订单生产式企业作业系统建模与优化

订单生产式企业作业系统建模与优化 第一章绪论 1.1研究背景及意义 1.1.1研究背景 生产企业对加速我国经济的发展，解决社会的就业发挥了重要作用。随着客户需求的个性化和多样化发展，市场需求的不确定性越来越明显。加上招工难、劳动力成本上升、资源价格上涨、人民币汇率上升、国内外市场环境不稳定和企业竞争加剧等问题，我国生产企业生存和发展面临着严峻的考验。订单生产是不少生产企业为应对复杂多变的市场环境而采用的一种运营模式。实施了MTO的企业虽然有效地降低了市场需求不确定性带来的库存成本和产品滞销等不利影响，但是要直接面对复杂市场环境变化的冲击。目前我国订单生产式企业普遍面临生产进度难以控制、交货时间延期、人员流动大、产品质量不稳定和产能利用率不髙等问题。具体 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 现如下： “ 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 赶不上变化”，管理效率低下。首先，在生产准备阶段，MTO是订单驱动的，在客户没有签定订单前，企业难以有效地对生产设备、原材料、人员等作出计划安排。其次，在生产过程中，企业常面临客户改单（更改产品、数量、交货时间等）、插单和撤单。为了维护客户关系，求得生存和发展的空间，企业往往不会拒绝客户的要求。这就需要对制定好的计划作出修改，甚至“推倒重来”。从管理职能角度，计划是首要职能，常处于修改变化中，管理的其他职能如组织、指挥、协调和控制也就难以实施和奏效，管理效率就自然低下。 生产作业系统的产能难以满足不确定需求。订单生产式企业直接面对客户的不确定需求，订单任务常出现不均衡的状况。需求旺季时订单任务常导致生产作业系统严重超负荷，企业须安排加班赶工来应对交货时间，即便如此也难免延期交货；而需求淡季时订单任务明显不足，使生产作业系统设备和工人工作负荷严重不足，导致厂房、设备和劳动力等资源闲置浪费。需求旺季时，加班赶工额外增加了运营成本，劣化了生产作业系统运行的质量、安全等指标；而需求淡季时则导致生产资源利用率低下、员工工资减少和员工流失率增加。 生产作业现场秩序混乱。订单生产式企业的部门间业务联系一般是：销售部与客户签定合同生成销售单转交给生产计划部，生产计划部根据生产状况对销售单处理后生成生产计划单再转交给车间、技术和采购等部门。完成生产计划单任务所需的人员、设备等资源，以及生产进度由车间管理人员安排；所需的生产技术准备，如产品 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 图纸由技术部（研发部）完成；所需的物料则由采购部完成。因此，一张订单的生产过程需涉及销售、生产计划、车间、技术和采购等多个部门。但是，我国大部分订单生产式企业没有健全的全局计划、协调、统筹机制和部门间缺乏有效的沟通反馈信息系统。因而，企业常出现物料供应脱节，生产技术准备滞后，生产资源不足和空置浪费并存，紧急加班赶工等问题；生产计划人员为应付客户紧急交货要求，往往会频繁地修改生产进度计划和调配企业的生产资源；生产设备故障频发，维修工作得不到有效组织，车间管理人员常处于“救火”的应急状态；生产一线人员没有长期明确的工作任务，岗位处于动态变动中。这就导致了生产作业现场秩序混乱。 1.2课题来源 适应不确定需求下生产批量模型研究。①在文献的投产批量决策模型基础上，求解产品合格率分别服从均勾分布与正态分布最优投产批量。②基于销售商和生产商二级供应链条件下，建立以销售商最小期望订货成本为条件，以生产商最小期望投产批量损失费为目标函数，以投产批量为决策变量优化模型。③基于不确定需求和产出条件下，建立以最小期望成本（包括生产成本、缺货成本和超产成本）为目标函数，以生产批量为决策变量优化模型。