关键词:
生产调度
遗传算法
机械制造
摘要:
随着市场竞争加剧,对生产效率的要求越来越高,制造业中生产调度管理的重要性越来越突出。典型的机械制造企业机加车间,面临计划不合理、交付延期、资源负载失衡、计划与实际脱节等大量问题,严重降低了生产效率、提高了生产成本。针对这些问题,本文深入研究了生产调度优化的理论和方法,构建了生产调度优化算法框架,并针对A公司机加车间的具体情况提出了切实可行的优化方案并给出了合理化实施建议。
首先,本文对生产调度管理的国内外研究现状进行了全面梳理,明确了当前研究的主要方向与不足,并阐述了研究内容及方法。其次,本文详细介绍了生产调度与遗传算法的相关理论基础,为后续模型的构建和算法的设计提供了扎实的理论支撑。通过对A公司机加车间生产调度管理现状的深入调研,识别出其生产调度中存在的核心问题,并基于此构建了生产调度优化模型。该模型综合考虑了成本、交期、负载均衡等多个目标,通过改进的遗传算法进行求解,有效解决了多目标优化问题。最后,在实例验证部分,以A公司机加车间的实际生产数据为基础,运用所构建的模型与算法,对生产调度方案进行了优化。
本文利用Python语言编程实现了遗传算法的求解,并以A公司机加车间的实际生产数据为基础进行了验证。根据A公司的实际情况,设置了具体的多目标均衡的系数配置,在机加车间模拟生产验证中(涉及20项关键工件、12个生产班组),通过遗传算法优化了关键路径,较传统调度方法运行成本降低了8.73%;缩短了订单平均交付周期,延迟惩罚成本从152.85万降至87.99万,降低了42.44%;负载均衡换算成本不变,综合成本降低了10.88%。受限于工件对加工班组的范围限制及加工工件数量,本文算法在负载均衡方面的优化效果不明显。实例优化结果验证了算法在复杂调度场景中的有效性。并从资源配置、应急响应机制、成本管控三个方面提出了调度优化实施路径建议,不仅能解决A公司当前面临的问题,还能培养企业持续优化的能力,并且对同类企业具有一定的借鉴意义。