摘 要:車間物料裝配作為大多數(shù)制造企業(yè)的生產(chǎn)的關(guān)鍵過程,在制造業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)中起著舉足輕重的作用。車間裝配線一般分為生產(chǎn)系統(tǒng)和物料搬運系統(tǒng)兩部分,本文主要是對車間裝配過程中物料配送系統(tǒng)的研究進(jìn)行了綜述,首先對車間物料配送運載工具進(jìn)行分類,分為了AGV調(diào)度和多載量小車調(diào)度,然后將多載量小車調(diào)度問題分為了靜態(tài)調(diào)度和動態(tài)調(diào)度,主要對動態(tài)調(diào)度的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行綜述。
關(guān)鍵詞:車間調(diào)度;多載量小車;物料配送
1 緒論
裝配車間的生產(chǎn)效率問題一直是管理者和相關(guān)學(xué)者研究的熱門,在一個裝配線生產(chǎn)過程中,除去生產(chǎn)調(diào)度環(huán)節(jié)的調(diào)度過程需要完善,在物料搬運系統(tǒng)中的物料配送調(diào)度也是十分關(guān)鍵的。據(jù)統(tǒng)計,有很大一部分的汽車制造企業(yè),其車間物料配送系統(tǒng)中所產(chǎn)生的成本占了總成本的30%~75%[1],比重相當(dāng)之高。
所以,通過對裝配過程中物料調(diào)度環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化,從而提高汽車生產(chǎn)線及物料搬運系統(tǒng)在內(nèi)的整個汽車裝配系統(tǒng)的效率,具有重要的研究意義和價值。
本文主要從車間調(diào)度的主要運載工具,靜態(tài)調(diào)度和動態(tài)調(diào)度問題的近年來相關(guān)研究進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述。
2 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述
在作業(yè)車間的調(diào)度問題中,其物料配送問題的研究一般根據(jù)不同的運載工具可以大致分為兩類。
一類是以自動導(dǎo)引小車(Automated Guided Vehicle,AGV)為裝卸搬運工具的車間物料調(diào)度,采用AGV進(jìn)行物料調(diào)度的問題特點是單載量、自動化,它一般是沿著程序設(shè)定好的固定路線自動進(jìn)行物料運送,在近年來的研究中,常建娥等[2]采用多AGV對汽車總裝車間物料調(diào)度問題進(jìn)行了研究,以運輸時間和距離最小為目標(biāo)對車間物料搬運系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化,提高了AGV小車的利用率;Xu L[3]研究了混合流作業(yè)車間中多AGV物料調(diào)度問題,建立了調(diào)度優(yōu)化模型,以最小化物料搬運時間為目標(biāo),提出了一種改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行了求解。
另一類就是以多載量小車為運載工具的車間物料調(diào)度問題,相比于AGV調(diào)度,多載量小車可以提高一次行程的搬運量,較大程度的減少了行駛距離,降低了成本。一般將多載量小車的調(diào)度問題分為靜態(tài)調(diào)度和動態(tài)調(diào)度,也就是實時調(diào)度問題。對于靜態(tài)調(diào)度,陳桐[4]對汽車裝配車間零部件配送調(diào)度進(jìn)行了研究,將問題考慮為一個確定性問題,分別研究了單量和多輛多載量的拖車的物料搬運問題,以零件送達(dá)時間窗成本為目標(biāo),設(shè)計了一種Memetic算法進(jìn)行了求解。Sali M等[5]考慮到裝配線加工生產(chǎn)中零件的特征及功能不同,提出了一種優(yōu)化模型,優(yōu)化裝配線送料方式,以使得平均總運營成本最小,并將開發(fā)的此混合整數(shù)規(guī)劃模型應(yīng)用于汽車領(lǐng)域的第一級供應(yīng)商工廠,具有一定的實際適用性。因為靜態(tài)調(diào)度的相關(guān)研究較多,我們這里不過多介紹。我們主要對實時調(diào)度的研究做了相對系統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述。