④基于外包协作生产条件下，建立以企业利润为目标函数，以生产批量为决策变量优化模型。 适应不确定需求下产能模型研究。①考虑需求的不确定性，建立以产能最小成本（包括产能不能满足需求的机会损失成本，产能维持成本，产能投入成本和产能折现值）为目标函数，以产能为决策变量单阶段单产品/多产品优化模型。②在单阶段产能优化模型基础上，考虑MTO不存在初始库存，结合产品生命周期（假设产品需求经历一个逐渐增长至最高水平后逐步下降的过程，并且在这个过程中产品的需求具有随机性）建立以产能最大收益（包括销售利润，产能维持成本，产能折现值和产能投入费用或产能出售收入）为目标函数，以当期产能为决策变量优化模型。 结合我国订单生产式企业欠产再投产问题，根据我国订单生产式企业产品合格率不高和随机性的特点，建立投产批量优化模型，得到了产品合格率分别服从均匀分布和正态分布的最优投产批量。 结合我国订单生产式企业通过加班，外包协作生产等增加产能和通过减少工人，班次或将多余产能出租减少产能的特点，建立产品生命周期产能优化模型，得到了产品生产周期三个阶段的最优产能。 第二章文献综述 2.1生产系统建模 离散事件仿真是基于计算机仿真模型基础上模拟真实系统的运作。在离散事件仿真模型中，不同的事件发生在不同的时间点上，每一事件都能被检测跟踪，在事件中伴随着与事件相关联的属性，如随机分布。(例如，在MTO系统中，在某个时间点上，事件是产品的生产处理，它的生产处理时间服从正态分布)。同时，在仿真中，需要事件控制器控制事件的发生和事件监视器获取系统在仿真运作过程的状态和产生的数据。正如PegdenCD，SadowskiRP，ShannonRE(1995)提出仿真就是设计一个与实际系统相似的运行模型，目的是通过模拟了解系统的行为和评估各种策略对系统性能的影响。由于生产系统较多是属于离散事件系统。因此，众多学者采用离散事件仿真研究生产系统。如，较早和较有代表性的是EriksonC，VandenbergeA，MilesT(1987)采用离散事件仿真研究车间生产系统控制问题，提出车间生产系统仿真模型应具有四个方面的作用：一、控制车间生产系统事件逻辑关系，即通过控制器控制车间生产系统各种情景的发生；二、采用真实数据模拟车间生产系统，通过这种方式监视系统的行为和状态;三、评估例外事件发生对系统的影响，例如机器故障或订单的猛增等对车间生产系统造成的后果;四、模拟不同生产计划下生产系统的状态t"。在这个时期还有Wu SYD，WyskRA(1989)采用离散事件仿真研究了柔性生产系统在线控制和调度问题，他们建立的实时调度仿真模型能有效地应对快速响应随后，较有代表的是HuangSH，Dismukes JP，Shi J，etal(2002，2003)采用离散事件仿真研究半导体生产系统的生产率、设备利用率、吞吐率等系统性能指标[⑶。以上这些研究主要分析生产系统长期或稳定的状态和行为，忽略系统的瞬时状态和响应[9]。最近，部分学者提出离散事件仿真对生产系统的建模不仅应实现Pegden CD，Sadowski RP，Shannon RE(1995)提出的目的，还应具有优化的作用。如，文献[10-13]釆用选择替代的仿真方式实现了系统的优化。 又如，Fu MC，Glover FW，April J(2005)采用控制输入变量来实现系统目标的最优化，并列举了呼叫中心和库存控制等实例验证了仿真的有效性。近年来，越来越多的学者利用PN或其扩展具有建立和优化离散事件模型的特点来建立生产系统仿真模型，如文献[15-21]，取得了较好的研究成果。其中，ValavaiiisKP(1990)基于一种扩展的PN对柔性生产系统进行分析和仿真Desrochers ，Al-Jaar Y利用PN建立PN生产制造模型，然后根据该模型对生产系统进行分析。Proth J M，Wang L，Xie X引入一种有界、可逆、活性的PN。