级机床,Stf表示员工,SStf表示高级员工,E表示设备,AE表示高级设备,tstart表示最早开始时间,tend表示最晚交付时间,
在满足上述约束的情况下,使得标目函数F(t)=tshort最小;
(2-4)模型求解,使用滚动时域算法并结合车间调度的优先规则和评价指标进行求解:
I.滚动窗口表示为加工工序从当前加工时刻点一直延续到滚动窗口设定的大小的时刻点的范围,选择周期性滚动调度,并以1分钟作为窗口的长度;
II.选取SPT即优先选择最短加工时间的工序为第一优先级,以满足整体工艺流程的最短加工要求;选取FCFS即优先选择服务先到达的工序为第二优先级,以满足同批次加工时造成的作业滞缓问题;选取企业环境下的负荷率和库存数作为除目标函数外的对模型进行分析的评价指标。
4.根据权利要求1或2所述的基于调度规则的车间排产和分析方法,其特征在于,所述步骤(3)中,工艺流程序列进行挖掘分析包括以下步骤:
(3-1)获取两个子序列的序列信息,图中方框注释区域代表一个工艺子序列,高度表示工序所耗资源的占比,颜色代表的工序的种类;
(3-2)将子序列进行后一项值减前一项值的差值处理,遍历比较两差值序列,获得两差值序列的公共序列,并记录下差值序列的个数Count和长度Length;
(3-3)相似度评分。Scorei,j=∑Counti×Lengthi,面对大量的序列数据,在计算相似度评分时,子集序列不参与计算;
(3-4)对于n个子序列,可以得到n个差值序列,比较其中任意两首的差值序列,记录下其Count和Length,得到序列相似度,因此对于n个子序列可以得到分别为Scorei,j,其中i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,且Scorei,j=Scorej,i;
(3-5)相似度评分归一化,从这个Score中,计算找到Score的最大值Scoremax和最小值Scoremin,归一化的评分
(3-6)将相似度评分大于0.9且序列本身长度大于20的序列作为样本序列Si,所有的样本序列集合称为样本序列集S,对样本序列集S中的每一个Si检索出对应的资源Ri,所有对应的资源集合称为R,规定资源集合R中的所有资源为最高优先级资源,且在车间排产中最先被分配。
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