[發明專利]一種基于K_means算法解決作業車間工藝瓶頸問題

在審

• 申請號: 201610835058.7
• 申請日: 2016-09-21
• 公開（公告）號: CN106611238A
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發明（設計）人: 姜艾佳
• 申請（專利權）人: 四川用聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及調度領域，具體地涉及用算法解決作業車間工藝瓶頸問題。

背景技術

在企業的整個經營過程中，總有某一個環節制約著企業的產銷率，我們將其稱為“瓶頸”。企業的目標就是在現在或將來賺取更多的利潤，所以要不斷的進行改進和突破，讓瓶頸不再成為企業增收的障礙。但是在改進的過程中，日的瓶頸消失了，新的瓶頸又將產生。所以對企業來說，對瓶頸的改造和突破是一個循環往復、持續改進的過程。

通過對以上定義的分析，可以發現，判別某資源是否為瓶頸資源時，有以下六種典型情況：

1.部分生產資源的生產能力低于市場需求。

2.所有生產資源的生產能力低于市場需求。

3.所有生產資源的生產能力均高于市場需求。

4.添加新的生產資源或改進工藝時，對瓶頸資源產生的影響。

5.通過外包加工提高生產能力時，對瓶頸資源產生的影響。

6.通過營銷等措施使市場需求提高時，對瓶頸資源產生的影響。

約束理論認為應該平衡系統中的物流，而不是平衡系統中的能力，那些占極少數的瓶頸資源是控制物流的關鍵，決定了占大多數的非瓶頸資源的利用程度，同時決定了系統的有效產出。因此，理論的工具、原則就成為瓶頸資源識別的關鍵技術之一。本章主要研究瓶頸資源的識別方法，以便科學合理、快速有效地識別出系統中的瓶頸資源。瓶頸資源限制了整個系統的有效產出，是系統能力最薄弱的地方。

K_means算法在大量數據處理中有著非常廣泛的應用，它的主要思想是通過迭代過程把數據集劃分為不同的類別，使得評價聚類性能的準則函數達到最優，從而使生成的每個聚類內緊湊，類間獨立。K_means算法有計算時間短、速度快、容易解釋等優點。但是對異常值敏感、對一些問題的解不夠精確。

發明內容

針對現有技術的上述不足，本發明要解決的技術問題是提供一種基于K_means算法解決作業車間工藝瓶頸問題。

本發明的目的是克服現有技術中存在的問題：作業車間產能供不應求，存在工藝瓶頸問題；對異常值敏感、對一些問題的解不夠精確。

本發明為實現上述目的所采用的技術方案是：一種基于K_means算法解決作業車間工藝瓶頸問題。

該算法的步驟如下：

步驟1：識別瓶頸：瓶頸的識別方法如下：

步驟1.1：根據TOC原理判斷瓶頸資源。

步驟1.2：當需求超過能力時，排隊最長的機器就是瓶頸。

步驟2：優化瓶頸：利用一種基于K_means算法優化車間瓶頸工藝加工的調度。具體流程如下：

步驟2.1：初始化算法參數：初始個體(作業工序)數量N，機器數量K。

步驟2.2：初始化聚類。具體如下：

(1)隨機選取K個工序作為聚類中心。

(2)以這K個工序作為中心點，計算工序群體N中每個工序與這K個工序的相異度。相異度用作業的操作時間來刻畫。

(3)聚類。

步驟2.3：利用線性規劃對這K個聚類中心進行全局最優判定。

步驟3：得到滿意結果或迭代次數達到一定值，輸出最優解，算法結束。否則，以當前聚類的平均值作為中心，返回步驟2.2。

本發明的有益效果是：

1.通過識別瓶頸，對瓶頸有正對性地優化瓶頸工藝的作業調度，避免了很多不必要的優化程序，加快了算法的執行速度，同時，也提高了算法解的精確度。

2.利用TOC規劃瓶頸判斷，簡單有效，準確。

3.利用K_means算法解決調度問題，保證局部最優，提高及機器利用率，提高產量，減低瓶頸。

4.相異度用作業的操作時間來刻畫，簡單明了。

5.利用線性規劃對聚類好的K個聚類中心進行全局最優判定，保證算法得到全局最優解，提高了解的精確度。

附圖說明

圖1為一種基于K_means算法解決作業車間工藝瓶頸問題的流程圖。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合算法流程圖進行詳細、具體說明。

一、瓶頸的數學描述