并利用该PN能模拟生产系统的输入/输出，并行和资源冲突来构建了一个复杂大型的生产系统仿真模型Giua A，Seatzu C指出PN是离散事件系统的重要建模工具，并且它将会随着生产自动控制的发展越发受到重视对此，本文也是利用了PN的扩展(GSPN和CPN)建立了MTO系统模型进行仿真和分析，见第三章。 2.2生产批量优化 投入产出是生产企业最基本的一个过程，存在于任何生产企业中。从企业运营角度，这个过程是企业投入人、财、物产出产品；从物质形态角度，这个过程是投入原材料产出产品。由于从原材料转换成产品的过程中，受工序、设备、人员、环境等影响，产出率并不是固定的，而是具有一定随机性。产出率具有随机性的生产批量确定是企业难以解决的问题。国内外学者分别从不同角度和采用不同方法展开研究，取得了相当多的研究成果。 KariinS(1958)提出了两个生产批量决策模型，在第一个模型里，他考虑了生产过量时导致的库存成本和生产不足时导致的缺货成本，提出若库存成本和缺货成本函数是连续递增的凸函数，则存在一个最优的临界值(低于这个临界值就应该生产，高于这个临界值就不应该生产);在第二个模型里，他考虑了产出率是多种随机分布的情况，证明了存在着对应每一种随机分布的最优生产批量[52]。建立包括超产处理成本和重新调试成本(当生产产品没有满足需求时需要再次生产)的模型。通过模型的分析，证明目标函数是单峰的(存在最小成本)，给出了最优生产批量。shih W(1980)在Kar S(1958)的第二个模型基础上提出若库存成本，缺货成本是线性的和产出率服从的随机分布是独立的。那么，生产批量模型近似为报童模型_。Yano CA(1990)研究了单机器生产多种部件，多种部件具有不同产出率的生产计划问题，提出最优生产批量可以通过启发式迭代算法求解。同时，他指出最优生产批量会对生产准备时间和产能利用率产生一定的影响他和他的合作者还发表了几篇关于这方面研究的文章，如文献[56-58]。Gerchak Y，WangY，YanoCA(1995)假设需求是刚性的(必须满足)和产出率是均勾分布，建立包括生产设置成本和生产成本为目标函数的生产批量决策模型，通过模型的分析证明了存在着最优的生产批量_。随后，AnilyS，BejaA，Mendel A(2002)考虑需求是刚性的和产出率为几何随机分布，证明同样也存在着最优的生产批量。 第三章MTO系统建模与分析.....................26 3.1引言........................................26 3.2基于GSPN的MTO系统建模与分析....................26 第四章MTO生产批量优化....................60 4.1引言........................................60 4.2不确定产出MTO投产批量优化....................60 4.2.1不确定产出MTO投产批量建模....................61 第五章不确定需求下MTO产能优化....................98 5.1引言....................98 5.2单阶段产能优化....................98 5.2.1单阶段单产品产能建模....................98 第六章MTO承诺交货时间和产能优化 6.1引言 当前，客户消费，除了考虑价格因素外，也渐渐重视时间因素。例如，在邮寄物品、在互联网购物和在午餐时。在自由竞争的市场环境下，从购买到得到商品的时间长短直接影响着客户的消费选择，从而会影响需求变化。如，某快递公司的同城业务由原来的第二天送达改为当天送达，其业务量增加了三分之一。订单生产式企业在客户下单后须反馈一个交货时间。