批量生产柔性车间多目标精细调度法提升生产效率

本文主要探讨了批量生产柔性作业车间的多目标精细化调度问题，这是一个在机械工业中具有广泛影响且亟待解决的关键挑战。当前，我国机械工业中大约75%~85%的产值由多品种、小批量生产占据，然而这种生产模式往往导致生产效率低下，设备利用率不足，物料在非增值活动中的时间过长，生产周期长，库存成本高。这些问题的根源在于缺乏有效的批量生产调度方法，传统的调度依赖人工经验，缺乏精细度和效率。 论文针对这一现状，提出了一个以完工时间最短和制造成本最低为目标的批量生产柔性作业车间多目标优化模型。作者构建了一个综合考虑多个目标的决策框架，旨在通过精细化的调度策略来改善生产效率。模型利用面向对象技术处理复杂的工作流程和实体关系，采用了矩阵编码技术进行高效的数据表示，以便于遗传算法进行搜索。 论文进一步介绍了五种批量生产柔性作业车间的精细化调度技术，这些技术包括但不限于任务分配策略、资源调度策略、生产路径优化、预见性维护以及生产计划动态调整等。这些技术旨在提升设备的使用效率，减少无效工作，并确保生产计划的灵活性。 为了求解这个多目标优化模型，作者提出了一种改进的NSGA II算法。该算法在原有基础上增加了分段交叉和分段变异的遗传操作，以增强种群的多样性，寻找更优的解。通过这些创新性的调度技术和算法，论文的目标是提供一种能够显著提升批量生产环境下生产效率和降低成本的方法。 通过实例分析，论文验证了所提出的多目标精细化调度方法的有效性。结果显示，这种方法在实际应用中能够显著缩短生产周期，降低物料浪费，提高设备利用率，从而显著改善生产效率，降低库存成本。这为批量生产企业的生产管理提供了有力的支持工具，对于推动我国机械工业的转型升级具有重要的实践价值。