[發明專利]一種生產計劃與資源配置動態優化方法及裝置在審
| 申請號: | 201410771966.5 | 申請日: | 2014-12-12 |
| 公開(公告)號: | CN104484751A | 公開(公告)日: | 2015-04-01 |
| 發明(設計)人: | 王鵬;陶晶;黎萬義 | 申請(專利權)人: | 中國科學院自動化研究所 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06 |
| 代理公司: | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人: | 宋焰琴 |
| 地址: | 100190 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 生產 計劃 資源配置 動態 優化 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明屬于工業自動化技術領域,具體涉及一種生產計劃與資源配置動態優化方法及裝置。
背景技術
生產計劃是指企業充分利用自身資源而安排生產策略的過程,其目的是為了追求最大的經濟效益,包含以下一些活動:①計劃,是在一段很長時間內生成和下達企業生產任務,決定哪些產品應該生產,每一種產品生產多少,何時完成。②調度,是在短時間內對產品資源的分配、產品生產的順序安排以及起止時間等的安排。③下達任務安排到具體的設備或機器,確定相關的資源和設備能力計劃[1-2]。
目前國內外已有不少文獻對制造業生產計劃和調度問題作了研究和實現,但是實際中有關生產計劃的軟件,所采用的生產計劃制定方法一般是經驗性的;或是使用單一的模型,考慮角度通常為生產車間的組織結構或是影響生產的各種因素兩者之一,很難做到兼顧;生產計劃的制定只能從開發人員自身角度出發,大多用戶希望根據所處生產環境和生產目標發生的變化制定對應生產計劃的愿望得不到考慮,靈活性和針對性也不高;還有很多生產計劃優化算法停留在理論階段,無法投入實際應用,造成的是知識成本和資源的浪費[3-5]。
參考文獻
[1]Smed?J.Production?Planning?in?Printed?Circuit?Board?Assombly[D].AcademicDissertation.Finland:Department?of?Computer?Science,University?of?Turku.2002.
[2]Groover?MP.Automation,Production?Systems,and?Computer-Integrated?Mannfacturing[M].Beiing:Tsinghua?University?Press,2002.
[3]張曉東.生產計劃與調度的集成優化.[D]:[博士學位論文].南京:東南大學自動化研究所,2004.
[4]周室屏.企業資源計劃(ERP)實施與應用[M].北京:兵器工業出版社,2001.
[5]劉明忠,薛恒新,黃慧君.混合生產中作業計劃體系研究[J]計算機集成制造系統,2005,11(4):530-534.
發明內容
(一)要解決的技術問題
本發明的目的在于克服現有技術的不足,提供一種生產計劃與資源配置動態優化方法,該方法根據生產工藝流程、生產資源、優化目標和約束規則建立生產計劃模型,利用優化算法對生產計劃進行優化,通過審核調整后對生產計劃進行拆分并下達到具體項目組進行執行,在生產過程中采集現場數據并與由優化算法得到的結果進行對比和分析,將結果進行反饋,用于對生產計劃模型進行學習、調整。該方法能夠根據任務需要,動態制定生產計劃,合理安排串行作業優先的次序,并行作業的起止時間,能夠充分發揮資源效率,有效提高生產作業的效率,是保障進度按要求完成的關鍵技術之一。
(二)技術方案
本發明提供了一種生產計劃與資源配置動態優化方法,該方法包括步驟如下:
步驟1:對生產工藝流程、生產資源、優化目標和約束規則進行抽象化描述,建立生產計劃模型;
步驟2:依據生產計劃模型,利用優化算法對生產計劃進行優化,得到最優的資源配置和時間進度計劃;
步驟3:對優化后的生產計劃進行審核和調整,得到更優的生產計劃;
步驟4:對生產計劃進行拆分,以生產任務單的形式下達到具體的項目組;
步驟5:依據任務單展開生產作業,并采集現場數據、問題反饋;
步驟6:根據采集到的現場數據與由優化算法得到的結果進行對比和分析,并將結果進行反饋,用來對生產計劃模型進行學習、調整。
本發明還提供了一種生產計劃與資源配置動態優化裝置,其包括:
模型建立模塊,對生產工藝流程、生產資源、優化目標和約束規則進行抽象化描述,建立生產計劃模型;
模型優化模塊,依據生產計劃模型,利用優化算法對生產計劃進行優化,得到最優的資源配置和時間進度計劃;
模型調整模塊,對優化后的生產計劃進行審核和調整,得到更優的生產計劃;
計劃拆分模塊,對生產計劃進行拆分,以生產任務單的形式下達到具體的項目組;
數據收集模塊,依據任務單展開生產作業,并采集現場數據、問題反饋;
模型反饋模塊,根據采集到的現場數據與由優化算法得到的結果進行對比和分析,并將結果進行反饋,用來對生產計劃模型進行學習、調整。
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