承诺交货时间过短（延期交货导致“二次客户”流失）和过长（客户选择其他企业）都会导致客户的流失。因此，确定合理的承诺交货时间是订单生产式企业需解决的问题。在确定的生产方式下，产能是影响交货时间的主要因素之一。产能和交货时间之间存在着背反关系：产能增加，交货时间缩短；产能减少，交货时间增长。从企业运营的角度，承诺交货时间缩短，会使得需求的增加和收入的增加，但是也会造成产能的增加和成本的增加；反之，承诺交货时间增长，会造成需求的减少和收入的减少，但是也会有产能的减少和成本的减少。这就存在着联合的最优承诺交货时间和产能使得企业可以获得最大的利润。 本章分为两部分内容：一、考虑需求具有承诺交货时间敏感性，建立承诺交货时间和产能扩张优化模型；二、考虑需求不确定（包括数量和到达两方面的不确定），基于作业成本法建立承诺交货时间和产能优化模型。 6.2需求承诺交货时间敏感性承诺交货时间与产能扩张优化 本节首先考虑需求受承诺交货时间影响具有一定的敏感性，分析了需求与承诺交货时间的关系，建立以利润最大化为目标函数，以承诺交货时间和产能扩张为决策变量的模型。接着，在此基础上，结合两类单生产式企业（人工作业企业和自动化企业）运作的特点，运用排队理论分别建立M/M/1和M/D/1模型。对模型的求解得出：最优的产能扩张与承诺交货时间存在着类似耐克函数的关系，最优的产能扩张与承诺交货时间受承诺交货时间可靠性的限制。然后，通过算例得出这两种模型的异同。最后，用一个算例验证了模型的有效性。 总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf 与展望 1、研究总结： 本文以我国订单生产式企业为研究对象，研究了它的生产系统建模，生产批量优化，产能优化，以及承诺交货时间和产能优化问题。 (1)订单生产式企业生产系统是随 机离散事件系统。对于这样的生产系统，本文采用了两种扩展PN建模。①基于GSPN建立的MTO系统模型中，提出采用移去隐退标识法来移去及时变迁，构建一个简化等价的马尔可夫链。该方法可以根据企业实际情况把MTO系统中的及时处理、处理时间不长或对系统影响不大的环节去掉，得到一个简化了的马尔可夫MTO系统状态。这可大大简化了后续计算稳定状态概率和系统性能指标值的问题。②基于CPN建立的MTO系统模型中，本文采用了模块化的建模方式。建立的模块如订单到达模块，产品处理模块，机器故障维修模块等可以通过修改和组合构建一个大型复杂的生产系统仿真模型。 （2）生产批量根据其定义有两个方面。一方面是投入量。本文考虑我国订单生产式企业因产品合格率不高和随机性导致欠产再投产的问题，研究投入量生产批量优化问题。首先，本文在文献的计划投产批量决策模型基础上，通过推导求解给出了该模型产品合格率分别服从均勾分布和正态分布的最优投产批量数学表达式。从模型分析和算例可知，最优投产批量有效节省企业投产期望费用。然后，基于销售商和生产商二级供应链，建立以生产商投产批量成本最小化为目标函数，销售商销售损失最小化为限制条件的投产批量决策模型。把原来只考虑单一企业的生产批量决策推广到有供应链关系的两个企业中，实现企业的双赢。 (3)生产批量定义的另一方面是产出量。首先，本文考虑我国订单生产式企业不仅面临着产出的不确定，也面临着市场需求的不确定，建立不确定需求和产出的生产批量优化模型。通过模型的分析，指出该模型函数是凹的，存在着最优的生产批量，给出了最优生产批量满足的等式，并且还根据产品需求服从正态分布和产出合格率服从均勻分布分析得出：最优生产批量随着需求分布离散程度的增加而增加；产出合格率的随机性越大时，增加生产批量反而增加成本。其次，考虑我国订单生产式企业由于受自身技术和产能等限制需要外包协作生产，建立含外包协作生产的生产批量优化模型。因为该模型是带约束条件的多决策变量优化模型，所以本文采用了遗传算法求解。 参考文献（略）