[发明专利]一种基于调度规则的车间排产和分析方法

说明书

一种基于调度规则的车间排产和分析方法，包括对订单‑工艺‑资源关系进行绑定，对不同订单进行指标分析；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，排产结果用甘特图进行可视化；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。本发明能够实现优化生产过程，提高人员、流程的效率，提高交付率，设备利用率等；充分考虑工厂中存在的场景，实时满足市场的订单需求并解决可能存在的突发情况。

技术领域

本发明涉及智能车间调度、排产计划调优技术领域，特别是一种基于多约束条件的启发式车间资源调度方法。

背景技术

作业车间调度(Job shop scheduling problem，JSP)是车间调度中最常见的调度类型，是最难的组合优化问题之一，应用领域极其广泛，涉及航母调度，机场飞机调度，港口码头货船调度，人员调度，项目调度，制造系统调度等，同时因制造业在经济发展领域占领着举足轻重的地位，以至于研究车间调度问题一直是最热门的研究领域之一。科学有效的生产调度不但可以提高生产加工过程中工人、设备资源的高效利用，还可缩短生产周期，降低生产成本。

车间调度的本质是为了让车间中某种生产指标达到最优水平，而进行合理的分配生产资源。随着对车间调度问题的研究不断深入，专家学者们意识到车间调度问题的生产约束不仅与直接加工零件的设备有关，而且与其他生产资源，如人力资源和辅助生产资源有关。因此，车间调度问题是对多种资源约束规划最困难的组合优化问题之一，同时也可以看作是一种排序问题。调度问题并不只是简单的排序研究，该问题需要根据这个排序确定任务的开始时间和结束时间，同时将各种资源约束考虑充分，从而达到某一个或多个目标的最优解。随着工业4.0的到来，不仅是工业生产过程规模逐渐扩大，同时由于移动互联网、大数据和云计算的到来，工业生产过程中产生的海量数据难以存储和计量，这对工业制造大数据问题的研究和分析带来了重大阻碍。因此，利用计算机搭建出高效的工业生产监控管理系统成为了迈入新一代工业革命的重中之重。

求解空间属于海量级，因此一般的解法难以得到满足约束条件的最优解，只能得到可行解。而现有的人工排产费时费力，且能够胜任排产岗位的员工又屈指可数。

发明内容

为了克服目前工业排产系统缺少分析探索功能的不足，本发明提供了一种基于调度规则的车间排产和分析方法，可以帮助企业实现车间调度排产难题，减轻资源人力压力，提高车间生产效率解决车间调度工业生产流程的排产问题。

为解决上述技术问题，本发明采取的技术方案如下：

一种基于调度规则的车间排产和分析方法，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。

进一步，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。

再进一步，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％；