[发明专利]一种用于连续和离散混合工序的排产方法

说明书

本发明公开了一种用于连续和离散混合工序的排产方法，包括：获取连续产线和离散产线的历史数据、静态数据和动态数据；基于获取的历史数据确定标准时间颗粒，并基于标准时间颗粒计算连续产线和离散产线的批次耗时；基于静态数据、动态数据和批次耗时构建排产约束条件，并与排产目标函数构建排产模型；基于改进的分支定界算法和预设库存校验约束条件对排产模型求解，从而得到连续和离散混合工序的产线排产计划,通过连续对工艺路线的特征分析和提取对连续产线离散化，解决数据建模上连续产线和离散产线时间维度不一致问题，建立连续和离散产线混合的全局约束模型，实现排产的全局约束优化；批次连续时间占用处理的分支定界算法，实现高效率求解。

技术领域

本发明涉及一种生产排产技术领域，具体涉及一种用于连续和离散混合工序的排产方法及系统。

背景技术

现有的大型生产线，进行生产计划排产的制定，均是是在资源有限的前提下，根据工艺路线和物料清单，遵循一定的规则和优化方法找到一个可行且最优目标的排产方案。排产方案的可行性指满足资源和物料的数量和时间限制。排产方案的目标通常是一个多目标的综合，一般会包括兼顾订单交期、最大化产能、最大化经济效益、维持产品及原料的合理库存、满足产品客户的优先度等多方面目标。

排产计划问题的约束和目标可以表示为多个线性目标函数和一组线性不等式组成的多目标混合整数数学规划(Mix Integer Programming MIP)问题，利用分支定界法、遗传算法或者使用有限的规则都可以将MIP问题逐步退化为LP(Linear Programming线性规划)问题而解决。

在大型精细化工、日化、医药等同时具有连续生产和离散生产的生产场景中，连续产线生产大批量、标准的、多排号切换的基础产品，离散产线按照具体订单需求进行辅料添加混合和产品包装生产最终数以千计的SKU成品。但是，现有技术对于上述同时具有连续生产和批次生产的生产场景中涉及到连续产线和批次产线之间的衔接并未涉及，或者是仅仅将连续产线和批次产线分离，来将其作为两部分排产，另外对于排产算法优化仍然需要经验或者人工启发，而非全局优化。

发明内容

本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种用于连续和离散混合工序的排产方法及系统，改进连续产线和离散产线的排产衔接约束问题，减少排产问题规模，改善排产优化效果，实现提高产能效益的目标。

本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：本发明提出的一种用于连续和离散混合工序的排产方法获取连续产线和离散产线的历史数据、静态数据和动态数据；基于获取的历史数据确定标准时间颗粒，并基于标准时间颗粒计算连续产线和离散产线的批次耗时；基于静态数据、动态数据和批次耗时构建排产约束条件，并与排产目标函数构建排产模型；基于改进的分支定界算法和预设库存校验约束条件对排产模型求解，从而得到连续和离散混合工序的产线排产计划。

进一步的，所述基于获取的历史数据确定标准时间颗粒，并基于标准时间颗粒计算连续产线和离散产线的批次耗时，具体包括：基于历史数据统计得到每一条离散产线的平均批次时间Γ_k、连续产线的平均最短生产周期Γ_n和每种产品在不同产线的原始生产批次时间；基于平均批次时间Γ_k和连续产线的平均最短生产周期Γ_n，确定标准时间颗粒τ其中，1.25*min(Γ_k)≥τ≥0.75*min(Γ_k)且τ≥Γ_n/a，a＝1，2，3，4，5；基于标准时间颗粒τ计算连续产线和离散产线的批次耗时β_i，k，其中，β_i，k表示产品i在产线k的生产批次时间，表示产品i在产线k原始生产批次时间。

上述过程完成了连续产线离散化。

进一步的，所述基于静态数据、动态数据和批次耗时构建排产约束条件，具体包括：基于产品的库存和订单信息构建库存、生产和需求约束条件；基于动态数据中的产线在时间t对产品的可用状态构建产线可用状态约束条件；基于同一时刻一台产线只能生产一种产品构建设备冲突约束条件。