随机订单下智能制造：生产触发策略对比研究

本文主要探讨了在随机订单环境下，制造企业如何通过应用智能制造技术来优化生产触发策略，以应对市场需求的不确定性并保持高效与灵活性。研究背景中提到，随着传感器技术、物联网和云计算的发展，制造企业能够实时监控资源状态并与客户的需求进行无缝对接，但这种动态性也带来了生产计划制定的挑战。 作者周龙飞、张林、张文和方亚军分别来自麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室以及北京航空航天大学自动化与电气工程学院，他们构建了一个统一的理论模型和仿真模型，涵盖了时间触发策略、事件触发策略和混合触发策略。在这些策略中，他们特别关注了零件生产和产品装配的触发时机，同时分析了周期对系统性能的影响。 时间触发策略依赖于预设的时间段进行生产决策，而事件触发策略则是在满足特定事件（如订单到达或库存达到阈值）时启动生产。混合触发策略结合了两者，既考虑了预定时间，也对特定事件做出响应。研究结果显示，当合理设置时间段时，混合触发策略和时间触发策略在减少库存成本的同时，能够更好地平衡快速订单交付和生产效率，相较于事件触发策略表现更优。 论文指出，为了满足这些复杂需求，制造企业需要借助云计算平台，如云制造服务平台，将自身的制造资源和服务实时分享，并从大量客户的需求中提取有价值的信息。然而，这也要求企业具备灵活的生产计划和响应能力，以适应市场的波动。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种综合的生产触发策略框架，为制造企业在面对随机订单时如何通过智能制造技术提高生产效率和响应速度提供了实用的参考。通过仿真模型的验证，时间触发和混合触发策略展现出显著的优势，这对于企业在竞争激烈的市场环境中保持竞争优势具有重要意义。此外，文章还强调了制造服务网络中各方角色的协同作用，以及企业如何利用技术进步来优化客户服务和资源管理。