關(guān)于實時調(diào)度的研究,它一般被認(rèn)為是在短時間內(nèi)預(yù)測信息進(jìn)行決策,然后看整個調(diào)度過程的效果,更具有實際性。Wang S[6]車間物料需求的預(yù)測和調(diào)度問題,采用了最小二乘支持向量回歸和遺傳算法進(jìn)行了優(yōu)化,預(yù)測結(jié)果良好;Billaut等[7]對車間生產(chǎn)調(diào)度中,通過對車間混亂環(huán)境的實時監(jiān)控,對其操作狀態(tài)和資源的確定進(jìn)行了決策;徐佳慧[8]采用支持向量機這種二分類算法對實時調(diào)度下物料搬運過程中搬運決策進(jìn)行了研究,通過大量樣本訓(xùn)練得到一個是否搬運的判斷生成器;吳立輝等[9]以半導(dǎo)體制造車間物料運輸系統(tǒng)為研究對象,采用匈牙利法和模糊邏輯法對其中的子問題進(jìn)行了決策,建立仿真模型對其實時調(diào)度過程中的效果進(jìn)行了驗證;Sinriech D[10]設(shè)計了一種基于多載量小車的動態(tài)調(diào)度算法(DSA)應(yīng)用到單回路制造系統(tǒng),通過仿真驗證了在產(chǎn)量、平均庫存水平以及小車的利用率方面優(yōu)于其他規(guī)則調(diào)度;Chen C[11]汽車裝配線上受后進(jìn)先出約束的多載量小車調(diào)度問題,以產(chǎn)量和物料搬運距離為目標(biāo),選用不用的權(quán)重和產(chǎn)品配比,通過仿真驗證了本文調(diào)度方法的有效性;朱柘鑫等[12]對汽車制造車間裝配線實時調(diào)度生產(chǎn)中搬運任務(wù)的選擇和順序問題進(jìn)行了研究,根據(jù)之前學(xué)者在調(diào)度問題中提出的規(guī)則,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對不同產(chǎn)品配比下的選用不同規(guī)則的效果進(jìn)行擬合,從而使得系統(tǒng)可以根據(jù)不同的產(chǎn)品配比自動對調(diào)度規(guī)則進(jìn)行選擇。高雅[13]建立了數(shù)學(xué)模型用以解決裝配線多載量小車物料實時調(diào)度問題,在實驗階段選擇了一種產(chǎn)品配比進(jìn)行仿真,優(yōu)化了庫存和小車的搬運次數(shù);Wang等[14]開發(fā)了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的仿真方法,可以自動對生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行建模,并根據(jù)動態(tài)需求和實時信息快速修改模型。
3 結(jié)語
通過對裝配車間物料調(diào)度問題相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究整理,可以發(fā)現(xiàn),車間物料調(diào)度的研究的分類一般以運載工具為主體分為AGV調(diào)度和多載量小車調(diào)度。而以問題的確定性與不確定性進(jìn)行分類,一般分為靜態(tài)調(diào)度和動態(tài)調(diào)度兩種。相關(guān)研究因為研究的方便性,以AGV和多載量小車的靜態(tài)調(diào)度居多,動態(tài)調(diào)度研究相對較少。其中,多載量小車的動態(tài)調(diào)度研究主要集中在規(guī)則調(diào)度,以及對某一調(diào)度點的決策環(huán)節(jié)采用機器學(xué)習(xí)等算法進(jìn)行優(yōu)化,采用數(shù)學(xué)模型等對實時調(diào)度問題中的調(diào)度點的整個進(jìn)行描述并求算的研究相關(guān)文獻(xiàn)幾乎沒有。當(dāng)然考慮到數(shù)學(xué)模型對大規(guī)模問題的局限性,如果采用智能算法求解相對較為合理,所以以后的研究方向可以從智能算法在動態(tài)調(diào)度問題中應(yīng)用出發(fā),對車間物料調(diào)度問題的研究做出更大的貢獻(xiàn)。
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作者簡介:李昭陽(1996—),男,漢族,山東青州人,上海大學(xué)物流工程專業(yè)碩士研究生,研究方向:裝配線配送調(diào)度。