基于高级计划与排程的作业车间调度优化模型研究

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1、万方数据学校代码：10225学号：S13605学位论文基于高级计划与排程的作业车间调度优化模型研究指导教师姓名：申请学位级别：论文提交日期：授予学位单位：梁亚敏朱玉杰教授东北林业大学硕士学科专业：管理科学与工程2013年4月论文答辩日期：2013年6月东北林业大学授予学位日期：2013年6月答辩委员会主席：论文评阅人：春j厶群素大擎万方数据UniversityCode：10225RegisterCode：S13605DissertationfortheDegreeofMasterResearch

2、onoptimizatiommodelofJob·—shopSchedulingProblembasedonAdvancedPlanningandSchedulingCandidate：Supervisor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality_：Dateof0ralExamination：University：LiangYaminZhuYujieMasterManagementScienceandEngineeringJ

3、une，2013NortheastForestry万方数据摘要当今时代，信息技术的飞速发展、全球化竞争的愈演愈烈、市场环境的瞬息万变，使制造业的经营环境越来越复杂多变，具体表现为多样、个性的客户需求、大幅缩短缩短的产品生命周期和交货期等。相应的，生产方式也正在发生着巨大的变革，传统的大批量生产正逐步向多品种、小批量甚至顾客大量定制的生产方式方向转变。由于制造业生产方式的变革，工厂生产计划的频繁的变更或者修正使得生产计划与控制系统正面临着史无前例的挑战。传统的凭人工经验制定的生产及作业计划已经远远

4、不能满足生产需求，而很多企业的企业资源系统(EnterpriseResourcePlanning，ERP)计划模块的实施效果也都不尽如人意。高级计划与排程(AdvancedPlanningandScheduling，APS)的出现，克服了ERP系统的种种缺陷，如采用静态的处理方法与动态问题的不匹配，APS针对ERP计划模块的不足，运用数学算法、模拟仿真、约束理论等一系列先进的技术，采用基于有限产能的方式制定排产作业计划，是对ERP计划模块的有力补充。在APS中，排程的逻辑和算法是核心，也是难点，

5、本文对此进行了较为深入的研究。本文在深入研究约束理论原理的基础上，运用APS中车间作业调度模块的排产逻辑，根据中小型制造业作业车间生产管理的特点，建立一个基于瓶颈工序的作业车间调度概念模型，试图通过概念模型的建立及应用，提高作业车间瓶颈资源利用率，以期提高制造系统的有效产出。模型包含瓶颈识别技术、基于瓶颈资源的数学模型以及模型的遗传算法求解，针对作业车间内的瓶颈资源及瓶颈工序进行优化调度，使瓶颈资源上生产任务的完成时问最短。制定出适合于多品种、小批量，生产过程比较复杂的中小型制造业作业车间内的生

6、产调度解决方案。结合某轴承厂轴承件制造车间的典型实例，探讨了作业车间优化调度模型的应用，最后用甘特图来输出调度结果，证实了模型和算法的可行性和有效性。关键词约束理论；高级计划与排程；作业车间调度；瓶颈识别；遗传算法万方数据AbstractIntoday，Sera．therapiddevelopmentofinformationtechnology，intensifiedglobalcompetition，rapidlychangingmarketenvironment，makethemanufa

7、cturingindustry’Soperatingenvironmentbeincreasinglycomplex，thespecificperformancesisasundry，personalizedcustomerdemand，significantlyshorteneproductlifeandcycleanddelivery,etcetera．Accordingly,themodeofproductionisundergoingtremendouschanging，traditio

8、nalmassproductionisgraduallychangingtothedirectionoftothesundry,smallquantitiesmodeOrevenalargenumberofcustomerscustomizedmode．Duetothechangeinthemodeofmanufacturing，frequentchangesorcorrectionsofthefactoryproductionplan，productionplanningandcontrols